1.一种基于情景特征的视频数据查询方法，其特征在于，包括：步骤1：获取视频所有者上传的初始视频数据，并储存至视频数据库；

步骤2：对所述初始视频数据进行分段处理，得到若干项视频分段结果；

步骤3：对所述视频分段结果提取对应的场景特征和情景特征，将所述场景特征和所述情景特征分别储存至场景数据库和情景数据库；

步骤4：获取待查询视频数据；

步骤5：对所述待查询视频数据进行分段处理，得到若干项待查询视频分段结果；

步骤6：对所述待查询视频分段结果提取场景特征和情景特征，得到待查询视频数据对应的若干项场景特征及若干项情景特征；

步骤7：将所述待查询视频数据对应的若干场景特征与场景数据库中的场景特征进行比对，选取所述场景数据库中的匹配度最高的15%项场景特征作为场景匹配结果；

步骤8：将所述待查询视频数据对应的若干情景特征与所述场景匹配结果对应的情景特征进行比对，选取匹配度最高的10%项所述场景匹配结果对应的情景特征作为情景匹配结果；

步骤9：将所述情景匹配结果对应的视频初始数据作为视频数据查询结果返回给用户；

所述视频分段结果与场景特征和情景特征是一一对应的关系。

2.如权利要求1所述的一种基于情景特征的视频数据查询方法，其特征在于，所述分段处理，具体包括：以视频数据的第一帧图像作为当前视频分段结果的段首帧；

对视频数据进行逐帧读取，计算每一帧图像的段首相似度及邻帧相似度；

当段首相似度低于60%或邻帧相似度低于预设值时，以该帧图像作为下一项视频分段结果的段首帧；

重复上述计算过程，直至视频数据读取完毕；

所述段首相似度为一帧图像与段首帧的图像相似度；

所述邻帧相似度为一帧图像与相邻前一帧的图像相似度。

3.如权利要求2所述的一种基于情景特征的视频数据查询方法，其特征在于，所述提取对应的场景特征和情景特征，具体包括：获取视频分段结果的关键帧图像，并输入到图像分割模型获得图像背景部分及图像实体部分；

对图像背景部分进行特征提取，得到图像背景特征信息，作为视频分段结果对应的场景特征；

对图像实体部分进行特征提取，得到图像实体特征信息；

将所述图像实体特征信息与图像背景特征信息进行特征交叉，将特征交叉的结果作为视频分段结果对应的情景特征；

所述关键帧图像，为视频分段结果在时间坐标上与该项视频分段结果段首帧及下一项视频分段结果段首帧距离之和最大的一帧图像。

4.如权利要求2所述的一种基于情景特征的视频数据查询方法，其特征在于，所述步骤

7，具体包括：

计算所述待查询视频数据对应的若干场景特征与场景数据库中的场景特征间的余弦距离，得到余弦距离计算结果集合；

对所述余弦距离计算结果集合，按数值大小进行排序，选取其中较大的15%项余弦距离计算结果对应的所述场景数据库中的场景特征作为场景匹配结果。

5.如权利要求2所述的一种基于情景特征的视频数据查询方法，其特征在于，所述步骤

8，具体包括：

获取场景匹配结果对应的情景数据库中的情景特征，与所述待查询视频数据对应的若干情景特征计算海明距离，得到海明距离计算结果集合；

对所述海明距离计算结果集合，按数值大小进行排序，选取其中最小的10%项海明距离计算结果对应的所述情景数据库中的情景特征作为情景匹配结果。

6.如权利要求2所述的一种基于情景特征的视频数据查询方法，其特征在于，所述预设值，具体包括：通过人工设定方式或自动设定方式进行设置；

所述人工设定方式，为操作人员在建立查询方案时根据待查询视频数据情景变化速度进行设定，取值范围为75% 95%，设定的预设值与情景变化速度负相关；

~

所述自动设定方式，设定初始预设值为75%，由第一项邻帧相似度计算结果开始，将邻帧相似度计算结果与初始预设值进行平均数计算得到平均预设值，所述平均预设值作为进行下一帧图像相似度判断的预设值，公式为：；

其中， 为平均预设值， 为初始预设值， 为第i帧图像的邻帧相似度计算结果，n为当前计算帧的帧数，重复上述操作直至得到下一项视频分段结果的段首帧，则将预设值重新调整为初始预设值。