1.一种煤矿充填开采效果评价方法，其特征在于，包括：

采集待评价煤矿的煤矿充填开采图像；

将所述煤矿充填开采图像输入效果检测模型的输入层中，得到所述效果检测模型输出的第一充填开采特征图；所述效果检测模型包括所述输入层、骨干网络层、煤矿充填部层和预测层；

基于所述骨干网络层、所述煤矿充填部层和所述预测层对所述第一充填开采特征图进行处理，得到所述待评价煤矿的煤矿充填开采信息；

基于所述煤矿充填开采信息确定所述待评价煤矿的充填开采效果评分；

所述基于所述骨干网络层、所述煤矿充填部层和所述预测层对所述第一充填开采特征图进行处理，得到所述待评价煤矿的煤矿充填开采信息，包括：利用所述骨干网络层的全连接卷积层对所述第一充填开采特征图进行第一卷积操作，得到不同采样率的第二充填开采特征图；

利用所述骨干网络层的空洞空间卷积池化金字塔层对所述不同采样率的第二充填开采特征图进行第二卷积操作和池化操作，得到第三充填开采特征图；

利用所述骨干网络层的注意力模块，根据预设基数和预设的迭代次数对所述第三充填开采特征图进行重构，得到重构的第四充填开采特征图；

利用所述煤矿充填部层，将所述重构的第四充填开采特征图进行上采样，与各第一卷积层对应输出的第二充填开采特征图进行全连接，得到各所述第一卷积层对应的上采样充填开采特征图，并且与各所述第一卷积层对应的下采样充填开采特征图进行全连接，得到各所述第一卷积层对应输出的目标充填开采特征图；

利用所述预测层，基于各所述第一卷积层对应输出的目标充填开采特征图进行煤矿充填开采关键点的检测，得到所述煤矿充填开采信息；

所述基于所述煤矿充填开采信息确定所述待评价煤矿的充填开采效果评分，包括：基于所述煤矿充填开采信息确定所述待评价煤矿的煤矿充填开采相对于预设地面的凹凸程度；

基于所述凹凸程度和预设的充填开采效果评分规则，确定所述待评价煤矿的充填开采效果评分；所述充填开采效果评分规则用于表征煤矿充填开采的凹凸程度及其对应的评分分值的映射规则。

2.根据权利要求1所述的煤矿充填开采效果评价方法，其特征在于，所述全连接卷积层包括至少一个第一卷积层，各所述第一卷积层为采用区域动态感知深度可分离卷积对输入的所述第一充填开采特征图进行所述第一卷积操作；

所述利用所述骨干网络层的全连接卷积层对所述第一充填开采特征图进行第一卷积操作，得到不同采样率的第二充填开采特征图，包括：针对任一所述第一卷积层，利用所述第一卷积层根据所述第一充填开采特征图，生成所述第一卷积层中所述第一充填开采特征图的引导特征；

基于所述第一充填开采特征图的引导特征，利用所述第一卷积层将所述第一充填开采特征图划分为多个空间区域；

对各所述空间区域的第一充填开采特征图进行二维卷积，得到各所述空间区域对应的卷积图像；

将各所述空间区域对应的卷积图像进行融合，得到所述第一卷积层对应的采样率的第二充填开采特征图。

3.根据权利要求2所述的煤矿充填开采效果评价方法，其特征在于，所述空洞空间卷积池化金字塔层包括并行卷积层和池化层；

所述利用所述骨干网络层的空洞空间卷积池化金字塔ASPP层对所述不同采样率的第二充填开采特征图进行第二卷积操作和池化操作，得到第三充填开采特征图，包括：利用所述并行卷积层对所述不同采样率的第二充填开采特征图分别进行第二卷积操作，得到不同采样率的充填开采特征图；

对所述不同采样率的第二充填开采特征图进行池化操作，得到池化操作结果，并采用预设尺寸的卷积核对所述池化操作结果进行卷积以及上采样操作，得到上采样结果；

将所述不同采样率的充填开采特征图和所述上采样结果进行融合，得到所述第三充填开采特征图。

4.根据权利要求2所述的煤矿充填开采效果评价方法，其特征在于，所述注意力模块包括责任估计模块、似然最大化模块和数据重新估计模块；

所述利用所述骨干网络层的注意力模块，根据预设基数和预设的迭代次数对所述第三充填开采特征图进行重构，得到重构的第四充填开采特征图，包括：步骤1、根据所述第三充填开采特征图和所述预设基数的初始值，利用所述责任估计模块估计得到所述第三充填开采特征图对应的第一潜在变量，所述第一潜在变量用于表征所述第三充填开采特征图中各个像素点的责任值；

