1.一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待检测图像，并对所述待检测图像进行光照影响程度划分，得到预设数量个目标光照区域；

根据每个目标光照区域内所有像素点对应的灰度值，确定每个目标光照区域对应的灰度波动指标；

根据每个目标光照区域对应的灰度值种数、面积和灰度波动指标，对预设相似阈值进行修正，得到每个目标光照区域对应的目标相似阈值，其中，目标光照区域对应的灰度值种数是该目标光照区域内灰度值的数量，即该目标光照区域内不同灰度值的种数；

根据每个目标光照区域对应的目标相似阈值，从所述目标光照区域内每个像素点的每个预设方向上筛选相似像素点组；

根据每个目标光照区域内每个像素点的所有预设方向上的相似像素点组，以及每个像素点的所有预设方向的垂直方向上的灰度，确定每个像素点对应的结构特征；

根据所述待检测图像中所有像素点对应的结构特征，通过孤立森林算法，得到每个像素点对应的异常得分；

根据所述待检测图像中所有像素点对应的异常得分，通过SIFT角点检测算法，从所述待检测图像中提取出特征点；

根据提取的所有特征点，通过DETR算法，对所述待检测图像进行目标识别；

所述根据每个目标光照区域内所有像素点对应的灰度值，确定每个目标光照区域对应的灰度波动指标，包括：根据所述目标光照区域内所有像素点对应的灰度值的方差，以及所述目标光照区域对应的灰度值种数，确定所述目标光照区域对应的灰度波动指标，其中，所述目标光照区域内所有像素点对应的灰度值的方差，以及其对应的灰度值种数均与其对应的灰度波动指标呈正相关；

目标光照区域对应的目标相似阈值对应的公式为：

；其中， 是第t个目标光照区域对应的

目标相似阈值；t是目标光照区域的序号； 是第t个目标光照区域对应的灰度值种数； 是第t个目标光照区域对应的灰度波动指标； 是以自然常数为底的指数函数； 是第t个目标光照区域对应的面积； 是预设相似阈值。

2.根据权利要求1所述的一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，所述对所述待检测图像进行光照影响程度划分，得到预设数量个目标光照区域，包括：根据所述待检测图像中的每个像素点对应的预设窗口，确定每个像素点对应的光源置信度；

从所述待检测图像中筛选出光源置信度大于预设光源阈值的像素点，作为光源像素点，并将所述待检测图像中除了光源像素点之外的像素点，确定为非光源像素点；

根据每个非光源像素点与所有光源像素点之间距离中的最小值、每个非光源像素点对应的预设窗口内所有像素点对应的灰度值的均值、以及每个非光源像素点对应的预设窗口内所有像素点对应的灰度值的方差，确定每个非光源像素点对应的光晕概率；

从所述待检测图像中筛选出光晕概率大于预设光晕阈值的非光源像素点，作为光晕像素点，并将所述待检测图像中的每个光晕像素点和每个光源像素点，记为目标光源点；

将所述待检测图像中所有目标光源点所在的区域，确定为光源区域；

通过大津法，对所述待检测图像中除了光源区域之外的区域进行划分，得到阴影区域和照明区域；

将光源区域、阴影区域和照明区域，均记为目标光照区域，得到预设数量个目标光照区域，其中，预设数量为3。

3.根据权利要求2所述的一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，所述根据所述待检测图像中的每个像素点对应的预设窗口，确定每个像素点对应的光源置信度，包括：将所述待检测图像中任意一个像素点确定为标记像素点，根据所述标记像素点对应的预设窗口内所有像素点对应的灰度值的均值，以及所述标记像素点对应的预设窗口内所有像素点对应的灰度值的方差，确定所述标记像素点对应的光源置信度，其中，预设窗口内所有像素点对应的灰度值的均值与光源置信度呈正相关，预设窗口内所有像素点对应的灰度值的方差与光源置信度呈负相关。

4.根据权利要求2所述的一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，非光源像素点对应的光晕概率对应的公式为：；其中， 是待检测图像中第j个非光源像素点对应的光晕

