1.一种基于物联网技术的地震预测辅助系统，其特征在于：所述基于物联网技术的地震预测辅助系统包括安置在各观察点上的基于全方位视觉的生物式地震预测器和对各观察点上的基于全方位视觉的生物式地震预测器的监测结果进行综合分析判断的地震预测服务器，各个基于全方位视觉的生物式地震预测器之间通信连接，所述各个基于全方位视觉的生物式地震预测器均与地震预测服务器通信连接； 所述的地震预测服务器，用于通过网络设备收集安置在各地域的基于全方位视觉的生物式地震预测器的预测结果，依据时间和空间上的相关性通过GIS工具进行综合分析和预测地震发生概率；如果在时间序列上某一区域内出现了超过预设值的动物异常现象，对该区域作出发生地震的预警信息；如果在某一区域内、时间段内不同种类的动物同时发生行为异常现象，对该区域作出发生地震的更高等级预警信息；如果在所述时间、空间和多种类动物三维信息基础上再加上动物出现异常现象先后时间序列决策条件，对该区域作出发生地震的更高一个等级预警信息； 所述的基于全方位视觉的生物式地震预测器，包括全方位视觉传感器和用于对全方位视觉传感器所拍摄的全景图像以及相关输入信息对动物的姿势、动作序列、强度和频次以及某种生态环境下的动物行为进行分析处理判断的微处理器；所述的全方位视觉传感器安置在检测环境中间的上方，用于拍摄某个生态环境内动物活动的全景视频图像；所述的全方位视觉传感器通过无线方式与所述的微处理器进行连接，所述的微处理器包括： 视频图像读取单元，用于通过网络接口读取全方位视觉传感器所拍摄的全景图像，并将读取的全景图像提交给视频图像展开单元和视频图像存储单元； 视频图像展开单元，用于将全景图像进行柱状展开，展开后的全景柱状图像提交给前景对象检测单元； 空间位置定义单元，用于定义和命名在全景图像中动物活动的环境空间位置；

环境元素输入单元，用于将所述的空间位置定义单元所定义的空间位置与环境元素建立映射关系； 环境元素与空间位置关系数据库，用于存放环境中各元素与空间位置的映射关系；前景对象检测单元用于检测在全景柱状展开图像中存在的前景动物对象，具体采用MHI算法来计算前景动物对象，然后在柱状展开图像上用矩形框住前景动物对象，并将矩形框提交给动物对象跟踪单元； 动物对象跟踪单元，根据前景对象检测单元所提交的矩形框采用增强的Camshift算法对动物对象进行跟踪； 动物姿势解析单元，根据动物对象跟踪单元的结果采用动物模型算法估算出动物目前的姿势，并将当前的时刻、空间的位置和姿势的分析结果写入动物姿势、动作数据库中； 动物动作解析单元，根据动物姿势、动作数据库中前几帧中动物的姿势和当前动物的姿势分析得到动物的动作； 动物姿势、动作数据库，用于存放某一时间、空间内的动物的姿势元素编码、动作元素编码和环境元素编码； 动物动作强度和频次计算单元，用于计算某种动物的动作强度和频次；

动物动作强度和频次数据库，用于存放某种动物在某一季节某一时间段内的动物动作强度和频次的统计值； 动物行为异常判断单元，根据所述的动物动作强度和频次计算单元计算得到某一个时间段中的每小时、每天等同样动作次数与所述的动物动作强度和频次数据库中的某一动物在某一季节某一时间段内的动物动作强度和频次的统计值进行比较，根据比较值的大小来判断动物行为异常度； 异常发布单元，用于通过网络设备向监控中心的地震预测服务器发送监测点的动物行为异常报告； 动物行为分析单元，用于根据动物姿势、动作数据库中某一时间、某一空间内动物的一系列姿势和动作的变化，根据PAE模型来分析与判断动物的行为； 动物行为数据库，用于存放动物行为编码，动物行为编码用PAE模型来表达。

2.如权利要求1所述的基于物联网技术的地震预测辅助系统，其特征在于：所述的动物动作强度和频次计算单元，根据动物姿势、动作数据库中所记录的动物动作数据，通过公式（2）计算得到某一个时间段中的每十分钟、每小时、每天等同样动作次数，根据不同阶段分别提交给动物动作强度和频次统计单元或者动物行为异常判断单元； 式中， 是某一类动物某一个时间段中的每一小时某一动作的累计值，n的范围为

