1.一种具有可学习稀疏性的端到端目标检测方法，其特征在于，包括：获取输入图像，针对所述输入图像进行噪声检测，当检测结果显示所述输入图像中包含噪声时，去除噪声，获取预处理图像；

针对所述预处理图像进行特征回归分析，获取所述预处理图像的目标特征，对所述目标特征构建稀疏模型，获取目标特征参数；

将所述目标特征参数作为输入项导入至预设的端到端分类模型，获取目标特征参数对应的特征分类数据，并基于所述特征分类数据输出目标检测结果；

其中，所述针对所述预处理图像进行特征回归分析，获取所述预处理图像的目标特征，对所述目标特征构建稀疏模型，获取目标特征参数，包括：将所述预处理图像经过特征回归分析，获取所述预处理图像的回归系数向量，基于所述回归系数向量，确定对应的特征响应向量；其中，所述回归系数向量用于针对所述特征回归分析结果进行准确性检验，所述特征响应向量用于当准确性检验结果大于预设的阈值范围时，获取特征响应描述向量；

基于所述特征响应描述向量构建稀疏模型，获取所述预处理图像对应的特征权重参数，并根据所述特征权重参数获取对应的目标特征参数；其中，所述稀疏模型用于针对预处理图像的特征权重进行稀疏表示，获取目标特征参数；

其中，所述针对所述预处理图像进行特征回归分析，获取所述预处理图像的目标特征，对所述目标特征构建稀疏模型，获取目标特征参数，还包括：针对所述预处理图像的特征进行降采样处理，获取一级图像特征；

将所述一级图像特征采用自适应滤波器生成网络动态学习滤波参数，并根据所述滤波参数对预处理图像的特征进行增强，获取二级图像特征；

针对所述二级图像特征基于小波分析技术进行特征响应分析，获取所述二级图像特征对应的特征响应分析结果；其中，所述小波分析技术用于获取图像特征的响应信号和时频信息；

根据所述二级图像特征对应的特征响应分析结果，获取所述预处理图像的背景特征干扰参数，并针对所述干扰参数进行抑制处理；

其中，所述针对所述预处理图像进行特征回归分析，获取所述预处理图像的目标特征，对所述目标特征构建稀疏模型，获取目标特征参数，还包括：根据所述预处理图像，获取图像集合和对应的特征向量，并使用预设的关键词集合对所述图像集合进行粗分类，获取一级处理结果；

根据所述图像集合的粗分类处理结果，采用线性映射对所述关键词进行加密并构建安全索引，更新图像集合并获取二级处理结果；

基于所述图像集合的二级处理结果，针对所述更新图像集合进行细分类，获取目标检索图像。

2.如权利要求1所述的一种具有可学习稀疏性的端到端目标检测方法，其特征在于，所述获取输入图像，针对所述输入图像进行噪声检测，当检测结果显示所述输入图像中包含噪声时，去除噪声，确定输入图像预处理结果，包括：获取输入图像，根据所述输入图像的波纹判断所述输入图像中是否包含图像噪声，确定判断结果；

当所述判断结果显示所述输入图像包含图像噪声时，针对所述图像噪声按照噪声的概率分布进行分类，确定噪声分类结果；其中，所述图像噪声按照噪声的概率分布分为：高斯噪声、伽马噪声、指数噪声、均匀噪声；

当所述图像噪声为高斯噪声时，通过高斯平滑滤波消除所述高斯噪声；

当所述图像噪声为伽马噪声时，通过空间域滤波的方法消除所述伽马噪声；

当所述图像噪声为指数噪声时，通过变换域滤波消除所述指数噪声；

当所述图像噪声为均匀噪声时，通过偏微分方程消除所述均匀噪声；其中，所述偏微分方程针对所述输入图像的底层特征进行迭代更新去除图像噪声。

3.如权利要求1所述的一种具有可学习稀疏性的端到端目标检测方法，其特征在于，所述将所述目标特征参数作为输入项导入预设的端到端分类模型，获取目标特征参数对应的特征分类数据，并基于所述特征分类数据输出目标检测结果，包括：通过预设的端到端分类模型，获取预处理图像的分类置信度；其中，所述端到端分类模型用于基于目标特征参数进行特征分类；

