1.一种闸室墙变形监测方法，其特征在于，应用于物联网络，所述物联网络包括网关模块和控制模块，以及布设于闸室墙的多个位移传感器，各个所述位移传感器通过所述网关模块将随时间变化的位移数据上传至所述控制模块，所述方法包括：S1，在当前时刻开始的一个第一预设周期，利用各个所述位移传感器获取所述闸室墙的位移数据集合；所述位移数据集合包括对应每个预设监测点的多组随时间变化的位移数据，所述预设监测点是相邻闸段的接缝处设置的监测点，随时间变化的位移数据用于指示对应的相邻闸段间的变形位移情况；

S2，基于所述位移数据集合，根据预设判定规则判断所述闸室墙的变形情况是否满足第一报警条件；当满足第一报警条件时，生成第一预警信息并发送至预设的用户设备；当不满足第一报警条件时执行S1；

其中，所述预设判定规则是指，基于所述位移数据集合生成监测曲线集合，所述监测曲线集合包括每个预设监测点的位移时间曲线；获取所述监测曲线集合和样本曲线集合之间的第一相似度评分；当所述第一相似度评分低于第一评分阈值时，认为所述闸室墙的变形情况满足第一报警条件；

每个第一预设周期内均包括第二预设周期，获取所述样本曲线集合的方式，包括：将当前时刻开始的第一预设周期作为目标预设周期，在目标预设周期内的第二预设周期，获取所述闸室墙的多个应力采集区域的应力监测信息；

将目标预设周期之前的多个第一预设周期内的第二预设周期获取的应力信息作为应力样本信息；

将每个应力样本信息分别与应力监测信息进行比对，获取对应的第二相似度评分；

将不低于第二相似度阈值且距离当前时刻最近的应力样本信息作为目标应力信息，将目标应力信息对应的监测曲线集合作为样本曲线集合。

2.根据权利要求1所述的闸室墙变形监测方法，其特征在于，所述将目标预设周期之前的多个第一预设周期内的第二预设周期获取的应力信息作为应力样本信息，包括：当目标预设周期之前的第一预设周期的所述闸室墙的变形情况不满足第一报警条件时，将不满足第一报警条件的第一预设周期的应力信息输入异常区域检测模型，获取每个应力采集区域的异常检测结果；异常检测结果包括异常和正常；

判断异常的应力采集区域的数量是否大于预设数量；应力信息包括每个应力采集区域的标识及每个标识对应的区域的一组应力数据；

将异常的应力采集区域的数量大于预设数量的第一预设周期的应力信息作为应力样本信息，用于与应力监测信息的第二相似度评分的获取。

3.根据权利要求2所述的闸室墙变形监测方法，其特征在于，所述异常区域检测模型是对深度学习模型训练得到的，所述异常区域检测模型的训练过程包括以下步骤：获取训练集，所述训练集包括多个训练数据，每个所述训练数据包括一组样本应力数据的数据组以及数据组对应的异常区域的标注数据；针对所述训练集中的每个训练数据，执行以下处理：将所述训练数据中的数据组输入预设的深度学习模型，以得到所述数据组对应的异常区域的预测数据；

基于样本图像数据对应的预测数据和标注数据，对所述深度学习模型的模型参数进行更新；

检测是否满足预设的训练结束条件；如果是，则将训练出的所述深度学习模型作为所述异常区域检测模型；如果否，则利用下一个所述训练数据继续训练所述深度学习模型。

4.根据权利要求2所述的闸室墙变形监测方法，其特征在于，所述获取所述监测曲线集合和样本曲线集合之间的第一相似度评分，包括：获取所述监测曲线集合和样本曲线集合中相同预设监测点的位移时间曲线的相似度值，得到每个预设监测点的相似度值；

针对每个预设监测点，当对应的应力采集区域为异常区域时，将得到的相似度值和预设监测点对应的应力采集区域的异常系数的乘积作为第一相似度中间评分；否则，将得到的相似度值作为第一相似度中间评分；

将得到的每个预设监测点的第一相似度中间评分相加的和作为所述监测曲线集合和样本曲线集合之间的第一相似度评分。

5.根据权利要求4所述的闸室墙变形监测方法，其特征在于，所述应力采集区域的异常系数的获取方式包括：获取异常系数对应关系；所述异常系数对应关系用于指示异常的应力采集区域的数量、比重和异常数值之间的对应关系；

