1.一种基于大数据的支付系统，其特征在于：包括：设备扫码范围录入模块（S1）、数据处理中心（S2）、数据调取模块（S3）、支付环境信息采集模块（S4）、支付交易测试分析模块（S5）、支付有效范围规划模块（S6）和规划结果输出模块（S7）；

所述设备扫码范围录入模块（S1）中存储有收款设备进行扫码时扫描的范围数据，通过所述设备扫码范围录入模块（S1）录入扫描范围数据至所述数据处理中心（S2），所述数据处理中心接收到扫描范围数据后对扫描范围数据进行整理供所述数据调取模块（S3）调取；

所述数据调取模块（S3）调取整理后的扫描范围数据至所述支付交易测试分析模块（S5），所述支付环境信息采集模块（S4）采集支付环境中支付设备的位置信息后，输出支付设备的位置信息至所述支付交易测试分析模块（S5），所述支付交易测试分析模块（S5）分析当前支付环境的收款设备进行扫码时的效率以及灵敏度，输出分析结果至所述支付有效范围规划模块（S6）中；

所述支付有效范围规划模块（S6）依据分析结果对扫码的范围进行重新调整，将调整规划后的数据通过所述数据处理中心（S2）传输至所述支付交易测试分析模块（S5），所述支付交易测试分析模块（S5）对新的数据重新分析，并将调整规划后的数据传输到所述规划结果输出模块（S7），所述规划结果输出模块（S7）对收款设备扫码范围进行调整后进行正常的支付交易工作。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的支付系统，其特征在于：所述支付环境信息采集模块（S4）包括GPS定位单元、支付环境建模单元和支付环境拍摄单元，所述支付环境拍摄单元对整个的支付环境进行拍摄，所述GPS定位单元根据拍摄的支付环境确认所有支付设备的位置信息，再通过所述支付环境建模单元对支付环境进行建模，确定所有支付设备的位置坐标，将采集到的信息传输到所述支付交易测试分析模块（S5）中。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的支付系统，其特征在于：所述支付交易测试分析模块（S5）包括支付交易测试单元和测试结果分析单元，所述支付交易测试单元依据接收到的当前支付环境的所有支付设备的位置坐标信息及调取的收款设备原扫码范围数据进行模拟支付测试收款设备的收款效率，并将测试结果传输到所述测试结果分析单元，所述测试结果分析单元依据测试结果分析收款设备的收款效率，若效率不高将分析结果传输到所述支付有效范围规划模块（S6）中进行收款设备的扫码范围的调整。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的支付系统，其特征在于：所述支付有效范围规划模块（S6）包括扫码距离调整单元和扫码角度调整单元，所述扫码距离调整单元依据分析结果对收款设备的有效扫描距离进行调整，所述扫码角度调整单元依据分析结果对收款设备的有效扫描角度进行调整，将调整后的距离和角度通过所述数据处理中心（S2）传输到支付交易测试模块进行重新测试收款的效率，同时将数据传输到所述规划结果输出模块（S7）中，所述规划结果输出模块（S7）包括扫码范围设定单元和支付交易单元，所述扫码范围设定单元依据接收到的数据调整收款设备的有效扫码距离和角度，所述支付交易单元利用调整好的收款设备进行支付交易工作。

5.一种基于大数据的支付方法，其特征在于：包括以下步骤：S11：录入收款设备的扫码范围数据；

S12：大数据调取录入数据，拍摄对应的支付环境并定位环境内所有支付设备位置信息，建模确认坐标；

S13：根据录入数据进行模拟支付交易测试，分析收款设备的工作效率；

S14：根据分析结果重新调整扫码距离和角度，并进行反复测试；

S15：根据规划好的结果设定当前环境收款设备的扫码范围，进行高效支付交易；

在步骤S11中：设备扫码范围录入模块（S1）存储有收款设备的扫码范围数据：固定支付环境在时间T内的支付设备完成付款时到收款设备扫描窗口中心的直线距离集合为d={d1，d2，...，dn}，其中，最长的直线距离为dmax，支付设备和收款设备所在平面之间的夹角集合为，其中，最大的夹角为 ，对应的支付设备名称集合为A={A1，A2，...，An}，其中，n表示在时间T内的完成支付的所有支付设备个数，通过所述设备扫码范围录入模块（S1）将存储的数据传输到数据处理中心（S2）中，在数据处理中心（S2）中，根据下列公式计算支付设备完成付款时到收款设备扫描窗口中心的平均直线距离 和支付设备和收款设备所在平面之间夹角的平均值 ：；

，

将 作为该支付环境下原定的收款设备有效扫码最长距离，将 作为该支付环境下原定的收款设备有效扫码最大角度。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的支付方法，其特征在于：在步骤S12中：利用数据调取模块（S3）调取所述设备扫码范围录入模块（S1）录入的扫码范围数据，利用支付环境拍摄单元拍摄在时间T内付款时的所有支付设备，利用GPS定位单元对付款时的所有支付设备进行定位，利用支付环境建模单元以收款设备扫描窗口中心为原点建立三维坐标系，确认付款时所有支付设备的位置坐标集合为（x，y，z）={（x1，y1，z1），（x2，y2，z2），...，（xn，yn，zn）}，将支付设备位置坐标信息传输到支付交易测试分析模块（S5）中。

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的支付方法，其特征在于：在步骤S13中：利用所述支付交易测试分析模块（S5）中的支付交易测试单元进行模拟支付交易测试：计算拍摄到的确认付款时支付设备到收款设备扫描窗口中心的直线距离集合d={， ，...， }，其中，n表示当前模拟支付环境下时间T内完成支付的所有支付设备个数，建立模拟测试支付环境，用n个支付设备依次进行支付，原定收款设备有效扫码最长距离为 ，原定收款设备有效扫码最大角度为 ，测试到在原’ ’

定的有效扫码范围内n个支付设备完成支付需要的时间为T ，将T 与T进行比较，将比较的结果传输到测试结果分析单元。

8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的支付方法，其特征在于：在步骤S14中：所述测试结果分析单元对比较结果进行分析：若 ，说明原定的有效扫码范围内，相同数量的支付设备完成支付所用的时间比设定收款设备有效扫码范围前所用的时间长，收款效率低；若 ，说明原定的有效扫码范围内，相同数量的支付设备完成支付所用的时间比设定收款设备有效扫码范围前所用的时间短，收款效率高，将分析结果传输到支付有效范围规划模块（S6）中，利用支付有效范围规划模块（S6）调整有效扫码范围：若，在扫码距离调整单元中设定 为收款设备的有效扫码最长距离，在扫码角度调整单元中设定 为收款设备的有效扫码最大角度；若 ，在扫码距离调整单元中设定dmax为收款设备的有效扫码最长距离，在扫码角度调整单元中设定 为收款设备的有效扫码最大角度。

9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的支付方法，其特征在于：在步骤S15中：将所述扫码距离调整单元和所述扫码角度调整单元中的调整数据通过所述数据处理中心（S2）传输到扫码范围设定单元中，在扫码范围设定单元中依据调整的距离和角度设置收款设备的有效扫码最长距离和有效扫码最大角度，在支付交易单元中利用调整好有效扫码范围的收款设备进行支付交易工作。