1.一种立体视觉三维重建系统，其特征在于，包括：第一相机、第二相机以及计算机，其中，

所述第一相机和所述第二相机固定联结，所述第一相机和所述第二相机同步围绕待重建物体移动，在多个视角位置上同步采集所述待重建物体的图像；

所述计算机根据所述第一相机和所述第二相机采集的图像，确定所述第一相机在所述多个视角位置上的运动关系，根据所述运动关系和所述第一相机在多个视角位置上采集的图像，重建所述待重建物体的三维模型。

2.如权利要求1所述的立体视觉三维重建系统，其特征在于，所述计算机具体用于，针对两个相邻视角位置，所述计算机获取所述第一相机在该两个相邻视角位置上分别采集的第一图像；获取在该两个相邻视角位置中一个视角位置上所述第二相机采集的第二图像；

确定多个匹配特征，所述匹配特征为在所述第一图像和所述第二图像中均具备且相同的特征；根据多个所述匹配特征在该两个相邻视角位置上的所述第一图像中的归一化图像坐标，计算多个所述匹配特征的第一空间坐标，所述第一空间坐标中包括有所述第一相机在该两个相邻视角位置上的运动关系；根据多个所述匹配特征在该两个相邻视角位置中所述一个视角位置上的所述第一图像和所述第二图像中的归一化图像坐标，计算多个所述匹配特征的第二空间坐标，所述第二空间坐标包括有由所述第一相机和所述第二相机固定联结确定的所述第一相机相对于所述第二相机的已知的运动关系；根据所述第一空间坐标与所述第二空间坐标相等，计算出所述第一相机在该两个相邻视角位置上的运动关系，其中，所述运动关系包括旋转运动参数和平移运动参数，所述匹配特征的个数大于等于7。

3.如权利要求2所述的立体视觉三维重建系统，其特征在于，所述计算机还用于，通过以下公式计算本质矩阵后，通过分解法计算得到所述第一空间坐标中运动关系的旋转运动参数：其中，是匹配特征在该两个相邻视角位置中一个视角位置上的所述第一图像中的归一化图像坐标； 是匹配特征在该两个相邻视角位置中另一个视角位置上的所述第一图像中的归一化图像坐标；T是所述第一相机在该两个相邻视角位置上的运动关系中的平移运动参数；R是所述第一相机在该两个相邻视角位置上的运动关系中的旋转运动参数；E是所述本质矩阵；

将所述第一相机在该两个相邻视角位置上的运动关系中的旋转运动参数代入所述第一空间坐标与所述第二空间坐标的等式中，计算得到所述第一相机在该两个相邻视角位置上的运动关系中的平移运动参数。

4.如权利要求1至3中任一项所述的立体视觉三维重建系统，其特征在于，所述计算机还用于，在根据所述运动关系和所述第一相机在多个视角位置上采集的图像，重建所述待重建物体的三维模型之前，根据所述第一相机在所述多个视角位置上的运动关系，确定所述第一相机在所述多个视角位置上的坐标，将所述第一相机在所述多个视角位置上的坐标统一到预设参考坐标系上，针对每个视角位置，计算每个视角位置分别到第一个视角位置的最短距离；按照每个视角位置到第一个视角位置的最短距离的大小顺序，将所述第一相机在每个视角位置上采集的图像依次拼接起来。

5.一种立体视觉三维重建方法，其特征在于，包括：

采用第一相机和第二相机同步围绕待重建物体移动，在多个视角位置上同步采集所述待重建物体的图像，其中，所述第一相机和所述第二相机固定联结；

根据所述第一相机和所述第二相机采集的图像，确定所述第一相机在所述多个视角位置上的运动关系，根据所述运动关系和所述第一相机在多个视角位置上采集的图像，重建所述待重建物体的三维模型。

6.如权利要求5所述的立体视觉三维重建方法，其特征在于，根据所述第一相机和所述第二相机采集的图像，确定所述第一相机在所述多个视角位置上的运动关系，包括：针对两个相邻视角位置，获取所述第一相机在该两个相邻视角位置上分别采集的第一图像；获取在该两个相邻视角位置中一个视角位置上所述第二相机采集的第二图像；

确定多个匹配特征，所述匹配特征为在所述第一图像和所述第二图像中均具备且相同的特征，所述匹配特征的个数大于等于7；

根据多个所述匹配特征在该两个相邻视角位置上的所述第一图像中的归一化图像坐标，计算多个所述匹配特征的第一空间坐标，所述第一空间坐标中包括有所述第一相机在该两个相邻视角位置上的运动关系；根据多个所述匹配特征在该两个相邻视角位置中所述一个视角位置上的所述第一图像和所述第二图像中的归一化图像坐标，计算多个所述匹配特征的第二空间坐标，所述第二空间坐标包括有由所述第一相机和所述第二相机固定联结确定的所述第一相机相对于所述第二相机的已知的运动关系；

根据所述第一空间坐标与所述第二空间坐标相等，计算出所述第一相机在该两个相邻视角位置上的运动关系，其中，所述运动关系包括旋转运动参数和平移运动参数。

7.如权利要求6所述的立体视觉三维重建方法，其特征在于，根据所述第一空间坐标与所述第二空间坐标相等，计算出所述第一相机在该两个相邻视角位置上的运动关系，包括：通过以下公式计算本质矩阵后，通过分解法计算得到所述第一空间坐标中运动关系的旋转运动参数：

其中，是匹配特征在该两个相邻视角位置中一个视角位置上的所述第一图像中的归一化图像坐标； 是匹配特征在该两个相邻视角位置中另一个视角位置上的所述第一图像中的归一化图像坐标；T是所述第一相机在该两个相邻视角位置上的运动关系中的平移运动参数；R是所述第一相机在该两个相邻视角位置上的运动关系中的旋转运动参数；E是所述本质矩阵；

将所述第一相机在该两个相邻视角位置上的运动关系中的旋转运动参数代入所述第一空间坐标与所述第二空间坐标的等式中，计算得到所述第一相机在该两个相邻视角位置上的运动关系中的平移运动参数。

8.如权利要求5至7中任一项所述的立体视觉三维重建方法，其特征在于，在根据所述运动关系和所述第一相机在多个视角位置上采集的图像，重建所述待重建物体的三维模型之前，还包括：根据所述第一相机在所述多个视角位置上的运动关系，确定所述第一相机在所述多个视角位置上的坐标，将所述第一相机在所述多个视角位置上的坐标统一到预设参考坐标系上，针对每个视角位置，计算每个视角位置分别到第一个视角位置的最短距离；

按照每个视角位置到第一个视角位置的最短距离的大小顺序，将所述第一相机在每个视角位置上采集的图像依次拼接起来。