1.一种振动检测方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：通过所述电子设备主界面显示振动检测入口，所述振动检测入口提供振动检测类型选项，所述振动检测类型选项包括汽车排气歧管；

获取用户输入的振动检测类型信息，并根据所述振动检测类型信息生成振动操作提示信息，所述振动操作提示信息用于指示用户对待测车辆进行预设操作；

获取所述汽车排气歧管的振动视频，根据预设策略对所述振动视频进行处理，得到具有运动放大效果的目标视频，所述运动放大效果是指所述汽车排气歧管在所述目标视频中是经过放大处理的；

根据所述目标视频获取所述汽车排气歧管的振动数据；

根据所述目标视频和/或所述振动数据确定汽车排气歧管的振动状态是否异常；

若是，则输出预设报警信息；

其中，所述根据所述目标视频获取所述汽车排气歧管的振动数据，包括：获取目标视频中汽车排气歧管的多个图像帧，对所述多个图像帧中的每个图像帧进行图像识别；

根据识别结果对所述每个图像帧中的所述汽车排气歧管进行预设区域划分，获得多个区域；

确定所述多个区域中每个区域对应的多个目标特征点；

对所述多个目标特征点进行跟踪，得到所述多个目标特征点的位置变化信息；

根据所述位置变化 信息生成所述多个目标特征点的振动追踪图像；

根据所述振动追踪图像，获得所述目标视频对应的振动数据；

其中，所述确定所述多个区域中每个区域对应的多个目标特征点，包括：根据所述多个区域中每个区域对应的预设类型的特征点作为初始特征点，所述预设类型的特征点包括以下至少一种：角点、边缘点、暗区的亮点以及亮区的暗点；

基于最小差值平方和SSD匹配，计算多个初始特征点的流向量；所述电子设备根据所述多个初始特征点对应的流向量计算所述多个初始特征点的偏移距离；所述电子设备分别对所述多个初始特征点对应的多个偏移距离进行聚类，采用K‑means聚类算法对所述多个偏移距离进行聚类，其中，设置k值为5，获得5个聚类类簇；

对所述5个聚类类簇求平均值，并获得第一类簇平均值，第二类簇平均值、第三类簇平均值、第四类簇平均值和第五类簇平均值，其中，第一类簇平均值<第二类簇平均值<第三类簇平均值<第四类簇平均值<第五类簇平均值；所述电子设备确定所述第三类簇平均值中的偏移距离对应的初始特征点作为所述多个目标特征点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设策略对所述振动视频进行处理，得到具有运动放大效果的目标视频，包括：将目标视频的多帧图像组成的帧序列进行空域金字塔分解，得到由多个不同空间分辨率的子图像组成的金字塔形结构；

对金字塔型结构中的多个子图像中每个子图像进行时域带通滤波处理，得到目标频带对应的变换信号；

对变换信号对应的位移进行A倍放大，获得放大后信号，其中A的取值范围为(2，Amax),其中Amax的值由目标频带和变换信号的位移函数确定；

结合放大后信号和金字塔形结构进行金字塔重构，得到放大输出视频。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标视频和/或所述振动数据确定汽车排气歧管的振动状态是否异常，包括：获取参考振动数据，所述参考振动数据为所述汽车排气歧管在正常情况下所对应的振动数据；

当确定所述振动数据大于所述参考振动数据时，确定所述汽车排气歧管的振动状态为异常状态。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取参考振动数据，包括：以所述汽车排气歧管的编号为查询标识，查询数据库，得到所述编号对应的配置条件，所述数据库包括汽车排气歧管的编号与配置条件的对应关系，所述配置条件包括所述汽车排气歧管的参考振动数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置变化 信息生成所述多个目标特征点的振动追踪图像，包括：以时间为横坐标，以所述多个目标特征点中每个目标特征点的相对位移为纵坐标构建直角坐标系；

根据所述位置信息在所述直角坐标系画出多个目标特征点的振动追踪图像。

6.一种振动检测装置，其特征在于，所述振动检测装置包括处理单元和通信单元，其中，

所述处理单元，用于通过所述振动检测设备主界面显示振动检测入口，所述振动检测入口提供振动检测类型选项，所述振动检测类型选项包括汽车排气歧管；以及用于获取用户输入的振动检测类型信息，通过所述通信单元传递所述信息信号，并根据所述振动检测类型信息生成振动操作提示信息，所述振动操作提示信息用于指示用户对待测车辆进行预设操作；以及用于通过振动装置获取所述汽车排气歧管的振动视频，根据预设策略对所述振动视频进行处理，得到具有运动放大效果的目标视频，所述运动放大效果是指所述汽车排气歧管在所述目标视频中是经过放大处理的；以及用于根据所述目标视频获取所述汽车排气歧管的振动数据；以及用于根据所述目标视频和/或所述振动数据确定汽车排气歧管的振动状态是否异常；若是，则输出预设报警信息；

其中，在所述根据所述目标视频获取所述汽车排气歧管的振动数据方面，所述处理单元具体用于：

获取目标视频中汽车排气歧管的多个图像帧，对所述多个图像帧中的每个图像帧进行图像识别；

根据识别结果对所述每个图像帧中的所述汽车排气歧管进行预设区域划分，获得多个区域；

确定所述多个区域中每个区域对应的多个目标特征点；

对所述多个目标特征点进行跟踪，得到所述多个目标特征点的位置变化信息；

根据所述位置变化 信息生成所述多个目标特征点的振动追踪图像；

根据所述振动追踪图像，获得所述目标视频对应的振动数据；

其中，在所述确定所述多个区域中每个区域对应的多个目标特征点方面，所述处理单元具体用于：

根据所述多个区域中每个区域对应的预设类型的特征点作为初始特征点，所述预设类型的特征点包括以下至少一种：角点、边缘点、暗区的亮点以及亮区的暗点；

基于最小差值平方和SSD匹配，计算多个初始特征点的流向量；电子设备根据所述多个初始特征点对应的流向量计算所述多个初始特征点的偏移距离；所述电子设备分别对所述多个初始特征点对应的多个偏移距离进行聚类，采用K‑means聚类算法对所述多个偏移距离进行聚类，其中，设置k值为5，获得5个聚类类簇；

对所述5个聚类类簇求平均值，并获得第一类簇平均值，第二类簇平均值、第三类簇平均值、第四类簇平均值和第五类簇平均值，其中，第一类簇平均值<第二类簇平均值<第三类簇平均值<第四类簇平均值<第五类簇平均值；所述电子设备确定所述第三类簇平均值中的偏移距离对应的初始特征点作为所述多个目标特征点。

7.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器、通信接口，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1‑5任一项所述的方法中的步骤的指令。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1‑5任一项所述的方法。