1.一种多波束声呐桩基冲刷检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：读取待冲刷检测的多波束桩基三维点云；

步骤2：从多波束桩基三维点云中提取桩基冲刷坑点云；

步骤3：采用聚类分割方法，将桩基冲刷坑点云进行分组，形成多个簇，每个簇表示一个单独的冲刷坑数据；

步骤4：基于多个簇，计算桩基冲刷体积，作为桩基冲刷检测的依据；

其中，步骤2中，所述的从多波束桩基三维点云中提取桩基冲刷坑点云，具体操作包括：计算多波束桩基三维点云中相邻两个点的欧氏距离，根据相邻两个点的欧氏距离，进行点云的聚类，得到分别以各点为中心的邻域集合；

在以各点为中心的邻域集合的基础上，计算多波束桩基三维点云中每个点的法向量，依据每个点的法向量进行桩基冲刷坑点云提取；

其中，步骤4中，所述的基于多个簇，计算桩基冲刷体积，具体操作包括：基于多个簇，构建对应的三维模型，并构建计算桩基冲刷体积的目标函数：式中，△代表每组簇中的一个三角形元素，每组簇中相邻三个点形成一个三角形面片，一组簇中的所有三角形面片称为三角形元素；V(△)为三角形△所形成的体积；α为控制三角形细化的参数，r△为三角形的最小边长；d是空间维度，d＝3；

通过求解计算桩基冲刷体积的目标函数，得到桩基冲刷体积。

2.根据权利要求1所述的一种多波束声呐桩基冲刷检测方法，其特征在于：所述的根据相邻两个点的欧氏距离，进行点云的聚类，得到分别以各点为中心的邻域集合，具体操作包括：假设多波束桩基三维点云共有n个点，每个点pi的坐标表示为(xi,yi,zi)，i∈(1,n)，根据相邻两个点的欧氏距离，按照以下公式进行点云的聚类：N∈(pi)＝{d(pi,pi+1)≤η}

式中，N∈(pi)表示在多波束桩基三维点云中通过聚类后获得的点云集合，d(pi,pi+1)表示点pi与点pi+1之前的欧式距离，η表示阈值。

3.根据权利要求1所述的一种多波束声呐桩基冲刷检测方法，其特征在于：所述的在以各点为中心的邻域集合的基础上，计算多波束桩基三维点云中每个点的法向量，依据每个点的法向量进行桩基冲刷坑点云提取，具体操作包括：按照下式计算多波束桩基三维点云中每个点的法向量：式中，Nk(pi)表示以点pi为中心的邻域集合中包含距离点pi最近的k个点，k表示参数，用于定义邻域的大小和范围；

依据每个点的法向量进行桩基冲刷坑点云提取，表示为：pc＝{pi∈P:ni＜β}

式中，P表示要处理的多波束桩基三维点云，pc表示法向量提取后的冲刷坑点云集合，β表示冲刷坑程度的判定参数。

4.根据权利要求1所述的一种多波束声呐桩基冲刷检测方法，其特征在于：步骤3中，所述的采用聚类分割方法，将桩基冲刷坑点云进行分组，得到多个单独的冲刷坑数据，具体操作包括：从冲刷坑点云中提取边界点云，并从冲刷坑点云中去除边界点云；

从去除边界点云的冲刷坑点云中识别出核心点，形成核心点集合；

按照密度聚类算法，对核心点集合进行分组，形成多个簇。

5.根据权利要求4所述的一种多波束声呐桩基冲刷检测方法，其特征在于：所述的从冲刷坑点云中提取边界点云，具体操作包括：对冲刷坑点云进行极角计算并排序；

对于冲刷坑点云中任意一个点pi，i∈(0,n)，按照下式计算得到(ptop‑1‑ptop)×(pi‑ptop)的叉积值：(ptop‑1‑ptop)×(pi‑ptop)＞0式中，ptop和ptop‑1作为栈S的栈顶，其中ptop是栈顶点，栈S需填入初始的ptop‑1和ptop点，ptop和ptop‑1的初始点取自冲刷坑点云中的p0，p1两点；

若(ptop‑1‑ptop)×(pi‑ptop)的叉积值大于零，则表示点pi在栈顶形成的边界的外侧；若(ptop‑1‑ptop)×(pi‑ptop)的叉积值小于等于零，则将栈顶的点ptop出栈，并将点pi入栈，使其成为新的栈顶ptop；

当冲刷坑点云中所有点均被处理完毕时，栈中的点即为提取的边界点云。

6.根据权利要求4所述的一种多波束声呐桩基冲刷检测方法，其特征在于：所述的从去除边界点云的冲刷坑点云中识别出核心点，形成核心点集合，具体操作包括：定义点Oi的邻域集合N∈(Oi)，该邻域集合N∈(Oi)包括所有距离点Oi不超过δ值的点：N∈(Oi)＝{Oi+1∈O:d(Oi,Oi+1)≤δ}式中，参数δ用于控制邻域的范围；

计算点Oi的邻域集合N∈(Oi)内的点数|N∈(Oi)|，若点Oi的邻域集合N∈(Oi)内包含的点数大于预设的最小点数阈值MinPts，则将该点Oi视为核心点并保存在核心点集合中，否则该点Oi被标记为噪点。

7.根据权利要求4所述的一种多波束声呐桩基冲刷检测方法，其特征在于：所述的按照密度聚类算法，对核心点集合进行分组，形成多个簇，具体操作包括：对于一个核心点Oi和其邻域集合N∈(Oi)，初始化簇C＝{Oi}；

对每个点Oj∈N∈(Oi)而言，若点Oj为核心点，且点 则将点Oj添加到簇C中，表示为：C＝C∪{Oj}；

更新点Oj的邻域集合N∈(Oj)：

N∈(Oj)＝{Ok∈PO:d)Oj,Ok)≤δ}对N∈(Oj)中的每个点Ok进行判断，若Ok为核心点，且点 则将Ok添加到簇C中，表示为：C＝C∪{Ok}；

更新点Ok的邻域N∈(Ok)：

N∈(Ok)＝{Om∈PO:d(Ok,Om)≤δ}逐步处理邻域集合N∈(Oi)中的点直到没有更多的核心点可以添加到簇C中；

以此形成多个簇，每个簇表示一个单独的冲刷坑数据。

8.根据权利要求1所述的一种多波束声呐桩基冲刷检测方法，其特征在于：所述的通过求解计算桩基冲刷体积的目标函数，得到桩基冲刷体积，具体包括：计算目标函数F(α)相对于参数α的梯度 梯度 为目标函数F(α)在各个参数方向上的变化率，定义为：

式中，α＝(α1,α2,…αn)为控制计算冲刷坑体积算法的参数向量；

使用梯度下降法对参数α进行迭代更新：

k k+1

式中，α 、α 分别是第k、k+1次迭代的参数值；λ表示学习步长； 表示目标函数Fk(α)在当前参数α处的梯度；

当满足以下迭代收敛条件时，结束迭代更新，得到桩基冲刷体积：k+1 k

|F(α )‑F(α)|≤γ。