所述分类置信度用于获取所述预处理图像的分类准确度；

将所述分类置信度进行排序，获取所述分类置信度排序结果，并针对所述排序结果进行筛选，确定目标特征分类结果。

4.如权利要求1所述的一种具有可学习稀疏性的端到端目标检测方法，其特征在于，所述获取输入图像，针对所述输入图像进行噪声检测，当检测结果显示所述输入图像中包含噪声时，去除噪声，确定输入图像预处理结果，所述预处理，还包括：检测所述输入图像的尺寸值，当所述尺寸值不一致时，针对所述输入图像中不同尺度的特征图进行匹配，确定尺度特征一致性。

5.如权利要求1所述的一种具有可学习稀疏性的端到端目标检测方法，其特征在于，所述将所述目标特征参数作为输入项发送至预设的端到端分类模型，获取目标特征参数对应的特征分类数据，并基于所述特征分类数据输出目标检测结果，还包括：获取所述预处理图像对应的上下文信息，执行过程包括：根据所述预处理图像获取所述输入图像的局部响应峰值，并根据所述局部响应峰值确定稀疏点的位置信息；

根据所述稀疏点的位置信息查询所述位置信息和所述输入图像的远程依赖关系；其中，所述远程依赖关系用于获取所述输入图像的上下文信息之间的聚合指数，所述聚合指数为输入图像中上下文之间的关联权重；

根据所述远程依赖关系获取所述输入图像的关联上下文信息。

6.如权利要求1所述的一种具有可学习稀疏性的端到端目标检测方法，其特征在于，所述将所述目标特征参数作为输入项发送至预设的端到端分类模型，获取目标特征参数对应的特征分类数据，并基于所述特征分类数据输出目标检测结果，还包括：根据所述目标检测结果获取连续时间序列对应的轨迹点，并根据所述轨迹点进行轨迹预测，过程包括：获取所述输入图像的时间节点，根据所述时间节点获取运动目标的坐标信息，对所述坐标信息进行坐标跟踪，获取轨迹点运动信息；

根据所述轨迹点运动信息，获取所述运动目标的连续运动轨迹，根据所述运动目标的连续运动轨迹，建立运动时间点和对应轨迹点的映射关系；

根据所述运动时间点和对应轨迹点的映射关系，构建轨迹预测模型，获取下一时间点的轨迹预测结果；其中，所述轨迹预测模型用于根据所述运动目标的历史轨迹进行轨迹预测。

7.如权利要求1所述的一种具有可学习稀疏性的端到端目标检测系统，其特征在于，包括：图像预处理模块：用于获取输入图像，针对所述输入图像进行噪声检测，当检测结果显示所述输入图像中包含噪声时，去除噪声，获取预处理图像；

目标特征获取模块：用于针对所述预处理图像进行特征回归分析，获取所述预处理图像的目标特征，对所述目标特征构建稀疏模型，获取目标特征参数；

目标检测模块：用于将所述目标特征参数作为输入项导入至预设的端到端分类模型，获取目标特征参数对应的特征分类数据，并基于所述特征分类数据输出目标检测结果；

其中，所述目标特征获取模块，包括：

将所述预处理图像经过特征回归分析，获取所述预处理图像的回归系数向量，基于所述回归系数向量，确定对应的特征响应向量；其中，所述回归系数向量用于针对所述特征回归分析结果进行准确性检验，所述特征响应向量用于当准确性检验结果大于预设的阈值范围时，获取特征响应描述向量；

基于所述特征响应描述向量构建稀疏模型，获取所述预处理图像对应的特征权重参数，并根据所述特征权重参数获取对应的目标特征参数；其中，所述稀疏模型用于针对预处理图像的特征权重进行稀疏表示，获取目标特征参数；

其中，所述目标特征获取模块，还包括：

针对所述预处理图像的特征进行降采样处理，获取一级图像特征；

将所述一级图像特征采用自适应滤波器生成网络动态学习滤波参数，并根据所述滤波参数对预处理图像的特征进行增强，获取二级图像特征；

针对所述二级图像特征基于小波分析技术进行特征响应分析，获取所述二级图像特征对应的特征响应分析结果；其中，所述小波分析技术用于获取图像特征的响应信号和时频信息；

根据所述二级图像特征对应的特征响应分析结果，获取所述预处理图像的背景特征干扰参数，并针对所述干扰参数进行抑制处理；

其中，所述目标特征获取模块，还包括：

根据所述预处理图像，获取图像集合和对应的特征向量，并使用预设的关键词集合对所述图像集合进行粗分类，获取一级处理结果；

根据所述图像集合的粗分类处理结果，采用线性映射对所述关键词进行加密并构建安全索引，更新图像集合并获取二级处理结果；

基于所述图像集合的二级处理结果，针对所述更新图像集合进行细分类，获取目标检索图像。