1.一种基于人工智能的核辐射检测方法，其特征在于，包括：

步骤一：由至少一个核辐射探测仪对各个探测点进行放射性检测，生成辐射图像数据和对应的GPS地理数据；所述核辐射探测仪根据所述辐射图像数据进行初步风险评估和预警，并同时将所述辐射图像数据和对应的GPS地理数据通过物联网实时上传给云端大数据处理模块；

步骤二：云端大数据处理模块使用预先训练好的辐射图像检测模型对所述辐射图像数据进行精确分类识别，同时利用本次的数据对模型进行训练；将识别过的辐射图像数据和对应的GPS地理数据进行合成，生成合成数据，并对所述合成数据进行风险评级；将所述风险评级信息发送给风险信息接收模块和核辐射探测仪；

步骤三：风险信息接收模块将接收到的所述风险评级信息传递给监测人员，由监测人员通过风险预警单元启动相应的防护预案，若风险预警单元未收到监测人员指示则自动启动安全防护预案。

2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的核辐射检测方法，其特征在于，其所述的辐射图像检测模型是在大量辐射图像数据上预先训练好的深度神经网络模型。

3.一种基于人工智能的核辐射检测系统，其特征在于，包括：核辐射探测模块、云端大数据处理模块、风险信息接收模块，其中：所述核辐射探测模块用于，通过多个核辐射探测仪对各个探测点进行放射性检测，生成辐射图像数据和对应的GPS地理数据；所述探测仪根据所述辐射图像数据进行初步风险评估和预警，并同时将所述辐射图像数据和对应的GPS地理数据通过物联网实时上传给云端大数据处理模块存储单元；

所述云端大数据处理模块用于，所述存储单元将数据传送给人工智能处理单元，人工智能处理单元采用深度学习的技术，使用预先训练好的辐射图像检测模型对辐射图像数据进行精确识别，同时利用本次的数据对模型进行训练，提高模型的检测精度；然后将所述经识别过的辐射图像数据和对应的GPS地理数据发送给后期处理单元进行合成，并对所述合成数据进行风险评级；最后将所述的风险评级信息发送给风险信息接收模块和核辐射探测仪；

所述风险信息接收模块用于，将接收到的所述风险评级信息以手机应用程序、电脑客户端的方式传递给决策者，由决策者或风险预警单元自动启动相应的防护预案。

4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述核辐射探测仪包括：探测器、GPS单元、转换单元、评估单元、显示单元，其中：所述探测器用于，探测目标点的放射性水平，生成辐射脉冲信号；

所述GPS单元用于，将所述探测点对应的GPS地理数据发送给所述云端大数据处理模块；

所述转换单元用于，将所述探测器输入的辐射脉冲信号再次放大，然后转换为辐射图像数据，同时发送给评估单元和云端大数据处理模块；

所述评估单元用于，对所述辐射图像数据进行评估分析，输出对应的辐射评级图像和相应的预警信号；

所述显示单元用于，接收所述评估单元发送的辐射评级图像数据和预警信号，显示所述辐射评级图像和发出预警。

5.如权利要求4所述的探测器包括：半导体晶体、前置放大器和低温装置，其中：所述半导体晶体用于，在所述探测点检测到放射性物质后产生辐射脉冲信号；

所述前置放大器用于，将所述辐射脉冲信号放大；

所述低温装置用于，将所述探测器的温度保持在正常工作范围。

6.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述云端大数据处理模块包括：存储单元、人工智能处理单元、后期处理单元，其中：所述存储单元用于，存储所述核辐射探测仪发送的辐射图像数据和对应的GPS地理数据；

所述人工智能处理单元用于，使用预先训练好的辐射图像检测模型对所述辐射图像数据进行精确识别，并发送给后期处理单元；

后期处理单元用于，将人工智能处理单元识别过的辐射图像数据和对应的GPS地理数据进行合成，并对所述合成数据进行风险评级，然后将所述风险评级信息发送给风险信息接收模块和核辐射探测仪。

7.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述风险信息接收模块包括：手机应用程序、电脑客户端和风险预警单元，其中：所述手机应用程序、电脑客户端用于，接收云端大数据处理服务器发送的风险评级信息，并进行可视化，方便监测人员远程实时监测目标点的核辐射状况。

所述风险预警单元用于，根据监测人员的指示或在无人指示的情况下自动启动相应的风险防护预案。