1.一种应用于铁路隧道内道床的异物检测方法，其特征在于，包括：获取铁路隧道中预设的图像采集装置采集的视频帧图像，并确定所述视频帧图像中的待检测区域；对所述视频帧图像进行背景建模，基于所述待检测区域内的像素分布确定背景和前景目标；判断所述前景目标的属性是否满足预设的属性阈值，以及判断所述前景目标的停留时间是否超过预设的时间阈值；若均为是，则确定前景目标对应的位置，并输出报警指示信息；所述应用于铁路隧道内道床的异物检测方法，还包括：根据所述视频帧图像的灰度统计结果，确定所述视频帧图像对应的动态场景；和/或，根据所述视频帧图像的局部特征点，确定所述视频帧图像对应的动态场景；基于所述动态场景对所述待检测区域的前景目标进行检测，并根据检测结果确定前景目标对应的位置；其中，所述根据所述视频帧图像的灰度统计结果，确定所述视频帧图像对应的动态场景，具体包括：确定所述视频帧图像中待检测区域中像素灰度值的期望；确定前后相邻两视频帧图像中灰度统计期望的差值；若所述差值的绝对值超过预设的灰度期望阈值，则确定对应时刻的动态场景为光照发生变化；所述根据所述视频帧图像的局部特征点，确定所述视频帧图像对应的动态场景，具体包括：确定前后相邻两视频帧图像对应的局部特征点；根据所述局部特征点的匹配度高低，确定目标局部特征点；将所述目标局部特征点输入到预设的算法模块，得到前一视频帧图像与当前视频帧图像相比抖动的角度；若所述角度超过预设的角度阈值，则确定对应时刻的动态场景为发生抖动；所述基于所述动态场景对所述待检测区域的前景目标进行检测，并根据检测结果确定前景目标对应的位置，具体包括：若所述动态场景为发生抖动，则判断抖动幅度是否超过预设的幅度阈值；获得抖动前的视频帧图像和抖动前对应的第一背景模型；判断抖动是否结束；若是，则基于所述抖动前对应的第一背景模型对所述待检测区域进行前景目标提取，得到第一前景目标；将所述第一前景目标与所述抖动前的视频帧图像进行匹配；判断匹配度是否满足预设的第一匹配度阈值，若是，则确定第一前景目标对应的位置。
2.根据权利要求1所述的应用于铁路隧道内道床的异物检测方法，其特征在于，所述基于所述动态场景对所述检测区域的前景目标进行检测，并根据检测结果确定前景目标对应的位置，具体包括：若所述动态场景为光照发生变化，判断灰度统计期望的差值是否超过预设的灰度期望阈值；获得光照变化前的视频帧图像和光照变化前对应的第二背景模型；判断光照是否恢复；若是，则基于所述光照变化前对应的第二背景模型对所述检测区域进行前景目标提取，得到第二前景目标；将所述第二前景目标与所述光照变化前的视频帧图像进行匹配；判断匹配度是否满足预设的第二匹配度阈值，若是，则确定第二前景目标对应的位置。
3.根据权利要求1所述的应用于铁路隧道内道床的异物检测方法，其特征在于，还包括：根据所述前景目标对应的位置，对所述视频帧图像中待检测区域的前景目标进行标注。
4.一种应用于铁路隧道内道床的异物检测装置，其特征在于，包括：检测区域确定单元，用于获取铁路隧道中预设的图像采集装置采集的视频帧图像，并确定所述视频帧图像中的待检测区域；建模及前景提取单元，用于对所述视频帧图像进行背景建模，基于所述待检测区域内的像素分布确定背景和前景目标；判断单元，用于判断所述前景目标的属性是否满足预设的属性阈值，以及判断所述前景目标的停留时间是否超过预设的时间阈值；定位及报警单元，用于若均为是，则确定前景目标对应的位置，并输出报警指示信息；所述的应用于铁路隧道内道床的异物检测装置，还包括：动态场景确定单元，用于根据所述视频帧图像的灰度统计结果，确定所述视频帧图像对应的动态场景；和/或，根据所述视频帧图像的局部特征点，确定所述视频帧图像对应的动态场景；动态检测单元，用于基于所述动态场景对所述检测区域的前景目标进行检测，并根据检测结果确定前景目标对应的位置；其中，所述根据所述视频帧图像的灰度统计结果，确定所述视频帧图像对应的动态场景，具体包括：确定所述视频帧图像中待检测区域中像素灰度值的期望；确定前后相邻两视频帧图像中灰度统计期望的差值；若所述差值的绝对值超过预设的灰度期望阈值，则确定对应时刻的动态场景为光照发生变化；所述根据所述视频帧图像的局部特征点，确定所述视频帧图像对应的动态场景，具体包括：确定前后相邻两视频帧图像对应的局部特征点；根据所述局部特征点的匹配度高低，确定目标局部特征点；将所述目标局部特征点输入到预设的算法模块，得到前一视频帧图像与当前视频帧图像相比抖动的角度；若所述角度超过预设的角度阈值，则确定对应时刻的动态场景为发生抖动；所述基于所述动态场景对所述待检测区域的前景目标进行检测，并根据检测结果确定前景目标对应的位置，具体包括：若所述动态场景为发生抖动，则判断抖动幅度是否超过预设的幅度阈值；获得抖动前的视频帧图像和抖动前对应的第一背景模型；判断抖动是否结束；若是，则基于所述抖动前对应的第一背景模型对所述待检测区域进行前景目标提取，得到第一前景目标；将所述第一前景目标与所述抖动前的视频帧图像进行匹配；判断匹配度是否满足预设的第一匹配度阈值，若是，则确定第一前景目标对应的位置。
5.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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程序时实现如权利要求1-3任意一项所述的应用于铁路隧道内道床的异物检测方法的步骤。
6.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-3任意一项所述的应用于铁路隧道内道床的异物检测方法的步骤。
