1.一种安防监控方法，其特征在于，包括：

采集到目标监控区域包括的多个局部监控区域中的每一个局部监控区域对应的待处理安防监控数据，得到多个待处理安防监控数据；

对于所述多个待处理安防监控数据中的每一个待处理安防监控数据，分析出该待处理安防监控数据具有的实际安防异常程度信息；

在所述多个待处理安防监控数据具有的多个实际安防异常程度信息中，存在目标实际安防异常程度信息的情况下，将所述多个待处理安防监控数据进行关联分析处理，以输出所述多个待处理安防监控数据对应的多个关联实际安防异常程度信息，所述目标实际安防异常程度信息属于所述多个实际安防异常程度信息中大于或等于安防异常程度阈值信息的每一个实际安防异常程度信息；

其中，所述对于所述多个待处理安防监控数据中的每一个待处理安防监控数据，分析出该待处理安防监控数据具有的实际安防异常程度信息的步骤，包括：基于典型安防监控数据，对初始安防数据分析网络进行网络优化处理，以形成对应的目标安防数据分析神经网络，所述典型安防监控数据包括具有时序关系的多帧典型安防监控图像；

通过所述目标安防数据分析神经网络，对采集到的待处理安防监控数据进行分析处理，以输出对应的安防监控数据描述向量，所述待处理安防监控数据包括具有时序关系的多帧待处理安防监控图像；

分别确定所述安防监控数据描述向量和预先配置的多个参考安防监控数据描述向量中的每一个参考安防监控数据描述向量之间的向量匹配度，每一个所述参考安防监控数据描述向量基于一个参考安防监控数据生成；

依据所述安防监控数据描述向量和每一个所述参考安防监控数据描述向量之间的向量匹配度，并基于每一个所述参考安防监控数据描述向量对应的参考安防监控数据具有的参考安防异常程度信息，确定出所述待处理安防监控数据具有的实际安防异常程度信息；

其中，所述在所述多个待处理安防监控数据具有的多个实际安防异常程度信息中，存在目标实际安防异常程度信息的情况下，将所述多个待处理安防监控数据进行关联分析处理，以输出所述多个待处理安防监控数据对应的多个关联实际安防异常程度信息的步骤，包括：在所述多个待处理安防监控数据具有的多个实际安防异常程度信息中存在目标实际安防异常程度信息的情况下，对于所述多个待处理安防监控数据中的每一个待处理安防监控数据，依据该待处理安防监控数据对应的局部监控区域，在所述多个局部监控区域中，确定出该待处理安防监控数据对应的相关局部监控区域，并将该相关局部监控区域对应的待处理安防监控数据标记为该待处理安防监控数据对应的相关区域安防监控数据；

通过目标安防数据分析神经网络，对所述待处理安防监控数据进行分析处理，以输出所述待处理安防监控数据对应的安防监控数据描述向量，并对所述待处理安防监控数据对应的相关区域安防监控数据进行分析处理，以输出所述待处理安防监控数据对应的相关安防监控数据描述向量；

基于所述待处理安防监控数据对应的安防监控数据描述向量和所述待处理安防监控数据对应的相关安防监控数据描述向量，分析出所述待处理安防监控数据对应的关联安防监控数据描述向量；

对于所述多个待处理安防监控数据中的每一个待处理安防监控数据，依据该待处理安防监控数据对应的关联安防监控数据描述向量，分析出该待处理安防监控数据对应的关联实际安防异常程度信息；

其中，所述基于所述待处理安防监控数据对应的安防监控数据描述向量和所述待处理安防监控数据对应的相关安防监控数据描述向量，分析出所述待处理安防监控数据对应的关联安防监控数据描述向量的步骤，包括：对所述待处理安防监控数据对应的安防监控数据描述向量和该安防监控数据描述向量进行相乘处理，以输出对应的重要性表征参数矩阵，以及，将所述重要性表征参数矩阵和所述安防监控数据描述向量进行相乘处理，以输出所述待处理安防监控数据对应的显著安防监控数据描述向量；

对所述待处理安防监控数据对应的相关安防监控数据描述向量和该相关安防监控数据描述向量进行相乘处理，以输出对应的相关重要性表征参数矩阵，以及，将所述相关重要性表征参数矩阵和所述相关安防监控数据描述向量进行相乘处理，以输出所述待处理安防监控数据对应的显著相关安防监控数据描述向量；

