1.一种基于像素差异网络模型掌子面结构面信息提取方法，其特征在于，所述方法包括：根据掌子面图像采集适应性试验，提出掌子面图像标准化采集方法，根据标准化采集方法，采集隧道掌子面图像数据；对采集数据经筛选和裁剪处理后运用特征标注对掌子面节理特征进行标注，形成掌子面标准样本数据库；结合样本数据库，基于算法技术原理，采用像素差异网络边缘检测模型架构建立掌子面节理裂隙识别模型，对掌子面照片使用识别模型提取掌子面节理信息；包括：从骨干结构、侧面结构以及损失函数三个方面建立基于像素差异网络结构的节理识别模型；侧面结构包括一个膨胀卷积模块，用于丰富多尺度边缘信息，其次是一个紧凑的空间滤波器模块来消除背景噪声，随后采用1×1的卷积层进一步将特征体积减少为单通道映射，然后插值到原始大小，最后使用sigmoid函数来创建边缘映射；模型的损失函数计算方法为：式中，y i 为真实边缘的概率；η为定义的阈值；β为负像素样本的百分比，α＝λ(1-β)；模型最后总损失为 基于上述建立的样本标准数据库，分别随机抽取80％作为训练集样本，20％作为测试集样本对模型进行训练；随后使用掌子面节理裂隙识别模型对掌子面照片使用识别模型提取掌子面节理信息；根据掌子面完整程度评价指标，结合模型识别结果，提出提取单位面积结构面条数、结构面组数以及结构面平均间距的像素计算方法，实现了掌子面结构面信息的提取；包括：对识别结果通过图像处理技术对掌子面上错误节点进行清除，其次对清除错误节点后的识别图像采用“zhang”法骨架细化得到单像素结构面图像；假定掌子面结构面纵向延伸长度均为1m，用二维掌子面图像中单位面积结构面条数来替代岩体体积节理数来进行掌子面岩石完整程度划分，通过计算掌子面图像实际面积与掌子面节理总条数，得到掌子面单位面积结构面条数，计算方法如下所示： 式中，A为掌子面图像总像素点，a为单位像素面积在实际掌子面中的面积，N为掌子面图像中总的结构面条数；将倾角相差在10°范围内的结构面划分为一组，通过同一条结构面两端点的像素坐标来获取结构面倾角，计算方法如下所示： 式中，(x 1 ,x 2 )、(y 1 ,y 2 )分别为隧道掌子面上某一条结构面的起点坐标和终点坐标，a为隧道掌子面上某一条结构面倾角；通过计算同组结构面中最大最小截距值来获取结构面的平均间距，计算方法如下所示： 式中，a为单位像素值在实际中的长度米，b max 为同组结构面中最大截距值，b min 为同组结构面中最小截距值，N为同组结构面的总数量， 为同组结构面平均倾角。
2.根据权利要求1所述的一种基于像素差异网络模型掌子面结构面信息提取方法，其特征在于，所述根据掌子面图像采集适应性试验，提出掌子面图像标准化采集方法，根据标准化采集方法，采集隧道掌子面图像数据，包括：掌子面图像采集范围为掌子面局部以及掌子面整体；根据掌子面图像采集适应性试验，按照拍摄要求拍摄1张后，小范围移动拍照位置，继续分别拍摄第2、3张照片。
3.根据权利要求1所述的一种基于像素差异网络模型掌子面结构面信息提取方法，其特征在于，所述对采集数据经筛选和裁剪处理后运用特征标注对掌子面节理特征进行标注，形成掌子面标准样本数据库，包括：在拍摄的照片中筛选出掌子面节理特征明显且节理覆盖面积较大的样本，对部分掌子面照片的地板区域、掌子面以外轮廓区域进行裁剪，形成样本数据集；读取样本，将掌子面节理用多段线进行标注，并对其进行命名，标注完成后保存为json文件；标注好的掌子面图像json文件通过Python对应转化为png图像文件，将所有的掌子面原图及其对应标注好的png图像统一对应裁剪为512×512像素大小的图片，最后将裁剪好的图像按9:1的比例分为训练集和验证集，形成样本标准数据库。
4.一种基于像素差异网络模型掌子面结构面信息提取装置，包括：采集单元，根据掌子面图像采集适应性试验，提出掌子面图像标准化采集方法，根据标准化采集方法，采集隧道掌子面图像数据；样本数据库单元，对采集数据经筛选和裁剪处理后运用特征标注对掌子面节理特征进行标注，形成掌子面标准样本数据库；识别单元，结合样本数据库，基于算法技术原理，采用像素差异网络边缘检测模型架构建立掌子面节理裂隙识别模型，对掌子面照片使用识别模型提取掌子面节理信息；包括：从骨干结构、侧面结构以及损失函数三个方面建立基于像素差异网络结构的节理识别模型；侧面结构包括一个膨胀卷积模块，用于丰富多尺度边缘信息，其次是一个紧凑的空间滤波器模块来消除背景噪声，随后采用1×1的卷积层进一步将特征体积减少为单通道映射，然后插值到原始大小，最后使用sigmoid函数来创建边缘映射；模型的损失函数计算方法为：式中，y i 为真实边缘的概率；η为定义的阈值；β为负像素样本的百分比，α＝λ(1-β)；模型最后总损失为 基于上述建立的样本标准数据库，分别随机抽取80％作为训练集样本，20％作为测试集样本对模型进行训练；随后使用掌子面节理裂隙识别模型对掌子面照片使用识别模型提取掌子面节理信息；提取单元，根据掌子面完整程度评价指标，结合模型识别结果，提出提取单位面积结构面条数、结构面组数以及结构面平均间距的像素计算方法，实现了掌子面结构面信息的提取；包括：对识别结果通过图像处理技术对掌子面上错误节点进行清除，其次对清除错误节点后的识别图像采用“zhang”法骨架细化得到单像素结构面图像；假定掌子面结构面纵向延伸长度均为1m，用二维掌子面图像中单位面积结构面条数来替代岩体体积节理数来进行掌子面岩石完整程度划分，通过计算掌子面图像实际面积与掌子面节理总条数，得到掌子面单位面积结构面条数，计算方法如下所示： 式中，A为掌子面图像总像素点，a为单位像素面积在实际掌子面中的面积，N为掌子面图像中总的结构面条数；将倾角相差在10°范围内的结构面划分为一组，通过同一条结构面两端点的像素坐标来获取结构面倾角，计算方法如下所示： 式中，(x 1 ,x 2 )、(y 1 ,y 2 )分别为隧道掌子面上某一条结构面的起点坐标和终点坐标，a为隧道掌子面上某一条结构面倾角；通过计算同组结构面中最大最小截距值来获取结构面的平均间距，计算方法如下所示： 式中，a为单位像素值在实际中的长度米，b max 为同组结构面中最大截距值，b min 为同组结构面中最小截距值，N为同组结构面的总数量， 为同组结构面平均倾角。
5.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-3中任一所述的方法。
6.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一所述的方法。
