1.一种边坡坡面植被覆盖率测量方法，其特征在于，包括：对搜集到的所有植被样本图像进行预处理，并将预处理后的所有植被样本图像按照预设比例随机切分成训练集和测试集；基于COCO数据集和斜坡影像语义分割网络构建预训练模型，并利用所述训练集中所有的植被样本图像对所述预训练模型进行模型迁移，得到坡面植被覆盖情况迁移学习模型；利用所述测试集中所有的植被样本图像输入所述坡面植被覆盖情况迁移学习模型，得到包含预测值和真实值关系的评估结果；基于得到的所有所述评估结果，按下式计算评估系数ε其中， 表示所述坡面植被覆盖情况迁移学习模型输出的预测值的集合，ω表示来自测试集中真实值的集合， 表示预测值和真实值的交集， 表示预测值和真实值的并集；在所述评估系数满足预设系数阈值后，输出得到优化后的坡面植被覆盖情况图像分割模型；将采集的目标坡面图像输入至所述坡面植被覆盖情况图像分割模型，得到坡面植被分割结果；基于像素点定量表征所述坡面植被分割结果，得到坡面植被覆盖率并输出；所述基于像素点定量表征所述坡面植被分割结果，得到坡面植被覆盖率并输出，包括：基于测量区域选取指令，预选取所述目标坡面图像中的目标坡面区域；按下式获取坡面植被分割结果在所述目标坡面区域中的像素量占比：其中，Ⅰ表示目标坡面区域内植被分割像素点数目，Ⅱ表示目标坡面区域全部面积对应的像素点数目，二者比值R表示坡面植被覆盖率；所述基于COCO数据集和斜坡影像语义分割网络构建预训练模型，具体的，斜坡影像语义分割网络由主干子网络、特征金字塔子网络、提议子网络、全卷积子网络的子网络构成，所述构建预训练模型流程包括：将COCO数据集中的原始图像依次输入主干子网络、和特征金字塔子网络，得到对应的特征图；对所述特征图中每一个像素位置设定预设数量的候选感兴趣区域；将各所述候选感兴趣区域分别输入至区域提议子网络，输出各候选感兴趣区域具有目标物体的概率得分；判断各所述概率得分是否超过预设得分阈值，若当前所述概率得分超过预设得分阈值，则判定对应的当前候选感兴趣区域为目标感兴趣区域；对各所述目标感兴趣区域进行双线性插值和最大值池化处理，使得原始图像中的像素点和对应的目标感兴趣区域的像素点对齐；将对齐后的所述目标感兴趣区域输入全卷积子网络执行边框回归任务，按下式得到对应的真实边框函数：其中，δ x 、δ y 、δ a 、δ b 表示原始边框P的四维向量， 表示回归后真实边框函数，α x (.)、α y (.)函数分别表示向量x、y平移变换函数，α a (.)、α b (.)函数分别表示向量a，b尺度缩放函数。
2.根据权利要求1所述的边坡坡面植被覆盖率测量方法，其特征在于，所述将预处理后的所有植被样本图像按照预设比例随机切分成训练集和测试集，包括：将预处理后的所有植被样本图像按照7:3的比例随机切分成训练集和测试集。
3.根据权利要求2所述的边坡坡面植被覆盖率测量方法，其特征在于，所述对搜集到的所有植被样本图像进行预处理，包括：获取植被样本图像的植被边界像素点；对当前所述植被样本图像上的植被边界像素点进行高亮处理或标记。
4.根据权利要求3所述的边坡坡面植被覆盖率测量方法，其特征在于，将执行边框回归任务后的所述目标感兴趣区域输入全卷积子网络执行多分类任务，所述多分类任务包括：按下式获取所述目标感兴趣区域的二值掩膜预测概率值：其中，γ表示区域提议子网络输出的对应目标感兴趣区域具有目标物体的概率得分， 取值范围在(0，1)；判断所述二值掩膜预测概率值是否大于预设预测概率阈值，若所述二值掩膜预测概率值大于预设预测概率阈值，则判定所述目标感兴趣区域含有目标物体；对进行多分类任务后的所述目标感兴趣区域中的目标物体生成对应的掩码，得到图像分割结果。
5.一种边坡坡面植被覆盖率测量装置，其实现权利要求1至4任一项所述的边坡坡面植被覆盖率测量方法，其特征在于，包括：处理单元，用于对搜集到的所有植被样本图像进行预处理，并将预处理后的所有植被样本图像按照预设比例随机切分成训练集和测试集；迁移单元，用于基于COCO数据集和斜坡影像语义分割网络构建预训练模型，并利用所述训练集中所有的植被样本图像对所述预训练模型进行模型迁移，得到坡面植被覆盖情况迁移学习模型；评估结果获取单元，用于利用所述测试集中所有的植被样本图像输入所述坡面植被覆盖情况迁移学习模型，得到包含预测值和真实值关系的评估结果；评估系数计算单元，用于基于得到的所有所述评估结果，按下式计算评估系数ε：其中， 表示所述坡面植被覆盖情况迁移学习模型输出的预测值的集合，ω表示来自测试集中真实值的集合， 表示预测值和真实值的交集， 表示预测值和真实值的并集；优化单元，用于在所述评估系数满足预设系数阈值后，输出得到优化后的坡面植被覆盖情况图像分割模型；输入单元，用于将采集的目标坡面图像输入至所述坡面植被覆盖情况图像分割模型，得到坡面植被分割结果；输出单元，用于基于像素点定量表征所述坡面植被分割结果，得到坡面植被覆盖率并输出。
6.根据权利要求5所述的边坡坡面植被覆盖率测量装置，其特征在于，所述输出单元，包括：目标坡面区域单元，用于基于测量区域选取指令，预选取所述目标坡面图像中的目标坡面区域；像素量占比计算单元，用于按下式获取坡面植被分割结果在所述目标坡面区域中的像素量占比：其中，Ⅰ表示目标坡面区域内植被分割像素点数目，Ⅱ表示目标坡面区域全部面积对应的像素点数目，二者比值R表示坡面植被覆盖率。
7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可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至4中任一项所述的边坡坡面植被覆盖率测量方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1至4任一项所述的边坡坡面植被覆盖率测量方法。
