1.一种社区数字化信息智能操控方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1:获取各类社区设备的历史社区设备数据；基于历史社区设备数据进行设备的数据接口设计，生成设备数据接口；

其中，步骤S1包括：

步骤S11:获取各类社区设备的历史社区设备数据；

步骤S12:根据历史社区设备数据进行设备数据的格式分析，生成设备格式数据；

步骤S13:基于设备格式数据以及数据传输协议进行设备的数据接口设计，生成设备数据接口；

步骤S2:根据历史社区设备数据进行设备数据接口的设备身份标识设计，生成设备身份标识数据；基于设备身份标识数据对设备数据接口进行数据接口身份标识优化，生成设备标识数据接口；

其中，步骤S2包括：

步骤S21:对历史社区设备数据进行设备数据来源信息提取，生成设备数据来源信息；

步骤S22:根据设备数据来源信息进行设备数据接口的设备身份标识设计，生成设备身份标识数据；

步骤S23:基于设备身份标识数据对设备数据接口进行数据接口身份标识优化，生成设备标识数据接口；

步骤S3:当社区设备执行数据采集任务时，对社区设备进行设备信号采集，生成设备信号；根据设备信号对社区设备进行信号异常的社区设备划分，分别获得有效社区设备以及无效社区设备；将无效社区设备反馈至终端执行无效社区设备修复操控任务；

步骤S31:当社区设备执行数据采集任务时，对社区设备进行设备信号采集，生成设备信号；

步骤S32:利用傅里叶变换技术对设备信号进行设备信号的频谱图转换，生成设备信号频谱图；

步骤S33:利用设备信号频谱图异常检测算法对设备信号频谱图进行频谱图异常检测计算，生成频谱图异常检测数据；

步骤S34:根据频谱图异常检测数据对社区设备进行社区设备划分，当频谱图异常检测数据小于预设的异常频谱图检测阈值时，将频谱图异常检测数据对应的社区设备标记为有效社区设备，当频谱图异常检测数据不小于预设的异常频谱图检测阈值时，将频谱图异常检测数据对应的社区设备标记为无效社区设备；

步骤S35:将无效社区设备反馈至终端执行无效社区设备修复操控任务；

步骤S4:利用设备标识数据接口对有效社区设备进行数据采集任务的数据接收，以获得有效社区设备数据；对有效社区设备数据进行社区设备的监控数据实时采集，生成多模态监控数据；对多模态监控数据进行未标识面部图像数据提取，生成未标识面部图像数据；

根据未标识面部图像数据对多模态监控数据进行未标识人员行为数据提取，生成未标识人员行为数据；

其中，步骤S4包括：

步骤S41:利用设备标识数据接口对有效社区设备进行数据采集任务的数据接收，以获得有效社区设备数据；

步骤S42:根据有效社区设备进行社区设备关联性分析，生成社区设备关联性数据；

步骤S43:根据社区设备关联性数据建立多模态社区关联矩阵节点，并将有效社区设备数据传输至多模态社区关联矩阵节点进行数据填充，生成多模态社区关联数据矩阵；

步骤S44:对多模态社区关联数据矩阵进行社区设备的监控数据实时采集，生成多模态监控数据；

步骤S45:对多模态监控数据进行监控数据的面部图像数据提取，生成监控面部图像数据；

步骤S46:获取社区数据库的业主标识面部图像数据；

步骤S47:根据业主标识面部图像数据对监控面部图像数据进行未标识面部图像数据提取，生成未标识面部图像数据；

步骤S48:根据未标识面部图像数据对多模态监控数据进行未标识人员行为数据提取，生成未标识人员行为数据；

步骤S5:获取历史人员行为异常训练样本；利用卷积神经网络算法以及历史人员行为异常训练样本进行未标识人员行为异常分析的关系模型建立，生成行为异常分析模型；将未标识人员行为数据传输至行为异常分析模型进行未标识人员的行为异常分析，生成未标识人员行为异常分析数据；

