1.一种基于单目视觉的桥梁伸缩缝宽度参数监测方法，其特征在于，包括：S1，设置多个用于桥梁伸缩缝宽度监测的监测点以及监测设备；其中，由一个活动端标靶和一个用于为图像采集设备进行校准的轨道面标靶构成一个用于桥梁伸缩缝宽度监测的监测点；S2，采集多个监测点的标靶图像数据；S3，处理所述监测点的标靶图像数据，并基于处理结果监测桥梁伸缩缝宽度；所述S1包括：S11，设置活动端标靶和轨道面标靶；所述活动端标靶由两类标识部分构成：第一部分为中心区域为白色哑光不透明的方形标识，第二部分为外围区域为黑色不透明的方形标识；将白色哑光不透明的方形标识粘贴到黑色不透明的方形标识表面并且保证两类标识部分的质心重合；所述白色哑光不透明的方形标识大小为60mm*60mm；所述黑色不透明的方形标识大小为100mm*100mm；所述轨道面标靶由两类标识部分组成：第一部分为中心区域为白色不透明的长方形标识，第二部分为外围区域为黑色不透明的长方形标识；将白色不透明的长方形标识粘贴到黑色不透明的长方形标识表面并且保证两类标识部分的质心重合；所述白色不透明的长方形标识大小为30mm*70mm；所述黑色不透明的长方形标识大小为50*100mm；所述活动端标靶和轨道面标靶的材料均选用磨砂亚克力板制作；S12，安装所述活动端标靶和轨道面标靶；其中，以所述轨道面标靶为基准点，将所述活动端标靶固定在伸缩缝的两侧，将所述轨道面标靶固定在两个所述活动端标靶之间的轨道地面上；S13，安装用于所述活动端标靶和所述轨道面标靶的所述监测设备；所述S3包括：S31，获取原始的所述监测点的标靶图像数据，包括预置点抓帧并输入三个标靶原始坐标；S32，启动图像处理程序并分别对两个活动端标靶与轨道面标靶进行标靶开窗计算；S33，基于深度学习Unet++网络的标靶分割网络对监测点的标靶图像数据进行图像语义分割；S34，基于图像语义分割后的监测点的标靶图像数据计算所述活动端标靶和轨道面标靶的质心；S35，基于所述质心计算判定轨道面标靶质心是否变化，并计算两个活动端标靶的相对位移量，从而进行所述桥梁伸缩缝宽度参数的监测。
2.根据权利要求1所述的一种基于单目视觉的桥梁伸缩缝宽度参数监测方法，其特征在于，所述S2包括：S21，基于确定安装好所述活动端标靶和所述轨道面标靶的所述监测设备后，人工调试所述监测设备的云台、焦距和光圈参数；确定可以清晰地看到监测点的标靶目标图像的条件下，存储所述监测设备的云台、焦距和光圈参数，并作为预置点参数；S22，通过所述监测设备的相机SDK程序，控制所述监测设备进入巡航模式；在所述巡航模式下，所述监测设备每隔30秒依次读取所述预置点参数，并对所述监测设备发送用于控制进入所述预置点参数对应的光学环境的命令；S23，基于确定进入所述预置点参数对应的光学环境，再次通过所述监测设备的相机SDK程序控制所述监测设备抓拍所述监测点的标靶图像数据，并将抓拍的所述监测点的标靶图像数据上传到云平台进行存储。
3.根据权利要求2所述的一种基于单目视觉的桥梁伸缩缝宽度参数监测方法，其特征在于，所述活动端标靶的开窗范围定义为512*512。
4.根据权利要求3所述的一种基于单目视觉的桥梁伸缩缝宽度参数监测方法，其特征在于，所述S34包括：（1）经过图像语义分割后获得二值化的监测点的标靶图像数据；（2）对二值化的监测点的标靶图像数据进行连通体分析从而获得关于标靶区域的连通体；（3）基于标靶区域的连通体快速计算所述活动端标靶和活动端标靶对应的两个连通体区域的质心坐标。
5.根据权利要求4所述的一种基于单目视觉的桥梁伸缩缝宽度参数监测方法，其特征在于，所述计算两个活动段标靶的相对位移量包括：桥梁与钢轨上的两个标靶图像短边的长度分别为L1与L2个像素，由此可得到这两个标靶图像各自的位移分辨率dx1和dx2，如下式（1）和（2）所示：dx1=30/L1，单位：mm/像素 （1）；dx2=30/L2，单位：mm/像素 （2）；以轨道面标靶的质心点坐标为基准点，设轨道面标靶和活动端标靶的在外界因素下连续多帧图像之间的目标质心点坐标相对所述基准点分别向左发生x1个像素与向右发生x2个像素的相对位移量，通过下式（3）来计算桥梁伸缩缝发生的相对位移量L：L=x2*dx2/cos(r)–x1*dx1/cos(r)，单位：mm/像素 （3）；其中x1为轨道面标靶的质心点位移变化数据，x2为活动端标靶的质心点位移变化数据，r为两个标靶的平行短边与图像水平方向的夹角。
6.一种基于单目视觉的桥梁伸缩缝宽度参数监测系统，用于实施权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，包括：设置模块，用于设置多个用于伸缩缝位移监测的监测点以及监测设备；其中，由一个活动端标靶和一个用于为图像采集设备进行校准的轨道面标靶构成一个用于桥梁伸缩缝宽度监测的监测点；其中包括：设置活动端标靶和轨道面标靶；所述活动端标靶由两类标识部分构成：第一部分为中心区域为白色哑光不透明的方形标识，第二部分为外围区域为黑色不透明的方形标识；将白色哑光不透明的方形标识粘贴到黑色不透明的方形标识表面并且保证两类标识部分的质心重合；所述白色哑光不透明的方形标识大小为60mm*60mm；所述黑色不透明的方形标识大小为100mm*100mm；所述轨道面标靶由两类标识部分组成：第一部分为中心区域为白色不透明的长方形标识，第二部分为外围区域为黑色不透明的长方形标识；将白色不透明的长方形标识粘贴到黑色不透明的长方形标识表面并且保证两类标识部分的质心重合；所述白色不透明的长方形标识大小为30mm*70mm；所述黑色不透明的长方形标识大小为50*100mm；所述活动端标靶和轨道面标靶的材料均选用磨砂亚克力板制作；安装所述活动端标靶和轨道面标靶；其中，以所述轨道面标靶为基准点，将所述活动端标靶固定在伸缩缝的两侧，将所述轨道面标靶固定在两个所述活动端标靶之间的轨道地面上；安装用于所述活动端标靶和所述轨道面标靶的所述监测设备；单目视觉图像采集模块，用于采集多个监测点的标靶图像数据；位移监测模块，用于处理所述监测点的标靶图像数据，并基于处理结果监测伸缩缝宽度；其中包括：获取原始的所述监测点的标靶图像数据，包括预置点抓帧并输入三个标靶原始坐标；启动图像处理程序并分别对两个活动端标靶与轨道面标靶进行标靶开窗计算；基于深度学习Unet++网络的标靶分割网络对监测点的标靶图像数据进行图像语义分割；基于图像语义分割后的监测点的标靶图像数据计算所述活动端标靶和轨道面标靶的质心；基于所述质心计算判定轨道面标靶质心是否变化，并计算两个活动端标靶的相对位移量，从而进行所述桥梁伸缩缝宽度参数的监测。
7.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器用于读取所述指令并执行如权利要求1-5任一所述的方法。
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多条指令，所述多条指令可被处理器读取并执行如权利要求1-5任一所述的方法。