对所述显著安防监控数据描述向量进行第一池化处理，得到对应的第一池化描述向量，并对所述显著安防监控数据描述向量进行第二池化处理，得到对应的第二池化描述向量，以及，对所述第一池化描述向量和所述第二池化描述向量进行聚合，以形成对应的第一聚合安防监控数据描述向量，所述第一池化处理和所述第二池化处理不同；以及，对所述显著安防监控数据描述向量和所述显著相关安防监控数据描述向量进行聚合处理，以形成对应的第二聚合安防监控数据描述向量；

将所述第一聚合安防监控数据描述向量和所述第二聚合安防监控数据描述向量进行叠加处理，以形成对应的关联安防监控数据描述向量。

2.如权利要求1所述的安防监控方法，其特征在于，所述在所述多个待处理安防监控数据具有的多个实际安防异常程度信息中存在目标实际安防异常程度信息的情况下，对于所述多个待处理安防监控数据中的每一个待处理安防监控数据，依据该待处理安防监控数据对应的局部监控区域，在所述多个局部监控区域中，确定出该待处理安防监控数据对应的相关局部监控区域，并将该相关局部监控区域对应的待处理安防监控数据标记为该待处理安防监控数据对应的相关区域安防监控数据的步骤，包括：在所述多个待处理安防监控数据具有的多个实际安防异常程度信息中存在目标实际安防异常程度信息的情况下，对于所述多个待处理安防监控数据中的每一个待处理安防监控数据，依据该待处理安防监控数据对应的局部监控区域的区域分布信息，在所述多个局部监控区域中，确定出该待处理安防监控数据对应的相关局部监控区域，并将该相关局部监控区域对应的待处理安防监控数据标记为该待处理安防监控数据对应的相关区域安防监控数据，所述区域分布信息至少反映所述局部监控区域的区域位置。

3.如权利要求1所述的安防监控方法，其特征在于，所述基于所述待处理安防监控数据对应的安防监控数据描述向量和所述待处理安防监控数据对应的相关安防监控数据描述向量，分析出所述待处理安防监控数据对应的关联安防监控数据描述向量的步骤，包括：对所述待处理安防监控数据对应的安防监控数据描述向量和该安防监控数据描述向量进行相乘处理，以输出对应的重要性表征参数矩阵，以及，将所述重要性表征参数矩阵和所述安防监控数据描述向量进行相乘处理，以输出所述待处理安防监控数据对应的显著安防监控数据描述向量；

对所述待处理安防监控数据对应的相关安防监控数据描述向量和该相关安防监控数据描述向量进行相乘处理，以输出对应的相关重要性表征参数矩阵，以及，将所述相关重要性表征参数矩阵和所述相关安防监控数据描述向量进行相乘处理，以输出所述待处理安防监控数据对应的显著相关安防监控数据描述向量；

将所述显著安防监控数据描述向量和所述显著相关安防监控数据描述向量进行加权叠加处理或拼接处理，以形成所述待处理安防监控数据对应的关联安防监控数据描述向量。

4.如权利要求1所述的安防监控方法，其特征在于，所述对所述第一池化描述向量和所述第二池化描述向量进行聚合，以形成对应的第一聚合安防监控数据描述向量的步骤，包括：基于向量维度，对所述第一池化描述向量和所述第二池化描述向量进行向量维度的组合，以形成对应的第一聚合安防监控数据描述向量，所述第一聚合安防监控数据描述向量的向量维度等于所述第一池化描述向量的向量维度和所述第二池化描述向量进行向量维度的向量维度之间的和值；

所述对所述显著安防监控数据描述向量和所述显著相关安防监控数据描述向量进行聚合处理，以形成对应的第二聚合安防监控数据描述向量的步骤，包括：基于向量维度，对所述显著安防监控数据描述向量和所述显著相关安防监控数据描述向量进行向量维度的组合，以形成对应的第二聚合安防监控数据描述向量，所述第二聚合安防监控数据描述向量的向量维度等于所述显著安防监控数据描述向量的向量维度和所述显著相关安防监控数据描述向量的向量维度之间的和值。

5.一种安防监控系统，其特征在于，包括：

监控数据采集模块，用于采集到目标监控区域包括的多个局部监控区域中的每一个局部监控区域对应的待处理安防监控数据，得到多个待处理安防监控数据；

第一安防异常分析模块，用于对于所述多个待处理安防监控数据中的每一个待处理安防监控数据，分析出该待处理安防监控数据具有的实际安防异常程度信息；

第二安防异常分析模块，用于在所述多个待处理安防监控数据具有的多个实际安防异常程度信息中，存在目标实际安防异常程度信息的情况下，将所述多个待处理安防监控数据进行关联分析处理，以输出所述多个待处理安防监控数据对应的多个关联实际安防异常程度信息，所述目标实际安防异常程度信息属于所述多个实际安防异常程度信息中大于或等于安防异常程度阈值信息的每一个实际安防异常程度信息；

