1.一种基于智能感知技术的室内环境监测系统，其特征在于，包括：室内数据采集模块，用于采集待监测室内的多个预定时间点的温度、待监测室内的多个预定时间点的湿度以及待监测室内的多个预定时间点的人员监控图像；

室内特征获取模块，用于对所述待监测室内的多个预定时间点的温度、所述待监测室内的多个预定时间点的湿度以及所述待监测室内的多个预定时间点的人员监控图像分别进行特征提取和分析以得到温湿度特征矩阵以及人员变化特征向量；

室内特征融合模块，用于将所述温湿度特征矩阵以及所述人员变化特征向量进行相乘以得到室内环境特征向量；

室内特征分类结果生成模块，用于基于所述室内环境特征向量以得到分类结果，所述分类结果用于表示待监测室内的温度应增大或减小、且湿度应增大或减小；

其中，所述室内特征获取模块，包括：

室内温度特征提取单元，用于将所述待监测室内的多个预定时间点的温度按时间维度排列为温度输入向量后通过温度多尺度特征提取模块以得到温度多尺度特征向量；

室内湿度特征提取单元，用于将所述待监测室内的多个预定时间点的湿度按时间维度排列为湿度输入向量后通过基于时序编码器的湿度特征提取模块以得到湿度时序特征向量；

温湿度关联特征提取单元，用于使用联合编码器将所述温度多尺度特征向量和所述湿度时序特征向量进行特征联合以得到所述温湿度特征矩阵；

室内人员特征提取单元，用于对所述待监测室内的多个预定时间点的人员监控图像分别进行特征编码以得到所述人员变化特征向量；

其中，所述室内特征分类结果生成模块，包括：

室内环境特征提取单元，用于将所述室内环境特征向量通过基于卷积神经网络模型的室内环境特征提取模块以得到室内环境分类特征向量；

室内环境特征优化单元，用于对所述室内环境分类特征向量进行参数空间的期望激活活跃化以得到优化室内环境分类特征向量；

室内环境特征分类单元，用于将所述优化室内环境分类特征向量通过分类器以得到所述分类结果；

其中，所述室内环境特征优化单元，包括：

计算以所述室内环境分类特征向量的预定位置的特征值为幂的自然指数函数值再减去一以得到调整指数特征值；

计算所述调整指数特征值除以所述室内环境分类特征向量的预定位置的特征值，并对所述调整指数特征值的计算结果取绝对值以得到调整指数特征值比；

将所述调整指数特征值比通过sigmoid函数进行激活以得到激活调整指数特征值比；

计算以所述室内环境分类特征向量的预定位置的特征值为幂的相反数的自然指数函数值以得到特征值的指数衰减系数；

计算所述室内环境分类特征向量的预定位置的特征值除以特征值的指数衰减系数再减去一，并对所述指数衰减系数的计算结果取绝对值以得到特征值的调整衰减差异；

将所述特征值的调整衰减差异通过sigmoid函数进行激活以得到激活特征值调整衰减差异；

计算所述激活调整指数特征值比和所述激活特征值调整衰减差异的加权和，并将加权后的计算结果乘以所述室内环境分类特征向量的预定位置的特征值以得到优化室内环境分类特征向量的预定位置的特征值。

2.根据权利要求1所述的基于智能感知技术的室内环境监测系统，其特征在于，所述温湿度关联特征提取单元，用于：使用所述联合编码器以如下公式对所述温度多尺度特征向量和所述湿度时序特征向量进行联合编码以生成所述温湿度特征矩阵；

其中，所述公式为：

其中表示向量相乘，Ma表示所述温湿度特征矩阵，Va1表示所述温度多尺度特征向量，Va2表示所述湿度时序特征向量，表示所述湿度时序特征向量的转置。

3.根据权利要求2所述的基于智能感知技术的室内环境监测系统，其特征在于，所述室内人员特征提取单元，包括：图像降噪子单元，用于将所述待监测室内的多个预定时间点的人员监控图像分别通过基于自编码器的图像降噪模块以得到多个降噪后人员监控图像；

人员特征提取子单元，用于将所述多个降噪后人员监控图像分别通过基于深浅特征融合模块的人员特征提取器以得到多个人员特征矩阵；

人员变化特征提取子单元，用于将所述多个人员特征矩阵按时间维度排列为人员变化输入张量后通过基于空间注意力机制的人员变化特征提取模块以得到所述人员变化特征向量。

4.根据权利要求3所述的基于智能感知技术的室内环境监测系统，其特征在于，所述图像降噪子单元，用于：使用所述图像降噪模块的特征编码器从所述待监测室内的多个预定时间点的人员监控图像中提取多个图像特征；以及使用所述图像降噪模块的特征解码器对所述多个图像特征进行解码以得到所述多个降噪后人员监控图像。

5.根据权利要求4所述的基于智能感知技术的室内环境监测系统，其特征在于，所述人员特征提取子单元，用于：从所述人员特征提取器的第i层提取浅层特征矩阵，所述第i层为所述人员特征提取器的第一层至第六层；

从所述人员特征提取器的第j层提取深层特征矩阵，所述第j层与所述第i层之间的比值大于等于5；以及使用所述深浅特征融合模块来融合所述浅层特征矩阵和所述深层特征矩阵以得到所述多个人员特征矩阵中的各个人员特征矩阵。

6.一种基于智能感知技术的室内环境监测方法，使用权利要求1所述的基于智能感知技术的室内环境监测系统，其特征在于,包括：采集待监测室内的多个预定时间点的温度、待监测室内的多个预定时间点的湿度以及待监测室内的多个预定时间点的人员监控图像；

对所述待监测室内的多个预定时间点的温度、所述待监测室内的多个预定时间点的湿度以及所述待监测室内的多个预定时间点的人员监控图像分别进行特征提取和分析以得到温湿度特征矩阵以及人员变化特征向量；

将所述温湿度特征矩阵以及所述人员变化特征向量进行相乘以得到室内环境特征向量；

基于所述室内环境特征向量以得到分类结果，所述分类结果用于表示待监测室内的温度应增大或减小、且湿度应增大或减小。