1.一种抛洒物确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取至少一张监控区域图像；
基于所述至少一张监控区域图像，确定当前背景图像；
基于历史背景图像确定所述当前背景图像中的变化区域；
检测所述变化区域中的抛洒物。
2.如权利要求1所述的抛洒物确定方法，其特征在于，所述当前背景图像为从所述监控区域图像中去掉运动物体后的图像，所述历史背景图像为从历史监控区域图像中去掉运动物体后的图像。
3.如权利要求1所述的抛洒物确定方法，其特征在于，所述变化区域包括所述当前背景图像中不同于所述历史背景图像的区域。
4.如权利要求1所述的抛洒物确定方法，其特征在于，所述检测所述变化区域中的抛洒物还包括：
获取已检出抛洒物集合，所述已检出抛洒物集合中包括一个或多个已检出抛洒物及其相关信息，已检出抛洒物的相关信息至少反映该已检出抛洒物的位置；
比较所述变化区域以及一个或多个已检出抛洒物的相关信息；
响应于比较结果为匹配，确定所述变化区域包含已检出抛洒物。
5.如权利要求4所述的抛洒物确定方法，其特征在于，所述检测所述变化区域中的抛洒物还包括：
响应于所述比较结果为不匹配，则利用抛洒物确定模型检测所述变化区域中的抛洒物，并将检出的抛洒物作为新抛洒物；所述抛洒物确定模型为机器学习模型。
6.如权利要求5所述的抛洒物确定方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述新抛洒物更新所述已检出抛洒物集合。
7.如权利要求1所述的抛洒物确定方法，其特征在于，所述检测所述变化区域中的抛洒物还包括：
利用抛洒物确定模型检测所述变化区域中的抛洒物；所述抛洒物确定模型为机器学习模型。
8.如权利要求5～7任一项所述的抛洒物确定方法，其特征在于，所述抛洒物确定模型通过以下方式获得：
获取样本图像，所述样本图像至少包括一个抛洒物；
标注所述样本图像中的抛洒物；
将所述样本图像作为输入数据，将标注的所述抛洒物作为输出数据或者参考标准训练机器学习模型，获得训练好的抛洒物确定模型。
9.如权利要求8所述的抛洒物确定方法，其特征在于，所述样本图像中的抛洒物至少包括以下中的一种：车辆、行人、道路、车道线、防护栏/隔离带、植物、锥形桶、道路告示牌、泥土/土坡、洒落物/抛落物。
10.如权利要求1所述的抛洒物确定方法，其特征在于，所述方法还包括：
输出检测结果，所述检测结果包括以下信息中的一种或者多种的组合：是否存在抛洒物、抛洒物的类型、抛洒物所在位置、抛洒物数量和抛洒物图片。
11.如权利要求10所述的抛洒物确定方法，其特征在于，所述检测结果的输出方式包括以下中的一种或者多种的组合：突出显示所述抛洒物、利用提示标识提示所述抛洒物、文本提示所述抛洒物或者声音提示所述抛洒物。
12.如权利要求1所述的抛洒物确定方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述当前背景图像更新所述历史背景图像。
13.一种抛洒物确定系统，其特征在于，包括获取模块、背景提取模块、变化区域确定模块和抛洒物检测模块；
所述获取模块用于获取至少一张监控区域图像；
所述背景提取模块用于基于所述至少一张监控区域图像，确定当前背景图像；
所述变化区域确定模块用于基于历史背景图像确定所述当前背景图像中的变化区域；
所述抛洒物检测模块用于检测所述变化区域中的抛洒物。
14.如权利要求13所述的抛洒物确定系统，其特征在于，所述当前背景图像为从监控区域图像中去掉运动物体后的图像，所述历史背景图像为从历史监控区域图像中去掉运动物体后的图像。
15.如权利要求13所述的抛洒物确定系统，其特征在于，所述变化区域包括所述当前背景图像中不同于所述历史背景图像的区域。
16.如权利要求13所述的抛洒物确定系统，其特征在于，所述抛洒物检测模块还用于：
获取已检出抛洒物集合，所述已检出抛洒物集合中包括一个或多个已检出抛洒物及其相关信息，已检出抛洒物的相关信息至少反映该已检出抛洒物的位置；
比较所述变化区域以及一个或多个已检出抛洒物的相关信息；
响应于比较结果为匹配，确定所述变化区域包含已检出抛洒物。
17.如权利要求16所述的抛洒物确定系统，其特征在于，所述抛洒物检测模块还用于：
响应于所述比较结果为不匹配，则利用抛洒物确定模型检测所述变化区域中的抛洒物，并将检出的抛洒物作为新抛洒物；所述抛洒物确定模型为机器学习模型。
18.如权利要求17所述的抛洒物确定系统，其特征在于，还包括更新模块，所述更新模块用于：
基于所述新抛洒物更新所述已检出抛洒物集合。
19.如权利要求13所述的抛洒物确定系统，其特征在于，所述抛洒物检测模块还用于：
利用抛洒物确定模型检测所述变化区域中的抛洒物；所述抛洒物确定模型为机器学习模型。
20.如权利要求17～19任一项所述的抛洒物确定系统，其特征在于，还包括训练模块，所述训练模块用于：
获取样本图像，所述样本图像至少包括一个抛洒物；
标注所述样本图像中的抛洒物；
将所述样本图像作为输入数据，将标注的所述抛洒物作为输出数据或者参考标准训练机器学习模型，获得训练好的抛洒物确定模型。
21.如权利要求20所述的抛洒物确定系统，其特征在于，所述样本图像中的抛洒物至少包括以下中的一种：车辆、行人、道路、车道线、防护栏/隔离带、植物、锥形桶、道路告示牌、泥土/土坡、洒落物/抛落物。
22.如权利要求13所述的抛洒物确定系统，其特征在于，还包括输出模块，所述输出模块用于：
输出检测结果，所述检测结果包括以下信息中的一种或者多种的组合：是否存在抛洒物、抛洒物的类型、抛洒物所在位置、抛洒物数量和抛洒物图片。
23.如权利要求22所述的抛洒物确定系统，其特征在于，所述检测结果的输出方式包括以下中的一种或者多种的组合：突出显示所述抛洒物、利用提示标识提示所述抛洒物、文本提示所述抛洒物或者声音提示所述抛洒物。
24.如权利要求13所述的抛洒物确定系统，其特征在于，还包括更新模块；所述更新模块用于基于所述当前背景图像更新所述历史背景图像。
25.一种抛洒物确定装置，所述装置包括处理器以及存储器；所述存储器用于存储计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被所述处理器执行时，导致所述装置实现如权利要求1～12中任意一项所述的抛洒物确定方法。
26.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当所述计算机指令中的至少一部分被至少一个处理器执行后，实现如权利要求1～12中任一项所述的抛洒物确定方法。