1.道路空洞缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S101、利用监测道路区域的土壤平均含水率与平均车流量确定监测道路区域空洞数据的安全阈值，并采集监测道路区域地下空洞数据，根据空洞数据的安全阈值判断其是否具有隐患缺陷；所述空洞数据包括空洞的深度与空洞的跨径；若监测道路区域地下空洞数据中任意项不处于安全阈值内，则说明该空洞具有缺陷，进行步骤S103；若监测道路区域地下空洞数据均处于安全阈值内，则说明其处于稳定状态，进行步骤S102；

步骤S102、根据监测道路区域实际空洞数据分别确定监测道路区域的土壤含水率安全阈值和车辆载荷安全阈值，并判断该监测道路区域的土壤含水率与车辆载荷是否超出安全阈值；若监测道路区域的土壤含水率与车辆载荷均处于安全阈值内，则跳回步骤S101进行持续监测；若监测道路区域的土壤含水率与车辆载荷中任意项不处于安全阈值内，则说明该监测道路具有空洞缺陷，进行步骤S103；

步骤S103、确定监测道路区域空洞缺陷等级，并进行相应提示报警；所述空洞缺陷等级包括低风险缺陷和高风险缺陷；当空洞缺陷是通过步骤S101确定的，则此时监测道路空洞为高风险缺陷；当空洞缺陷是通过步骤S102确定的，则对车辆载荷与土壤含水率超出安全阈值对空洞的影响进行整体风险等级评估，根据风险等级评估确定该空洞缺陷等级；

对车辆载荷与土壤含水率超出安全阈值对空洞的影响进行整体风险等级评估，根据风险等级评估确定该空洞缺陷等级的具体方法如下：采用Logistic回归分析方法建构的评估模型对车辆载荷与土地含水率超出安全阈值对空洞的影响进行整体风险等级评估，Logistic的指数方程为：其中，为监测道路对空洞影响的风险系数，Q为常数项，即所有变量取值为 0 时监测道路对空洞影响的风险的大小；…… 为超出安全阈值的土壤含水率所持续的不同时间段，…… 为超出安全阈值的车流量所持续的不同时间段；…… 与 …… 分别为相对应各个变量的回归系数；

对车辆载荷与土壤含水率对空洞的影响进行等级划分时，采用样本量的50百分位点，按照风险大小将车辆载荷与土壤含水率对空洞的影响风险划分为2个风险位阶；

当风险值在0.4999以下的空洞缺陷等级属于低级，即空洞为低风险缺陷；

当风险值在0.4999以上的空洞缺陷等级属于高级，即空洞为高风险缺陷。

2.根据权利要求1所述的道路空洞缺陷检测方法，其特征在于：所述车辆载荷的监测通过对监测道路区域的车流量监测进行推算，即对各类车辆载荷进行不同赋值，并统计通过监测道路区域的各类车辆，对其进行赋值求和得出监测道路的总体车辆载荷。

3.根据权利要求1所述的道路空洞缺陷检测方法，其特征在于：在判断监测道路区域的土壤含水率是否超出安全阈值时，通过未来监测道路区域的降雨量情况对土壤含水率进行预测，具体方法如下：采用BP神经网络对未来土壤含水率进行分析，其中该BP神经网络采用的训练样本为监测道路区域的天气预报降雨量与相应时刻的监测道路土壤含水率，BP神经网络输入层为监测道路区域的天气预报降雨量，输出层为监测道路土壤含水率，经过训练后通过输入监测道路区域的天气预报降雨获得监测道路区域的土壤含水率。

4.道路空洞缺陷检测系统，用于实现上述权利要求1‑3任一 项所述的道路空洞缺陷检测方法，其特征在于：包括服务器以及与服务器通讯连接的采集机构；采集机构用于采集各个影响道路塌陷的数据；所述服务器包括数据处理中心、天气预警模块、数据分析模块、预警提示模块以及数据存储模块；

天气预警模块，用于获取监测道路区域的气象台网内的未来降雨数据；

数据处理中心，用于将采集机构以及天气预警模块采集的数据进行相应分析转化，并对数据进行标准化处理；

数据分析模块，用于对数据处理中心处理后的数据进行分析并确定空洞的缺陷等级将分析结果发送至预警提示模块；

预警提示模块，用于根据数据分析模块分析的空洞的缺陷等级，对空洞的不同缺陷等级进行提示报警；

数据存储模块，用于存储服务器获取与计算的各种数据。