1.一种光学结构位移测量方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：将相机架设在合适的测量位置，并调整相机参数，聚焦于被测区域；

S2：在初始图中设置潜在目标区域A，目标附近的计算区域ROI以及不动参考的计算区域Rf，并让相机开始连续采集；

S3：采用特征点匹配算法对计算区域ROI和计算区域Rf进行持续的特征追踪匹配，当特征点正常时，由计算区域ROI中的特征点坐标推算像素位移；当特征点异常时，采用可变形孪生注意力网络跟踪器预测干扰物在潜在目标区域A中的运动轨迹和覆盖区域，在潜在目标区域A中选择避开干扰物的新的计算区域ROI1，由计算区域ROI1中的特征点坐标推算像素位移，并与计算区域ROI中获得的像素位移连接成一个时程；

S4：根据计算区域Rf的像素位移修正相机扰动对目标引起的像素位移误差；

S5：用测距法建立工程位移与像素位移之间的映射关系式，将像素位移转换为工程位移。

2.根据权利要求1所述的光学结构位移测量方法，其特征在于，所述S3步骤中的特征点匹配算法为改进的SURF‑BRISK特征点匹配算法，SURF检测子仅构建一组，组内模板尺寸分别为15、27、39和51。

3.根据权利要求2所述的光学结构位移测量方法，其特征在于，所述SURF‑BRISK特征点匹配算法，采用如下几何约束预判断模型对原始匹配点数据集进行预提纯：对于一组待拼接图像I1(x，y)和I2(x，y)，图像I1(x，y)中的匹配点P1i(x，y)与其在图像I2(x，y)中对应的匹配点P2i(x，y)所确定的直线斜率为ki，距离为di，选取满足ki∈[0.15kmean+0.85kmin，

0.15kmean+0.85kmax]且满足di∈[0.15dmean+0.85dmin，0.15dmean+0.85dmax]的匹配点对组成新的样本集，其中kmean、kmin和kmax分别为所有匹配点确定的直线斜率的均值、最小值和最大值，dmean、dmin和dmax分别为所有匹配点间距离的均值、最小值和最大值。

4.根据权利要求1所述的光学结构位移测量方法，其特征在于，所述S3步骤包括：S3.1：若当前帧计算区域ROI中的特征点数目小于阈值MU1，或者当前帧计算区域ROI中的特征点数目大于等于阈值MU1，但是当前帧计算区域ROI中与模板图像中的特征点匹配对数小于阈值MU2，则进入步骤S3.2；否则进入步骤S3.5；

S3.2：通过可变形孪生注意力网络跟踪器预测干扰物在潜在目标区域A中的运动轨迹和覆盖区域，确定不被干扰区域B；

S3.3：在不被干扰区域B中寻找含有特征点、评分最高且与计算区域ROI面积相同的区域为新的计算区域ROI1；

S3.4：根据计算区域Rf计算参考点像素位移，由计算区域ROI1中的特征点坐标推算像素位移，将计算区域ROI1中获得的像素位移与计算区域ROI中获得的像素位移连接成一个时程；

S3.5：由计算区域ROI中的特征点坐标推算像素位移。

5.根据权利要求4所述的光学结构位移测量方法，其特征在于，所述S3.3步骤中，计算区域ROI1的评分标准为s＝0.6s1+0.4s2，其中s1＝n2/n1，n1为计算区域ROI在初始图像中检测到的特征点数量，n2为备选区域在当前帧检测到的特征点数量，s2＝1‑d1/d1max，d1为备选区域像素中心与计算区域ROI的像素中心的距离，dmax为备选区域的像素中心与计算区域ROI的像素中心的距离的最大可能值。

6.根据权利要求4所述的光学结构位移测量方法，其特征在于，所述S3.1步骤中，当计算区域ROI中的特征点数大于等于MU1，且计算区域ROI中与模板图像中的特征点匹配对数大于等于阈值MU2的帧数连续超过预设阈值，进入步骤S3.5。

7.一种光学结构位移测量系统，其特征在于，包括：初始化模块，用于设置潜在目标区域A、目标附近的计算区域ROI、不动参考的计算区域Rf及相机参数；

图像采集模块，用于控制相机采集图像并对图像进行预处理；

干扰追踪模块，当计算区域ROI中特征点数不足时，采用跟踪器追踪干扰物在潜在目标区域A中的运动轨迹和覆盖区域，并寻找新的避开干扰物的计算区域ROI1；

特征匹配模块，用于采用特征点匹配算法获取计算区域ROI或者计算区域ROI1中的特征点坐标，并判断计算区域ROI中是否有干扰物；

数据处理模块，用于将像素位移转换为工程位移，以及将计算区域ROI1的像素位移与计算区域ROI的像素位移连接成一个时程。

8.一种存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被设置为运行时实现根据权利要求1至7任一项所述的光学结构位移测量方法。