1.一种基于数字孪生的渔具捕捞和破损监测方法，其特征在于，包括：构建渔具破损分析模型，获取进行捕捞作业时渔具各区域的实时传感数据，进行实时模拟和破损分析，得到破损分析结果信息；

根据所述渔具各区域的实时传感数据预测捕获重量，得到实时捕捞重量预测信息；

获取破损分析结果信息，根据所述破损分析结果信息进行渔具状态评估，判断是否可以继续进行捕捞作业；

获取待评估渔具的结构数据和物理特征数据，对所述待评估渔具进行磨损评估和剩余使用寿命预测；

所述获取破损分析结果信息，根据所述破损分析结果信息进行渔具状态评估，判断是否可以继续进行捕捞作业，具体包括：基于深度的学习和训练构建渔具状态评估模型；

获取破损分析结果信息，提取所述破损分析结果信息中的网面区域破损信息和拖拽区域破损信息，导入所述渔具状态评估模型进行评估；

通过拖拽区域破损信息进行拖拽能力评估，通过网面区域破损信息进行破损程度评估，得到网面破损程度评估结果信息和拖拽能力评估结果信息；

根据所述拖拽能力评估结果信息和所述网面破损程度评估结果信息判断是否可以继续进行捕捞作业；

所述根据所述拖拽能力评估结果信息和所述网面破损程度评估结果信息判断是否可以继续进行捕捞作业，具体包括：获取实时捕捞重量预测信息、拖拽能力评估结果信息和网面破损程度评估结果信息；

将所述实时捕捞重量预测信息与拖拽能力评估结果信息进行判断，判断是否能够继续进行捕捞作业；

若实时捕捞重量预测信息大于拖拽能力评估结果信息，则得到停止捕捞判断结果信息；

若实时捕捞重量预测信息小于拖拽能力评估结果信息，则得到继续捕捞判断结果信息；

通过所述网面破损程度评估结果信息进行分析计算得到单位时间流鱼速率信息；

将所述单位时间流鱼速率信息与预设阈值进行判断，判断是否可以继续捕捞作业；

若所述单位时间流鱼速率大于预设阈值，则得到停止捕捞判断结果信息；

若所述单位时间流鱼速率小于预设阈值，则得到继续捕捞判断结果信息；

所述获取待评估渔具的结构数据和物理特征数据，对所述待评估渔具进行磨损评估和剩余使用寿命预测，具体包括：基于大数据检索获取各种渔具不同磨损程度的剩余使用寿命数据、渔具初始物理特征数据和渔具初始结构数据；

获取待评估渔具的结构数据和物理特征数据，将所述待评估渔具的结构数据和物理特征数据与所述渔具初始物理特征数据和渔具初始结构数据进行相似度分析计算，得到相似度值；

预设多个磨损判断阈值，将所述相似度值与所述磨损判断阈值进行判断，得到磨损评程度评估结果信息；

根据所述磨损程度评估结果信息结合所述各种渔具不同磨损程度的剩余使用寿命数据进行渔具剩余使用寿命预测，得到剩余使用寿命预测结果信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的渔具捕捞和破损监测方法，其特征在于，所述构建渔具破损分析模型，获取进行捕捞作业时渔具各区域的实时传感数据，进行实时模拟和破损分析，得到破损分析结果信息，具体包括：获取渔具的物理特征信息和物理结构信息，基于三维建模技术、数字孪生技术和人工神经网络构建渔具破损分析模型；

将渔具划分为网面区域和拖拽区域，分别获取进行捕捞作业时各区域的实时拉力传感数据和实时压力传感数据；

将所述实时拉力传感数据和所述实时压力传感数据导入渔具破损分析模型进行实时模拟和破损分析，得到模拟分析输出值；

将所述模拟分析输出值与预设阈值进行判断，得到破损分析结果信息；

破损分析结果信息包括：网面区域破损信息、拖拽区域破损信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生的渔具捕捞和破损监测方法，其特征在于，所述将所述模拟分析输出值与预设阈值进行判断，得到破损分析结果信息，还包括：将所述网面区域划分为多个子区域，分别获取各子区域的实时压力传感数据和实时拉力传感数据；

将所述各子区域的实时压力传感数据和实时拉力传感数据导入渔具破损识别模型进行模拟分析，得到各子区域的模拟分析输出值；

将所述各子区域的模拟分析输出值与预设阈值进行判断，得到破损分析结果信息；

若所述各子区域的模拟分析输出值大于预设阈值，则得到该子区域网面出现破损的破损分析结果信息；

若所述各子区域的模拟分析输出值小于预设阈值，则得到该子区域网面未出现破损的破损分析结果信息。

4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的渔具捕捞和破损监测方法，其特征在于，所述根据所述渔具各区域的实时传感数据预测捕获重量，得到实时捕捞重量预测信息，具体包括：获取进行捕捞作业时渔具各区域的实时传感数据，包括：实时网面区域传感数据、实时拖拽区域传感数据；

