1.一种路灯运行状态监测方法，其特征在于，所述路灯运行状态监测方法包括以下步骤：通过传感器装置获取路灯的实时亮灯图像数据，所述传感器装置至少包括图像采集传感器、光感应强度传感器、温度传感器；获取实时亮灯图像数据，将所述实时亮灯图像数据调整为大小相同的图像数据，得到亮灯图像数据集；利用图像对比度增强、直方图均衡化和模糊处理方法对所述亮灯图像数据集进行图像处理，得到目标图像数据集；基于SVM图像分类器对目标图像数据集进行分类处理，利用层次聚类算法对所述目标图像数据集进行聚类；计算目标图像数据集的相似矩阵，得到相似矩阵图像数据集；根据相似矩阵图像数据集获取全部图像样本，根据全部图像样本确定簇类图像数据；合并相似度最高的两个簇类图像数据，得到簇类图像数据；当所述簇类图像数据的个数为1时合并终止，得到待训练实时亮灯图像数据；

利用传感器装置获取路灯的路灯光感应强度数据，通过ZigBee无线通信模块将所述路灯光感应强度数据和所述待训练实时亮灯图像数据传输至服务器中；

基于神经网络建立初始ResNet卷积神经网络模型，利用P‑ReLU激活函数替换所述初始ResNet卷积神经网络模型中的ReLU激活函数，得到目标ResNet卷积神经网络模型；

将所述待训练实时亮灯图像数据输入至所述目标ResNet卷积神经网络模型中进行训练，得到路灯实时状态数据；

建立路灯维修措施数据库，根据所述路灯实时状态数据和所述路灯光感应强度数据对路灯的状态进行判断，若路灯为待维修状态路灯，则根据路灯维修措施数据库对待维修状态路灯生成路灯维修措施，将路灯维修措施发送至服务器中并进行预警；

若路灯为待检修状态路灯，则通过传感器装置对所述待检修状态路灯进行监测。

2.如权利要求1所述的一种路灯运行状态监测方法，其特征在于，所述利用传感器装置获取路灯的路灯光感应强度数据，通过ZigBee无线通信模块将所述路灯光感应强度数据和所述待训练实时亮灯图像数据传输至服务器中，包括：利用传感器装置获取路灯的路灯光感应强度数据，所述路灯光感应强度数据至少包括光照亮度数据、光照时间数据；

通过ZigBee无线通信模块将所述路灯光感应强度数据和所述待训练实时亮灯图像数据传输至服务器中；

所述传感器装置和所述ZigBee无线通信模块设置在路灯杆部中下位置，用于采集路灯光感应强度数据和实时亮灯图像数据。

3.如权利要求1所述的一种路灯运行状态监测方法，其特征在于，所述基于神经网络建立初始ResNet卷积神经网络模型，利用P‑ReLU激活函数替换所述初始ResNet卷积神经网络模型中的ReLU激活函数，得到目标ResNet卷积神经网络模型，包括：基于卷积神经网络建立初始ResNet卷积神经网络模型，所述初始ResNet卷积神经网络模型至少包括输入层、卷积计算层、ReLU激活层、池化层和全连接层；

利用P‑ReLU激活函数替换所述初始ResNet卷积神经网络模型中的ReLU激活函数；

对所述初始ResNet卷积神经网络模型中的每个卷积层后加入批处理归一化；

利用Adam优化算法替代所述初始ResNet卷积神经网络模型中SGD随机梯度下降算法，得到目标ResNet卷积神经网络模型。

4.如权利要求1所述的一种路灯运行状态监测方法，其特征在于，所述将所述待训练实时亮灯图像数据输入至所述目标ResNet卷积神经网络模型中进行训练，得到路灯实时状态数据，包括：将所述待训练实时亮灯图像数据输入至所述目标ResNet卷积神经网络模型中进行训练，得到路灯实时状态数据；

所述路灯实时状态数据至少包括完全亮度路灯、中度亮灯路灯、闪烁亮灯路灯、完全不亮路灯。

5.如权利要求1所述的一种路灯运行状态监测方法，其特征在于，所述建立路灯维修措施数据库，根据所述路灯实时状态数据和所述路灯光感应强度数据对路灯的状态进行判断，若路灯为待维修状态路灯，则根据路灯维修措施数据库对待维修状态路灯生成路灯维修措施，将路灯维修措施发送至服务器中并进行预警，包括：通过数据采集模块，收集服务器中路灯的路灯历史维修数据和互联网数据库中的路灯参考维修数据；

