技术特征：
1.一种地板感应监控系统，其特征在于，包括压力检测模块、采集模块、验证模块、服务器以及控制器；所述验证模块用于获取压力检测模块所产生的压力值人数与采集模块所产生的视频值人数，并通过对比公式进行对比，得出验证人数值，并将验证人数值发送至控制器；对比公式为当对比公式结果值大于等于l1，选取wd
i
为验证人数值；当对比公式结果值大于等于l2，同时，对比公式结果值小于等于l3，选取yl
j
为验证人数值，当对比公式结果值大于等于l4，同时，对比公式结果值小于等于l5，选取为验证人数值；l1、l2、l3、l4以及l5均为预设对比值；φ为预设比例系数；所述控制器用于将验证人数值代入控制模型，并根据控制结果改变地板加热温度值；所述控制模型包括提取层、计算层、匹配层以及存储层；所述提取层用于提取验证人数值内数值，并将数值取整，并标记为标注数值，并将标注数值发送至计算层；所述计算层通过公式tj＝k-(标注数值
×
0.1),得到调整码tj，并将调整码tj发送至匹配层；k为预设参数值；所述匹配层用于将调整码tj与预设温度表进行匹配，并将匹配温度标记为控制结果；所述存储层用于存储预设温度以及调整码tj。2.根据权利要求1所述的一种地板感应监控系统，其特征在于，所述压力检测模块包括传感器输入单元，所述传感器输入单元包括温度传感器和重力传感器；所述温度传感器和重力传感器均设置于地板表层；所述温度传感器用于采集地板温度，所述重力传感器用于采集屋内重力变化，具体为，重力传感器检测到有行人经过的同时检测到重力突变，根据公式f＝mv/t得出下落的冲击力，并将冲击力数值取整标记为监测压力值；若冲击力近似值大于设定冲击力阈值，再判断固定时间后是否恢复至阈值以内；若未恢复至阈值以内则判断为特殊事件；若恢复至阈值以内，则将监测压力值代入压力人数模型内，得到压力值人数；式中，f为压力，m为物体质量，v为速度，所述固定时间为2秒。3.根据权利要求2所述的一种地板感应监控系统，其特征在于，所述压力人数模型包括第二提取层、第二计算层以及第二存储层；所述第二提取层用于将监测压力值去小数，得到标注压力值ylz，并将标注压力值ylz发送至第二计算层；所述第二计算层通过公式得出压力值人数yl
j
，式中θ1、θ2、θ3均为预设年龄段压力值，α、β、δ均为预设年龄段压力值比例系数,并将压力值人数yl
j
；所述第二存储层用于储存压力值人数yl
j
。4.根据权利要求1所述的一种地板感应监控系统，其特征在于，所述采集模块包括视频采集单元，所述视频采集单元用于采集房屋内视频信息，并将视频信息发送至视频人数模
型，得到视频值人数。5.根据权利要求4所述的一种地板感应监控系统，其特征在于，所述将视频信息发送视频人数模型，得到视频值人数具体为；输入视频帧，对于每一帧视频图像，结合高斯背景建模的方法和形态学滤波法，获得前景图像；通过计算前景图像中前景像素的数量并标记为前景面积s1，并做归一化处理，得到归一化前景面积s2；方法如下：对选定场景中处于画面纵向不同位置处行人的尺寸及纵向坐标进行采样，然后对这些数据进行线性拟合，求出拟合系数b，并得到拟合公式，由拟合公式推导得出任一目标位移至场景中任意其他位置时的尺寸，同一行人在视频图像的任意位置时，归一化前景面积相同，由此将前景面积s1修正为归一化前景面积s2；所述拟合公式为，y＝f(x，b)；对每一帧视频图像，以图像前景为模板，提取harris角点信息和surf特征点信息，分别计算每帧图像中这两种特征点的数量n1、n2，并通过单位面积中的有效特征点数量来表征场景中人群之间的遮挡程度，提取人群遮挡因子d1、d2；构建第一个bp网络模型，以归一化前景面积s2、人群遮挡因子d1、d2为输入向量，以场景中的统计人数为输出向量，训练bp网络完成回归模型t1的构建；采用adaboost级联分类器训练行人检测器t2；将视频信息输入回归模型t1，初步得到人群数量的估计r1；利用行人检测器t2检测出每个视频帧里的行人数目r2；视频信息包括归一化前景面积s2、人群遮挡因子d1、d2；构造第二个bp神经网络t3作为组合分类器，将前两个基分类器的结果r1和r2作为组合分类器t2输入向量的一部分，并结合归一化前景面积和遮挡因子的特征，实现分类器融合时权重的自适应计算；组合分类器的输出即为场景中的视频值人数。6.根据权利要求1所述的一种地板感应监控系统，其特征在于，所述控制器通过控制结果对地板温度进行调节。