1.一种视频监控方法，其特征在于，包括：
视频发送端获取摄像头所拍摄得到的视频数据；
视频发送端与视频接收端分别建立第一安全通道、第二安全通道和视频传输通道；
视频发送端确定所述视频数据中的多个关键帧图像；
视频发送端将全部所述关键帧图像提取出来，并打包形成第一数据包，以及将所述第一数据包保存在本地；
视频发送端以所述关键帧图像为参照，从所述视频数据中提取目标视频段，所述目标数据段的时间长度小于预设的时间阈值，且，每个所述关键帧图像均位于所述目标视频段中；
视频发送端将所述目标视频段制作为目标动态图，并将所述目标动态图打包形成第二数据包，以及将所述第二数据包保存在本地；
视频发送端检测当前视频传输通道的实际网速值；
视频发送端根据实际网速值和所述视频数据的大小，计算目标分辨率；
视频发送端将所述视频数据调整为目标分辨率的大小；
视频发送端将所述调整后的视频数据通过视频传输通道向视频接收端发送，并将临时生成的时间密文向视频接收端发送，所述时间密文是使用预先约定的加密密钥对发送时刻值进行加密后得到的，所述发送时刻值是视频发送端发送所述视频数据的实际时间；
视频接收端在接收到所述视频数据后，若所述视频数据不符合预设的要求，则使用预先约定的解密密钥对所述时间密文进行解密，以得到所述发送时刻值；
视频接收端在预存的密码表中查找所述发送时刻值所对应的目标代码，所述密码表中记载有不同的时间段所对应的代码；
视频接收端通过第一安全通道向视频发送端发送获取请求，所述获取请求中携带有所述视频接收端接收到所述视频数据的时间信息和请求内容；
视频接收端通过第二安全通道向视频发送端发送所述目标代码；
视频发送端判断第一时刻和第二时刻的间隔是否小于预设的数值，所述第一时刻是视频发送端接收到所述获取请求的时刻，所述第二时刻是视频发送端接收到所述目标代码的时刻；
若第一时刻和第二时刻的间隔小于预设的数值，则视频发送端根据所述时间信息和所述目标代码确定所述获取请求的请求权限；
视频发送端根据所述请求权限和所述请求内容，确定发送内容，所述发送内容包括所述第一数据包和所述第二数据包；
若所述发送内容只有第一数据包，则视频发送端将所述第一数据包中的每一个关键帧图像均拆分为第一分图和第二分图，并将全部第一分图打包形成第一子数据包，将全部第二分图打包形成第二子数据包；以及通过第一安全通道将第一子数据包向视频接收端发送，通过第二安全通道将第二子数据包向视频接收端发送；
若所述发送内容只有第二数据包，则视频发送端使用视频加密密钥对所述第二数据包中的目标视频段进行加密，以生成加密视频段，并将所述加密视频段打包形成第三子数据包，以及将视频加密密钥打包成第四子数据包；以及视频发送端通过第一安全通道将第三子数据包向视频接收端发送，通过第二安全通道将第四子数据包向视频接收端发送；
若所述发送内容为第一数据包和第二数据包，则视频发送端分别使用不同的加密方式对所述第一数据包和所述第二数据包进行加密，并通过第一安全通道将加密后的第一数据包向视频接收端发送，通过第二安全通道将加密后的第二数据包向视频接收端发送。
2.根据权利要求1所述的视频监控方法，其特征在于，还包括：
视频发送端在获取到所述视频数据后，对所述视频数据进行画面分析，若在连续的一端时间内所述视频数据所对应的参考影像的画面无变化，且当前时刻符合预设的要求，则获取所述摄像头所在的第一位置信息；
视频发送端将所述第一位置信息向无人机发送；
无人机根据所述第一位置信息，朝向所述摄像头移动，并当所述无人机到达所述第一位置信息所对应的位置时进行拍照，以获取第一影像；
无人机将所述第一影像向视频发送端发送；
视频发送端判断所述第一影像是否与所述参考影像的画面相似；
若第一影像不与所述参考影像的画面相似，则视频发送端向视频接收端发送第一报警信号；
无人机在朝向摄像头移动的过程中通过捷联惯导系统实时获取当前所处的位置的第二位置信息，并将所述第二位置信息向视频发送端发送；
若视频发送端在预定的时间间隔内所接收到的第二位置信息的次数小于预定的阈值，则向视频接收端发送第二报警信号。
3.根据权利要求1所述的视频监控方法，其特征在于，还包括：
视频发送端在获取视频数据后，按照拍摄时间的先后，依次提取所述视频数据中的多帧参考图像；
视频发送端分别对每帧参考图像进行人数分析，以获取每帧参考图像上存在的参考人数；
视频发送端采用加权计算的方式，根据每帧参考图像上存在的参考人数计算人数评价值；
视频发送端根据人数评价值，确定所述摄像头所对应区域的监控紧急程度；
