1.一种基于双目视觉的路面沉降和异物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：匹配同步的左图像和右图像的同名像素点，获取视差图像和对应像素点的三维坐标信息；
步骤2：遍历视差图像的像素点，取当前视差图像之前的部分视差图像的均值与当前视差图像进行差运算，然后将差值与阀值比较，以此判断每个像素点是否是沉降区域或者异物区域的点；
步骤3：经过步骤2，得到了不同标记的区域点，分别对沉降区域或者异物区域进行形态学开运算和闭运算，得到连通的沉降区域或者异物区域；
步骤4：对连通区域提取外部轮廓，并计算轮廓的面积、周长以及相应外接矩形的长宽比特征；
步骤5：如果步骤4中得到的特征满足所设定的沉降区域或者异物区域的规格，则将该区域标记为沉降区域或者异物区域；否则，将其标记为干扰区域；
步骤6：根据步骤1中得到的三维坐标信息进一步确定沉降区域或者异物区域的三维尺寸，进而确定是否发出警报；转到步骤1，不断重复步骤1到步骤6进行检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的路面沉降和异物检测方法，其特征在于，步骤2的具体过程为：
步骤2-1：首先设置视差图像的均值矩阵E以及视差图像缓存队列Q，其中均值矩阵E表示没有异常情况的视差值；
步骤2-2：将得到的视差图像加入队列Q中；
步骤2-3：如果队列Q的长度小于设定的队列长度阈值S，则进入步骤2-2；否则，进入步骤2-4；
步骤2-4：如果均值矩阵E为空矩阵，则进入步骤2-5；否则，进入步骤2-6；
步骤2-5：遍历均值矩阵E的每一个点，采用方差和均值法初始化均值矩阵E；
步骤2-6：创建与视差图像大小相同的新图像，对每一像素位置，提取队列Q中对应像素点的值，取其中开始的S/3数据计算方差和均值；如果方差大于阈值V，则当前均值使用均值矩阵E对应点的值替换；方差小于阈值V，但当前均值与均值矩阵E对应点的均值差异大于设定的阈值T，也将当前均值替换为均值矩阵E对应点的值；其余情况则保留当前均值参与后续运算；
步骤2-7：统计当前点对应的像素队列中像素值与步骤2-6得到的均值之差连续大于阈值T的数量M，以及连续小于-T的数量N；
步骤2-8：如果N>S/2，则判定该当前点为沉降点，新图像中该点值设为标识值X1；如果M≤S/2，则判定该当前点为异物点，将新图像中该当前点值设为标识值X2；若M≤S/2或N≤S/2，则判定该当前点为干扰点，新图像中该点值设为Y；
步骤2-9：选择性更新均值矩阵E的点，如果是沉降点或异物点，则不更新均值矩阵E的对应点；否则，将均值矩阵E对应点的值更新为当前均值；
步骤2-10：遍历完所有像素点后，将最早进入队列的视差图像弹出队列。
3.根据权利要求2所述的一种基于双目视觉的路面沉降和异物检测方法，其特征在于，采用方差和均值法初始化均值矩阵E的具体方法为：对每一个待初始化的点，提取队列Q中对应像素点的值，依次取其中连续S/3数量的组点计算方差和均值，如果方差小于设定的阈值V，则将该组点的均值作为初始化的均值；否则随机选取S/3数量的组点，并将该组点的均值作为初始化的均值。
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的一种基于双目视觉的路面沉降和异物检测方法，其特征在于，还包括获得同步的左图像和右图像步骤，其具体过程如下：
步骤11：离线标定双目摄像机，确定双目摄像机的内参和外参；
步骤12：同步的获得左摄像机的图像右摄像机的图像，形成图像对；
步骤13：根据标定的摄像机参数对输入的图像对进行畸变校正，最终获得同步的左图像和右图像。