1.一种行人检测方法，其特征在于，包括：
A、对视频的图像进行预处理，将RGB空间的图像转换为HSV颜色空间的图像并噪声滤波；
B、判断所述图像中不同位置不同大小的候选区域的颜色纹理是否镜像对称，根据判断结果筛选出所述图像的所有行人候选区域；
C、根据预先训练得到的行人肩膀区域与人头区域联合模型对所有行人候选区域进行检测，判断各个行人候选区域是否为真正行人区域。
2.根据权利要求1所述的行人检测方法，其特征在于，在所述步骤A之前，还包括：
A11、获取多张包含行人肩膀区域与人头区域的图像数据作为正样本，获取多张不包含行人肩膀区域与人头区域的图像数据作为负样本；
A12、分别提取所述正样本和负样本的HOG特征；
A13、将所述HOG特征送入SVM分类器中进行训练，得到行人肩膀区域与人头区域联合模型。
3.根据权利要求1所述的行人检测方法，其特征在于，所述步骤B具体包括：
B10、以不同大小的候选框在所述图像中滑动，获取所述图像中不同位置不同大小的候选框对应的候选区域；
B20、判断所述候选区域的颜色纹理是否镜像对称，若为是，则所述候选区域为行人候选区域；若为否，则所述候选区域为非行人候选区域。
4.根据权利要求3所述的行人检测方法，其特征在于，所述步骤B20具体包括：
B21、根据HSV颜色空间的候选区域，得到所述候选区域在H、S及V三种颜色通道上分别对应的颜色纹理；
B22、以所述候选区域中线为中心线，分别计算三种颜色纹理以中心线为分界线的左右两边颜色纹理的相似度，当所述相似度大于预设的相似度阈值时，则认为该种颜色纹理镜像对称；当所述相似度不大于预设的相似度阈值时，则认为该种颜色纹理非镜像对称；
B23、判断所述候选区域的三种颜色纹理是否均为镜像对称，若为是，则所述候选区域为行人候选区域；若为否，则所述候选区域为非行人候选区域。
5.根据权利要求1所述的行人检测方法，其特征在于，所述步骤C具体包括：
C10、根据所述行人肩膀区域与人头区域联合模型对所有行人候选区域进行检测得到对应的检测值；
C20、判断所述检测值是否大于预设的模型阈值，若为是，则该检测值对应的行人候选区域为真正行人区域；若为否，则该检测值对应的行人候选区域为非行人区域。
6.一种行人检测系统，其特征在于，包括：
预处理模块，用于对视频的图像进行预处理，将RGB空间的图像转换为HSV颜色空间的图像并噪声滤波；
候选区域筛选模块，用于判断所述图像中不同位置不同大小的候选区域的颜色纹理是否镜像对称，根据判断结果筛选出所述图像的所有行人候选区域；
行人区域检测模块，用于根据预先训练得到的行人肩膀区域与人头区域联合模型对所有行人候选区域进行检测，判断各个行人候选区域是否为真正行人区域。
7.根据权利要求6所述的行人检测系统，其特征在于，还包括：
样本获取模块，用于获取多张包含行人肩膀区域与人头区域的图像数据作为正样本，获取多张不包含行人肩膀区域与人头区域的图像数据作为负样本；
特征提取模块，用于分别提取所述正样本和负样本的HOG特征；
分类训练模块，用于将所述HOG特征送入SVM分类器中进行训练，得到行人肩膀区域与人头区域联合模型。
8.根据权利要求6所述的行人检测系统，其特征在于，所述候选区域筛选模块包括：
候选区域选取单元，用于以不同大小的候选框在所述图像中滑动，获取所述图像中不同位置不同大小的候选框对应的候选区域；
候选区域判断单元，用于判断所述候选区域的颜色纹理是否镜像对称，若为是，则所述候选区域为行人候选区域；若为否，则所述候选区域为非行人候选区域。
9.根据权利要求8所述的行人检测系统，其特征在于，所述候选区域判断单元包括：
颜色纹理获取子单元，用于根据HSV颜色空间的候选区域，得到所述候选区域在H、S及V三种颜色通道上分别对应的颜色纹理；
镜像对称判断子单元，用于以所述候选区域中线为中心线，分别计算三种颜色纹理以中心线为分界线的左右两边颜色纹理的相似度，当所述相似度大于预设的相似度阈值时，则认为该种颜色纹理镜像对称；当所述相似度不大于预设的相似度阈值时，则认为该种颜色纹理非镜像对称；
候选区域判断子单元，用于判断所述候选区域的三种颜色纹理是否均为镜像对称，若为是，则所述候选区域为行人候选区域；若为否，则所述候选区域为非行人候选区域。
10.根据权利要求6所述的行人检测系统，其特征在于，所述行人区域检测模块包括：
行人区域检测单元，用于根据所述行人肩膀区域与人头区域联合模型对所有行人候选区域进行检测得到对应的检测值；
行人区域判断单元，用于判断所述检测值是否大于预设的模型阈值，若为是，则该检测值对应的行人候选区域为真正行人区域；若为否，则该检测值对应的行人候选区域为非行人区域。