基于大数据检索获取各类型渔具进行捕捞作业时的未捕捞到鱼类的渔具初始传感数据；

将所述渔具初始传感数据与所述渔具各区域的实时传感数据进行分析计算，得到分析计算结果信息；

预设若干个判断阈值，将所述分析计算结果信息与判断阈值进行判断计算，得到实时捕捞重量预测信息。

5.一种基于数字孪生的渔具捕捞和破损监测系统，其特征在于，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包含基于数字孪生的渔具捕捞和破损监测方法程序，所述基于数字孪生的渔具捕捞和破损监测方法程序被所述处理器执行时实现以下步骤：构建渔具破损分析模型，获取进行捕捞作业时渔具各区域的实时传感数据，进行实时模拟和破损分析，得到破损分析结果信息；

根据所述渔具各区域的实时传感数据预测捕获重量，得到实时捕捞重量预测信息；

获取破损分析结果信息，根据所述破损分析结果信息进行渔具状态评估，判断是否可以继续进行捕捞作业；

获取待评估渔具的结构数据和物理特征数据，对所述待评估渔具进行磨损评估和剩余使用寿命预测；

所述获取破损分析结果信息，根据所述破损分析结果信息进行渔具状态评估，判断是否可以继续进行捕捞作业，具体包括：基于深度的学习和训练构建渔具状态评估模型；

获取破损分析结果信息，提取所述破损分析结果信息中的网面区域破损信息和拖拽区域破损信息，导入所述渔具状态评估模型进行评估；

通过拖拽区域破损信息进行拖拽能力评估，通过网面区域破损信息进行破损程度评估，得到网面破损程度评估结果信息和拖拽能力评估结果信息；

根据所述拖拽能力评估结果信息和所述网面破损程度评估结果信息判断是否可以继续进行捕捞作业；

所述根据所述拖拽能力评估结果信息和所述网面破损程度评估结果信息判断是否可以继续进行捕捞作业，具体包括：获取实时捕捞重量预测信息、拖拽能力评估结果信息和网面破损程度评估结果信息；

将所述实时捕捞重量预测信息与拖拽能力评估结果信息进行判断，判断是否能够继续进行捕捞作业；

若实时捕捞重量预测信息大于拖拽能力评估结果信息，则得到停止捕捞判断结果信息；

若实时捕捞重量预测信息小于拖拽能力评估结果信息，则得到继续捕捞判断结果信息；

通过所述网面破损程度评估结果信息进行分析计算得到单位时间流鱼速率信息；

将所述单位时间流鱼速率信息与预设阈值进行判断，判断是否可以继续捕捞作业；

若所述单位时间流鱼速率大于预设阈值，则得到停止捕捞判断结果信息；

若所述单位时间流鱼速率小于预设阈值，则得到继续捕捞判断结果信息；

所述获取待评估渔具的结构数据和物理特征数据，对所述待评估渔具进行磨损评估和剩余使用寿命预测，具体包括：基于大数据检索获取各种渔具不同磨损程度的剩余使用寿命数据、渔具初始物理特征数据和渔具初始结构数据；

获取待评估渔具的结构数据和物理特征数据，将所述待评估渔具的结构数据和物理特征数据与所述渔具初始物理特征数据和渔具初始结构数据进行相似度分析计算，得到相似度值；

预设多个磨损判断阈值，将所述相似度值与所述磨损判断阈值进行判断，得到磨损评程度评估结果信息；

根据所述磨损程度评估结果信息结合所述各种渔具不同磨损程度的剩余使用寿命数据进行渔具剩余使用寿命预测，得到剩余使用寿命预测结果信息。

6.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的渔具捕捞和破损监测系统，其特征在于，所述构建渔具破损分析模型，获取进行捕捞作业时渔具各区域的实时传感数据，进行实时模拟和破损分析，得到破损分析结果信息，具体包括：获取渔具的物理特征信息和物理结构信息，基于三维建模技术、数字孪生技术和人工神经网络构建渔具破损分析模型；

将渔具划分为网面区域和拖拽区域，分别获取进行捕捞作业时各区域的实时拉力传感数据和实时压力传感数据；

将所述实时拉力传感数据和所述实时压力传感数据导入渔具破损分析模型进行实时模拟和破损分析，得到模拟分析输出值；

将所述模拟分析输出值与预设阈值进行判断，得到破损分析结果信息；

破损分析结果信息包括：网面区域破损信息、拖拽区域破损信息。

7.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的渔具捕捞和破损监测系统，其特征在于，所述获取破损分析结果信息，根据所述破损分析结果信息进行渔具状态评估，判断是否可以继续进行捕捞作业，具体包括：基于深度的学习和训练构建渔具状态评估模型；

获取破损分析结果信息，提取所述破损分析结果信息中的网面区域破损信息和拖拽区域破损信息，导入所述渔具状态评估模型进行评估；

通过拖拽区域破损信息进行拖拽能力评估，通过网面区域破损信息进行破损程度评估，得到网面破损程度评估结果信息和拖拽能力评估结果信息；

根据所述拖拽能力评估结果信息和所述网面破损程度评估结果信息判断是否可以继续进行捕捞作业。