1.一种基于先验信息的杆塔异常自动化检测方法，其特征在于，该自动化检测方法通过以下步骤实现的：
步骤一、对标准的杆塔三维建模，利用建模后的三维模型在二维图像上任意投影，得到标准的杆塔二维投影；
步骤二、将步骤一得到的标准的杆塔二维投影分解为若干个标准直线段，并获取每个标准直线段的位置、长度和方向；
步骤三、通过摄像机拍摄杆塔，并利用摄像机的内参数矩阵以及摄像机相对于杆塔的位姿，计算出杆塔在图像上的投影；
步骤四、将步骤三得到的杆塔在图像上的投影分解为若干个待检测直线段，并获取每个待检测直线段的位置、长度和方向；
步骤五、将步骤四中得到的待检测直线段的位置、长度和方向与步骤二中得到的标准直线段的位置、长度和方向相匹配，匹配出与待检测直线段的位置、长度和方向分别相同或相近的标准直线段，并对匹配出的标准直线段重新组合成标准的杆塔图像；
步骤六、将步骤五得到的标准的杆塔图像与步骤三中摄像机拍摄得到的图像进行对比，完成杆塔异常的自动化检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于先验信息的杆塔异常自动化检测方法，其特征在于，步骤一中杆塔三维建模，的具体方法为：利用积木模型的三维重建方法构造三维模型；
所述积木模型的三维重建方法为利用杆塔的施工图纸构造出标准杆塔基本部件的三维模型，然后通过积木累加的方式来搭建出标准的杆塔三维模型；
所述标准杆塔基本部件为杆塔标准直线段。
3.根据权利要求2所述的一种基于先验信息的杆塔异常自动化检测方法，其特征在于，步骤一中利用建模后的三维模型在二维图像上任意投影，得到标准的杆塔二维投影的具体方法包括以下步骤：
步骤一一、将三维模型放在笛卡尔坐标系中；其中，笛卡尔坐标系包括水平面上的x轴、在水平面上与x轴垂直的y轴以及垂直于水平面的z轴；
步骤一二、随意选取三维模型的杆塔标准直线段上的一点，将该点分别经过以逆时针为正向相对于x轴、y轴以及z轴的旋转θ；并依次得出该点沿x轴、y轴以及z轴的旋转矩阵；
其中，rx(θ)为该点经过以逆时针为正向相对于x轴旋转θ角度后的旋转矩阵，ry(θ)为该点经过以逆时针为正向相对于y轴旋转θ角度后的旋转矩阵，rz(θ)为该点经过以逆时针为正向相对于z轴旋转θ角度后的旋转矩阵；
步骤一三、根据步骤一二中的公式(1)、公式(2)和公式(3)得出三维模型上某点按照沿着x、y、z轴顺序旋转到新位置的通用公式(4)；
其中，tx为三维模型上某点的x轴坐标，ty为三维模型上某点的y轴坐标，tz为三维模型上某点的z轴坐标，t'x某点旋转到新位置的x轴坐标，t'y某点旋转到新位置的y轴坐标，t'z某点旋转到新位置的z轴坐标；
步骤一四、根据每个在笛卡尔坐标系下的点，经过公式(1)～(4)的旋转和平移变换，得到标准的杆塔二维投影。
4.根据权利要求3所述的一种基于先验信息的杆塔异常自动化检测方法，其特征在于，步骤二所述的将步骤一得到的标准的杆塔二维投影分解为若干个标准直线段，并获取每个标准直线段的位置、长度和方向的具体方法为：采用最小显著性差异法对标准直线段进行提取，并获取每个标准直线段的位置、长度和方向。