1.一种基于人工智能算法的多人行为识别装置，其特征在于，所述装置包括：区域确定模块，用于获取含有热源层的区域图像，根据所述热源层确定区域图像中的运动区域和参考区域；其中，所述参考区域为该区域的参考热源在区域图像中的映射；所述区域图像以时间项为索引；范围检测模块，用于计算所述运动区域的区域范围，根据所述区域范围确定独立区域和集合区域；区域切分模块，用于对所述集合区域进行内容识别，根据内容识别结果切分集合区域，得到子区域；特征标记模块，用于根据所述独立区域和子区域确定特征点，获取所述特征点的位置信息，并根据所述位置信息确定分布信息，根据所述分布信息标记特征点；轨迹确定模块，用于基于标记的特征点提取预设时间段的区域图像，根据不同时刻的区域图像确定特征点的运动轨迹，根据所述运动轨迹确定该特征点的风险值。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能算法的多人行为识别装置，其特征在于，所述范围检测模块包括：总数计算单元，用于根据预设的热值在所述热源层中确定轮廓曲线，计算所述轮廓曲线中的像素点总数；第一标记单元，用于将所述像素点总数与预设的总数阈值进行比对，当所述像素点总数在预设的总数范围内时，将所述运动区域标记为独立区域；第二标记单元，用于当所述像素点总数超出预设的总数范围时，将所述运动区域标记为集合区域。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能算法的多人行为识别装置，其特征在于，所述区域切分模块包括：轮廓识别单元，用于根据预设的容差对所述集合区域进行轮廓识别，根据轮廓识别结果确定目标区域；赋值单元，用于确定所述目标区域的中心点，统计所述目标区域中的色值，计算色值均值，根据所述色值均值对中心点赋值；中心点阵生成单元，用于统计赋值后的中心点，生成与集合区域为映射关系的中心点阵；处理执行单元，用于根据预设的特征架构在中心点阵中确定耳部区域，根据耳部区域切分集合区域，得到子区域。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能算法的多人行为识别装置，其特征在于，所述处理执行单元包括：内容识别子单元，用于对所述耳部区域进行内容识别，确定耳部轮廓；位置确定子单元，用于根据参考区域位置确定图像采集端位置，根据所述耳部轮廓和所述采集端位置确定朝向信息；切分子单元，用于根据所述朝向信息和轮廓识别结果切分集合区域。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能算法的多人行为识别装置，其特征在于，所述特征标记模块包括：宽度生成单元，用于依次读取独立区域和子区域在预设方向上的最大像素点数，作为宽度；理论点确定单元，用于获取独立区域和子区域的像素点总数，根据所述像素点总数和所述宽度计算理论点；检测单元，用于以所述理论点为中心，根据预设的递增的检测半径检测像素点，当检测到像素点时，以该像素点作为特征点；数组生成单元，用于根据所述参考区域生成坐标系，基于所述坐标系获取各特征点的位置信息，生成位置点阵；计算在坐标系方向上相邻特征点的位置差值，生成与位置点阵为映射关系的差值数组；其中，所述差值数组为二维数组；标记单元，用于将所述差值数组输入训练好的分析模型，得到各特征点的离散值，根据所述离散值在位置点阵中标记特征点。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能算法的多人行为识别装置，其特征在于，所述轨迹确定模块包括：位置提取单元，用于基于标记后特征点提取预设时间段的区域图像，提取不同时刻区域图像中特征点的位置；曲线插入单元，用于将不同时刻区域图像中特征点的位置插入预设的背景图像，在背景图像中生成运动曲线；拐点识别单元，用于对所述运动曲线进行拐点识别，根据拐点识别结果确定该特征点的风险值。
7.根据权利要求6所述的基于人工智能算法的多人行为识别装置，其特征在于，所述拐点识别单元包括：采样点确定子单元，用于根据预设的检测步长依次在运动曲线上确定采样点；曲率计算子单元，用于以所述采样点为中心，在预设的检测半径中计算曲线曲率；比对子单元，用于将所述曲线曲率与预设的曲率阈值进行比对，当所述曲线曲率达到预设的曲率阈值时，将该采样点作为拐点，并以所述曲线曲率对所述拐点进行赋值；计算子单元，用于根据赋值后的拐点确定该特征点的风险值。
8.一种基于人工智能算法的多人行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取含有热源层的区域图像，根据所述热源层确定区域图像中的运动区域和参考区域；其中，所述参考区域为该区域的参考热源在区域图像中的映射；所述区域图像以时间项为索引；计算所述运动区域的区域范围，根据所述区域范围确定独立区域和集合区域；对所述集合区域进行内容识别，根据内容识别结果切分集合区域，得到子区域；根据所述独立区域和子区域确定特征点，获取所述特征点的位置信息，并根据所述位置信息确定分布信息，根据所述分布信息标记特征点；基于标记的特征点提取预设时间段的区域图像，根据不同时刻的区域图像确定特征点的运动轨迹，根据所述运动轨迹确定该特征点的风险值。
9.根据权利要求8所述的基于人工智能算法的多人行为识别方法，其特征在于，所述计算所述运动区域的区域范围，根据所述区域范围确定独立区域和集合区域的步骤包括：根据预设的热值在所述热源层中确定轮廓曲线，计算所述轮廓曲线中的像素点总数；将所述像素点总数与预设的总数阈值进行比对，当所述像素点总数在预设的总数范围内时，将所述运动区域标记为独立区域；当所述像素点总数超出预设的总数范围时，将所述运动区域标记为集合区域。
10.根据权利要求9所述的基于人工智能算法的多人行为识别方法，其特征在于，所述对所述集合区域进行内容识别，根据内容识别结果切分集合区域，得到子区域包括：根据预设的容差对所述集合区域进行轮廓识别，根据轮廓识别结果确定目标区域；确定所述目标区域的中心点，统计所述目标区域中的色值，计算色值均值，根据所述色值均值对中心点赋值；统计赋值后的中心点，生成与集合区域为映射关系的中心点阵；根据预设的特征架构在中心点阵中确定耳部区域，根据耳部区域切分集合区域，得到子区域。
