1.一种用于山洪防御视频流速的防抖动方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于山洪防御视频流速的防抖动方法，其特征在于，所述步骤s2采用：每一个视频帧经过训练后的语义分割模型q得到对应的分割图像；
3.根据权利要求2所述的用于山洪防御视频流速的防抖动方法，其特征在于，所述训练后的语义分割模型q是利用采集到的水体区域、静止区域和运动区域数据集对语义分割模型q进行有监督训练，得到训练后的语义分割模型q。
4.根据权利要求1所述的用于山洪防御视频流速的防抖动方法，其特征在于，所述步骤s3采用：当视频设备保持稳定时，遍历视频帧fiw次，通过fast角点检测和lk稀疏光流跟踪得到分割水体区域的稳定距离向量测量值dw，k，作为视频实际测试时初始帧的抖动阈值；其中，w为稳定拍摄的热身最大值；k为稳定视频热身过程中检查到的特征点数量；
5.根据权利要求1所述的用于山洪防御视频流速的防抖动方法，其特征在于，所述步骤s3采用：对视频帧fi进行n×m的网格划分，保证每一个划分的网格均至少含有m个关键特征点；其中，m大于0；在已分割的图像gi中，每个划分的区域表示为j＝{0,1,2}分别对应水体，运动，静止三个区域；通过fast关键特征点检测法检测静止区域中所包含关键特征点其中，k表示关键特征点的数量，其值大于等于m，再遍历下一帧图像fi+1根据上一帧得到的关键特征点进行lk稀疏光流追踪得到与之对应的关键特征点
6.根据权利要求1所述的用于山洪防御视频流速的防抖动方法，其特征在于，所述步骤s3采用：判断视频发生抖动时，已得到则的标量为稳定视频序列得到的稳定抖动阈值，计算得到k个特征点的平均距离标量d2以及角度α；同时，得到水体区域的抖动特征点根据下式进行抖动校准：
7.根据权利要求1所述的用于山洪防御视频流速的防抖动方法，其特征在于，当连续帧发生抖动时，则利用抖动后的距离向量对抖动之前的距离向量进行滑动平均，得到当前帧对应的抖动阈值；其中，k＝min(k(i+a),k(i-1))。
8.根据权利要求1所述的用于山洪防御视频流速的防抖动方法，其特征在于，根据抖动校准后的视频帧对应的特征点得到相邻帧的特征点位移，再通过像素位移得到真实位移的距离，并转换输出预测流速值。
9.一种用于山洪防御视频流速的防抖动系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的用于山洪防御视频流速的防抖动系统，其特征在于，所述模块m3采用：当视频设备保持稳定时，遍历视频帧fiw次，通过fast角点检测和lk稀疏光流跟踪得到分割水体区域的稳定距离向量测量值dw，k，作为视频实际测试时初始帧的抖动阈值；其中，w为稳定拍摄的热身最大值；k为稳定视频热身过程中检查到的特征点数量；