步骤2、根据所述第三充填开采特征图对应的第一潜在变量，利用所述似然最大化模块对所述预设基数进行更新，得到所述预设基数的更新值；

步骤3、根据所述第三充填开采特征图和所述预设基数的更新值，利用所述责任估计模块估计得到所述第三充填开采特征图对应的第二潜在变量，并将所述第二潜在变量确定为新的所述第一潜在变量，重复上述步骤1至步骤3，直至迭代次数达到所述预设的迭代次数，将迭代终止时所述预设基数的更新值和所述第三充填开采特征图对应的第二潜在变量确定为所述预设基数的目标值和所述第三充填开采特征图对应的目标潜在变量；

根据所述预设基数的目标值和所述第三充填开采特征图对应的目标潜在变量，利用所述数据重新估计模块对所述第三充填开采特征图进行重构，得到重构的第四充填开采特征图；所述重构的第四充填开采特征图用于指示所述效果检测模型将注意力集中在关键部分；

所述利用所述责任估计模块估计得到所述第三充填开采特征图对应的第一潜在变量过程如下：；

其中， 表示索引像素n的特征向量， 表示第k个预设基数µ对xn的责任的后验概率，1≤k≤K，1≤n≤N，K表示预设基数的总数量；在第t次迭代中，AE的操作表示为：；

其中， 表示第t次迭代的第三充填开采特征图对应的第一潜在变量， 作为超参数来控制 的分布，X表示充填开采特征图， 表示预设的迭代次数， 表示第t‑1次迭代的预设基数，N表示索引像素的总数量，AE表示自编码器，softmax表示softmax函数。

5.根据权利要求1‑4任一项所述的煤矿充填开采效果评价方法，其特征在于，所述效果检测模型为根据样本图像和MPDIoU损失函数对初始效果检测模型进行训练得到的，所述初始效果检测模型为YOLOv8模型。

6.一种煤矿充填开采效果评价系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集待评价煤矿的煤矿充填开采图像；

检测模块，用于将所述煤矿充填开采图像输入效果检测模型的输入层中，得到所述效果检测模型输出的第一充填开采特征图；所述效果检测模型包括所述输入层、骨干网络层、煤矿充填部层和预测层；

图像处理模块，用于基于所述骨干网络层、所述煤矿充填部层和所述预测层对所述第一充填开采特征图进行处理，得到所述待评价煤矿的煤矿充填开采信息；

效果评价模块，用于基于所述煤矿充填开采信息确定所述待评价煤矿的充填开采效果评分；

所述基于所述骨干网络层、所述煤矿充填部层和所述预测层对所述第一充填开采特征图进行处理，得到所述待评价煤矿的煤矿充填开采信息，包括：利用所述骨干网络层的全连接卷积层对所述第一充填开采特征图进行第一卷积操作，得到不同采样率的第二充填开采特征图；

利用所述骨干网络层的空洞空间卷积池化金字塔层对所述不同采样率的第二充填开采特征图进行第二卷积操作和池化操作，得到第三充填开采特征图；

利用所述骨干网络层的注意力模块，根据预设基数和预设的迭代次数对所述第三充填开采特征图进行重构，得到重构的第四充填开采特征图；

利用所述煤矿充填部层，将所述重构的第四充填开采特征图进行上采样，与各第一卷积层对应输出的第二充填开采特征图进行全连接，得到各所述第一卷积层对应的上采样充填开采特征图，并且与各所述第一卷积层对应的下采样充填开采特征图进行全连接，得到各所述第一卷积层对应输出的目标充填开采特征图；

利用所述预测层，基于各所述第一卷积层对应输出的目标充填开采特征图进行煤矿充填开采关键点的检测，得到所述煤矿充填开采信息；

所述基于所述煤矿充填开采信息确定所述待评价煤矿的充填开采效果评分，包括：基于所述煤矿充填开采信息确定所述待评价煤矿的煤矿充填开采相对于预设地面的凹凸程度；

基于所述凹凸程度和预设的充填开采效果评分规则，确定所述待评价煤矿的充填开采效果评分；所述充填开采效果评分规则用于表征煤矿充填开采的凹凸程度及其对应的评分分值的映射规则。