1.一种高原施工隧道轨道图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：在运送物资的列车端部设置超声波成像传感器、短波红外传感器和超光谱成像设备，在列车运行过程中采集隧道内的超声波深度数据、光学图像数据和光谱特征数据，进行数据同步和预处理以生成同步清洗数据；将同步清洗数据输入多模态数据融合模块，通过多尺度卷积与超光谱融合提取几何特征数据和光谱增强特征数据，并进行特征融合，生成融合特征数据，利用多尺度卷积网络对几何特征数据进行逐层提取，在每一卷积层中，超光谱数据被嵌入到卷积网络中，以形成光谱增强特征数据；将融合特征数据输入自适应建模模块，利用光谱-几何特征协同优化算法对融合特征数据进行优化处理，并通过自适应训练更新自适应建模模块的模型参数，生成优化特征数据，所述光谱-几何特征协同优化算法通过以下计算公式对几何特征数据和光谱特征数据进行优化处理：W opt ＝W geo +α·W spec其中，优化后的权重组合为W opt ；几何特征权重为W geo ；光谱特征权重为W spec ；α为动态调整系数；用于根据环境变化自适应调整光谱特征对优化过程的影响；将优化特征数据输入实时预测与多目标决策系统，通过变分自编码器生成潜在空间分布，结合强化学习模块进行路径模拟与路径优化，生成路径预测数据和路径优化数据；由主动学习模块收集路径优化数据的执行反馈，对自适应建模模块进行主动学习和模型更新。
2.根据权利要求1所述的高原施工隧道轨道图像识别方法，其特征在于，在数据同步和预处理步骤中，超声波深度数据、光学图像数据和光谱特征数据通过时间同步模块进行时间对齐和噪声去除处理。
3.根据权利要求1所述的高原施工隧道轨道图像识别方法，其特征在于，所述多模态数据融合模块采用多尺度卷积网络，通过不同感受野的卷积核对几何特征数据进行逐层提取，并在每一卷积层中嵌入光谱增强特征数据，以生成融合特征数据。
4.根据权利要求1所述的高原施工隧道轨道图像识别方法，其特征在于，自适应建模模块在自适应训练过程中，通过引入元学习机制，使自适应建模模块根据反馈数据自动调整学习率和权重参数。
5.根据权利要求1所述的高原施工隧道轨道图像识别方法，其特征在于，所述实时预测与多目标决策系统通过变分自编码器生成潜在空间分布，所述潜在空间分布通过以下公式进行描述：p(Z|X)＝N(μ(X),σ(X))其中，潜在空间变量为Z；优化特征数据为X；特征数据的均值为μ(X)；特征数据的标准差为σ(X)。
6.根据权利要求5所述的高原施工隧道轨道图像识别方法，其特征在于，所述强化学习模块包括策略网络和价值网络，策略网络基于生成的潜在空间分布进行路径模拟，价值网络用于评估路径模拟的安全性和效率，以生成路径预测数据和路径优化数据。
7.根据权利要求1所述的高原施工隧道轨道图像识别方法，其特征在于，所述主动学习模块在收集路径优化数据的执行反馈时，通过自动标注算法生成标注反馈数据，并进行多级数据清洗，以去除异常值和冗余信息。
8.一种用于实施权利要求1-7任一所述高原施工隧道轨道图像识别方法的系统，其特征在于，该系统包括：安装在运送物资的列车端部的超声波成像传感器、短波红外传感器和超光谱成像设备，用于在列车运行过程中采集隧道内的超声波深度数据、光学图像数据和光谱特征数据；时间同步模块，用于对采集的超声波深度数据、光学图像数据和光谱特征数据进行时间对齐和预处理以生成同步清洗数据；多模态数据融合模块，包括多尺度卷积与超光谱融合单元，用于从同步清洗数据中提取几何特征数据和光谱增强特征数据，并进行特征融合以生成融合特征数据，利用多尺度卷积网络对几何特征数据进行逐层提取，在每一卷积层中，超光谱数据被嵌入到卷积网络中，以形成光谱增强特征数据；自适应建模模块，配置为接收融合特征数据并利用光谱-几何特征协同优化算法进行优化处理，通过自适应训练更新自适应建模模块的模型参数以生成优化特征数据，所述光谱-几何特征协同优化算法通过以下计算公式对几何特征数据和光谱特征数据进行优化处理：W opt ＝W geo +α·W spec其中，优化后的权重组合为W opt ；几何特征权重为W geo ；光谱特征权重为W spec ；α为动态调整系数；用于根据环境变化自适应调整光谱特征对优化过程的影响；实时预测与多目标决策系统，包括变分自编码器和强化学习模块，用于根据优化特征数据生成潜在空间分布，进行路径模拟和路径优化以生成路径预测数据和路径优化数据；主动学习模块，用于收集路径优化数据的执行反馈，对自适应建模模块进行主动学习和模型更新，以提高系统在高温高湿环境中的识别精度和适应能力。
9.一种存储介质，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权利要求1～7任一项所述高原施工隧道轨道图像识别方法的步骤。
