1.智慧交通视频数据编码方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

采集交通视频数据并逐帧提取交通视频图像；

对交通视频图像使用HEVC算法，将交通视频图像划分为图像块，并根据HEVC算法的编码顺序，获取第一个编码的图像块、标记目标图像块和相邻已编码图像块，根据目标图像块和相邻已编码图像块中边缘上像素点的位置分布，确定边缘的方向向量和像素值序列，根据目标图像块中边缘和相邻已编码图像块中边缘的像素值序列之间的差异，以及方向向量之间的差异，确定目标图像块和相邻已编码图像块的纹理方向一致性；

将目标图像块中任意一个像素点记为待编码像素点，将相邻已编码图像块中与目标图像块相邻的任意一个像素点记为相邻已编码像素点，根据待编码像素点与相邻已编码像素点的位置关系、待编码像素点和相邻已编码像素点分别与目标图像块和相邻已编码图像块中边缘的位置关系，以及目标图像块和相邻已编码图像块中边缘的像素值序列之间的差异，确定待编码像素点与相邻已编码像素点的权重系数，具体包括：将待编码像素点与相邻已编码像素点之间的欧氏距离，记为待编码像素点与相邻已编码像素点的直接距离；将待编码像素点与目标边缘中所有像素点之间的欧氏距离的最小值，记为待编码像素点与目标边缘的直接距离，将待编码像素点对应的直接距离的最小值，记为待编码像素点的最近直接距离；将相邻已编码像素点与目标边缘中所有像素点之间的欧氏距离的最小值，记为相邻已编码像素点与目标边缘的直接距离，将相邻已编码像素点对应的直接距离的最小值，记为相邻已编码像素点的最近直接距离；将待编码像素点的最近直接距离对应的边缘的像素值序列与相邻已编码像素点的最近直接距离对应的边缘的像素值序列之间的DTW距离，记为待编码像素点和相邻已编码像素点的纹理距离；将待编码像素点与相邻已编码像素点的直接距离、纹理距离，待编码像素点的最近直接距离，以及相邻已编码像素点的最近直接距离的累加和，记为待编码像素点与相邻已编码像素点的综合距离评价值；

将待编码像素点所在的目标图像块与相邻已编码像素点所在的相邻已编码图像块的纹理方向一致性，记为待编码像素点与相邻已编码像素点的纹理方向评价值；

根据待编码像素点与相邻已编码像素点的纹理方向评价值和综合距离评价值，确定待编码像素点与相邻已编码像素点的关联度；

根据待编码像素点对应的所有关联度，分别确定待编码像素点与每一相邻已编码像素点的权重系数；

根据所有权重系数实现交通视频图像的帧内预测，根据帧内预测结果实现交通视频数据的编码。

2.根据权利要求1所述的智慧交通视频数据编码方法，其特征在于，所述标记目标图像块和相邻已编码图像块的确定方法为：按照HEVC算法对交通视频图像中各图像块的编码顺序，将最后一个编码的图像块的下一个未编码的图像块，记为目标图像块；

将与目标图像块相邻的所有已编码的图像块，均记为相邻已编码图像块。

3.根据权利要求1所述的智慧交通视频数据编码方法，其特征在于，所述边缘的方向向量和像素值序列的确定方法为：将目标图像块和相邻已编码图像块中任意一条边缘记为目标边缘，将目标图像块和相邻已编码图像块中与目标边缘所在的图像块不同的图像块记为目标边缘的相邻图像块，计算目标边缘的两个端点与相邻图像块中每一个像素点之间的距离，将目标边缘的端点与相邻图像块中每一个像素点之间的距离的最小值，记为目标边缘的端点的相邻距离，将相邻距离最小的目标边缘的端点作为起点、将相邻距离最大的目标边缘的端点作为终点，建立目标边缘的方向向量；

从相邻距离最小的目标边缘的端点开始，将目标边缘上各像素点的像素值依次排列，获取目标边缘的像素值序列。

4.根据权利要求1所述的智慧交通视频数据编码方法，其特征在于，所述根据目标图像块中边缘和相邻已编码图像块中边缘的像素值序列之间的差异，以及方向向量之间的差异，确定目标图像块和相邻已编码图像块的纹理方向一致性，包括的具体方法为：将目标图像块中边缘和相邻已编码图像块中边缘的像素值序列之间的DTW距离的归一化值，记为所述目标图像块中边缘和相邻已编码图像块中边缘的像素值距离；

将目标图像块中边缘和相邻已编码图像块中边缘的方向向量的余弦相似度的绝对值，记为所述目标图像块中边缘和相邻已编码图像块中边缘的方向相似度；

根据目标图像块中所有边缘和相邻已编码图像块中所有边缘的像素值距离与方向相似度，确定目标图像块和相邻已编码图像块的纹理方向一致性。

5.根据权利要求4所述的智慧交通视频数据编码方法，其特征在于，所述根据目标图像块中所有边缘和相邻已编码图像块中所有边缘的像素值距离与方向相似度，确定目标图像块和相邻已编码图像块的纹理方向一致性，包括的具体方法为：将目标图像块中边缘和相邻已编码图像块中边缘的像素值距离与方向相似度的比值，记为目标图像块中边缘和相邻已编码图像块中边缘的第一比值；

将目标图像块中所有边缘和相邻已编码图像块中所有边缘的第一比值的均值，记为目标图像块和相邻已编码图像块的纹理方向一致性。

6.根据权利要求1所述的智慧交通视频数据编码方法，其特征在于，所述根据待编码像素点与相邻已编码像素点的纹理方向评价值和综合距离评价值，确定待编码像素点与相邻已编码像素点的关联度，包括的具体方法为：将待编码像素点与相邻已编码像素点的纹理方向评价值和综合距离评价值的比值，记为待编码像素点与相邻已编码像素点的关联度。

7.根据权利要求6所述的智慧交通视频数据编码方法，其特征在于，所述根据待编码像素点对应的所有关联度，分别确定待编码像素点与每一相邻已编码像素点的权重系数，包括的具体方法为：将待编码像素点对应的所有关联度的累加和，记为待编码像素点的关联和，将待编码像素点与相邻已编码像素点的关联度和待编码像素点的关联和之间的比值，记为待编码像素点与相邻已编码像素点的权重系数。

8.根据权利要求1所述的智慧交通视频数据编码方法，其特征在于，所述根据所有权重系数实现交通视频图像的帧内预测，包括的具体方法为：在使用HEVC算法对交通视频图像进行帧内预测的过程中、根据相邻已编码图像块对目标图像块获取预测块时，将相邻已编码图像块中与目标图像块相邻的每个像素点和目标图像块中每个待编码像素点的权重系数作为插值计算的权重，获取目标图像块的预测块，实现交通视频图像的帧内预测。

9.智慧交通视频数据编码系统，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1-8任意一项方法的步骤。