1.一种智能水利巡检方法，其特征在于，所述智能水利巡检方法包括：对获取的预设的目标区域的多维度水利环境数据进行动态融合处理，得到目标数字孪生体；

对所述数字孪生体进行智能体协同分析，得到自适应巡检策略；

根据所述自适应巡检策略对所述目标区域进行多模态传感数据采集，得到多模态数据；

对所述多模态数据进行联邦学习处理，得到全息态势感知数据；

对所述全息态势感知数据进行因果推理分析，得到动态风险图谱；

将所述动态风险图谱输入预置的深度Q网络进行防控策略分析，得到主动防控策略以及巡检报告。

2.根据权利要求1所述的智能水利巡检方法，其特征在于，所述对获取的预设的目标区域的多维度水利环境数据进行动态融合处理，得到目标数字孪生体，包括：对所述多维度水利环境数据进行时空对齐处理，得到统一坐标系下的水利环境数据集；

对所述水利环境数据集进行异常值检测并去除，得到清洗数据集；

对所述清洗数据集进行多尺度小波变换，得到时频特征表示；

将所述时频特征表示输入自编码器进行特征提取，得到低维特征向量；

对所述低维特征向量进行主成分分析，得到主要特征成分；

将所述主要特征成分输入长短期记忆网络进行时序建模，得到动态特征序列；

对所述动态特征序列进行卡尔曼滤波，得到平滑状态估计；

将所述平滑状态估计与预先获取的地理信息系统数据进行空间配准，得到地理关联特征；

对所述地理关联特征进行张量分解，得到多模态交互特征；

将所述多模态交互特征输入图神经网络进行动态融合，得到所述目标数字孪生体。

3.根据权利要求1所述的智能水利巡检方法，其特征在于，所述对所述数字孪生体进行智能体协同分析，得到自适应巡检策略，包括：对所述数字孪生体进行多智能体分解，得到多个子区域智能体；

对所述多个子区域智能体进行任务分配，得到初始任务分配方案；

将所述初始任务分配方案输入强化学习网络进行训练，得到智能体协同策略；

对所述智能体协同策略进行仿真验证，得到仿真结果数据；

将所述仿真结果数据输入遗传算法进行优化，得到优化协同策略；

对所述优化协同策略进行多目标评估，得到策略评估指标；

将所述策略评估指标输入模糊决策树进行分析，得到决策规则集；

对所述决策规则集进行知识图谱构建，得到巡检知识图谱；

将所述巡检知识图谱输入图注意力网络进行特征提取，得到关键巡检特征；

对所述关键巡检特征进行动态规划计算，得到自适应巡检策略。

4.根据权利要求1所述的智能水利巡检方法，其特征在于，所述根据所述自适应巡检策略对所述目标区域进行多模态传感数据采集，得到多模态数据，包括：对所述自适应巡检策略进行任务分解，得到多个子任务；

将所述多个子任务输入资源分配算法进行任务分配，得到传感器部署方案；

对所述传感器部署方案进行优化分析，得到传感网络拓扑；

根据所述传感网络拓扑进行传感器校准，得到目标传感器网络；

对所述目标传感器网络进行数据采集周期设置，得到采集时间表；

基于所述采集时间表，通过所述目标传感器网络对所述目标区域进行多模态传感数据采集，得到原始传感数据；

对所述原始传感数据进行噪声滤波处理，得到滤波数据；

将所述滤波数据输入数据融合算法进行数据融合，得到初步融合数据；

对所述初步融合数据进行异常检测，得到异常标记数据；

将所述异常标记数据与所述初步融合数据进行数据融合，得到所述多模态数据。

5.根据权利要求1所述的智能水利巡检方法，其特征在于，所述对所述多模态数据进行联邦学习处理，得到全息态势感知数据，包括：对所述多模态数据进行采样分割，得到多个本地数据子集；

