1.一种基于深度学习和BIM的路桥施工监测方法，其特征在于，具体实现步骤如下：步骤一、利用BIM技术建立的路桥工程的三维模型和深度学习算法，以及数据采集模块，获取当前路桥结构监测点的初始位置和当前位置；

步骤二、利用数据监测处理模块，依次计算输出位移变化量KW、监测点处应力值YL、健康指数JK；

步骤三、基于健康指数JK以及预警模块设定的预警条件，对当前路桥结构进行实时预警监测；

步骤四、根据预警结果，并利用系统配置与优化模块进行监测调整；

其中，所述数据监测处理模块包括直接反映路桥结构在空间位置上变化单元，确定路桥结构受力情况单元以及综合评估路桥结构健康状态单元；

所述数据采集模块所使用的设备包括传感器、数据采集卡、数据记录仪；

所述数据监测处理模块所使用的设备包括计算机与服务器；

所述预警模块所使用的设备包括预警设备；

所述系统配置与优化模块所使用到的设备包括BIM软件与工具；

所述直接反映路桥结构在空间位置上变化单元的计算公式如下：

2 2 2

KW=SQRT[(X2‑X1) +(Y2‑Y1) +(Z2‑Z1) ]；

其中：

KW为位移变化量；

X2为当前横向坐标；

X1为初始横向坐标；

Y2为当前竖向坐标；

Y1为初始竖向坐标；

Z2为当前垂直坐标；

Z1为初始垂直坐标；

(X1,Y1,Z1)反映当前路桥结构监测点的初始位置；

(X2,Y2,Z2)反映当前路桥结构监测点的当前位置；

所述确定路桥结构受力情况单元的计算公式如下：YL=KW×T×J‑((X2‑X1)/J)×T；

其中：

YL为监测点处应力值；

T为材料弹性模量；

J为监测点间距，J反映(X1,Y1,Z1)位置到(X2,Y2,Z2)位置之间的距离。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习和BIM的路桥施工监测方法，其特征在于：所述综合评估路桥结构健康状态单元的计算公式如下：JK=(YLmax/YLallow)×(1‑(KWtotal/SQRT(M)))‑YLavg/YLmax；

其中：

JK为健康指数，且取值范围为{0‑1}；

YLmax为最大监测应力值，YLmax反映在路桥结构上监测的所有监测点中最大的应力值；

YLallow为最大应力值，YLallow反映路桥结构设计之初，该监测点对应的最大已知应力值；

KWtotal为位移变化总量，KWtotal反映在路桥结构上监测的所有监测点产生空间变化的位移之和；

M为路桥面积；

YLavg为应力平均值，YLavg反映在路桥结构上监测的所有监测点应力值的平均程度。

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习和BIM的路桥施工监测方法，其特征在于：所述位移变化总量KWtotal的计算公式如下：KWtotal=KW1+KW2+KW3+……+KW；

KW1为第一监测点位移变化量，KW2为第二监测点位移变化量，KW3为第三监测点位移变化量，KW即当前监测点的位移变化量；

所述应力平均值YLavg的计算公式如下：YLavg=(YL1+YL2+YL3+……+YLn)/n；

n为总监测点，n反映在路桥结构上的所有监测点之和；

YL1为第一监测点处应力值，YL2为第二监测点处应力值，YL3为第三监测点处应力值，YLn为第n监测点处应力值；

其中，第n监测点处应力值YLn即为监测点处应力值YL。

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习和BIM的路桥施工监测方法，其特征在于：基于所述健康指数JK，以及其取值范围为{0‑1}的监测分析如下：若健康指数JK结果在{0.7‑1}之间，则反映当前路桥结构稳定安全，当保持当前监测方法进行实时监测；

若健康指数JK结果在{0.6‑0}之间，则反映当前路桥结构存在严重的健康问题以及潜在风险，当对路桥结构进行全面勘验，并增加总监测点n。

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习和BIM的路桥施工监测方法所使用的监测系统，其特征在于，包括数据采集模块，数据监测处理模块，预警模块和系统配置与优化模块；

数据采集模块：负责从传感器中获取监测点的当前坐标，并从数据记录仪中获取初始坐标；

数据监测处理模块：负责依次计算输出位移变化量KW、监测点处应力值YL、健康指数JK；

预警模块：负责设定健康指数JK的预警条件，并对健康指数JK的预警条件进行实时预警与监测调整显示；

系统配置与优化模块：负责根据监测调整显示，进行监测点和监测频率的调整。

6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习和BIM的路桥施工监测方法所使用的监测系统，其特征在于：所述系统配置与优化模块包括有BIM模型接口、监测点配置软件和监测频率优化软件。