根据目标应力信息中指示异常的应力采集区域的数量，利用所述异常系数对应关系获取对应的异常数值，将异常数值作为指示异常的应力采集区域的异常系数。

6.一种闸室墙变形监测装置，其特征在于，所述闸室墙变形监测装置包括：第一获取模块，用于在当前时刻开始的一个第一预设周期，利用各个位移传感器获取所述闸室墙的位移数据集合；所述位移数据集合包括对应每个预设监测点的多组随时间变化的位移数据，所述预设监测点是相邻闸段的接缝处设置的监测点，随时间变化的位移数据用于指示对应的相邻闸段间的变形位移情况；

第一判断模块，用于基于所述位移数据集合，根据预设判定规则判断所述闸室墙的变形情况是否满足第一报警条件；当满足第一报警条件时，生成第一预警信息并发送至预设的用户设备；

其中，所述预设判定规则是指，基于所述位移数据集合生成监测曲线集合，所述监测曲线集合包括每个预设监测点的位移时间曲线；获取所述监测曲线集合和样本曲线集合之间的第一相似度评分；当所述第一相似度评分低于第一评分阈值时，认为所述闸室墙的变形情况满足第一报警条件；

每个第一预设周期内均包括第二预设周期，获取所述样本曲线集合的方式，包括：将当前时刻开始的第一预设周期作为目标预设周期，在目标预设周期内的第二预设周期，获取所述闸室墙的多个应力采集区域的应力监测信息；

将目标预设周期之前的多个第一预设周期内的第二预设周期获取的应力信息作为应力样本信息；

将每个应力样本信息分别与应力监测信息进行比对，获取对应的第二相似度评分；

将不低于第二相似度阈值且距离当前时刻最近的应力样本信息作为目标应力信息，将目标应力信息对应的监测曲线集合作为样本曲线集合。

7.一种闸室墙变形监测系统，其特征在于，所述闸室墙变形监测系统包括：多个位移传感器，分别设置于所述闸室墙的相邻闸段的接缝处的预设监测点，用于获取随时间变化的位移数据；

控制模块，所述控制模块分别与每个所述位移传感器通信连接；

网关模块，所述网关模块设置于所述控制模块和用户设备之间，实现所述控制模块和用户设备的通信连接；并设置于所述控制模块和各个所述位移传感器之间，实现所述控制模块和各个所述位移传感器的通信连接；

所述控制模块被配置成：

S1，在当前时刻开始的一个第一预设周期，利用各个所述位移传感器获取所述闸室墙的位移数据集合；所述位移数据集合包括对应每个预设监测点的多组随时间变化的位移数据，所述预设监测点是相邻闸段的接缝处设置的监测点，随时间变化的位移数据用于指示对应的相邻闸段间的变形位移情况；

S2，基于所述位移数据集合，根据预设判定规则判断所述闸室墙的变形情况是否满足第一报警条件；当满足第一报警条件时，生成第一预警信息并发送至预设的用户设备；当不满足第一报警条件时执行S1；

其中，所述预设判定规则是指，基于所述位移数据集合生成监测曲线集合，所述监测曲线集合包括每个预设监测点的位移时间曲线；获取所述监测曲线集合和样本曲线集合之间的第一相似度评分；当所述第一相似度评分低于第一评分阈值时，认为所述闸室墙的变形情况满足第一报警条件；

每个第一预设周期内均包括第二预设周期，获取所述样本曲线集合的方式，包括：将当前时刻开始的第一预设周期作为目标预设周期，在目标预设周期内的第二预设周期，获取所述闸室墙的多个应力采集区域的应力监测信息；

将目标预设周期之前的多个第一预设周期内的第二预设周期获取的应力信息作为应力样本信息；

将每个应力样本信息分别与应力监测信息进行比对，获取对应的第二相似度评分；

将不低于第二相似度阈值且距离当前时刻最近的应力样本信息作为目标应力信息，将目标应力信息对应的监测曲线集合作为样本曲线集合。

8.根据权利要求7所述的一种闸室墙变形监测系统，其特征在于，还包括：多个应力监测传感器，分别设置于所述闸室墙的多个应力采集区域，并通过所述网关模块和所述控制模块通信连接，用于获取各个应力采集区域的应力数据；

其中，所述应力采集区域设置于所述闸室墙的两次混凝土浇筑阶段的交界区域，第一次混凝土浇筑阶段为以施工后底板为基础的包含倒角施工的浇筑施工，第二次混凝土浇筑为第一次混凝土浇筑后的浇筑施工。

9.根据权利要求8所述的一种闸室墙变形监测系统，其特征在于，第一次混凝土浇筑的施工标高范围为3米至4米；第二次混凝土浇筑的施工为移动模架施工方式，以第一次混凝土浇筑施工为基础施工到顶。