将多个所述本地数据子集输入拉普拉斯差分隐私算法进行噪声添加，得到隐私保护数据；

对所述隐私保护数据进行主成分分析及小波变换，得到本地特征向量；

将所述本地特征向量输入联邦平均算法进行加权平均计算，得到全局参数集；

对所述全局参数集进行基于信任度的加权聚合处理，得到初步全局特征；

将所述初步全局特征分发至预设的各边缘计算节点进行梯度下降计算，得到局部更新结果；

对所述局部更新结果进行同态加密及安全多方计算，得到全局更新特征；

将所述全局更新特征输入交叉验证算法进行性能评估，得到性能指标；

对所述性能指标进行自适应阈值判断及趋势分析，得到迭代决策；

根据所述迭代决策对全局特征进行Adam优化算法进行特征优化处理，得到所述全息态势感知数据。

6.根据权利要求1所述的智能水利巡检方法，其特征在于，所述对所述全息态势感知数据进行因果推理分析，得到动态风险图谱，包括：对所述全息态势感知数据进行特征选择及降维处理，得到关键特征集；

将所述关键特征集输入结构学习算法进行贝叶斯网络结构构建，得到初始网络结构；

对所述初始网络结构进行专家知识融合及修正，得到优化网络结构；

将所述优化网络结构及所述全息态势感知数据输入参数学习算法进行条件概率表计算，得到条件概率表；

对所述条件概率表进行数据验证和异常值处理，得到修正条件概率表；

将所述修正条件概率表与所述优化网络结构进行整合，得到目标贝叶斯网络；

对所述目标贝叶斯网络进行敏感性分析，得到关键节点集合；

将所述关键节点集合输入证据传播算法进行概率更新计算，得到后验概率分布；

对所述后验概率分布进行阈值分析及风险量化，得到初步风险评估结果；

将所述初步风险评估结果输入时序分析算法进行动态趋势预测，得到风险演化趋势；

对所述风险演化趋势进行空间插值及可视化处理，得到风险热力图；

将所述风险热力图与所述初步风险评估结果进行融合，得到动态风险图谱。

7.根据权利要求1所述的智能水利巡检方法，其特征在于，所述将所述动态风险图谱输入预置的深度Q网络进行防控策略分析，得到主动防控策略以及巡检报告，包括：对所述动态风险图谱进行风险等级划分及优先级排序，得到风险优先级列表；

将所述风险优先级列表输入状态编码算法进行状态空间构建，得到离散状态空间；

对所述离散状态空间进行动作集定义及奖励函数设计，得到强化学习环境；

将所述强化学习环境输入深度Q网络进行Q值迭代计算，得到初始Q值表；

对所述初始Q值表进行贪婪策略探索分析，得到动作序列；

将所述动作序列输入蒙特卡洛树搜索算法进行策略评估，得到策略评分；

对所述策略评分进行多目标权衡及帕累托优化，得到非支配解集；

将所述非支配解集输入决策树算法进行规则提取，得到防控决策规则；

对所述防控决策规则进行可解释性分析及可视化处理，得到主动防控策略；

将所述主动防控策略与所述动态风险图谱进行关联分析，得到巡检报告。

8.一种智能水利巡检装置，用于实现如权利要求1‑7任意一项所述的智能水利巡检方法，其特征在于，所述智能水利巡检装置包括：获取模块，用于对获取的预设的目标区域的多维度水利环境数据进行动态融合处理，得到目标数字孪生体；

分析模块，用于对所述数字孪生体进行智能体协同分析，得到自适应巡检策略；

采集模块，用于根据所述自适应巡检策略对所述目标区域进行多模态传感数据采集，得到多模态数据；

处理模块，用于对所述多模态数据进行联邦学习处理，得到全息态势感知数据；

推理模块，用于对所述全息态势感知数据进行因果推理分析，得到动态风险图谱；

输入模块，用于将所述动态风险图谱输入预置的深度Q网络进行防控策略分析，得到主动防控策略以及巡检报告。

9.一种智能水利巡检设备，其特征在于，所述智能水利巡检设备包括：存储器及至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述智能水利巡检设备执行如权利要求1‑7中任一项所述的智能水利巡检方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1‑7中任一项所述的智能水利巡检方法。