1.一种非侵入式家用负荷智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：
在处于稳定工作状态的至少一个家用负荷的总入口处采集在预设周期阈值内的每个采集点的电压信号和电流信号；
对所述每个采集点的电压信号和电流信号进行分析，分别获取处于稳定工作状态的至少一个负荷中的每个负荷对应的电压信号和分电流信号；
根据所述每个负荷对应的电压信号和分电流信号分别确定所述每个负荷对应的电压-电流轨迹图；
根据所述每个负荷对应的电压-电流轨迹图分别提取每个负荷对应的负荷特征信息；以及
根据所述每个负荷对应的负荷特征信息通过支持向量机SVM分类算法识别每个负荷对应的电器类别。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述每个采集点的电压信号和电流信号进行分析前，对所述每个采集点电压信号和电流信号进行低通滤波处理，并将经过低通滤波处理的电压信号和电流信号转换为数字信号。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述负荷特征信息包括：电压-电流轨迹图的闭合区域面积、曲线的交点数目、区间段斜率、左右区间段的面积和轨迹的非线性关系。
4.一种非侵入式家用负荷智能检测系统，其特征在于，所述系统包括：信号采集单元、信号分析单元、电压-电流轨迹图确定单元、负荷特征信息提取单元和类别确定单元，
所述信号采集单元，在处于稳定工作状态的至少一个家用负荷的总入口处采集在预设周期阈值内的每个采集点的电压信号和电流信号；
所述信号分析单元，对所述每个采集点的电压信号和电流信号进行分析，分别获取处于稳定工作状态的至少一个负荷中的每个负荷对应的电压信号和分电流信号；
所述电压-电流轨迹图确定单元，根据所述每个负荷对应的电压信号和分电流信号分别确定所述每个负荷对应的电压-电流轨迹图；
所述负荷特征信息提取单元，根据所述每个负荷对应的电压-电流轨迹图分别提取每个负荷对应的负荷特征信息；以及
所述类别确定单元，根据所述每个负荷对应的负荷特征信息通过支持向量机SVM分类算法识别每个负荷对应的电器类别。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，在所述信号分析单元对所述每个采集点的电压信号和电流信号进行分析前，对所述每个采集点电压信号和电流信号进行低通滤波处理，并将经过低通滤波处理的电压信号和电流信号转换为数字信号。
6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述负荷特征信息包括：电压-电流轨迹图的闭合区域面积、曲线的交点数目、区间段斜率、左右区间段的面积和轨迹的非线性关系。