1～24，n=1表示凌晨0点到1点，…，n=24表示晚间23点到凌晨零点； 是某一类动物某一个时间段中的每天某一动作的累计值； 式中，k为更新系数，在学习阶段k值设置在0.5，学习时间在10天；在判断阶段k值设置在0.05； 为某一动物前一天某一动作的推算累计值， 为某一动物当天某一动作的推算累计值， 为某一动物前一天中n时间段内某一动作的推算累计值，为某一动物当天内n时间段内某一动作的推算累计值，n值的范围为1～24，n=1表示凌晨0点到1点，…，m=24表示晚间23点到凌晨零点；公式（3）、（4）的计算结果存放在动物动作强度和频次数据库中。

3.如权利要求2所述的基于物联网技术的地震预测辅助系统，其特征在于：所述的动物行为异常判断单元，根据所述的动物动作强度和频次计算单元计算得到某一个时间段中的每小时、每天等同样动作次数与所述的动物动作强度和频次数据库中的某一动物在某一季节某一时间段内的动物动作强度和频次的统计值进行比较，用公式（5）、（6）分别计算某小时和某天的行为异常度； 式中， 为某动物在某小时的行为异常度， 为某动物在某天的行为异常度，

设置6个阈值，即Kabn1、Kabn2、Kabn3、Kabn4、Kabn5和Kabn6，用公式（7）得到最后的判断异常度指数Indexabn； 式中，Indexabn为异常度指数，指数值越大表明地震前兆引起的动物行为异常可信度越高，其中12为最高等级的异常度。

4.如权利要求1～3之一所述的基于物联网技术的地震预测辅助系统，其特征在于：

所述的动物行为异常判断单元，在判断地震前兆引起的动物行为异常时要排除天气、动物发情期因素的干扰；通过设定监测动物发情期的期间，一旦公式（7）的判断结果是异常的情况并且系统的时间处在动物发情期期间内，在判断结果的报告中需要加入可疑动物发情期造成的行为异常的判断结果；一旦公式（7）的判断结果是异常的情况并且当地的天气发生各种异常的情况，在判断结果的报告中需要加入可疑天气异常造成的行为异常的判断结果，生成的异常判断结果发送给异常发布单元。

5.如权利要求1～3之一所述的基于物联网技术的地震预测辅助系统，其特征在于：

所述的动物行为分析单元，根据动物姿势、动作数据库中某一时间、某一空间动物的一系列姿势和动作的变化，通过构建各类动物对地震的反应模式、时间序列以及影响它们反应的原因，用公式（1）分析和表述动物的行为， bi,j=pi,j∩ai,j∩ei,j （1）

式中，pi,j、ai,j和ei,j分别是集合P、A、E的元素或子集。

6.如权利要求1～3之一所述的基于物联网技术的地震预测辅助系统，其特征在于：

在所述的全方位视觉传感器中采用具有无线通信功能的无死角的水平方向不变形的全方位视觉传感器，所述的全方位视觉传感器中的摄像机通过视频接口与无线通信网络单元进行连接，无线通信网络单元中包括嵌入式数字信号微处理器、麦克风、有线和无线数字传输模块、用于把模拟视频标准TV信号转换成数字视频YUV信号的A/D芯片；有线和无线数字传输模块中的传输软件基于TCP/IP网络协议，无线通信使用802.11g(b)协议，并支持无线和有线传输，支持公网、专网、局域网静态IP地址接入，提供图像和声音的压缩及传输功能，压缩算法采用H.264或者MPEG4；嵌入式数字信号微处理器连接SD存储卡。

7.如权利要求1～3之一所述的基于物联网技术的地震预测辅助系统，其特征在于：

所述单元中，采用基于MHI的背景更新模型，并利用YCbCr与亮度图像分别分割然后进行综合得到运动前景图像，最后利用后处理实现动物的分割与定位； 所述的基于MHI的背景更新模型，MHI的更新方式如公式（8）所示；

式中，mhi为运动历史图像，ts为当前时间，sih为图像的掩模，动物运动发生的地方取非零值，dur为运动跟踪的最大持续时间； 用公式（9）将图像由RGB颜色空间转换到YCbCr颜色空间，滤除Y分量，用Cb、Cr颜色来分割得到前景图像； 式中，Y为YCbCr颜色空间的Y分量，Cb为YCbCr颜色空间的Cb分量，Cr为YCbCr颜色空间的Cr分量；R为RGB颜色空间的R分量，G为RGB颜色空间的G分量，B为RGB颜色空间的B分量。