1.一种水利工程管道探伤方法，其特征在于，所述方法包括：

获取管道超声数据集，所述超声数据集中包含多种缺陷类型的管道超声数据；

在每个管道超声数据中，根据每个数据值在局部范围内的显著情况，确定每个时刻下的反射概率；基于各个时刻下的反射概率对每个管道超声数据进行分段，得到多个信号段；

在每个信号段中进行声程分析，并结合反射概率，确定每个信号段的管道回波概率；利用信号段之间的时频差异情况对每个信号段的管道回波概率进行调整，得到修正概率；基于修正概率在每个管道超声数据的所有信号段中确定管道回波信号；

获取每个管道回波信号的多种特征参数；根据不同缺陷类型的管道回波信号在同种特征参数下的数值差异情况以及数值波动特征，确定每种特征参数在每种缺陷类型下的表征程度值；

在所有的管道回波信号中随机选取样本子集，在每个样本子集中，基于不同缺陷类型的管道回波信号的数量特征以及各种特征参数对应的表征程度值，选取特征参数进行决策树的构建，从而得到训练好的随机森林模型；将待测管道的管道回波信号的多种特征参数作为训练好的随机森林模型的输入，输出管道检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种水利工程管道探伤方法，其特征在于，所述反射概率的获取方法包括：确定每个时刻对应的预设邻域；

将每个时刻的所有邻域时刻在管道超声数据中的数据值的均值作为均值特征值；

将每个时刻在管道超声数据中的数据值与所述均值特征值之间的差值进行归一化后的值，作为每个时刻下的反射概率。

3.根据权利要求1所述的一种水利工程管道探伤方法，其特征在于，所述基于各个时刻下的反射概率对每个管道超声数据进行分段，得到多个信号段，包括：将所有时刻下的反射概率按照时序进行平滑连接，得到反射概率曲线；

在所述反射概率曲线上，获取极大值点，将任意两个相邻的极大值点之间的曲线段在管道超声数据中对应的数据段作为信号段。

4.根据权利要求1所述的一种水利工程管道探伤方法，其特征在于，所述管道回波概率的获取方法包括：在每个信号段中，将两个端点时刻下的反射概率的均值作为强度特征值；

将两个端点时刻之间的时间间隔与声波在管道材料中的传播速度的乘积作为实际管壁厚度，将所述实际管壁厚度与预设管壁厚度之间的差值绝对值进行负相关映射并归一化处理，得到相似因子；

将每个信号段对应的强度特征值与相似因子的乘积进行归一化后的值，作为每个信号段的管道回波概率。

5.根据权利要求1所述的一种水利工程管道探伤方法，其特征在于，所述修正概率的获取方法包括：将每个管道超声数据进行短时傅里叶变换，得到时频谱图；

对于每个管道超声数据中的任意一个信号段，将该信号段中所有时刻在同一频率下的幅度值的均值作为幅度均值；

将任意两个信号段进行组合，得到所有不重复的信号段组合；

在每个信号段组合中，计算两个信号段在同一频率下的幅度均值之间的差值绝对值，作为偏差因子，将两个信号段在所有频率下的偏差因子的和值进行归一化后的值，作为两个信号段之间的频域幅度差异度；

将每个信号段与其他所有信号段之间的频域幅度差异度的均值，与每个信号段的管道回波概率进行相乘，将所得乘积进行归一化后的值，作为每个信号段的修正概率。

6.根据权利要求1所述的一种水利工程管道探伤方法，其特征在于，所述管道回波信号的获取方法包括：在每个管道超声数据的所有信号段中，将修正概率最大的信号段作为管道回波信号。

7.根据权利要求1所述的一种水利工程管道探伤方法，其特征在于，所述表征程度值的获取方法包括：将所有的管道回波信号按照所属缺陷类别进行分类；

在每一种管道回波信号中，将每种特征参数在所有管道回波信号中的数值的标准差作为波动因子；

计算每一种管道回波信号中所有管道回波信号在每种特征参数下的数值均值，作为特征值；

对于任意一种管道回波信号，在同种特征参数下，将该种管道回波信号对应的特征值与其他每种管道回波信号的特征值的差值绝对值，作为差异因子，将在每种特征参数下，该种管道回波信号对应的所有差异因子的均值作为差异特征值；

根据每种特征参数在每种管道回波信号下的差异特征值以及波动因子，得到每种特征参数在每种管道回波信号所属缺陷类型下的表征程度值，且所述表征程度值与波动因子呈负相关，表征程度值与差异特征值呈正相关。

8.根据权利要求1所述的一种水利工程管道探伤方法，其特征在于，所述基于不同缺陷类型的管道回波信号的数量特征以及各种特征参数对应的表征程度值，选取特征参数进行决策树的构建，从而得到训练好的随机森林模型，包括：在每个样本子集中，分析不同缺陷类型的管道回波信号的数量特征以及每种特征参数在每种缺陷类型下的表征程度值，确定每种特征参数在每个样本子集中的候选程度值；

在每个样本子集中，将所有种类的特征参数按照候选程度值进行降序排列，得到排序序列；

在每个样本子集中，按照所述排序序列中特征参数的排列顺选取特征参数进行决策树的构建，得到多个决策树，从而获取训练好的随机森林模型。

9.根据权利要求8所述的一种水利工程管道探伤方法，其特征在于，所述候选程度值的获取方法包括：在每个样本子集中，将每种缺陷类型的管道回波信号的数量与所有管道回波信号数量的比值，作为每种缺陷类型的管道回波信号的数量占比；

将每种管道回波信号的数量占比与每种特征参数在每种管道回波信号所属缺陷类型下的表征程度值的乘积，作为每种特征参数在每个样本子集中的候选因子；

在每个样本子集中，将每种特征参数的所有候选因子的均值进行归一化后的值，作为每种特征参数在每个样本子集中的候选程度值。

10.一种水利工程管道探伤设备，其特征在于，包括处理器和存储器，存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行时实现如权利要求1‑9任意一项所述一种水利工程管道探伤方法的步骤。