1.一种基于视频图像特征的增氧机工作状态检测方法，其特征在于，该方法分为学习阶段和工作阶段，学习阶段时，用摄像装置采集增氧机视频，在视频窗口选定增氧机的检测区域，将增氧机从停止到启动运行再由运行到停止重复数次，以采集增氧机停止/运行状态；具体步骤如下：（1a）提取视频中的前后两帧图像，并利用角点检测方法检测前一帧图像在增氧机检测区域的角点；

（1b）根据前一帧图像的角点，利用光流法在后一帧中搜索出对应的角点；

（1c）计算所提取前后两帧图像对应角点的平均位移量s，统计学习阶段视频中所有前后连续两帧图像对应角点的平均位移量S，根据平均位移量S画出位移直方图，并利用OTSU算法自动获取增氧机停止/运行工作状态的判断阈值T；

工作阶段时，用摄像装置采集增氧机视频，在已选定增氧机的检测区域，采用上述学习阶段的（1a）、（1b），计算视频中前后两帧对应角点的平均位移量，当平均位移量大于T时，则判断增氧机为运行状态，反之，则增氧机为停止状态。

2.根据权利要求1所述的基于视频图像特征的增氧机工作状态检测方法，其特征在于，所述增氧机的检测区域是根据增氧机具体工作位置设定的水花运动区域。

3.根据权利要求1所述的基于视频图像特征的增氧机异常工作检测方法，其特征在于，所述角点检测方法检测到的角点对应增氧机运动时激起的水花或水面上的水纹。

4.根据权利要求1至3任一项所述的基于视频图像特征的增氧机异常工作检测方法，其特征在于，所述角点检测方法采用Harris算法。

5.根据权利要求1至3任一项所述的基于视频图像特征的增氧机异常工作检测方法，其特征在于，所述光流法采用Lucas-Kanade光流法。