1.一种基于多光谱融合的危化品识别方法，其特征在于，包括：对待检测物品的第一光谱以及第二光谱分别进行特征提取，得到所述第一光谱的第一特征以及所述第二光谱的第二特征；根据所述待检测物品的物体特征，确定所述第一特征的第一匹配度以及所述第二特征的第二匹配度；基于所述第一匹配度，对所述第一特征进行特征筛选，基于所述第二匹配度，对所述第二特征进行特征筛选；根据所述第一匹配度以及所述第二匹配度，对筛选后的第一特征以及筛选后的第二特征，进行特征融合，得到所述待检测物品的光谱特征；将所述光谱特征输入至预先训练好的危化品识别模型中，得到所述待检测物品的危化品识别结果。
2.根据权利要求1所述的基于多光谱融合的危化品识别方法，其特征在于，所述根据所述第一匹配度以及所述第二匹配度，对筛选后的第一特征以及筛选后的第二特征，进行特征融合，得到所述待检测物品的光谱特征，包括：基于所述第一匹配度以及所述第二匹配度，确定所述第一特征的第一可信度和所述第二特征的第二可信度；根据所述第一可信度和所述第二可信度，对筛选后的第一特征以及筛选后的第二特征进行特征融合，得到所述待检测物品的光谱特征。
3.根据权利要求1所述的基于多光谱融合的危化品识别方法，其特征在于，所述根据所述待检测物品的物体特征，确定所述第一特征的第一匹配度以及所述第二特征的第二匹配度，包括：基于所述待检测物品的物体特征，确定所述待检测物品的包装信息以及干扰信息；将所述包装信息以及所述干扰信息与所述第一光谱的采集需求进行比对，确定所述第一特征的第一匹配度；将所述包装信息以及所述干扰信息与所述第二光谱的采集需求进行比对，确定所述第二特征的第二匹配度。
4.根据权利要求1所述的基于多光谱融合的危化品识别方法，其特征在于，所述将所述光谱特征输入至预先训练好的危化品识别模型中，得到所述待检测物品的危化品识别结果，包括：将所述光谱特征输入至预先训练好的危化品识别模型中，得到所述待检测物品的成分信息；基于所述成分信息，得到所述待检测物品的危化品识别结果。
5.根据权利要求4所述的基于多光谱融合的危化品识别方法，其特征在于，所述基于所述成分信息，得到所述待检测物品的危化品识别结果，包括：将所述成分信息与危化品信息库中每个已知危化品的成分信息进行比对，得到比对结果；根据所述成分信息以及所述比对结果，得到所述待检测物品的危化品识别结果。
6.根据权利要求5所述的基于多光谱融合的危化品识别方法，其特征在于，所述根据所述成分信息以及所述比对结果，得到所述待检测物品的危化品识别结果，包括：根据所述比对结果，确定所述待检测物品的成分信息与所述危化品信息库中每个已知危化品的成分信息的相似度；若存在与所述待检测物品的相似度超出预设阈值的目标已知危化品，则将所述待检测物品确定为所述目标已知危化品；若不存在与所述待检测物品的相似度超出预设阈值的目标已知危化品，则基于所述待检测物品的成分信息，计算所述待检测物品的危险度，并基于所述危险度，得到所述待检测物品的危化品识别结果。
7.根据权利要求1所述的基于多光谱融合的危化品识别方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述危化品识别结果，确定所述待检测物品的危险类别及危险等级；根据所述危险类别及所述危险等级，发出所述待检测物品相应的报警信息。
8.根据权利要求1所述的基于多光谱融合的危化品识别方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述待检测物品进行光谱检测，得到所述待检测物品的初始第一光谱以及初始第二光谱；对所述初始第一光谱以及所述初始第二光谱进行预处理，得到第一光谱以及第二光谱；其中，所述预处理包括数据去噪处理以及基线校正处理。
9.一种基于多光谱融合的危化品识别装置，其特征在于，包括：提取模块，用于对待检测物品的第一光谱以及第二光谱分别进行特征提取，得到所述第一光谱的第一特征以及所述第二光谱的第二特征；确定模块，用于根据所述待检测物品的物体特征，确定所述第一特征的第一匹配度以及所述第二特征的第二匹配度；融合模块，用于基于所述第一匹配度，对所述第一特征进行特征筛选，基于所述第二匹配度，对所述第二特征进行特征筛选；根据所述第一匹配度以及所述第二匹配度，对筛选后的第一特征以及筛选后的第二特征，进行特征融合，得到所述待检测物品的光谱特征；识别模块，用于将所述光谱特征输入至预先训练好的危化品识别模型中，得到所述待检测物品的危化品识别结果。
