1.一种基于低空无人机的交通运行风险实时识别方法，其特征在于：包括，

调度中心为低空无人机分配编号和工作区域，收集无人机工作环境数据，分析低空无人机工作时长安排低空无人机工作时间表；

低空无人机通过摄像头收集交通数据，生成多模式交通数据OD矩阵，并基于多模式交通数据OD矩阵分析交通行为，检测交通事故；

无人机根据交通事故检测结果实施处理措施；

低空无人机将交通数据实时发送至调度中心进行展示并进行存储和实时上传至云端；

所述调度中心为低空无人机分配编号和工作区域，收集无人机工作环境数据，分析低空无人机工作时长安排低空无人机工作时间表包括，调度中心为每台低空无人机分配唯一的FAA注册号码，将编号编码为ASCII格式的二进制序列，根据地理信息系统划分工作区域，为每台低空无人机指定工作区域，并将低空无人机FAA注册号码与工作区域绑定；

低空无人机在工作区域飞行时，通过传感器收集工作区域环境数据并进行预处理，所述工作区域环境数据包括温度数据、湿度数据、风速数据以及气压数据；

构建支持向量机SVM模型，定义模型输入格式为工作区域环境数据，模型输出为预测无人机飞行时间，使用训练集进行模型训练，定义交叉损失函数和Adam优化器进行模型参数迭代优化得到训练好的支持向量机SVM模型；

将收集的无人机工作区域环境数据输入训练好的支持向量机SVM模型中得到预测无人机飞行时间t；

基于工作区域环境数据内容使用蒙特卡洛模拟方法生成不确定性场景，并将不确定性场景带入训练好的支持向量机SVM模型得到对应的预测无人机飞行时间tk；

使用不确定性集合进行预测无人机飞行时间优化，所述不确定性集合包括多面体集合、盒子集合以及椭圆集合；

所述多面体集合为：

其中Up为多面体集合，t0为基准环境数据下的无人机飞行时间，ys为第s个不确定性场景的权重，为第s个不确定性场景的预测无人机飞行时间，Γ为不确定性参数，S为不确定性场景数量；

所述盒子集合为：

所述椭圆集合为：

基于敏感性分析方法获取权重和不确定性参数，并根据多面体集合、盒子集合以及椭圆集合分别计算最大飞行时间减少量以及并选择其中最大值作为最大飞行时间减少量tz；

通过预测无人机飞行时间t和最大飞行时间减少量tz计算无人机飞行时间T：

T＝t-tz；

根据无人机飞行时间计算工作区域每日所需无人机数量制定无人机工作时间表，并记录每个工作区域所有无人机的FAA注册号码。

2.如权利要求1所述的基于低空无人机的交通运行风险实时识别方法，其特征在于：所述无人机在工作区域飞行时实时记录飞行时间，并根据地理信息系统标记无人机位置为起点，调度中心位置为终点，并标识障碍物位置，采用路径规划算法规划无人机返航路线，并根据返航路线和飞行速度计算返航时间；

当无人机检测到剩余飞行时间为两倍返航时间时，自动向调度中心发送返航通知和返航路线，调度中心根据返航路线派遣接替无人机前往工作区域，无人机在接替无人机到达工作区域后自动根据返航路线返回调度中心。

3.如权利要求2所述的基于低空无人机的交通运行风险实时识别方法，其特征在于：所述低空无人机通过摄像头收集交通数据，生成多模式交通数据OD矩阵指低空无人机在工作区域飞行时通过摄像头收集道路交通数据，使用YOLO模型对道路交通数据进行实时检测，识别交通对象，使用多目标跟踪算法跟踪检测到的交通对象生成交通轨迹；

将工作区域进行网格划分形成子区域，统计每个子区域内的交通对象数量，计算每对子区域之间的交通流量：其中ODij为子区域i到子区域j的交通流量，N为交通对象数量，k为交通对象，δi(k)和δj(k)分别为子区域i到子区域j中交通对象k中的出现概率，出现为1，未出现为0；

计算所有子区域间的交通流量，并将交通流量映射至子区域中形成综合的多模式交通数据OD矩阵。

4.如权利要求3所述的基于低空无人机的交通运行风险实时识别方法，其特征在于：所述基于多模式交通数据OD矩阵分析交通行为，检测交通事故指从多模式交通数据OD矩阵中提取交通流量数据，并使用特征工程从交通流量数据中提取交通特征；

使用ARIMA模型对交通流量数据进行分析预测未来交通流量，从未来交通流量中提取未来交通特征；

使用随机森林算法根据交通特征以及未来交通特征检测交通流量异常，并将检测到的交通流量异常作为交通事故，无人机自动将交通流量异常和交通事故发送至调度中心进行记录。

5.如权利要求4所述的基于低空无人机的交通运行风险实时识别方法，其特征在于：所述无人机根据交通事故检测结果实施处理措施指无人机在检测到交通事故自动上报调度中心，同时飞行至交通事故位置上空进行悬停，并自动识别交通事故中的交通对象，向交通对象发送语音询问并收集交通对象语音数据，若收集到交通对象语音数据，则通过自然语言技术识别交通对象语义辅助进行交通事故处理；若未收集到交通对象语音数据，则自动拨打急救电话通知急救人员交通事故发生区域位置数据和交通对象信息，同步发出语音和闪光报警提醒其余交通对象避让交通事故发生区域。

6.如权利要求5所述的基于低空无人机的交通运行风险实时识别方法，其特征在于：所述低空无人机将交通数据实时发送至调度中心进行展示指低空无人机在收集交通数据并进行交通对象分析后实时将交通数据和分析结果发送至调度中心，调度中心根据低空无人机所处工作区域将交通数据和分析结果进行实时展示。

7.如权利要求6所述的基于低空无人机的交通运行风险实时识别方法，其特征在于：所述进行存储和实时上传至云端指无人机通过数据库对收集的交通数据进行存储，同步上传至云端，当无人机返航调度中心时，无人机将存储的交通数据和调度中心接收的交通数据进行一致性比对，并在通过比对后生成检测报告进行存储。

8.一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的基于低空无人机的交通运行风险实时识别方法的步骤。

9.一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：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于低空无人机的交通运行风险实时识别方法的步骤。