视频发送端根据监控紧急程度确定对应的监控改进方式；
若所述监控改进方式为第一种，则视频发送端向视频接收端发送增加摄像头数量的请求；
若所述监控改进方式为第二种，则视频发送端向视频接收端发送增加移动摄像器数量的请求；
若所述监控改进方式为第三种，则视频发送端向视频接收端发送移除移动摄像器数量的请求；
若所述监控改进方式为第四种，则视频发送端不向视频接收端发送请求。
4.根据权利要求1所述的视频监控方法，其特征在于，在步骤所述视频发送端获取摄像头所拍摄得到的视频数据前还包括：
摄像头在实时生成视频数据的同时，按照生成所述视频数据的先后顺序，每间隔预定的时间在实时视频数据中增加第一时间戳；
摄像头通过设置在其上的环境传感器实时获取拍摄过程中的环境数据；
摄像头实时判断指定时刻的环境数据是否超过预定的阈值，如果超过则在实时视频数据的指定时刻增加第二时间戳。
5.根据权利要求4所述的视频监控方法，其特征在于，步骤所述视频发送端确定所述视频数据中的多个关键帧图像包括：
视频发送端从背景模型数据库中获取背景模型；
视频发送端检测视频数据的第一目标帧图像中是否有运动目标；
若第一目标帧图像中有运动目标，则视频发送端记录实时运动目标的运动轨迹；若第一目标帧图像中没有运动目标，则视频发送端获取下一个第一目标帧图像；
视频发送端当运动目标从运动状态变为静止状态时，计算实时运动目标的静止时间；
视频发送端根据所述静止时间、运动目标的运动速度和运动目标的运动轨迹，判断运动目标的可疑等级；
若运动目标的可疑等级为一级，则视频发送端将显示有所述运动目标的图像作为关键帧图像；
若运动目标的可疑等级为二级，则视频发送端向视频接收端发送第三报警信号。
6.根据权利要求5所述的视频监控方法，其特征在于，步骤所述视频发送端从背景模型数据库中获取背景模型包括：
视频发送端依据当前时间和天气状况从背景模型数据库中获取对应的背景模型；所述背景模型数据库中存储有不同位置的摄像头、不同天气、不同日期、不同时间段所拍摄到的背景模型。
7.根据权利要求1所述的视频监控方法，其特征在于，步骤所述视频发送端确定所述视频数据中的多个关键帧图像包括：
视频发送端初始化参数，所述参数包括设定预设阈值A1、预设阈值A2以及整数K的值；
视频发送端读取第二目标帧图像；
视频发送端依据背景模型数据库中的模型建立高斯背景图像；
视频发送端通过当前第二目标帧图像与背景图像帧作差分割出运动团块；
视频发送端在各个运动团块中进行光流检测；
视频发送端去除光流幅值小于预设阈值A1的光流矢量；
视频发送端对连续K帧图像中的运动团块进行处理，统计运动团块光流矢量的幅值和角度；
视频发送端判断连续K帧图像的光流幅值的累加值是否大于预设阈值A2，如果是，则将所述第二目标帧图像作为所述关键帧图像。
8.根据权利要求1所述的视频监控方法，其特征在于，步骤视频发送端分别使用不同的加密方式对所述第一数据包和所述第二数据包进行加密包括：
视频发送端对所述第一数据包中的关键帧图像进行预处理、小波变换和量化处理；
视频发送端对量化后的关键帧图像进行位平面编码，获得系数位和上下文；
视频发送端对所述系数位进行加密操作，或，对所述系数位和所述上下文进行加密操作；
视频发送端对所述加密操作后的系数位和上下文进行熵编码和码流组织，以完成加密。
9.根据权利要求1所述的视频监控方法，其特征在于，还包括：视频接收端在接收到所述调整后的视频数据后，根据所述调整后的视频数据中每帧图像的行人身高作为尺度基准，将每帧图像分成若干不同透视程度的图像子块；
视频接收端提取所述图像子块的特征描述子，其中，所述特征描述子包含深层神经网络特征；
视频接收端分类优化所述深层神经网络特征，得到所述图像子块的向量特征集；
视频接收端根据所述图像子块中向量特征集与图像人数，建立不同核函数的SVR的数学模型；
视频接收端根据所述图像子块中人群拥挤程度与稀疏程度，调用相应的核函数到数学模型中，统计所述图像子块的人数；
视频接收端采用摄像机标定方法，获取所述深层神经网络特征的坐标向量；
视频接收端对比前后两帧所述图像子块的深层神经网络特征的位移，根据所述位移计算人群的移动方向与移动速度；
视频接收端将所述移动方向和移动速度的数值在监控显示屏上进行显示。
10.一种视频监控系统，其特征在于，包括：视频发送端、视频接收端和私有云存储装置；所述视频发送端、视频接收端和私有云存储装置顺序数据连接；
视频发送端和视频接收端用于按照如权利要求1-9所述的方法执行相应步骤；所述私有云存储装置用于将所述视频接收端所接收到的数据进行存储。