1.变电站大型施工机械与工作区域的安全距离监测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集电力施工图片，建立目标检测模型，利用目标检测模型对电力施工图片进行目标检测；提取检测目标的边缘像素，将所述边缘像素的像素坐标转换为世界坐标；对工作区域和停电区域进行划分，并确定危险区域；根据大型施工机械与危险区域的关系，结合工作区域龙门架支柱边缘与大型施工机械外轮廓边缘之间的距离，进行安全距离监测；

包括以下步骤：

步骤1、采集电力施工图片，建立电力施工数据集；

步骤2、构建目标检测模型，利用目标检测模型对电力施工图片进行目标检测；

步骤3、通过canny边缘提取算法提取所述检测目标的边缘像素；

步骤4、将电力施工数据集输入PSMNet网络生成每个电力施工图片的深度图，得到每个像素的视差值d；基于ZED相机内外参数求解重投影矩阵Q，根据每个像素的视差值d、重投影矩阵Q将所述边缘像素的像素坐标系转换为世界坐标；

步骤5、将龙门架支柱作为划分依据，对工作区域和停电区域进行划分；

步骤6、基于龙门架支柱水平轴像素坐标，对龙门架支柱从左到右依次排序，以工作区域左右的龙门架支柱为危险区域划分依据，在危险区域生成红色阴影；

步骤7、计算工作区域龙门架支柱边缘与大型施工机械外轮廓边缘之间的欧式距离，并将最小值作为安全距离；

步骤8、若大型施工机械的像素坐标在红色阴影之外，实时监测两者间的安全距离，并对安全距离逐渐减小的大型施工机械标记；若大型施工机械处在红色阴影中，龙门架支柱边缘与大型施工机械外轮廓边缘之间的欧式距离大于安全距离，且两者深度差也大于安全距离则发出提示，若两者深度差小于安全距离则发出警报；

步骤3包括以下步骤：

步骤3.1、基于canny边缘检测算法将输入图像转换为包括目标物轮廓信息的二值图，通过水平与垂直遍历所述二值图获得大型施工机械边缘坐标、龙门架横担的垂直坐标及支柱边缘的水平坐标；

步骤3.2、以横担处支柱的中心坐标为起点，设中心点坐标为（h，w），以（h，w）作为h+1行的中心坐标，并以此为起点左右水平遍历获得支柱h+1行左右边缘坐标，利用h+1行左右边缘坐标计算h+1行支柱中心点坐标，从而构建一个循环结构；当h+k行中心值大于起始左右边缘水平坐标时，退出循环，输出龙门架支柱左右边缘坐标矩阵；

步骤5包括以下步骤：

步骤5.1、通过ZED双目相机与红外成像仪对同一区域进行拍摄，获取双目图像和红外热成像图；

步骤5.2、基于光热融合算法对所述双目图像、红外热成像图中相同内容物进行匹配融合得到融合图片，建立所述融合图片上每个像素坐标的温度值与像素值之间的联系；

步骤5.3、设置区分工作区域与停电区域的像素值阈值，基于像素值阈值遍历所述融合图片使工作区域像素值不变，停电区域像素值置零，得到工作区域外部轮廓坐标。

2.根据权利要求1所述的变电站大型施工机械与工作区域的安全距离监测方法，其特征在于，步骤2包括以下步骤：步骤2.1、在yolov5目标检测模型的特征通道中添加注意力机制SENet网络，得到目标检测模型；

步骤2.2、对所述电力施工图片进行龙门架支柱与大型施工机械标注；将标注后的电力施工图片输入目标检测模型中进行训练，得到最优目标检测模型；

步骤2.3、利用最优目标检测模型对电力施工数据集进行目标识别，得到检测目标，检测目标包括龙门架支柱与大型施工机械。

3.根据权利要求1所述的变电站大型施工机械与工作区域的安全距离监测方法，其特征在于，步骤4中，基于ZED相机内外参数求解重投影矩阵Q：

（1）；

式中，T为相机的基线，f为相机焦距，（cx,c）y 为相机坐标系的原点；

根据每个像素的视差值d、重投影矩阵Q将所述边缘像素的像素坐标转换为世界坐标：（2）；

式中，（x，y）为图像像素坐标，X、Y、Z三维世界坐标。

4.根据权利要求1所述的变电站大型施工机械与工作区域的安全距离监测方法，其特征在于，步骤7中所述工作区域龙门架支柱边缘与大型施工机械外轮廓边缘之间的欧式距离计算公式为：（4）；

式中，（Xs，Ys，Zs）为大型施工机械外轮廓的三维坐标，（Xz，Yz，Zz）为龙门架支柱外轮廓的三维坐标。

5.根据权利要求4所述的变电站大型施工机械与工作区域的安全距离监测方法，其特征在于，步骤7中，基于大型施工机械中心点将其外轮廓左右分割，选取大型施工机械轮廓边缘中最接近龙门架支柱边缘的像素，利用前述大型施工机械轮廓边缘像素计算与工作区域龙门架支柱边缘的欧式距离。

6.根据权利要求4所述的变电站大型施工机械与工作区域的安全距离监测方法，其特征在于，步骤8中所述深度差的计算公式为：（5）。