1.一种基于5G的视频监控数据快速传输方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集单一道路方向的监控视频，并对监控视频进行分帧；实时采集当前5G网络的网络带宽；

确定各帧监控视频中的各连通域，以及各帧监控视频中各特征点的运动矢量；基于各帧监控视频中各连通域的位置坐标确定各连通域在历史视频帧中的匹配连通域；

分别分析各连通域的所有匹配连通域的位置、面积的离散程度，结合各连通域内特征点的运动矢量，获取各连通域的运动因子，进一步得到各帧监控视频中的运动连通域；

通过各帧监控视频中运动连通域与非运动连通域的运动因子的差异，以及各帧监控视频中运动连通域的占比，得到各帧监控视频的信息丰富度；融合各运动连通域内所有特征点的运动角度，得到各运动连通域的移动角度；

利用各运动连通域的位置和面积将各帧监控视频中的所有运动连通域划分为各类；确定各类中所有运动连通域的移动角度的方向差异，融合各帧监控视频中所有类的所述方向差异，得到各帧监控视频的方向凌乱度；

结合各帧监控视频中运动连通域内特征点的运动矢量，以及所述信息丰富度与所述方向凌乱度，得到各帧监控视频的画面关注度；通过每秒内所有帧监控视频的画面关注度，以及各时刻及其历史时刻的网络带宽的离散程度，确定每秒视频的量化压缩参数；

基于所述量化压缩参数实时优化HEVC技术的量化参数，利用优化后的HEVC技术对监控视频进行编码压缩传输。

2.如权利要求1所述的一种基于5G的视频监控数据快速传输方法，其特征在于，所述匹配连通域的确定包括：对于当前帧监控视频的任一连通域，在当前帧之前的预设数量帧监控视频中分别获取与所述任一连通域的质心坐标最接近的连通域，作为所述任一连通域的各匹配连通域。

3.如权利要求1所述的一种基于5G的视频监控数据快速传输方法，其特征在于，所述运动因子的确定包括：确定各连通域的所有匹配连通域的质心坐标的离散程度与最小外接矩形面积的离散程度的均值，计算各连通域内所有特征点的运动矢量的平均模长；

结合所述均值与所述平均模长确定所述运动因子，其中，所述运动因子与所述均值、所述平均模长均成正相关。

4.如权利要求1所述的一种基于5G的视频监控数据快速传输方法，其特征在于，确定各帧监控视频中所有连通域的运动因子的分割阈值，所述运动连通域为运动因子大于等于所述分割阈值的连通域。

5.如权利要求1所述的一种基于5G的视频监控数据快速传输方法，其特征在于，所述信息丰富度的确定包括：计算各帧监控视频中所有运动连通域的运动因子的均值与所有非运动连通域的运动因子的均值的差值绝对值，所述信息丰富度与所述差值绝对值、所述占比均成正相关。

6.如权利要求1所述的一种基于5G的视频监控数据快速传输方法，其特征在于，所述方向凌乱度的确定包括：计算各类中所有运动连通域的移动角度的累加和与所有运动连通域的移动角度的绝对值的累加和的差值绝对值，记为第一差值绝对值，所述方向凌乱度为各帧监控视频中所有类的所述第一差值绝对值的和值。

7.如权利要求3所述的一种基于5G的视频监控数据快速传输方法，其特征在于，所述画面关注度的确定包括：基于监控道路的最高限速与监控视频的帧率，得到监控视频的帧限速值；获取各帧监控视频中运动连通域的平均模长大于所述帧限速值的个数；

所述画面关注度为所述信息丰富度的归一化值、所述方向凌乱度的归一化值、所述个数的归一化值的累加和。

8.如权利要求1所述的一种基于5G的视频监控数据快速传输方法，其特征在于，所述量化压缩参数的确定包括：将各时刻及其历史时刻的网络带宽的离散程度，记为第一离散度，计算各帧监控视频对应时刻的第一离散度与各帧监控视频的画面关注度的比值；

所述量化压缩参数为每秒内所有时刻的所述比值的均值。

9.如权利要求1所述的一种基于5G的视频监控数据快速传输方法，其特征在于，所述基于所述量化压缩参数实时优化HEVC技术的量化参数，表达式为：；式中，为第I秒优化后的HEVC技术的量化参数，为HEVC技术的初始量化参数，sigmoid（）为归一化函数，为第I秒视频的量化压缩参数。

10.一种基于5G的视频监控数据快速传输系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9任意一项所述方法的步骤。