1.一种用于执法记录仪的数据采集分析方法，其特征在于，包括：

基于执法记录仪实时获取执法视频数据，将执法视频数据进行预处理；

基于所述执法视频数据进行图像集提取，得到实时图像集，基于图像识别模型进行场景化识别，结合定位信息生成实时场景信息；

基于预设采集间隔，对实时图像集进行图像采集，对采集图像进行人物区域标识与人物识别，得到相应人物识别结果，判断不同采集间隔的人物识别结果的差异性并计算出人物信息的模糊度；

判断模糊度是否符合预期，若否，基于采集图像进行缺陷区域识别，从系统数据库中获取参考人员特征，构建基于GAN的生成模型，基于参考人员特征进行模型训练，将采集图像导入生成模型，并基于缺陷区域模拟特征生成并进行特征补充，形成完整采集图像特征，对不同采集间隔的采集图像均进行特征补充；

基于完整采集图像特征，对不同采集间隔的采集图像进行二次人物识别，并将得到的人物识别结果进行信息提取，形成实时人物信息；

将实时人物信息与实时场景信息进行信息整合得到场景识别数据，并将场景识别数据实时传输至中心调度平台。

2.根据权利要求1所述的一种用于执法记录仪的数据采集分析方法，其特征在于，所述基于执法记录仪实时获取执法视频数据，将执法视频数据进行预处理，具体为：通过执法记录仪实时采集相应的执法视频数据；

将执法视频数据进行镜头分割，数据增强预处理。

3.根据权利要求2所述的一种用于执法记录仪的数据采集分析方法，其特征在于，所述基于所述执法视频数据进行图像集提取，得到实时图像集，基于图像识别模型进行场景化识别，结合定位信息生成实时场景信息，具体为：将执法视频数据进行关键帧提取，形成实时图像集；

构建基于SVM的图像识别模型，将将实时图像集导入图像识别模型进行场景区域提取与场景识别，得到场景识别结果；

通过执法记录仪获取定位信息，基于联网地图模型，以定位信息进行基准点进行预设范围内的建筑信息、环境信息的提取，得到定位场景信息；

通过场景识别结果与定位场景信息进行场景匹配与场景信息确认，形成实时场景信息。

4.根据权利要求3所述的一种用于执法记录仪的数据采集分析方法，其特征在于，所述基于预设采集间隔，对实时图像集进行图像采集，对采集图像进行人物区域标识与人物识别，得到相应人物识别结果，判断不同采集间隔的人物识别结果的差异性并计算出人物信息的模糊度，具体为：基于预设采集间隔，对实时图像集进行图像采集，得到不同采集间隔的采集图像；

将采集图像导入图像识别模型进行人物区域标识与人物特征提取，得到人物区域信息与人物特征数据；

将人物区域信息与对应画面的场景信息进行关联，将人物特征数据导入图像识别模型进行人物识别，得到人物识别结果；

判断不同采集间隔的人物识别结果的差异性并计算出人物信息的模糊度。

5.根据权利要求4所述的一种用于执法记录仪的数据采集分析方法，其特征在于，所述判断模糊度是否符合预期，若否，基于采集图像进行缺陷区域识别，从系统数据库中获取参考人员特征，构建基于GAN的生成模型，基于参考人员特征进行模型训练，将采集图像导入生成模型，并基于缺陷区域模拟特征生成并进行特征补充，形成完整采集图像特征，对不同采集间隔的采集图像均进行特征补充，具体为：基于预设阈值范围，判断模糊度是否符合预期；

若否，则基于采集图像的人物区域信息与人物特征数据进行人物特征完整度判断，并将存在特征缺陷的区域进行标记，形成人物缺陷区域；

基于执法任务获取相关人员信息，从系统数据库中提取出相关人员信息对应的相关人员图像数据；

对所述相关人员图像数据进行图像特征提取，形成参考人员特征；

构建基于GAN的生成模型，生成模型包括生成器与判别器并设定损失函数；

将参考人员特征作为真实数据导入生成模型，基于生成器与判别器进行循环对抗神经训练，训练直至判别器与生成器达到纳什平衡，完成训练过程；

以一个采集图像作为分析单位，将对应的人物特征数据作为基础特征数据导入生成模型，以人物缺陷区域作为特征生成的目标区域，通过生成器模拟生成补充特征数据，将补充特征数据与基础特征数据整合为人物特征并通过判别器进行结果判别，若判别结果为假，则循环进行生成器的模拟特征生成与人物特征判别，直至通过判别器，并将整合的人物特征作为完整采集图像特征；

对不同采集间隔的采集图像均进行相应的特征补充分析。

6.根据权利要求5所述的一种用于执法记录仪的数据采集分析方法，其特征在于，所述基于完整采集图像特征，对不同采集间隔的采集图像进行二次人物识别，并将得到的人物识别结果进行信息提取，形成实时人物信息，具体为：将不同采集间隔的采集图像对应的完整采集图像特征导入图像识别模型进行二次识别，基于识别结果进行模糊度计算分析；

并将二次的人物识别结果进行信息提取，形成实时人物信息。

7.一种用于执法记录仪的数据采集分析系统，其特征在于，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括用于执法记录仪的数据采集分析程序，所述用于执法记录仪的数据采集分析程序被所述处理器执行时实现如下步骤：基于执法记录仪实时获取执法视频数据，将执法视频数据进行预处理；

基于所述执法视频数据进行图像集提取，得到实时图像集，基于图像识别模型进行场景化识别，结合定位信息生成实时场景信息；

基于预设采集间隔，对实时图像集进行图像采集，对采集图像进行人物区域标识与人物识别，得到相应人物识别结果，判断不同采集间隔的人物识别结果的差异性并计算出人物信息的模糊度；

判断模糊度是否符合预期，若否，基于采集图像进行缺陷区域识别，从系统数据库中获取参考人员特征，构建基于GAN的生成模型，基于参考人员特征进行模型训练，将采集图像导入生成模型，并基于缺陷区域模拟特征生成并进行特征补充，形成完整采集图像特征，对不同采集间隔的采集图像均进行特征补充；

基于完整采集图像特征，对不同采集间隔的采集图像进行二次人物识别，并将得到的人物识别结果进行信息提取，形成实时人物信息；

将实时人物信息与实时场景信息进行信息整合得到场景识别数据，并将场景识别数据实时传输至中心调度平台。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括用于执法记录仪的数据采集分析程序，所述用于执法记录仪的数据采集分析程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的用于执法记录仪的数据采集分析方法的步骤。