1.一种建筑施工安全智能监控系统，其特征在于，所述系统包括：转换模块，用于获取建筑施工现场中的建材堆放图像，将所述建材堆放图像转换成灰度图像；

建材边缘特征获得模块，用于对所述灰度图像进行分析，获得建材边缘特征，所述建材边缘特征包括建材边缘像素点、建材边缘图像、建材边界特征点；

相似窗口边长获得模块，用于基于所述建材边缘特征确定用于降噪分析的相似窗口边长；

降噪模块，用于基于所述相似窗口边长对所述建材堆放图像进行降噪处理，获得去噪建材堆放图像；

建材识别模块，用于对所述去噪建材堆放图像进行图像分割，基于分割后的图像识别出堆放在施工现场的不同种类的建材；

所述相似窗口边长获得模块包括：

建材堆放拥挤系数获取单元，用于基于所述建材边缘像素点、建材边缘图像、建材边界特征点确定搜索窗口内的建材堆放拥挤系数；

建材堆放混乱度获得单元，用于获取所述灰度图像的灰度游程矩阵，基于灰度游程矩阵中建材边缘连通域方向的各个行列元素的值，基于各个行列原始的值以及所述建材堆放拥挤系数确定建材堆放混乱度；

边长计算单元，用于根据所述建材堆放混乱度、搜索窗口边长计算相似窗口边长；

所述建材堆放拥挤系数获取单元包括：

建材边缘连通域获得单元，用于将所述灰度图像转换为显著性图像，基于所述显著性图像对建材边缘像素点内的区域进行标记，获得建材边缘连通域；

纵横比计算单元，用于确定所述建材边缘连通域内的目标建材边界特征点，基于所述目标建材边界特征点的欧式距离以及所述欧式距离的个数计算各个建材边缘连通域的纵横比；

建材堆叠度计算单元，用于基于各个建材边缘连通域的纵横比之和、搜索窗口边长计算建材堆叠度；

建材边缘连通域面积序列获得单元，用于基于所述建材边缘连通域确定建材边缘参数序列，所述建材边缘参数序列包括建材边缘连通域边界特征值和建材边缘连通域面积序列；

建材堆放拥挤系数获得单元，用于基于所述堆叠度、建材边缘连通域面积序列确定搜索窗口内的建材堆放拥挤系数；

所述降噪模块包括：

窗口确定单元，用于获取所述建材堆放图像的一个原图像像素点，以所述原图像像素点为中心确定搜索窗口和相似窗口，其中所述相似窗口边长为自适应边长；

相似度计算单元，用于以所述相似窗口在所述搜索窗口中滑动，计算所述相似窗口与所述搜索窗口的权值；

去噪单元，用于基于所述权值确定去噪建材堆放图像的像素点灰度值，并基于所述像素点灰度值获得去噪建材堆放图像。

2.根据权利要求1所述的一种建筑施工安全智能监控系统，其特征在于，所述纵横比计算单元包括：目标建材边界特征点确定子单元，用于将所述建材边缘连通域的建材边界特征点确定为目标建材边界特征点；

欧式距离确定子单元，用于确定各个所述目标建材边界特征点的水平方向欧式距离及水平方向欧式距离个数，并确定各个所述目标建材边界特征点的垂直方向欧式距离及垂直方向欧式距离个数；

纵横比计算子单元，用于基于目标建材边界特征点的所述水平方向欧式距离、水平方向欧式距离个数、垂直方向欧式距离及垂直方向欧式距离个数计算对应建材边缘连通域的纵横比。

3.根据权利要求1所述的一种建筑施工安全智能监控系统，其特征在于，所述建材边缘连通域面积序列获得单元包括：建材边界特征向量序列获得子单元，用于利用傅里叶描述子获得每个建材边缘连通域的特征向量，将各个特征向量表示为建材边界特征向量序列；

