1.一种双动态视频车牌定位方法，其特征在于，所述步骤包括：
步骤S100：获取视频图像序列；
步骤S200：判断当前帧是否为帧内编码帧；
步骤S300：若当前帧为帧内编码帧，提取当前帧的灰度值；
步骤S400：基于边缘轮廓图像分析获取当前帧的粗定位车牌区域；
步骤S500：基于视频解码中编码模式对粗定位车牌区域进行筛选。
2.根据权利要求1所述的双动态视频车牌定位方法，其特征在于，所述步骤S200后还包括：
步骤S210：若当前帧不是帧内编码帧，则缓存当前帧，并提取下一帧作为当前帧；
步骤S220：判断第2次当前帧是否为帧内编码帧；
步骤S230：若连续2次当前帧都不是帧内编码帧，则分别提取缓存帧和当前帧的灰度值；
步骤S240：基于边缘轮廓图像分析获取缓存帧和当前帧的粗定位车牌区域；
步骤S250：联合缓存帧和当前帧的视频解码中编码模式，对粗定位车牌区域进行筛选。
3.根据权利要求2所述的双动态视频车牌定位方法，其特征在于，所述步骤S220后还包括步骤S221：若第2次判断当前帧为帧内编码帧时，则返回步骤S300。
4.根据权利要求1或2所述的双动态视频车牌定位方法，其特征在于，所述步骤S400或步骤S240通过以下步骤实现：
步骤S410：对当前帧进行高斯模糊；
步骤S420：利用Sobel算子获取区域图像边缘；
步骤S430：对所述图像边缘做二值化处理；
步骤S440：对所述二值化边缘图像做闭运算；
步骤S450：提取所述二值化边缘图像中每个区域的轮廓；
步骤S460：对所述每个区域的轮廓求矩形包围盒。
5.根据权利要求1所述的双动态视频车牌定位方法，其特征在于，所述步骤S500通过以下步骤实现：
步骤S510：分别提取每个粗定位车牌区域内像素大小为16x16的宏块；
步骤S520：分别统计各粗定位车牌区域提取的宏块中，各编码模式对应的宏块数量；
步骤S530：当编码模式为I4x4的宏块数量M4，与所在粗定位车牌区域宏块总数MB的比例大于阀值T1时，则将所述粗定位车牌区域确定为车牌区域。
6.根据权利要求2所述的双动态视频车牌定位方法，其特征在于，所述步骤S250步骤通过以下步骤实现：
步骤S251：提取当前帧和缓存帧中形成对应关系的粗定位车牌区域；
步骤S252：分别提取所述当前帧和缓存帧中形成对应关系的粗定位车牌区域内像素大小为16x16的宏块；
步骤S253：分别统计各粗定位车牌区域提取的宏块中，各编码模式对应的宏块数量；
步骤S254：当形成对应关系中的缓存帧中粗定位车牌区域所覆盖的宏块中，或者当形成对应关系中的当前帧中粗定位车牌区域所覆盖的宏块中，大宏块模式的宏块数量M16与该区域覆盖的宏块总数MB的比例大于T3，则将该当前帧粗定位车牌区域确定为车牌区域。
7.根据权利要求4所述的双动态视频车牌定位方法，其特征在于，所述步骤S460后还包括步骤S470：筛除所述不符合条件包围盒中的粗定位车牌区域。
8.根据权利要求7所述的双动态视频车牌定位方法，其特征在于，所述步骤S470通过设定包围盒的长度、宽度、长宽比和面积阀值，实现筛除所述不符合条件包围盒中的粗定位车牌区域，具体筛除条件指满足下述任意一种：
包围盒长度小于长度阀值，或包围盒宽度小于宽度阀值，或包围盒长度比小于等于最小长宽比阀值，或包围盒长宽比大于等于最大长宽比阀值，或包围盒面积小于等于最小面积阀值，或包围盒面积大于等于最大面积阀值。
9.一种双动态视频车牌定位装置，其特征在于，该装置包括：
视频图像获取模块，用于获取视频图像序列；
帧内编码帧判断模块，用于判断当前帧是否为帧内编码帧；
灰度提取模块，用于提取当前帧的灰度值；
粗定位车牌区域获取模块，用于对当前帧进行基于边缘轮廓的图像分析，获取粗定位车牌区域；
车牌定位确认模块，用于通过视频解码中编码模式，对粗定位车牌区域进行筛选，实现对车牌区域的确认。
10.根据权利要求9所述的双动态视频车牌定位装置，其特征在于，该装置还包括：
图像帧处理模块，用于在当前帧不是帧内编码帧时，缓存当前帧，并提取下一帧图像作为当前帧；
帧内编码帧判断模块二，用于在第1次当前帧判断不是帧内编码帧时，对提取的下一帧图像进行第2次判断。