1.一种日用口罩透气性检测方法，其中，所述方法应用于一日用口罩透气性检测装置，所述装置包括双温度传感器和双湿度传感器，所述方法包括：通过第一温度传感器获得第一日用口罩在第一预定时段的佩戴面的第一温度集合；

通过第二温度传感器获得所述第一日用口罩在所述第一预定时段的隔离面的第二温度集合；

根据所述第一温度集合和所述第二温度集合，获得第一温差集合；

通过第一湿度传感器获得所述第一日用口罩在所述第一预定时段的佩戴面的第一湿度集合；

通过第二湿度传感器获得所述第一日用口罩在所述第一预定时段的隔离面的第二湿度集合；

根据所述第一湿度集合和所述第二湿度集合，获得第一湿度差集合；

对所述第一温差集合和所述第一湿度差集合进行曲线拟合，获得拟合特征集合；

将所述拟合特征集合输入日用口罩透气性检测模型，获得第一透气性检测结果。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述装置还包括双力传感器，所述方法还包括：通过第一力传感器获得初始呼气力度；

通过第二力传感器获得过滤呼气力度；

根据所述初始呼气力度、所述过滤呼气力度，获得力度衰减参数；

根据所述力度衰减参数对所述第一透气性检测结果进行调整，获得第二透气性检测结果。

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述初始呼气力度、所述过滤呼气力度，获得力度衰减参数，还包括：

获得所述第一力传感器的第一采集位置；

获得所述第二力传感器的第二采集位置；

根据所述第一采集位置和所述第二采集位置，获得第一距离；

根据所述初始呼气力度和所述第一距离，获得自衰减呼气力度；

根据所述自衰减呼气力度和所述过滤呼气力度通过机器学习获得所述力度衰减参数。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述装置还包括一图像采集装置，所述方法还包括：根据所述图像采集装置获得第一图像信息；

根据所述第一图像信息进行特征提取，获得所述第一图像信息的特征集合；

对所述特征集合进行分析，获得所述第一日用口罩的材料信息；

根据所述材料信息，获得所述第一日用口罩的标准透气性参数；

根据所述标准透气性参数对所述第一日用口罩的第一透气性检测结果进行修正，获得第三透气性检测结果。

5.如权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述第一图像信息进行特征提取，获得所述第一图像信息的特征集合，包括：获得高光特征卷积核和漫反射特征卷积核；

对所述第一图像信息进行所述高光特征卷积核和漫反射卷积特征核的遍历特征提取，获得第一高光特征和第一漫反射特征；

基于所述第一高光特征和第一漫反射特征，获得所述第一图像信息的特征集合。

6.如权利要求5所述的方法，其中，所述对所述特征集合进行分析，获得所述第一日用口罩的材料信息，包括：

根据所述第一图像信息的特征集合对特征融合模型进行训练，获得日用口罩材料预测模型；

将所述第一高光特征和所述第一漫反射特征输入所述日用口罩材料预测模型，获得所述第一日用口罩的材料信息。

7.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：获得预定湿度差阈值；

判断所述第一湿度差集合中的数据是否完全在所述预定湿度差阈值中；

如果所述第一湿度差集合中的数据未完全在所述预定湿度差阈值中，将未落入所述预定湿度差阈值中的数据删除。

8.一种日用口罩透气性检测装置，其中，所述装置包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于通过第一温度传感器获得第一日用口罩在第一预定时段的佩戴面的第一温度集合；

第二获得单元，所述第二获得单元用于通过第二温度传感器获得所述第一日用口罩在所述第一预定时段的隔离面的第二温度集合；

第一处理单元，所述第一处理单元用于根据所述第一温度集合和所述第二温度集合，获得第一温差集合；

第三获得单元，所述第三获得单元用于通过第一湿度传感器获得所述第一日用口罩在所述第一预定时段的佩戴面的第一湿度集合；

第四获得单元，所述第四获得单元用于通过第二湿度传感器获得所述第一日用口罩在所述第一预定时段的隔离面的第二湿度集合；

第二处理单元，所述第二处理单元用于根据所述第一湿度集合和所述第二湿度集合，获得第一湿度差集合；

第三处理单元，所述第三处理单元用于对所述第一温差集合和所述第一湿度差集合进行曲线拟合，获得拟合特征集合；

第五获得单元，所述第五获得单元用于将所述拟合特征集合输入日用口罩透气性检测模型，获得第一透气性检测结果。

9.一种日用口罩透气性检测装置，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使装置以执行如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。