1.一种基于无人机防护的视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取无人机的拍摄图像，获取拍摄图像的时间点和拍摄地点并设置对应的标准参数，提取拍摄图像的图像参数，根据标准参数和图像参数筛选得到标准图像，将对无人机运行产生影响的事物记为有效信息，根据标准图像上的有效信息占比得到有效图像；

提取有效图像的障碍物信息，根据障碍物信息判断无人机的撞击概率；

获取无人机的运行参数，根据无人机的运行参数和障碍物信息判断得到撞击程度；

根据障碍物信息判断得到障碍物对无人机的影响程度并记为运行影响程度，结合撞击概率和撞击程度，确认障碍物对无人机的干扰程度；

所述根据障碍物信息判断得到障碍物对无人机的影响程度并记为运行影响程度的步骤，具体为：获取无人机的光源方向，根据障碍物运行路线和无人机飞行路线，判断障碍物是否遮挡无人机的光源；

若障碍物没有遮挡无人机的光源，则根据障碍物类别得到障碍物对无人机的影响程度并记为第一影响程度，且将第一影响程度作为运行影响程度；

若障碍物遮挡无人机的光源，则根据障碍物运行路线和无人机飞行路线确定遮挡时间；

在第一影响程度的基础上，加上遮挡时间对无人机的影响程度作为运行影响程度；

所述若障碍物没有遮挡无人机的光源，则根据障碍物类别得到障碍物对无人机的影响程度并记为第一影响程度的步骤，具体为：若障碍物没有遮挡无人机的光源，则根据障碍物类别获取障碍物与无人机撞击后的粘合概率；

根据障碍物体积和障碍物类别得到障障碍物重量，根据障碍物重量与撞击点得到无人机飞行平衡度的影响程度并记为平衡干扰度；

根据粘合概率、平衡干扰度和撞击概率相乘计算得到无人机的平衡影响度；

根据撞击点判断障碍物是否对无人机的拍摄造成干扰，障碍物对无人机的拍摄造成干扰，则获取拍摄面积中的障碍物的遮挡面积占比；

设置遮挡面积占比和平衡影响度的影响权重比，根据影响权重比计算得到障碍物对无人机的影响程度并记为第一影响程度；

提取有效图像的拍摄信息，根据拍摄信息确认有效图像的信息准确度；

根据信息准确度和干扰程度得到无人机的避障需求度，将避障需求度达到预设的避障需求度阈值的有效图像作为参考图像；

将参考图像传输至无人机的控制系统，执行无人机避障防护的操作。

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机防护的视觉检测方法，其特征在于，所述获取无人机的拍摄图像，获取拍摄图像的时间点和拍摄地点并设置对应的标准参数，提取拍摄图像的图像参数，根据标准参数和图像参数筛选得到标准图像，将对无人机运行产生影响的事物记为有效信息，根据标准图像上的有效信息占比得到有效图像的步骤，具体为：获取无人机拍摄图像的时间点和拍摄地点，根据拍摄时间点和拍摄地点设置图像的标准参数，所述标准参数包括标准清晰度、标准亮度以及标准分辨率；

获取无人机的拍摄图像，提取拍摄图像的图像参数，所述图像参数包括图像清晰度、图像亮度以及图像分辨率；

筛选去除图像参数没有达到标准参数的图像，得到标准图像；

将对无人机运行不产生影响的事物记为无效信息，对无人机运行产生影响的事物记为有效信息；

提取标准图像上的有效信息占比，设置有效信息占比阈值，筛选有效信息占比达到有效信息占比阈值的标准图像作为有效图像。

3.根据权利要求2所述的一种基于无人机防护的视觉检测方法，其特征在于，所述提取有效图像的障碍物信息，根据障碍物信息判断无人机的撞击概率的步骤，具体为：提取有效图像的障碍物信息，所述障碍物信息包括障碍物类别和障碍物位置；