连通域边界特征值序列获得子单元，用于将所述建材边缘连通域的特征向量的模确定为建材边缘连通域边界特征值，将所有的建材边缘连通域边界特征值表示为建材边缘连通域边界特征值序列；

统计子单元，用于统计每个建材边缘连通域的像素点个数，将获得的各个像素点个数表示为建材边缘连通域面积序列。

4.根据权利要求1所述的一种建筑施工安全智能监控系统，其特征在于，所述建材堆放混乱度获得单元包括：建材边缘连通域方向序列获得子单元，用于基于建材边界特征向量序列确定建材边缘连通域的建材边缘连通域方向，获得建材边缘连通域方向序列；

行列元素值获得子单元，用于从灰度游程矩阵中获取所述建材边缘连通域方向的各个行列元素的值。

5.根据权利要求1所述的一种建筑施工安全智能监控系统，其特征在于，所述建材边缘特征获得模块包括：边缘检测单元，用于利用Canny边缘检测算法对所述灰度图像进行边缘检测，获得建材边缘像素点及建材边缘图像；

角点检测单元，用于利用Harris角点检测算法检测所述建材边缘图像中的建材边界特征点。

6.根据权利要求1所述的一种建筑施工安全智能监控系统，其特征在于，所述建材识别模块包括：分割单元，用于基于全卷积网络对所述去噪建材堆放图像进行分割；

建材种类识别单元，用于通过SLAM算法从分割后的图像中识别堆放在施工现场的不同种类的建材。

7.一种建筑施工安全智能监控方法，其特征在于，所述方法包括：获取建筑施工现场中的建材堆放图像，将所述建材堆放图像转换成灰度图像；

对所述灰度图像进行分析，获得建材边缘特征，基于所述建材边缘特征确定用于降噪分析的相似窗口边长，所述建材边缘特征包括建材边缘像素点、建材边缘图像、建材边界特征点以及灰度游程矩阵；

根据建材堆放混乱度、搜索窗口边长确定相似窗口边长；

基于所述相似窗口边长对所述建材堆放图像进行降噪处理，获得去噪建材堆放图像；

对所述去噪建材堆放图像进行图像分割，基于分割后的图像识别出堆放在施工现场的不同种类的建材；

所述相似窗口边长的获取，包括：

基于所述建材边缘像素点、建材边缘图像、建材边界特征点确定搜索窗口内的建材堆放拥挤系数；

获取所述灰度图像的灰度游程矩阵，基于灰度游程矩阵中建材边缘连通域方向的各个行列元素的值，基于各个行列原始的值以及所述建材堆放拥挤系数确定建材堆放混乱度；

根据所述建材堆放混乱度、搜索窗口边长计算相似窗口边长；

所述建材堆放拥挤系数的获取，包括：

将所述灰度图像转换为显著性图像，基于所述显著性图像对建材边缘像素点内的区域进行标记，获得建材边缘连通域；

确定所述建材边缘连通域内的目标建材边界特征点，基于所述目标建材边界特征点的欧式距离以及所述欧式距离的个数计算各个建材边缘连通域的纵横比；

基于各个建材边缘连通域的纵横比之和、搜索窗口边长计算建材堆叠度；

基于所述建材边缘连通域确定建材边缘参数序列，所述建材边缘参数序列包括建材边缘连通域边界特征值和建材边缘连通域面积序列；

基于所述堆叠度、建材边缘连通域面积序列确定搜索窗口内的建材堆放拥挤系数；

所述基于所述相似窗口边长对所述建材堆放图像进行降噪处理，获得去噪建材堆放图像，包括：获取所述建材堆放图像的一个原图像像素点，以所述原图像像素点为中心确定搜索窗口和相似窗口，其中所述相似窗口边长为自适应边长；

以所述相似窗口在所述搜索窗口中滑动，计算所述相似窗口与所述搜索窗口的权值；

基于所述权值确定去噪建材堆放图像的像素点灰度值，并基于所述像素点灰度值获得去噪建材堆放图像。