1.一种基于云平台的机器视觉算法训练数据的管理系统，包括：
文件服务器；
数据库；
云端服务器，其同时与所述文件服务器和所述数据库电连接，能够接收所述文件服务器和所述数据库传递的数据，用于提供基于云服务的图像视频转码服务；
客户端服务模块，其与所述云端服务器电连接，能够接收所述云端服务器提传递的数据，用于提供基于云服务的视频裁切，并通过基于云的智能图像处理算法，对训练样本进行扩展与增强。
2.根据权利要求1所述的基于云平台的机器视觉算法训练数据的管理系统，其特征在于，所述云端服务器包括：api接口、图像扩展模块、图像增强模块、任务队列模块、图像转码模块、视频转码模块。
3.根据权利要求2所述的基于云平台的机器视觉算法训练数据的管理系统，其特征在于，所述客户端服务模块包括：图像视频转码、视频剪切、文件上传下载、文件管理、样本增强与扩展。
4.一种基于云平台的机器视觉算法训练数据的管理方法，包括：
创建数据集，用户根据兴趣在数据集文件中选择视频或图像文件进行裁切，并上传到云端；
当用户选择视频文件时，并且从所述视频文件中裁切出感兴趣的时间段时，确定感兴趣时间段选择起点时间戳和终点时间戳，在所述感兴趣的时间段选择感兴趣区域；
对所述感兴趣区域进行标准化配置，将所述数据集中的图像和视频的格式、分辨率进行统一；
进行样本数据扩展配置，确定最终的任务工作流，生成任务，发送到消息队列，由云端服务器进行处理。
5.根据权利要求4所述的基于云平台的机器视觉算法训练数据的管理方法，其特征在于，所述标准化配置还包括：
选择目标格式，对上传的图像和视频的文件格式进行统一；
选择目标分辨率，对上传的图像和视频的分辨率进行统一。
6.根据权利要求5所述的基于云平台的机器视觉算法训练数据的管理方法，其特征在于，所述样本数据扩展配置的扩展方式包括：基于深度学习的gan图像生成、图像基本变换中的一种。
7.根据权利要求6所述的基于云平台的机器视觉算法训练数据的管理方法，其特征在于，所述图像基本变换包括：通过图像旋转变换、镜像变换、仿射变换生成新的样本。
8.根据权利要求7所述的基于云平台的机器视觉算法训练数据的管理方法，其特征在于，所述图像和视频格式转换条用imagemagic库完成图像格式转换。