根据障碍物类别判断障碍物是否固定不动，若障碍物固定不动，则获取无人机的飞行方向，根据障碍物位置和飞行方向确定撞击概率；

若障碍物不是固定不动，则根据障碍物类别判断障碍物是否具有自主避障功能；

若障碍物没有自主避障功能，则提取障碍物运行速度，根据障碍物运行速度和障碍物位置形成障碍物运行路线；

获取无人机的飞行速度，根据飞行速度和飞行方向确定无人机飞行路线，根据障碍物运行路线和无人机飞行路线得到撞击概率；

若障碍物具有自主避障功能，则根据障碍物类别确定得到撞击概率。

4.根据权利要求3所述的一种基于无人机防护的视觉检测方法，其特征在于，所述若障碍物具有自主避障功能，则根据障碍物类别确定得到撞击概率的步骤，具体为：根据障碍物类别获取障碍物的习性，根据障碍物的习性匹配得到障碍物不同时刻的避障灵敏度；

根据时间点匹配得到对应的避障灵敏度，根据避障灵敏度得到对应的避障速度；

判断无人机的飞行速度是否超出躲避速度，若超出躲避速度，则根据障碍物运行路线和无人机飞行路线得到原始撞击概率，并将原始撞击概率作为撞击概率；

若飞行速度没有超出避障速度，则计算飞行速度和躲避速度的速度差值，根据速度差值得到避障概率；

利用原始撞击概率减去避障概率，得到撞击概率。

5.根据权利要求4所述的一种基于无人机防护的视觉检测方法，其特征在于，所述获取无人机的运行参数，根据无人机的运行参数和障碍物信息判断得到撞击程度的步骤，具体为：根据有效图像提取障碍物的体积，根据障碍物类别提取得到障碍物硬度和平均移动速度；

获取无人机的机身硬度，结合机身硬度、飞行速度、障碍物硬度和平均移动速度，得到障碍物损坏程度和无人机损坏程度；

根据障碍物运行路线和无人机飞行路线预估得到撞击点，根据障碍物体积和撞击点得到撞击面积；

分别设置障碍物损坏程度、无人机损坏程度和撞击面积的撞击权重比，根据撞击权重比计算得到撞击程度。

6.根据权利要求5所述的一种基于无人机防护的视觉检测方法，其特征在于，所述提取有效图像的拍摄信息，根据拍摄信息确认有效图像的信息准确度的步骤，具体为：提取有效图像的拍摄信息，所述拍摄信息包括实时拍摄角度、实时拍摄环境以及实时镜头模糊度；

获取障碍物的有效特征的最佳拍摄角度，计算得到最佳拍摄角度和实时拍摄角度的角度差值；

根据实时拍摄环境提取实时拍摄亮度、实时拍摄光线方向以及实时拍摄背景；

获取无人机拍摄的最佳拍摄环境，所述最佳拍摄环境包括最佳拍摄亮度、最佳拍摄光线方向以及最佳拍摄背景；

计算得到实时拍摄环境与最佳拍摄环境的环境差值，结合角度差值和镜头模糊度，计算得到信息准确度。

7.根据权利要求6所述的一种基于无人机防护的视觉检测方法，其特征在于，所述提取有效图像的拍摄信息，所述拍摄信息包括实时拍摄角度、实时拍摄环境以及实时镜头模糊度的步骤，具体为：获取无人机飞行高度，结合拍摄地点得到无人机所在位置的空气质量；

获取无人机所在位置的气象，判断气象是否造成镜头污染，若气象造成镜头污染，则得到气象污染程度；

提取空气质量中的颗粒物含量，根据颗粒物含量计算得到空气污染程度，叠加气象污染程度得到镜头模糊度；

若气象未造成镜头污染，则将空气污染程度作为镜头模糊度。

8.一种基于无人机防护的视觉检测系统，其特征在于，通过应用如权利要求1‑7任意一项所述的一种基于无人机防护的视觉检测方法，包括：有效图像模块，获取无人机的拍摄图像，对拍摄图像进行质量筛选，得到有效图像；

撞击概率模块，提取有效图像的障碍物信息，根据障碍物信息判断无人机的撞击概率；

撞击程度模块，获取无人机的运行参数，根据无人机的运行参数和障碍物信息判断得到撞击程度；

干扰程度模块，根据障碍物信息判断得到障碍物对无人机的影响程度并记为运行影响程度，结合撞击概率和撞击程度，确认障碍物对无人机的干扰程度；

信息准确模块，提取有效图像的拍摄信息，根据拍摄信息确认有效图像的信息准确度；

避障需求模块，根据信息准确度和干扰程度得到无人机的避障需求度，将避障需求度达到预设的避障需求度阈值的有效图像作为参考图像；

避障防护模块，将参考图像传输至无人机的控制系统，执行无人机避障防护的操作。