1.基于数字孪生技术的安全管理预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，多实体数字孪生模型构建：采集校园内多个物理实体的实体状态数据，物理实体包括人员、建筑门窗、车辆，实体状态数据包括人员状态、门窗开闭状态、车辆状态，构建包含实体状态数据的数字孪生模型；

S2，场景风险因子定义与交互分析：定义当前场景风险因子，通过在数字孪生模型中进行场景风险因子之间的仿真交互影响分析，分析场景风险因子之间的交互影响；

S3，动态关联图构建：基于仿真交互影响分析结果，构建风险因子之间的关联矩阵，建立物理实体间的动态关联图，并通过图计算算法评估各节点及边的权重；

S4，根据动态关联图计算综合风险评分，设定多级预警等级；

所述S3中的建立物理实体间的动态关联图具体包括：

图节点定义：将校园内的物理实体作为图的节点，节点集表示为v；

图边定义：基于场景风险因子关联矩阵的非零元素，建立节点间的边集E，边权重为对应的关联强度wij；

动态更新：根据物理实体实时状态数据及仿真结果，动态调整图的结构及边权重，确保动态关联图随时间更新；

所述边权重wij基于物理距离计算： 其中，dij表示场景风险因子i和j发生点之间的物理距离，σ是距离衰减系数，用于控制关联强度随距离的衰减程度；

所述节点的权重通过图中心性分析计算，得到每个节点的重要性：Ci＝∑j∈vwij，其中，Ci表示节点i的中心性权重，wij为节点i和j之间的边权重。

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的安全管理预警方法，其特征在于，所述S1中的采集校园内多个物理实体的实体状态数据具体包括：S11，人员状态数据的采集：通过校园内安装的门禁设备，采集人员的出入时间；利用智能摄像头结合图像识别技术，识别人员的行为状态，包括聚集、移动、滞留情况；

S12，门窗开闭状态数据的采集：在建筑门窗上安装智能磁力开关，实时采集门窗的开闭状态，记录开启或关闭的时间和频率；

S13，车辆状态数据的采集：通过校门及停车场的智能道闸记录车辆的进出时间及停留状态，基于校园内智能摄像监控车辆的实时位置和行驶路径。

3.根据权利要求2所述的基于数字孪生技术的安全管理预警方法，其特征在于，所述构建包含实体状态数据的数字孪生模型具体包括：S14，静态特性建模：根据校园内物理实体的设计参数和实际部署情况，创建包括人员分布孪生子模型、建筑门窗结构孪生子模型和车辆运行孪生子模型的静态基础模型，为不同物理实体分配对应的属性参数；

S15，动态数据映射：

人员状态映射：将通过门禁设备采集的出入时间、监控数据实时映射到人员分布孪生子模型中，更新校园内人员分布和活动状态；

门窗状态映射：将通过采集的门窗开闭状态、开启时间和频率数据映射至建筑门窗结构孪生子模型，实时反映门窗的开启或关闭情况；

车辆状态映射：将获取的车辆进出时间、停留状态及行驶路径数据映射至车辆运行孪生子模型，展示车辆的运行轨迹和停车分布。

4.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的安全管理预警方法，其特征在于，所述S2具体包括：S21，仿真环境创建：基于数字孪生模型，创建包含人员、建筑门窗、车辆的仿真环境，加载各物理实体的实时状态数据，模拟其在实际场景中的动态行为和相互作用；

S22，结合物理实体的状态数据，定义场景风险因子，包括人员过度聚集、门窗异常开启以及车辆异常路径；

S23，仿真交互影响分析，分析人员过度聚集、门窗异常开启以及车辆异常路径之间的交互影响。

5.根据权利要求4所述的基于数字孪生技术的安全管理预警方法，其特征在于，所述仿真交互影响分析包括：人员过度聚集与门窗异常开启的交互：通过人员状态与建筑门窗状态的仿真分析，识别导致安全隐患的交互影响，包括人员过度聚集在开启状态门窗位置；

车辆异常路径与人员过度聚集的交互：通过车辆状态与人员状态的人员分布仿真分析，识别车辆异常路径覆盖人员过度聚集区域。

6.根据权利要求5所述的基于数字孪生技术的安全管理预警方法，其特征在于，所述S3中的构建风险因子之间的关联矩阵具体包括：矩阵元素定义：基于仿真交互影响分析结果，定义风险因子之间的关联程度，构建关联矩阵R，矩阵中的元素Rij表示风险因子i和j之间的关联强度：其中，wij是依据仿真结果计算的关联强度；

矩阵规范化：对关联矩阵进行归一化处理，确保所有关联值在范围[0,1]内。

7.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的安全管理预警方法，其特征在于，所述S4中的综合风险评分计算为：R＝∑i∈vCi+∑(i，j)∈Ewij，其中，R是综合风险评分，Ci是节点i的权重，表示单个风险因子的影响力，wij是边i和j之间的权重，表示风险因子之间的交互影响强度，V是动态关联图的节点集合，E是动态关联图的边集合；

根据计算的风险评分，将风险划分为多个预警等级，根据不同预警等级，采取分级响应措施。

8.基于数字孪生技术的安全管理预警系统，用于实现如权利要求1‑7任一项所述的基于数字孪生技术的安全管理预警方法，其特征在于，包括以下模块：多实体数据采集模块：采集多个人员物理实体、建筑门窗物理实体和车辆物理实体的实体状态数据，所述实体状态数据包括人员状态、门窗开闭状态和车辆状态，并将采集的数据输入至数字孪生建模模块；

数字孪生建模模块：基于采集的实体状态数据，构建包含人员、建筑门窗和车辆状态的数字孪生模型，用于实时同步物理实体的动态行为和状态；

场景风险分析模块：用于定义当前场景中的风险因子，包括人员过度聚集、门窗异常开启、车辆异常路径，并在数字孪生模型中对风险因子之间进行仿真交互影响分析，识别风险因子之间的关联关系；

动态关联图构建模块：基于场景风险分析结果，构建关联矩阵，生成物理实体间的动态关联图，通过图计算算法评估关联图中各节点及边的权重，用于表征多实体协同风险；

风险评估与预警模块：基于动态关联图计算综合风险评分，根据风险评分设定多级预警等级。