1.一种无人机飞行方向分析系统，其特征在于，所述系统包括：

背景检测设备，设置在无人机上，用于接收来自所述无人机的当前航拍图像，对所述当前航拍图像中的背景区域进行检测，选择在所述当前航拍图像中经过所述背景区域的曲线作为分析曲线，将所述当前航拍图像中经过所述分析曲线的各个像素点作为参考像素点；

数据统计设备，与所述背景检测设备连接，用于对所述当前航拍图像中的各个参考像素点执行以下数据统计操作：将参考像素点的色调成分与饱和度成分相乘以获得成分乘积值，取参考像素点的亮度成分的平方值以获得成分平方值，将所述成分平方值除以所述成分乘积值以获得参考像素点的统计数据；

明度识别设备，与所述数据统计设备连接，用于接收各个参考像素点的统计数据，计算各个参考像素点的统计数据的算术平均值，并将所述算术平均值与参考阈值比较，当所述算术平均值小于所述参考阈值时，确定所述当前航拍图像的明度较低，当所述算术平均值大于等于所述参考阈值时，确定所述当前航拍图像的明度较高；

阈值选择设备，与所述明度识别设备连接，用于接收算术平均值，并基于所述算术平均值对各个对象灰度阈值范围进行校正，以输出各个校正后的对象灰度阈值范围；

其中，所述阈值选择设备基于所述算术平均值对各个对象灰度阈值范围进行校正包括：基于所述算术平均值分别对每一个对象灰度阈值范围的上限灰度阈值和下限灰度阈值进行校正，所述算术平均值越大，所述上限灰度阈值越大，所述下限灰度阈值越大；

对象初识设备，分别与所述无人机和所述阈值选择设备连接，用于接收所述当前航拍图像以及接收与车牌对象对应的对象灰度阈值范围，并基于与车牌对象对应的对象灰度阈值范围从所述当前航拍图像中识别出多个车牌分块；

车牌识别设备，设置在无人机上，用于获取多个车牌分块和当前航拍图像，对每一个车牌分块进行OCR识别，以获得每一个车牌分块对应的车牌号码；

车牌分析设备，设置在无人机上，用于基于预设车牌号码对所述多个车牌分块分别对应的多个车牌号码进行匹配，输出匹配到的车牌号码所对应的车牌分块以作为目标分块输出；

跟踪信息获取设备，分别与所述车牌识别设备和所述车牌分析设备连接，用于接收所述目标分块和所述当前航拍图像，并基于所述目标分块的中心到所述当前航拍图像的中心的矢量以及所述目标分块大小与基准车牌大小的比值确定所述无人机的目标飞行方向；

跟踪操作设备，与所述跟踪信息获取设备连接，用于接收所述目标飞行方向，并基于所述目标飞行方向驱动所述无人机的动力设备以控制所述无人机按照所述目标飞行方向进行飞行；

其中，在所述跟踪信息获取设备中，基于所述目标分块的中心到待识别图像的中心的矢量以及所述目标分块大小与基准车牌大小的比值确定所述无人机的目标飞行方向包括：所述目标分块大小为所述目标分块的面积，所述基准车牌大小为实体车牌的面积。

2.如权利要求1所述的无人机飞行方向分析系统，其特征在于，还包括：

FLASH存储设备，用于预先存储用于将各种对象从图像中区分出来的对应的各个对象灰度阈值范围；

其中，在所述FLASH存储设备中，对象类型不同，则对应的对象灰度阈值范围也不同；

其中，所述对象灰度阈值范围包括上限灰度阈值和下限灰度阈值，所述上限灰度阈值和所述下限灰度阈值的取值范围都为0-255。