1.一种基于人工智能的门店零售管理系统，其特征在于，包括：门店内区域热图采集模块，用于通过红外摄像头采集门店内的区域热图；

产销售数据获取模块，用于获取产品的销售数据；

目标显著捕捉模块，用于对所述门店内的区域热图进行区域热图显著捕捉以得到区域显著化热图；

热图区域显著化特征提取模块，用于对将所述区域显著化热图依次进行热图特征提取和语义理解以得到热图区域显著化语义理解特征向量；

销售数据语义理解模块，用于对所述产品的销售数据进行销售数据语义理解以得到产品销售数据语义理解特征向量；

特征融合模块，用于融合所述产品销售数据语义理解特征向量和所述热图区域显著化语义理解特征向量以得到门店零售整体情况语义表征向量；

判断结果生成模块，用于基于所述门店零售整体情况语义表征向量，得到判断结果。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的门店零售管理系统，其特征在于，所述目标显著捕捉模块，用于：将所述门店内的区域热图输入基于Faster R-CNN的区域热图显著捕捉器进行目标显著捕捉以得到所述区域显著化热图。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的门店零售管理系统，其特征在于，所述热图区域显著化特征提取模块，包括：显著区域特征提取单元，用于对所述区域显著化热图输入基于MobileNets模型的显著区域特征提取模块以得到热图区域显著化特征图；

显著区域语义特征理解单元，用于将所述热图区域显著化特征图输入基于PVT模型的显著区域语义特征理解模块以得到所述热图区域显著化语义理解特征向量。

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的门店零售管理系统，其特征在于，所述销售数据语义理解模块，用于：将所述产品的销售数据输入基于RNN的销售数据语义理解模型以得到所述产品销售数据语义理解特征向量。

5.根据权利要求4所述的基于人工智能的门店零售管理系统，其特征在于，所述特征融合模块，用于：将所述产品销售数据语义理解特征向量和所述热图区域显著化语义理解特征向量进行向量拼接以得到所述门店零售整体情况语义表征向量。

6.根据权利要求5所述的基于人工智能的门店零售管理系统，其特征在于，所述判断结果生成模块，用于：将所述门店零售整体情况语义表征向量输入基于分类器的商品布局调整器以得到是否需要调整商品的布局的判断结果。

7.根据权利要求5所述的基于人工智能的门店零售管理系统，其特征在于，所述判断结果生成模块，包括：特征显著性改进单元，用于对所述门店零售整体情况语义表征向量进行基于分类域的类别概率描述显著性改进以得到优化因子；

特征加权单元，用于以所述优化因子作为权重，对所述门店零售整体情况语义表征向量进行加权以得到优化门店零售整体情况语义表征向量；

布局调整单元，用于将所述优化门店零售整体情况语义表征向量输入基于分类器的商品布局调整器以得到是否需要调整商品的布局的判断结果。

8.根据权利要求7所述的基于人工智能的门店零售管理系统，其特征在于，所述特征显著性改进单元，用于：将所述门店零售整体情况语义表征向量与基于分类器的商品布局调整器的分类权重矩阵进行相乘以得到门店零售整体情况语义表征权重特征向量；

对所述门店零售整体情况语义表征向量和所述门店零售整体情况语义表征权重特征向量进行级联以得到门店零售整体情况语义表征-权重信息联合向量；

将所述门店零售整体情况语义表征-权重信息联合向量通过第一全连接层后再通过sigmoid函数以得到第一激活输出值；

对所述门店零售整体情况语义表征向量和所述门店零售整体情况语义表征权重特征向量进行按位置相加以得到门店零售整体情况语义表征-权重信息加和向量；

将所述门店零售整体情况语义表征-权重信息加和向量通过第二全连接层后再通过sigmoid函数以得到第二激活输出值；

计算所述第一激活输出值和所述第二激活输出值的均值，并将1减去均值以得到第一加权系数；

计算所述第一激活输出值和所述第二激活输出值的均值以得到第二加权系数；

以所述门店零售整体情况语义表征权重特征向量的特征值为幂计算自然指数函数值以得到第一指数门店零售整体情况语义表征权重特征向量；

以所述门店零售整体情况语义表征向量的特征值为幂计算自然指数函数值以得到第二指数门店零售整体情况语义表征向量；

基于所述第一加权系数和所述第二加权系数，计算所述第一指数门店零售整体情况语义表征权重特征向量和所述第二指数门店零售整体情况语义表征向量的加权和以得到加权和特征向量，并计算加权和特征向量的二范数以得到所述优化因子。

9.一种基于人工智能的门店零售管理方法，其特征在于，包括：通过红外摄像头采集门店内的区域热图；

获取产品的销售数据；

对所述门店内的区域热图进行区域热图显著捕捉以得到区域显著化热图；

对将所述区域显著化热图依次进行热图特征提取和语义理解以得到热图区域显著化语义理解特征向量；

对所述产品的销售数据进行销售数据语义理解以得到产品销售数据语义理解特征向量；

融合所述产品销售数据语义理解特征向量和所述热图区域显著化语义理解特征向量以得到门店零售整体情况语义表征向量；

判断结果生成模块，用于基于所述门店零售整体情况语义表征向量，得到判断结果。

10.根据权利要求9所述的基于人工智能的门店零售管理方法，其特征在于，对将所述区域显著化热图依次进行热图特征提取和语义理解以得到热图区域显著化语义理解特征向量，包括：对所述区域显著化热图输入基于MobileNets模型的显著区域特征提取模块以得到热图区域显著化特征图；

将所述热图区域显著化特征图输入基于PVT模型的显著区域语义特征理解模块以得到所述热图区域显著化语义理解特征向量。