1.一种桥梁下部结构的养生监控系统，包括原料监控模块、过程监测模块、养生调控模块、远程通信模块、数据同步模块、预警模块、处理器；所述原料监控模块被配置为采集桥梁下部结构的混凝土对应的原料监测数据；所述过程监测模块包括传感器，所述传感器被配置为监测所述混凝土的养生过程的过程监测数据；所述养生调控模块被配置为基于养生参数对桥梁进行养生调控，其中，所述养生参数指与对所述混凝土产品进行养护控制的参数，所述养生参数基于先验知识进行预设；所述远程通信模块被配置为实现所述原料监控模块、所述过程监测模块、所述养生调控模块、所述数据同步模块、所述预警模块、所述处理器之间的远程通信；所述数据同步模块被配置为将所述远程通信模块传输的通信数据同步上传到云平台，以基于所述云平台向至少一个用户终端下发所述通信数据；所述预警模块被配置为基于预警参数控制相应的所述桥梁下部结构的位置处的警报装置进行声光报警；所述处理器被配置为：根据所述原料监测数据控制原料储配参数；根据所述原料储配参数和所述过程监测数据，调控所述桥梁下部结构的所述养生参数；以及确定预警参数，并基于所述预警参数控制所述预警模块进行预警，其中，预警参数包括预警位置、预警频率和预警方式，确定所述预警参数包括：从所述云平台获取未来多个监测时间点的理想数据；基于第一个目标未来时间点、所述桥梁下部结构施工完成时间与当前时间的间隔、候选监测频次和监测点位数量，通过风险预估模型确定预估风险，基于所述预估风险确定过程监测的监测频次和监测点位数量；其中，所述第一个目标未来时间点是指未来一段时间中第一个预设养生参数不满足预设匹配条件的时间点；基于所述监测频次和所述监测点位数量，通过所述过程监测模块获取所述过程监测数据；响应于所述过程监测数据和所述理想数据满足第一预设条件，确定所述预警参数；所述处理器进一步被配置为：根据所述原料储配参数和所述过程监测数据，预估所述预设养生参数的匹配程度，所述匹配程度包括所述预设养生参数在未来一段时间的匹配程度序列；其中包括：根据天气数据、所述原料储配参数、未来一段时间中多个监测时间点的理想数据和所述过程监测数据，通过序列预测模型，预估所述未来一段时间的所述匹配程度序列；所述序列预测模型为机器学习模型；所述序列预测模型通过模型训练获取，所述模型训练的标签包括实际匹配程度序列，所述实际匹配程度序列基于不匹配度序列确定，不匹配度是指实际环境情况与所述预设养生参数的偏离程度；响应于所述匹配程度序列不满足所述预设匹配条件，对所述预设养生参数进行调控。
2.一种桥梁下部结构的养生监控方法，基于如权利要求1所述的桥梁下部结构的养生监控系统的处理器执行，包括：根据原料监测数据控制原料储配参数；根据所述原料储配参数和过程监测数据，调控所述桥梁下部结构的养生参数，包括：根据所述原料储配参数和所述过程监测数据，预估预设养生参数的匹配程度；响应于所述匹配程度不满足预设匹配条件，对所述预设养生参数进行调控；其中，所述养生调控是指对所述养生参数进行调整的过程，包括所述养生参数的调整方向和调整值；所述养生参数指与对所述混凝土产品进行养护控制的参数，所述养生参数基于先验知识进行预设；以及确定预警参数，以基于所述预警参数实现预警，其中，预警参数包括预警位置、预警频率和预警方式，确定所述预警参数包括：从所述云平台获取未来多个监测时间点的理想数据；基于第一个目标未来时间点、所述桥梁下部结构施工完成时间与当前时间的间隔、候选监测频次和监测点位数量，通过风险预估模型确定预估风险，基于所述预估风险确定过程监测的监测频次和监测点位数量；其中，所述第一个目标未来时间点是指未来一段时间中第一个预设养生参数不满足预设匹配条件的时间点；基于所述监测频次和所述监测点位数量，通过所述过程监测模块获取所述过程监测数据；响应于所述过程监测数据和所述理想数据满足第一预设条件，确定所述预警参数；根据所述原料储配参数和所述过程监测数据，预估所述预设养生参数的匹配程度，所述匹配程度包括所述预设养生参数在未来一段时间的匹配程度序列；其中包括：根据天气数据、所述原料储配参数、未来一段时间中多个监测时间点的理想数据和所述过程监测数据，通过序列预测模型，预估所述未来一段时间的所述匹配程度序列；所述序列预测模型为机器学习模型；所述序列通过模型训练获取，所述模型训练的标签包括实际匹配程度序列，所述实际匹配程度序列基于不匹配度序列确定，不匹配度是指实际环境情况与所述预设养生参数的偏离程度；响应于所述匹配程度序列不满足所述预设匹配条件，对所述预设养生参数进行调控。
3.一种桥梁下部结构的养生监控装置，包括处理器，其特征在于，所述处理器用于执行如权利要求2所述的桥梁下部结构的养生监控方法。
4.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行如权利要求2所述的桥梁下部结构的养生监控方法。