利用FCM模糊聚类算法对所述路灯历史维修数据和所述路灯参考维修数据进行聚类，得到路灯维修措施数据库；

若路灯实时状态为完全不亮路灯，且对应路灯的路灯光感应强度数据中光照亮度数据和光照时间数据均为0，则所述路灯判断为待维修状态路灯；

若路灯实时状态为闪烁亮灯路灯，且对应路灯的路灯光感应强度数据中光照亮度数据和光照时间数据均小于50%，则所述路灯判断为待维修状态路灯；

根据所述路灯维修措施数据库对所述待维修状态路灯生成路灯维修措施，将路灯维修措施发送至服务器中并进行预警。

6.如权利要求1所述的一种路灯运行状态监测方法，其特征在于，所述若路灯为待检修状态路灯，则通过传感器装置对所述待检修状态路灯进行监测，包括：若路灯实时状态为完全亮度路灯，且对应路灯的路灯光感应强度数据中光照亮度数据和光照时间数据均为100%，则所述路灯判断为状态健康路灯；

若路灯实时状态为中度亮度路灯，且对应路灯的路灯光感应强度数据中光照亮度数据和光照时间数据均为80%，则所述路灯判断为待检修状态路灯；

通过传感器装置所述待检修状态路灯进行监测，若路灯光感应强度数据中光照亮度数据和光照时间数据下降，则对服务器进行预警；

若所述待检修状态路灯的路灯实时状态变化为完全不亮路灯，则根据路灯维修措施数据库生成路灯维修措施，将路灯维修措施发送至服务器中并进行预警。

7.一种路灯运行状态监测系统，其特征在于，所述路灯运行状态监测系统包括以下模块：数据采集模块，用于通过传感器装置获取路灯的实时亮灯图像数据，所述传感器装置至少包括图像采集传感器、光感应强度传感器、温度传感器；获取实时亮灯图像数据，将所述实时亮灯图像数据调整为大小相同的图像数据，得到亮灯图像数据集；利用图像对比度增强、直方图均衡化和模糊处理方法对所述亮灯图像数据集进行图像处理，得到目标图像数据集；基于SVM图像分类器对目标图像数据集进行分类处理，利用层次聚类算法对所述目标图像数据集进行聚类；计算目标图像数据集的相似矩阵，得到相似矩阵图像数据集；根据相似矩阵图像数据集获取全部图像样本，根据全部图像样本确定簇类图像数据；合并相似度最高的两个簇类图像数据，得到簇类图像数据；当所述簇类图像数据的个数为1时合并终止，得到待训练实时亮灯图像数据；

数据传输模块，用于利用传感器装置获取路灯的路灯光感应强度数据，通过ZigBee无线通信模块将所述路灯光感应强度数据和所述待训练实时亮灯图像数据传输至服务器中；

模型建立模块，用于基于神经网络建立初始ResNet卷积神经网络模型，基于RAdam 算法优化器对所述初始ResNet卷积神经网络模型进行处理，得到目标ResNet卷积神经网络模型；

模型训练模块，用于将所述待训练实时亮灯图像数据输入至所述目标ResNet卷积神经网络模型中进行训练，得到路灯实时状态数据；

维修预警模块，用于建立路灯维修措施数据库，根据所述路灯实时状态数据和所述路灯光感应强度数据对路灯的状态进行判断，若路灯为待维修状态路灯，则根据路灯维修措施数据库对待维修状态路灯生成路灯维修措施，将路灯维修措施发送至服务器中并进行预警；

路灯监测模块，用于若路灯为待检修状态路灯，则通过传感器装置对所述待检修状态路灯进行监测。

8.如权利要求7所述的一种路灯运行状态监测系统，其特征在于，所述维修预警模块包括以下子模块：收集子模块，用于通过数据采集模块，收集服务器中路灯的路灯历史维修数据和互联网数据库中的路灯参考维修数据；

聚类子模块，用于利用FCM模糊聚类算法对所述路灯历史维修数据和所述路灯参考维修数据进行聚类，得到路灯维修措施数据库；

第一判断子模块，用于若路灯实时状态为完全不亮路灯，且对应路灯的路灯光感应强度数据中光照亮度数据和光照时间数据均为0，则所述路灯判断为待维修状态路灯；

第二判断子模块，用于若路灯实时状态为闪烁亮灯路灯，且对应路灯的路灯光感应强度数据中光照亮度数据和光照时间数据均小于50%，则所述路灯判断为待维修状态路灯；

预警子模块，用于根据所述路灯维修措施数据库对所述待维修状态路灯生成路灯维修措施，将路灯维修措施发送至服务器中并进行预警。