1.一种基于光影分离的电缆隧道工程智能巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对采集到的可见光影像进行阴影分离与去除；(2)根据去除了阴影信息的影像信息进行特征识别得到影像中全部设备的名称以及设备状态信息；(3)获取任一设备名称Name l 所属类别Ω l ∈{1,2,…,S}，调取预存的数据矩阵M∈R S×S ；判断影像中是否存在某两类设备的关联关系满足M ij ＝0，如果是，则删除该两类设备的检测识别结果；(4)基于步骤3中所得结果，发布、展示电缆隧道工程巡检告警信息；在所述步骤(1)中，分离与去除阴影部分包括以下步骤：(11)将可见光影像I RGB ＝(L R ,L G ,L B )从RGB色彩空间转化到本征色彩空间，形成本征影像I Int ＝(I 1 ,I 2 ,I 3 )，I 1 ＝L R +L G -β 1 L BI 2 ＝L R -β 2 L G +L BI 3 ＝-β 3 L R +L G +L B其中，(I 1 ,I 2 ,I 3 )表示本征色彩空间中的本征值；(L R ,L G ,L B )表示RGB色彩空间中的灰度值；β i 为RGB色彩空间到本征色彩空间的转化系数，i＝1,2,3；(12)通过筛选I 3 ≥k作为可见光影像I RGB 的阴影信息的方式，实现对可见光影像I RGB 的阴影信息的检测与分离，进而对电缆隧道工程巡检影像分离阴影信息I RGB-sha 与本征影像信息I RGB-cor ；其中，I RGB ＝I RGB-cor +I RGB-sha ，k为预设值；数据矩阵M∈R S×S 存储电缆隧道工程中设备的关联关系，S表示电缆隧道工程中设备类别数，若第i类设备与第j类设备在同一场景能够同时出现，则M ij ＝1；反之，则M ij ＝0。
2.如权利要求1所述的基于光影分离的电缆隧道工程智能巡检方法，其特征在于，(β 1 ,β 2 ,β 3 )＝(-0.7261,0.3816,0.3316)为通过经验选取的RGB色彩空间到本征色彩空间的转化系数。
3.如权利要求1所述的基于光影分离的电缆隧道工程智能巡检方法，其特征在于，k＝65。
4.一种基于光影分离的电缆隧道工程智能巡检系统，其特征在于，包括：影像传感模块，用于在电缆隧道工程巡检中获取可见光影像；阴影检测模块，用于对影像传感模块采集到的可见光影像进行阴影分离与去除；联合检测模块，包括设备检测识别模块、专家先验知识模块以及语义逻辑识别模块；其中，所述设备检测识别模块用于基于本证影像信息检测识别得到全部设备的名称以及设备状态信息；所述专家先验知识模块用于以数据矩阵M∈R S×S 形式预存电缆隧道工程中设备的关联关系，S为电缆隧道工程中设备类别数，若第i类设备与第j类设备在同一场景能够同时出现，则M ij ＝1，反之，则M ij ＝0；所述语义逻辑识别模块用于获取设备检测识别模块检测识别到的任一设备名称Name l 的所属类别Ω l ∈{1,2,…,S}，调取预存的数据矩阵M∈R S×S ；判断影像中是否存在某两类设备的关联关系满足M ij ＝0，如果是，则删除该两类设备的检测识别结果；展示告警模块，用于对联合检测模块所得结果，发布、展示电缆隧道工程巡检告警信息；所述阴影检测模块，用于将可见光影像I RGB ＝(L R ,L G ,L B )从RGB色彩空间转化到本征色彩空间，形成本征影像I Int ＝(I 1 ,I 2 ,I 3 )，I 1 ＝L R +L G -β 1 L BI 2 ＝L R -β 2 L G +L BI 3 ＝-β 3 L R +L G +L B其中，(I 1 ,I 2 ,I 3 )表示本征色彩空间中的本征值；(L R ,L G ,L B )表示RGB色彩空间中的灰度值；β i 为RGB色彩空间到本征色彩空间的转化系数，i＝1,2,3；以及用于筛选I 3 ≥k作为可见光影像I RGB 的阴影信息的方式，实现对可见光影像I RGB 的阴影信息的检测与分离，进而对电缆隧道工程巡检影像分离阴影信息I RGB-sha 与本征影像信息I RGB-cor ；其中，I RGB ＝I RGB-cor +I RGB-sha ，k为预设值。
