1.一种基于AI视频的瘦身系统，其特征在于，包括：

视频导入模块，其用于将待处理的视频导入系统中，并进行预处理；

视频帧提取模块，其用于从导入的视频中提取具有代表性的帧图像；

帧图像处理模块，其用于对提取出来的帧图像进行目标检测和识别，并根据目标检测和识别的结果，对需要删除或修改的目标区域进行标记、图像处理和编辑；

视频生成模块，其用于将处理和编辑后的视频帧合成到一起，生成最终的视频输出；

视频优化模块，其用于对生成后的视频进行检查和优化处理，提升视频质量，优化过程包括自动优化和主动增强；

自动优化为：导入生成后的视频数据，获取该视频的分辨率、色彩还原度、清晰度、流畅度参数值，将这些参数值标记为原始参数Bk，并分别与原视频参数Gm比较进行质量评估，如果Bk中所有参数值均与Gm中的参数相同，则认为该视频为无损伤的一级视频，直接输出；如果Bk中有一个参数值低于Gm中的参数，则认为该视频为低损伤的二级视频，根据人工输入的指令，执行修复操作或是直接输出；如果Bk中有两个及以上的参数值低于Gm中的参数，则认为该视频为高损伤的三级视频，将该多个参数值标记为异常参数，并对异常参数进行修复，修复完成后输出视频；

主动增强为：在质量评估为一级视频后，根据人工主动输入继续优化指令，对视频的参数包括对比度、亮度、色调进行调整和优化，进一步提升视频的质量和观感，然后输出视频；

调整模块，其用于获取生成的视频质量评估结果，对异常参数所对应的功能模块进行优化调整；

所述调整模块的工作过程为：获取生成的视频质量评估结果，根据质量评估结果，调整模块会统计出现异常参数的次数，根据实际需求设定系统的标准次数，当统计结果发现异常参数的次数超过预设标准次数时，调整模块会触发优化调整功能，根据异常参数所对应的功能模块，调整模块会对该模块进行优化调整，优化调整后，调整模块会将结果反馈给系统。

2.根据权利要求1所述的基于AI视频的瘦身系统，其特征在于，所述帧图像处理模块的具体处理过程为：目标检测和识别：使用计算机视觉技术，对提取出的特征进行分类和定位；基于目标检测的结果，对识别出的目标进行分类和识别；对目标检测和识别的结果进行去除冗余的检测结果、合并相邻的目标区域的后处理，提高目标检测和识别的准确性和可靠性；

目标区域标记：根据目标检测和识别的结果，对需要删除或修改的目标区域进行标记；

图像处理和编辑：使用图像处理技术和编辑工具对标记的目标区域进行图像处理和编辑，包括删除、替换、模糊操作，实现瘦身的效果。

3.根据权利要求1所述的基于AI视频的瘦身系统，其特征在于，所述帧图像处理模块采用多线程方式实现视频瘦身处理，具体过程为：将视频瘦身的过程分解成目标检测和识别、图像处理和编辑三个子任务，为每个子任务创建一个线程，根据线程类型为每个线程分配需要处理的数据，包括视频帧的集合和处理过程中的中间结果，使用条件变量的同步机制，确保线程之间的协调和数据一致性，启动所有线程，并让它们并行执行各自的任务，当所有线程完成各自的任务后，将所有的结果合并起来。

4.根据权利要求1所述的基于AI视频的瘦身系统，其特征在于，所述视频生成模块生成视频的具体过程为：从处理和编辑后的帧图像中选择需要合成的帧图像，根据视频内容的变化来选择帧图像；再根据选择顺序或者时间顺序对帧图像进行排序，使用视频编辑软件或专门的合成软件，将排序后的帧图像合成到一起，生成最终的视频输出。

5.根据权利要求1所述的基于AI视频的瘦身系统，其特征在于，所述视频帧提取模块包括按照时间间隔和根据视频内容的变化两种提取帧图像方式，其中，时间间隔方式是基于时间的均匀分布来提取帧图像，主要按照每秒钟来提取一帧图像，确保在视频的整个长度中都有代表性的帧图像。

6.根据权利要求5所述的基于AI视频的瘦身系统，其特征在于，根据视频内容的提取方式是通过分析视频的每一帧图像之间的差异或相似度来判断内容是否发生变化，当检测到内容变化时，提取出这一帧图像。

7.一种基于AI视频的瘦身方法，应用于如权利要求1‑6中任意一项所述的基于AI视频的瘦身系统，其特征在于，包括以下操作步骤：S1、导入待处理的视频，并对导入后的视频进行预处理工作；

S2、提取出视频中具有代表性的帧图像；

S3、对提取出来的帧图像进行目标检测和识别；

S3、根据目标检测和识别的结果，对需要删除或修改的目标区域进行标记；

S4、对标记的目标区域进行图像处理和编辑；

S5、将处理和编辑后的视频帧合成到一起，生成最终的视频输出。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，程序被处理器执行时，实现权利要求7所述的基于AI视频的瘦身方法的步骤。