1.一种跨海桥梁中车辆运行的安全监控方法，其特征在于，包括：将跨海桥梁上车辆的实时图像数据输入预先训练的车辆位置识别网络，根据所述预先训练的车辆位置识别网络输出的所述车辆的位置数据确定所述车辆的运动状态数据；

将所述车辆的运动状态数据以及海域环境数据输入预先训练的车辆行驶监控网络，根据所述预先训练的车辆行驶监控网络输出的危险系数确定是否对所述车辆发送监控信息；

其中，所述预先训练的车辆位置识别网络为对初始车辆位置识别网络的结构进行重构后训练得到的可搭载于视觉传感器上的网络；所述预先训练的车辆行驶监控网络为基于模糊解释结构模型训练得到的网络。

2.根据权利要求1所述的跨海桥梁中车辆运行的安全监控方法，其特征在于，所述预先训练的车辆位置识别网络通过以下方式训练得到：采集海域环境下的多帧图像数据，对每帧图像数据进行标注，建立车辆图像数据集；

对所述初始车辆位置识别网络的结构进行重构，以使重构后的网络占用的存储空间较所述初始车辆位置识别网络占用的存储空间小；

根据所述车辆图像数据集对所述重构后的网络进行训练，得到所述预先训练的车辆位置识别网络。

3.根据权利要求2所述的跨海桥梁中车辆运行的安全监控方法，其特征在于，所述初始车辆位置识别网络为CSPdarknet53网络；

所述对所述初始车辆位置识别网络的结构进行重构，包括：修改所述CSPdarknet53网络的通道间的传输方式，将原始传输方式中的跨通道的3*3卷积替换为单通道的3*3卷积以及跨通道的1*1卷积以构建MobileNetv2网络；

通过PW_Conv模块以及BottleneckMOB模块，构建Pointwise Convolution结构；

在所述CSPdarknet53网络的backbone部分设计Squeeze‑and‑Excitation结构。

4.根据权利要求1‑3中任一项所述的跨海桥梁中车辆运行的安全监控方法，其特征在于，所述根据所述预先训练的车辆位置识别网络输出的所述车辆的位置数据确定所述车辆的运动状态数据，包括：

根据双目视觉原理对所述预先训练的车辆位置识别网络输出的所述车辆的二维位置数据进行转换，得到所述车辆的三维位置数据；

根据最小二乘法对所述车辆的三维位置数据进行轨迹拟合，得到所述车辆的运动状态数据；

其中，所述运动状态数据包括所述车辆的行驶速度、行驶加速度以及与相邻车辆间的距离。

5.根据权利要求1所述的跨海桥梁中车辆运行的安全监控方法，其特征在于，所述预先训练的车辆行驶监控网络通过以下方式训练得到：构建海域环境下的车辆事故数据集，其中，所述车辆数据集中的每个样本数据包括多个影响因素，所述多个影响因素包括车辆运动状态、海域环境下的路段风险情况以及海域环境下的天气情况；

根据主成分分析方法对所述车辆事故数据集进行分析，确定所述多个影响因素中的多个关键影响因素；

根据所述多个关键影响因素建立所述模糊解释结构模型，并根据所述模糊解释结构模型得到初始车辆行驶监控网络；1根据所述车辆事故数据集对所述初始车辆行驶监控网络进行训练，得到所述预先训练的车辆行驶监控网络。

6.根据权利要求5所述的跨海桥梁中车辆运行的安全监控方法，其特征在于，所述根据主成分分析方法对所述车辆事故数据集进行分析，确定所述多个影响因素中的多个关键影响因素，包括：

从所述车辆事故数据集中选取多个样本数据，组成样本数据矩阵X，其中，所述样本数据矩阵X为q行p列的矩阵，q为选取的所述多个样本数据的个数，p为每个样本数据中包括的影响因素的个数，所述样本数据矩阵X中的每个元素用于表征所述每个元素所在行的样本数据中与所述每个元素所在列对应的影响因素的指标得分；

根据所述样本数据矩阵X构建标准化矩阵Z，并根据所述标准化矩阵Z计算相关系数矩阵R；

计算所述相关系数矩阵R中与p个影响因素分别对应的p个特征值，并根据所述p个特征值计算所述p个影响因素按照特征值从大到小排序后前m个影响因素的累积贡献率，其中，m=1,2,…,p；

根据计算得到的累积贡献率确定所述p个影响因素中的多个关键影响因素。

7.根据权利要求6所述的跨海桥梁中车辆运行的安全监控方法，其特征在于，所述根据所述p个特征值计算所述p个影响因素按照特征值从大到小排序后前m个影响因素的累积贡献率，包括：

；

其中，αm为所述p个影响因素按照特征值从大到小排序后前m个影响因素的累积贡献率，λi为第i个影响因素对应的特征值，i=1,2,…,p，λk为第k个影响因素对应的特征值，k=1,

2,…,m。

8.根据权利要求5所述的跨海桥梁中车辆运行的安全监控方法，其特征在于，所述初始车辆行驶监控网络为初始的模糊贝叶斯车辆行驶监控网络。

9.根据权利要求5所述的跨海桥梁中车辆运行的安全监控方法，其特征在于，还包括：在使用所述预先训练的车辆行驶监控网络对跨海桥梁的车辆进行监控的过程中，根据实时获得的样本数据更新所述车辆事故数据集；

根据更新后的车辆事故数据集对所述预先训练的车辆行驶监控网络进行训练以更新所述预先训练的车辆行驶监控网络。

10.一种跨海桥梁中车辆运行的安全监控装置，其特征在于，包括：运动状态数据确定模块，用于将跨海桥梁上车辆的实时图像数据输入预先训练的车辆位置识别网络，根据所述预先训练的车辆位置识别网络输出的所述车辆的位置数据确定所述车辆的运动状态数据；

监控信息发送模块，用于将所述车辆的运动状态数据以及海域环境数据输入预先训练的车辆行驶监控网络，根据所述预先训练的车辆行驶监控网络输出的危险系数确定是否对所述车辆发送监控信息；

其中，所述预先训练的车辆位置识别网络为对初始车辆位置识别网络的结构进行重构后训练得到的可搭载于视觉传感器上的网络；所述预先训练的车辆行驶监控网络为基于模糊解释结构模型训练得到的网络。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1‑9中任一所述的跨海桥梁中车辆运行的安全监控方法。

12.一种计算机可读存储介质，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如权利要求1‑9中任一所述的跨海桥梁中车辆运行的安全监控方法。