1.一种基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测方法，其特征在于，包括步骤：步骤一、监测系统上电后，中继终端和监测终端自动获取IP地址，然后监测终端通过中继终端向远程大数据平台广播自身的序列号、K标和IP地址；步骤二、远程大数据平台上电一段时间内记录所收到的各个终端的序列号、K标和IP地址，在启动计时器超时后，向每个终端发送握手信号，并根据握手信号的应答类型标记数据中心的相关终端状态；步骤三、远程大数据平台按照K标顺序逐一获取各个终端信息；步骤四、当任意一个终端设备发生故障时，由于监测系统是环网结构，网络自动学习并快速自动恢复，定位出故障终端设备的位置，并发出故障警报；步骤五、当振动光纤检测到车辆接近隧道口时，监测系统自动进入待机模式，以保证车辆运行安全，直至车辆驶离隧道；步骤六、当振动光纤检测到异常振动，启动与异常振动位置之间距离最短的监测终端进行确认是否有异常发生。
2.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，所述监测终端包括智能图像终端，该智能图像终端的摄像机具有两个拍摄角度，其中一个角度拍摄隧道顶部，第二个角度拍摄隧道侧壁，先设置摄像机第一角度和补光强度，拍摄一张照片；再设置摄像机第二角度，拍摄一张照片；然后对两张照片的图像进行人工智能深度学习，自动识别是否存在隧道壁裂纹、渗水、掉块、轨道异物、形变灾害，有则触发报警，所述智能图像终端的摄像机在待机模式下，自动旋转至智能图像终端的内侧，起到防尘防水作用，以减少运营维护工作量。
3.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，所述监测终端包括激光智能扫描终端，该激光智能扫描终端自动获取激光扫描仪测量的隧道截面高密度点云数据，通过智能分析识别，重构隧道空间形态，并据此判断隧道是否发生形变，如评估隧道有结构风险将触发相关报警；所述激光智能扫描终端在待机模式下，自动旋转至内侧，起到防尘防水作用，以减少运营维护工作量。
4.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，所述监测终端包括高精度三维感知终端，该高精度三维感知终端使用激光雷达或毫米波雷达获取高精度点云图像，根据历史记录，自动分析轨面是否有异物存在并报警。
5.一种实施如权利要求1所述的基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测方法的监测系统，其特征在于，包括：多个监测终端，其包括不同感知类型的监测终端，用于实时监测隧道内的隧道掉块、渗水、裂缝变化、箱体门状态、水位、隧道结构形变、轨行区异物、隧道异常振动风险及灾害；远程大数据平台，用于接收所述监测终端发送的监测信息，并对监测信息进行存储、智能分析和数据展示；中继终端，其设置在所述监测终端和远程大数据平台之间，用于将所述监测终端的监测信息转发给所述远程大数据平台，所述不同感知类型的监测终端通过次类型复合线缆连接在两个所述中继终端之间，构成次环网，多个所述中继终端通过主类型复合线缆构成主环网，并与所述远程大数据平台通信，所述中继终端内置光信号交换模块和电信号交换模块，所述主类型复合线缆至少包括2根光纤，分别用于通信和振动光纤感知，所述次类型复合线缆至少包括4芯网络通信线缆和2芯电源线缆，分别用于所述监测终端的网络通信和电源供电。
6.根据权利要求5所述的基于多源感知的隧道风险及灾害实时监测系统，其特征在于，所述不同感知类型的监测终端至少包括智能图像终端、激光智能扫描终端、高精度三维感知终端。
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