步骤S6:基于未标识人员行为异常分析数据建立自动化预警引擎；将未标识人员行为异常分析数据传输至自动化预警引擎执行自动化预警操控任务。

2.根据权利要求1所述的社区数字化信息智能操控方法，其特征在于，步骤S33中的设备信号频谱图异常检测算法如下所示：式中，D(f)表示为频谱图异常检测数据，f表示为设备信号频谱图的频率参数，σ表示为常规频率参数的标准差，μ表示为常规频率参数，α表示为设备信号频谱图的外界干扰频率参数的修正调整值，γ表示为设备信号频谱图的频率衰减速率，δ表示为设备信号频谱图的衰减频率参数的偏移量，η表示为设备信号频谱图的衰减频率参数。

3.根据权利要求1所述的社区数字化信息智能操控方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：步骤S51:利用卷积神经网络算法建立未标识人员行为异常分析的映射关系，生成初始行为异常分析模型；

步骤S52:获取历史人员行为异常训练样本；

步骤S53:利用历史人员行为异常训练样本对初始行为异常分析模型进行模型训练，生成行为异常分析模型；

步骤S54:将未标识人员行为数据传输至行为异常分析模型进行未标识人员的行为异常分析，生成未标识人员行为异常分析数据，其中所述未标识人员行为异常分析数据包括行为异常数据或行为正常数据。

4.根据权利要求3所述的社区数字化信息智能操控方法，其特征在于，其中所述执行自动化预警操控任务包括对目标预警设备执行预警操控任务或将行为正常数据对应的未标识人员行为数据传输至终端进行人员无异常行为反馈，步骤S6包括以下步骤：步骤S61:基于未标识人员行为异常分析数据建立自动化预警引擎；

步骤S62:将未标识人员行为异常分析数据传输至自动化预警引擎进行自动化预警操控，当自动化引擎接收到的未标识人员行为异常分析数据对应的行为异常数据时，执行步骤S63，或者，当自动化引擎接收到的未标识人员行为异常分析数据对应的行为正常数据时，将行为正常数据对应的未标识人员行为数据传输至终端进行人员无异常行为反馈；

步骤S63：根据行为异常数据对应的未标识人员数据对优化社区设备进行目标预警设备标记，以获得目标预警设备，对目标预警设备执行预警操控任务。

5.根据权利要求4所述的社区数字化信息智能操控方法，其特征在于，步骤S63包括以下步骤：根据行为异常数据对应的未标识人员数据对多模态社区关联数据矩阵进行异常数据节点定位，生成多模态异常数据节点；

根据多模态异常数据节点以及社区设备关联性数据对优化社区设备进行目标预警设备标记，生成目标预警设备；

对目标预警设备执行预警操控任务。

6.一种社区数字化信息智能操控系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的社区数字化信息智能操控方法，该社区数字化信息智能操控系统包括：设备数据接口设计模块，用于获取历史社区设备数据；基于历史社区设备数据进行设备的数据接口设计，生成设备数据接口；

设备数据接口优化模块，用于根据历史社区设备数据进行设备数据接口的设备身份标识设计，生成设备身份标识数据；基于设备身份标识数据对设备数据接口进行数据接口身份标识优化，生成设备标识数据接口；

社区设备异常分析模块，用于当社区设备执行数据采集任务时，对社区设备进行设备信号采集，生成设备信号；根据设备信号对社区设备进行信号异常的社区设备划分，分别获得有效社区设备以及无效社区设备；将无效社区设备反馈至终端执行无效社区设备修复操控任务；

未标识人员行为数据采集模块，利用设备标识数据接口对优化社区设备进行数据采集任务的数据接收，以获得有效社区设备数据；对有效社区设备数据进行社区设备的监控数据实时采集，生成多模态监控数据；对多模态监控数据进行未标识面部图像数据提取，生成未标识面部图像数据；根据未标识面部图像数据对多模态监控数据进行未标识人员行为数据提取，生成未标识人员行为数据；

未标识人员行为数据分析模块，获取历史人员行为异常训练样本；利用卷积神经网络算法以及历史人员行为异常训练样本进行未标识人员行为异常分析的关系模型建立，生成行为异常分析模型；将未标识人员行为数据传输至行为异常分析模型进行未标识人员的行为异常分析，生成未标识人员行为异常分析数据；

自动化预警操控模块，基于未标识人员行为异常分析数据建立自动化预警引擎；将未标识人员行为异常分析数据传输至自动化预警引擎执行自动化预警操控任务。