1.一种轮胎磨损度识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取轮胎图像，对所述轮胎图像预处理得到轮胎区域；

分割所述轮胎区域得到花纹沟区域和花纹表面区域；

基于所述花纹沟区域，根据所述花纹沟区域和正常花纹沟区域的灰度差异得到花纹沟灰度相似度；根据所述花纹沟区域和正常花纹沟区域的面积占比差异得到花纹沟面积相似度；获取花纹沟区域的直线边缘，在所述直线边缘两侧划分区域，计算每个区域之间的灰度变化率，所述花纹沟区域和正常花纹沟区域的灰度变化率差异得到花纹沟尖锐度相似度；

根据所述花纹沟区域和正常花纹沟区域的宽度差异得到花纹沟宽度相似度；所述花纹沟灰度相似度、所述花纹沟面积相似度、所述花纹沟尖锐度相似度和所述花纹沟宽度相似度加权求和得到结构磨损程度；

基于所述花纹表面区域，由所述花纹表面区域的各像素点对应的灰度共生矩阵的特征参数构成像素点的特征向量；根据所述花纹表面区域和正常花纹表面区域的像素点的特征向量差异得到材料磨损程度；

所述结构磨损程度和所述材料磨损程度加权求和得到轮胎磨损程度。

2.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度识别方法，其特征在于，所述分割所述轮胎区域得到花纹沟区域和花纹表面区域，包括：利用边缘检测算法对所述轮胎区域进行边缘提取得到多条花纹边缘；利用大津阈值分割法得到灰度阈值，基于所述灰度阈值，将所述轮胎区域的像素点分为两类；计算两类像素点的像素均值，最大像素均值对应的像素点为花纹表面像素点，最小像素均值对应的像素点为花纹沟像素点；

结合所述花纹表面像素点和所述花纹边缘得到所述花纹表面区域；结合所述花纹沟像素点和所述花纹边缘得到所述花纹沟区域。

3.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度识别方法，其特征在于，所述根据所述花纹沟区域和正常花纹沟区域的灰度差异得到花纹沟灰度相似度，包括：计算花纹沟区域的第一灰度均值和正常花纹沟区域的第二灰度均值；所述第一灰度均值和所述第二灰度均值的相似度为花纹沟灰度相似度。

4.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度识别方法，其特征在于，所述根据所述花纹沟区域和正常花纹沟区域的面积占比差异得到花纹沟面积相似度，包括：所述花纹沟区域和所述花纹表面区域的面积之比为第一面积占比；所述正常花纹沟区域和正常花纹表面区域的面积之比为第二面积占比；所述第一面积占比和所述第二面积占比的相似度为花纹沟面积相似度。

5.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度识别方法，其特征在于，所述根据所述花纹沟区域和正常花纹沟区域的宽度差异得到花纹沟宽度相似度，包括：基于任意花纹沟区域的多个边缘点，判断边缘点是否共线；

基于共线的边缘点，拟合共线的边缘点得到拟合直线，作所述拟合直线的垂线；以所述垂线和拟合直线的交点为起始点，沿着垂线方向获取起始点两侧的像素点的灰度值，灰度值小的像素点所在的一侧为起始方向；沿着所述起始方向，找到所述垂线上与所述起始点的灰度差值大于预设灰度阈值的点作为终止点；

所述起始点和所述终止点的距离为花纹沟区域的宽度；

获取多个花纹沟区域的宽度均值，花纹沟区域的宽度均值和正常花纹沟区域的宽度均值的相似度为花纹沟宽度相似度。

6.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度识别方法，其特征在于，所述由所述花纹表面区域的各像素点对应的灰度共生矩阵的特征参数构成像素点的特征向量，包括：获取花纹表面区域各像素点对应四个方向的四个初始灰度共生矩阵；

将所述四个初始灰度共生矩阵求均值得到各像素点对应的灰度共生矩阵；

由所述灰度共生矩阵的能量、对比度、逆差矩和熵构成像素点对应的灰度共生矩阵的特征向量。

7.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度识别方法，其特征在于，所述花纹沟灰度相似度、所述花纹沟面积相似度、所述花纹沟尖锐度相似度和所述花纹沟宽度相似度加权求和得到结构磨损程度，包括：所述结构磨损程度的计算公式为：

其中， 为所述结构磨损程度； 为所述花纹沟灰度相似度； 为所述花纹沟尖锐度相似度； 为所述花纹沟宽度相似度； 为所述花纹沟面积相似度；为自然常数； 为所述花纹沟灰度相似度的权重； 为所述花纹沟尖锐度相似度的权重； 为所述花纹沟宽度相似度的权重； 为所述花纹沟面积相似度的权重。