概率；j是待检测图像中非光源像素点的序号； 是归一化函数； 是第j个非光源像素点与所有光源像素点之间距离中的最小值； 是第j个非光源像素点对应的预设窗口内所有像素点对应的灰度值的均值；是第j个非光源像素点对应的预设窗口内所有像素点对应的灰度值的方差。

5.根据权利要求1所述的一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，所述根据每个目标光照区域对应的目标相似阈值，从所述目标光照区域内每个像素点的每个预设方向上筛选相似像素点组，包括：将所述目标光照区域内任意一个像素点记为参考像素点，将任意一个预设方向确定为标记方向，将所述参考像素点对应的灰度值与其标记方向上的每个像素点对应的灰度值的差值的绝对值，确定为灰度差异；

从所述参考像素点的标记方向上筛选出灰度差异小于或等于所述参考像素点所属目标光照区域对应的目标相似阈值的像素点，作为相似像素点；

将连续分布的相似像素点，构成相似像素点段；

从所有相似像素点段中筛选出与所述参考像素点相邻的相似像素点段，作为相似像素点组。

6.根据权利要求1所述的一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，所述根据每个目标光照区域内每个像素点的所有预设方向上的相似像素点组，以及每个像素点的所有预设方向的垂直方向上的灰度，确定每个像素点对应的结构特征，包括：将所述目标光照区域内任意一个像素点记为参考像素点，将任意一个预设方向确定为标记方向，根据所述参考像素点的标记方向上的相似像素点组中相似像素点的数量，确定所述参考像素点的标记方向上的灰度相似指标；

将所述标记方向的垂直方向记为参考方向，将所述参考像素点的标记方向上的相似像素点组中任意一个相似像素点，确定为候选像素点，从所述候选像素点的参考方向上筛选出离所述候选像素点最近的两个像素点，并将所述候选像素点对应的灰度值与这两个像素点对应的灰度值的差值的绝对值中的最大值，确定为所述候选像素点对应的初始差异；

当所述候选像素点对应的初始差异小于或等于所述候选像素点所属目标光照区域对应的目标相似阈值时，将预设数值，确定为所述候选像素点对应的目标差异；

当所述候选像素点对应的初始差异大于所述候选像素点所属目标光照区域对应的目标相似阈值时，将所述候选像素点对应的初始差异，确定为所述候选像素点对应的目标差异；

根据所述参考像素点的所有预设方向上的灰度相似指标，以及所述参考像素点的所有预设方向上的相似像素点组中所有相似像素点对应的目标差异，确定所述参考像素点对应的结构特征。

7.根据权利要求6所述的一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，所述根据所述参考像素点的标记方向上的相似像素点组中相似像素点的数量，确定所述参考像素点的标记方向上的灰度相似指标，包括：当所述参考像素点的标记方向上的相似像素点组中相似像素点的数量小于预设数量阈值时，将预设数值，确定为所述参考像素点的标记方向上的灰度相似指标；

当所述参考像素点的标记方向上的相似像素点组中相似像素点的数量大于或等于预设数量阈值时，根据所述参考像素点的标记方向上的相似像素点组中相似像素点的数量，确定所述参考像素点的标记方向上的灰度相似指标，其中，相似像素点组中相似像素点的数量与灰度相似指标呈正相关。

8.根据权利要求6所述的一种基于遥感图像的三维目标检测方法，其特征在于，像素点对应的结构特征对应的公式为：；其中， 是待检测图像中第i个像素点对应的结

构特征；i是待检测图像中像素点的序号； 是归一化函数；N是预设方向的数量；k是预设方向的序号； 是待检测图像中第i个像素点的第k个预设方向上的灰度相似指标；

是待检测图像中第i个像素点的第k个预设方向上的相似像素点组中相似像素点的数量；q是第i个像素点的第k个预设方向上的相似像素点组中相似像素点的序号； 是待检测图像中第i个像素点的第k个预设方向上的相似像素点组中第q个相似像素点对应的目标差异。