其中，所述对于所述多个待处理安防监控数据中的每一个待处理安防监控数据，分析出该待处理安防监控数据具有的实际安防异常程度信息，包括：基于典型安防监控数据，对初始安防数据分析网络进行网络优化处理，以形成对应的目标安防数据分析神经网络，所述典型安防监控数据包括具有时序关系的多帧典型安防监控图像；

通过所述目标安防数据分析神经网络，对采集到的待处理安防监控数据进行分析处理，以输出对应的安防监控数据描述向量，所述待处理安防监控数据包括具有时序关系的多帧待处理安防监控图像；

分别确定所述安防监控数据描述向量和预先配置的多个参考安防监控数据描述向量中的每一个参考安防监控数据描述向量之间的向量匹配度，每一个所述参考安防监控数据描述向量基于一个参考安防监控数据生成；

依据所述安防监控数据描述向量和每一个所述参考安防监控数据描述向量之间的向量匹配度，并基于每一个所述参考安防监控数据描述向量对应的参考安防监控数据具有的参考安防异常程度信息，确定出所述待处理安防监控数据具有的实际安防异常程度信息其中，所述第二安防异常分析模块具体用于：在所述多个待处理安防监控数据具有的多个实际安防异常程度信息中存在目标实际安防异常程度信息的情况下，对于所述多个待处理安防监控数据中的每一个待处理安防监控数据，依据该待处理安防监控数据对应的局部监控区域，在所述多个局部监控区域中，确定出该待处理安防监控数据对应的相关局部监控区域，并将该相关局部监控区域对应的待处理安防监控数据标记为该待处理安防监控数据对应的相关区域安防监控数据；

通过目标安防数据分析神经网络，对所述待处理安防监控数据进行分析处理，以输出所述待处理安防监控数据对应的安防监控数据描述向量，并对所述待处理安防监控数据对应的相关区域安防监控数据进行分析处理，以输出所述待处理安防监控数据对应的相关安防监控数据描述向量；

基于所述待处理安防监控数据对应的安防监控数据描述向量和所述待处理安防监控数据对应的相关安防监控数据描述向量，分析出所述待处理安防监控数据对应的关联安防监控数据描述向量；

对于所述多个待处理安防监控数据中的每一个待处理安防监控数据，依据该待处理安防监控数据对应的关联安防监控数据描述向量，分析出该待处理安防监控数据对应的关联实际安防异常程度信息；

其中，所述基于所述待处理安防监控数据对应的安防监控数据描述向量和所述待处理安防监控数据对应的相关安防监控数据描述向量，分析出所述待处理安防监控数据对应的关联安防监控数据描述向量，包括：对所述待处理安防监控数据对应的安防监控数据描述向量和该安防监控数据描述向量进行相乘处理，以输出对应的重要性表征参数矩阵，以及，将所述重要性表征参数矩阵和所述安防监控数据描述向量进行相乘处理，以输出所述待处理安防监控数据对应的显著安防监控数据描述向量；

对所述待处理安防监控数据对应的相关安防监控数据描述向量和该相关安防监控数据描述向量进行相乘处理，以输出对应的相关重要性表征参数矩阵，以及，将所述相关重要性表征参数矩阵和所述相关安防监控数据描述向量进行相乘处理，以输出所述待处理安防监控数据对应的显著相关安防监控数据描述向量；

对所述显著安防监控数据描述向量进行第一池化处理，得到对应的第一池化描述向量，并对所述显著安防监控数据描述向量进行第二池化处理，得到对应的第二池化描述向量，以及，对所述第一池化描述向量和所述第二池化描述向量进行聚合，以形成对应的第一聚合安防监控数据描述向量，所述第一池化处理和所述第二池化处理不同；以及，对所述显著安防监控数据描述向量和所述显著相关安防监控数据描述向量进行聚合处理，以形成对应的第二聚合安防监控数据描述向量；

将所述第一聚合安防监控数据描述向量和所述第二聚合安防监控数据描述向量进行叠加处理，以形成对应的关联安防监控数据描述向量。