1.一种危险路段识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取车险报案信息，其中，所述车险报案信息包括车险图像和事故发生地；

获取所述车险图像中车辆的损伤级别，根据所述车险图像中的车辆的损伤级别、所述事故发生地的周围环境信息和/或所述事故发生地的当前事故发生次数评估所述事故发生地的风险级别，其中，所述获取所述车险图像中车辆的损伤级别的步骤包括：调用预先训练生成的损伤区域识别模型识别所述车险图像，得到车辆损伤区域信息；根据所述车辆损伤区域信息计算所述损伤区域的损伤面积；将所述车辆损伤区域和损伤面积输入预设计算模型并得到计算结果，其中，所述预设计算模型为所述损伤区域与所述损伤区域的权重值的乘积加上所述损伤面积；判断所述计算结果是否大于或等于预设值；当所述计算结果大于或等于所述预设值，确认所述车险图像中车辆的损伤级别高；当所述计算结果小于所述预设值，确认所述车险图像中车辆的损伤级别低；

根据所述事故发生地的风险级别标记所述事故发生地，得到高风险事故发生地信息和低风险事故发生地信息；

发送包括所述高风险事故发生地的警示信息至相关用户。

2.如权利要求1所述的危险路段识别方法，其特征在于，在所述获取车险报案信息后，所述方法还包括：

计算所述车险图像的第一清晰度等级；

将所述第一清晰度等级与预设清晰度等级进行比对；

当所述第一清晰度等级低于所述预设清晰度等级时，增强所述车险图像的清晰度等级以得到新的车险图像，并计算所述新的车险图像的第二清晰度等级；

将所述第二清晰度等级与所述预设清晰度等级进行比对；

当所述第二清晰度等级高于所述预设清晰度等级时，执行所述根据所述车险图像中的车辆的损伤级别、所述事故发生地的周围环境信息和/或所述事故发生地的当前事故发生次数评估所述事故发生地的风险级别的步骤。

3.如权利要求1所述的危险路段识别方法，其特征在于，根据所述车险图像中的车辆的损伤级别和所述事故发生地的当前事故发生次数评估所述事故发生地的风险级别包括：获取所述事故发生地的历史事故数据，其中，所述历史事故数据包括事故发生次数及所述历史事故中车辆的损伤级别；

判断所述事故发生地的当前事故发生次数是否大于预设次数，及判断所述车险图像中车辆的损伤级别和当前事故发生次数中车辆的损伤级别是否高于第一预设级别；

当所述事故发生地的当前事故发生次数小于或等于所述预设次数，或者所述车险图像中车辆的损伤级别和当前事故发生次数中车辆的损伤级别都低于第一预设级别时，将所述事故发生地标记为低风险事故发生地；

当所述事故发生地的当前事故发生次数大于预设次数，且所述车险图像中车辆的损伤级别和当前事故发生次数中车辆的损伤级别都高于第一预设级别时，将所述事故发生地标记为高风险事故发生地。

4.如权利要求3所述的危险路段识别方法，其特征在于，根据所述事故发生地的周围环境信息和所述事故发生地的当前事故发生次数评估所述事故发生地的风险级别包括：识别所述车险图像中路面环境信息，其中，所述路面环境信息包括路面是否有异物、路面是否崎岖及是否为急转弯；

根据所述路面环境信息判断路面状况级别；

获取所述事故发生地的历史事故数据，其中，所述历史事故数据至少包括事故发生次数及所述历史事故中路面状况级别；

判断所述事故发生地的当前事故发生次数是否大于所述预设次数，及判断当前事故发生次数中路面状况级别是否高于第二预设级别；

当所述事故发生地的当前事故发生次数小于或等于所述预设次数，或者当前事故发生次数中路面状况级别低于第二预设级别时，将所述事故发生地标记为低风险事故发生地；

当所述事故发生地的当前事故发生次数大于所述预设次数，且当前事故发生次数中路面状况级别高于所述第二预设级别时，将所述事故发生地标记为高风险事故发生地。

5.如权利要求4所述的危险路段识别方法，其特征在于：若所述事故发生地的当前事故发生次数大于所述预设次数，且所述车辆的损伤级别高于所述第一预设级别，或所述事故发生地的当前事故发生次数大于所述预设次数且确定所述周围环境信息中路面状况级别高于所述第二预设级别时，将所述事故发生地标记为高风险事故发生地；

若所述事故发生地的当前事故发生次数小于或等于所述预设次数，且所述车辆的损伤级别低于所述第一预设级别，且所述确定所述周围环境信息中路面状况级别低于所述第二预设级别时，将所述事故发生地标记为低风险事故发生地。

6.如权利要求4所述的危险路段识别方法，其特征在于，所述根据所述路面环境信息判断路面状况级别包括：

当所述路面有异物或者所述路面崎岖或者当前道路为急转弯时，确定所述路面状况级别高；

当路面没有异物且所述路面平坦且当前道路不是急转弯时，确定所述路面状况级别低。

7.一种危险路段识别装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取车险报案信息，其中，所述车险报案信息包括车险图像和事故发生地；

评估模块，用于获取所述车险图像中车辆的损伤级别，根据所述车险图像中的车辆的损伤级别、所述事故发生地的周围环境信息和/或所述事故发生地的当前事故发生次数评估所述事故发生地的风险级别，其中，所述获取所述车险图像中车辆的损伤级别的步骤包括：调用预先训练生成的损伤区域识别模型识别所述车险图像，得到车辆损伤区域信息；根据所述车辆损伤区域信息计算所述损伤区域的损伤面积；将所述车辆损伤区域和损伤面积输入预设计算模型并得到计算结果，其中，所述预设计算模型为所述损伤区域与所述损伤区域的权重值的乘积加上所述损伤面积；判断所述计算结果是否大于或等于预设值；当所述计算结果大于或等于所述预设值，确认所述车险图像中车辆的损伤级别高；当所述计算结果小于所述预设值，确认所述车险图像中车辆的损伤级别低；

标记模块，用于根据所述事故发生地的风险级别标记所述事故发生地，得到高风险事故发生地信息和低风险事故发生地信息；

发送模块，用于发送包括所述高风险事故发生地的警示信息至相关用户。

8.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的危险路段识别方法。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质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如权利要求1至6中任意一项所述的危险路段识别方法。