1.一种实景迷宫系统，其特征在于：
所述实景迷宫系统包括人员存在状态信息获取模块、内部环境状态信息模块、迷宫评价参数生成模块、实景迷宫结构变换模式生成模块和内部结构变换处理模块；其中，
所述人员存在状态信息获取模块用于获取实景迷宫当前内部的人员存在状态信息；
所述内部环境状态信息模块用于获取实景迷宫当前内部环境状态信息；
所述迷宫评价参数生成模块用于根据所述人员存在状态信息和/或所述内部环境状态信息，生成关于所述实景迷宫的一个或者多个迷宫评价参数；
所述实景迷宫结构变换模式生成模块用于通过预设神经网络模型对所述一个或者多个迷宫评价参数进行计算处理，以确定多个实景迷宫结构变换模式；
所述内部结构变换处理模块用于根据所述实景迷宫结构变换模式，对所述实景迷宫进行第一次内部结构变换处理，或者根据关于当前实景迷宫的穿越成功系数、确定是否对所述实景迷宫进行第二次内部结构变换处理。
2.如权利要求1所述的实景迷宫系统，其特征在于：
所述人员存在状态信息获取模块用于获取实景迷宫当前内部的人员数量、人员历史行走路径和人员与出口之间的距离中的至少一者，以作为所述人员存在状态信息；
所述内部环境状态信息模块用于获取所述实景迷宫内部墙体布设结构、内部空间面积和内部穿越线路中的至少一者，以作为所述内部环境状态信息；
所述迷宫评价参数生成模块用于对所述人员存在状态信息和/或所述内部环境状态信息进行数值化转换处理，以生成所述一个或者多个迷宫评价参数。
3.如权利要求1所述的实景迷宫系统及其控制方法，其特征在于：
所述实景迷宫结构变换模式生成模块包括神经网络模型构建子模块、模型训练子模块和变换模式确定子模块；其中，
所述神经网络模型构建子模块用于构建关于所述实景迷宫的3d实景神经网络模型，以作为所述预设神经网络模型；
所述模型训练子模块用于对所述3d实景神经网络模型进行优化训练处理；
所述变换模式确定子模块用于将所述一个或者多个迷宫评价参数输入至经过所述优化训练处理的3d实景神经网络模型，以生成多个能够阶跃联动变化的所述实景迷宫结构变换模式。
4.如权利要求1所述的实景迷宫系统及其控制方法，其特征在于：
所述内部结构变换处理模块根据所述实景迷宫结构变换模式，对所述实景迷宫进行第一次内部结构变换处理具体包括，
根据当前实景迷宫的难度要求，从所述多个能够阶跃联动变化的实景迷宫结构变换模式中，选定一个作为待实现实景迷宫结构变换模式；
以及，根据所述待实现实景迷宫结构变换模式，对所述实景迷宫进行内部墙体位置、内部墙体走向和迷宫出口位置进行不规则的变换处理，以实现所述第一次内部结构变换处理。
5.如权利要求4所述的实景迷宫系统及其控制方法，其特征在于：
所述内部结构变换处理模块根据关于当前实景迷宫的穿越成功系数、确定是否对所述实景迷宫进行第二次内部结构变换处理具体包括，在完成所述第一次内部结构变换处理后，根据当前实景迷宫的可穿越路径信息，确定其对应的穿越成功系数；
以及，将所述穿越成功系数与预设成功系数阈值进行比较处理；
以及，若所述比较处理的结果指示所述穿越成功系数小于所述预设成功系数阈值，则对所述实景迷宫进行所述第二次内部结构变换处理，以再次不规则地改变所述实景迷宫的内部墙体位置、内部墙体走向和迷宫出口位置。
6.一种实景迷宫系统的控制方法，其特征在于，所述实景迷宫系统的控制方法包括如下步骤：
步骤s1，获取实景迷宫当前内部的人员存在状态信息和/或内部环境状态信息，以此生成关于所述实景迷宫的一个或者多个迷宫评价参数；
步骤s2，通过预设神经网络模型对所述一个或者多个迷宫评价参数进行计算处理，以确定多个实景迷宫结构变换模式；
步骤s3，根据所述实景迷宫结构变换模式，对所述实景迷宫进行第一次内部结构变换处理，并确定关于当前实景迷宫的穿越成功系数；
步骤s4，根据所述穿越成功系数，确定是否对所述实景迷宫进行第二次内部结构变换处理。
7.如权利要求6所述的实景迷宫系统的控制方法，其特征在于：
在所述步骤s1中，获取实景迷宫当前内部的人员存在状态信息和/或内部环境状态信息，以此生成关于所述实景迷宫的一个或者多个迷宫评价参数具体包括，
步骤s101，获取实景迷宫当前内部的人员数量、人员历史行走路径和人员与出口之间的距离中的至少一者，以作为所述人员存在状态信息；
步骤s102，获取所述实景迷宫内部墙体布设结构、内部空间面积和内部穿越线路中的至少一者，以作为所述内部环境状态信息；
步骤s103，对所述人员存在状态信息和/或所述内部环境状态信息进行数值化转换处理，以生成所述一个或者多个迷宫评价参数。
8.如权利要求6所述的实景迷宫系统的控制方法，其特征在于：
在所述步骤s2中，通过预设神经网络模型对所述一个或者多个迷宫评价参数进行计算处理，以确定多个实景迷宫结构变换模式具体包括，
步骤s201，构建关于所述实景迷宫的3d实景神经网络模型，以作为所述预设神经网络模型，并对所述3d实景神经网络模型进行优化训练处理；
步骤s202，将所述一个或者多个迷宫评价参数输入至经过所述优化训练处理的3d实景神经网络模型，以生成多个能够阶跃联动变化的所述实景迷宫结构变换模式。
9.如权利要求8所述的实景迷宫系统的控制方法，其特征在于：
在所述步骤s3中，根据所述实景迷宫结构变换模式，对所述实景迷宫进行第一次内部结构变换处理，并确定关于当前实景迷宫的穿越成功系数具体包括，
步骤s301，根据当前实景迷宫的难度要求，从所述多个能够阶跃联动变化的实景迷宫结构变换模式中，选定一个作为待实现实景迷宫结构变换模式；
步骤s302，根据所述待实现实景迷宫结构变换模式，对所述实景迷宫进行内部墙体位置、内部墙体走向和迷宫出口位置进行不规则的变换处理，以实现所述第一次内部结构变换处理；
步骤s303，在完成所述第一次内部结构变换处理后，根据当前实景迷宫的可穿越路径信息，确定其对应的穿越成功系数。
10.如权利要求6所述的实景迷宫系统的控制方法，其特征在于：
在所述步骤s4中，根据所述穿越成功系数，确定是否对所述实景迷宫进行第二次内部结构变换处理具体包括，
步骤s401，将所述穿越成功系数与预设成功系数阈值进行比较处理；
步骤s402，若所述比较处理的结果指示所述穿越成功系数小于所述预设成功系数阈值，则维持当前实景迷宫的内部结构不变；
步骤s403，若所述比较处理的结果指示所述穿越成功系数小于所述预设成功系数阈值，则对所述实景迷宫进行所述第二次内部结构变换处理，以再次不规则地改变所述实景迷宫的内部墙体位置、内部墙体走向和迷宫出口位置。