1.一种皮带机监测方法，其特征在于，包括：
采集皮带机的实时图像；
根据所述实时图像，对皮带机的状态进行第一检测，获取第一检测结果，第一检测的步骤至少包括以下之一：撕裂检测、异物检测、打滑检测和偏移检测；
根据所述实时图像，对皮带机上的物料状态进行第二检测，获取第二检测结果，第二检测的步骤至少包括以下之一：物料颗粒度检测和料流强度检测；
根据所述第一检测结果和/或第二检测结果，进行皮带机监测。
2.根据权利要求1所述的皮带机监测方法，其特征在于，所述撕裂检测的步骤包括：
沿皮带机运行方向在皮带机的任一侧设置光线发射器，控制所述光线发射器沿垂直于皮带机运行的方向发射光线；
采集皮带机原始图像；
将所述皮带机原始图像输入撕裂检测网络进行训练，获取撕裂检测模型，训练步骤包括：光线特征提取和撕裂识别，所述撕裂识别的步骤包括：当所述皮带机原始图像中的光线不连续时，则判定所述皮带机原始图像出现撕裂；
将所述实时图像输入所述撕裂检测模型进行撕裂检测，完成撕裂检测。
3.根据权利要求1所述的皮带机监测方法，其特征在于，所述异物检测的步骤包括：
采集原始原料图像；
将所述原始原料图像输入第一轮廓分割网络进行训练，获取第一轮廓分割模型；
将所述实时图像输入第一轮廓分割模型进行轮廓分割，获取所述实时图像中的颗粒关联信息，所述颗粒关联信息至少包括以下之一：颗粒轮廓信息和颗粒表面信息；
根据所述颗粒关联信息，进行异物检测。
4.根据权利要求3所述的皮带机监测方法，其特征在于，获取所述实时图像中的颗粒关联信息的步骤包括：
将所述实时图像输入所述第一轮廓分割模型进行轮廓分割，获取所述实时图像中的颗粒轮廓信息，所述颗粒轮廓信息包括：颗粒面积和颗粒周长；
根据所述颗粒面积和颗粒周长，获取待识别颗粒的等效直径；
判断所述待识别颗粒的等效直径是否超出预设的尺寸阈值，获取异物候选颗粒；
获取所述异物候选颗粒的颗粒表面信息，所述颗粒表面信息至少包括以下之一：颗粒颜色rgb像素值、颗粒表面线条数量；
根据所述颗粒表面信息，确定所述实时图像中的异物。
5.根据权利要求4所述的皮带机监测方法，其特征在于，获取颗粒颜色rgb像素值的步骤包括：
在所述实时图像建立参考坐标系，进而确定所述异物候选颗粒在所述参考坐标系的位置信息；
根据所述位置信息，获取所述异物候选颗粒的颗粒颜色rgb像素值；
获取所述异物候选颗粒的颗粒颜色rgb像素值的数学表达为：
其中，s是颗粒面积，c(i,j)是颗粒轮廓范围内坐标为(i,j)的rgb中任一通道像素值，c1是异物候选颗粒的颗粒颜色rgb像素值。
6.根据权利要求4所述的皮带机监测方法，其特征在于，获取颗粒表面线条数量的步骤包括：
构建第一边缘检测网络；
将第一训练集输入所述第一边缘检测网络进行训练，获取第一边缘检测模型；
将所述实时图像输入所述第一边缘检测模型进行边缘检测，获取所述异物候选颗粒的颗粒表面线条数量。
7.根据权利要求3所述的皮带机监测方法，其特征在于，根据所述颗粒表面信息，确定所述实时图像中的异物的步骤包括：
当所述颗粒颜色rgb像素值超出预设的颜色阈值范围，和/或所述颗粒表面线条数量超出预设的线条数量阈值范围时，则判定对应的所述异物候选颗粒为异物并发出警示；
判断所述异物候选颗粒是否为异物的数学表达为：
|c1-caverage|>thresholdc
|countournum-countournumaverage|>thresholdn
其中，c1为异物候选颗粒的颗粒颜色rgb像素值，caverage为预设的正常原料颗粒颜色的平均值，thresholdc为所述颜色阈值范围，countournum为颗粒表面线条数量，countournumaverage为预设的正常原料颗粒的表面线条数量的平均值，thresholdn为所述线条数量阈值范围。
8.根据权利要求1所述的皮带机监测方法，其特征在于，所述打滑检测的步骤包括：
采集第二训练集；
将所述第二训练集输入目标检测网络进行训练，获取目标检测模型；
将所述实时图像输入所述目标检测模型进行目标检测，获取第一目标检测结果；
根据预设的图像采集周期进行实时图像二次采集；
将二次采集的实时图像输入目标检测网络进行目标检测，获取第二目标检测结果；
根据所述第一目标检测结果和所述第二目标检测结果，进行打滑检测。
9.根据权利要求8所述的皮带机监测方法，其特征在于，根据所述第一目标检测结果和所述第二目标检测结果，进行打滑检测的步骤包括：
根据所述第一目标检测结果和第二目标检测结果，获取所述实时图像中的实时目标的运动距离；
根据所述运动距离和所述图像采集周期，获取皮带的运行速度；
判断所述皮带的运行速度是否超出速度阈值范围，获取判断结果，进而完成打滑检测；判断所述皮带的运行速度是否超出速度阈值范围的数学表达为：
a％*v<v<b％*v
其中，v为皮带的运行速度，a％为预设的第一速度阈值参数，v为皮带机的驱动轮的运行速度，b％为预设的第二速度阈值参数。
10.根据权利要求1所述的皮带机监测方法，其特征在于，所述偏移检测的步骤包括：
采集第三训练集；
将所述第三训练集输入第二边缘检测网络进行训练，获取第二边缘检测模型；
将所述实时图像输入所述第二边缘检测模型进行边缘检测，获取皮带边缘位置；
根据所述皮带边缘位置和预设的托辊中心线的位置，判断皮带是否发生偏移，完成偏移检测。
11.根据权利要求1所述的皮带机监测方法，其特征在于，所述物料颗粒度检测和料流强度检测的步骤包括：
采集原始原料图像；
将所述原始原料图像输入第二轮廓分割网络进行训练，获取第二轮廓分割模型；
将所述实时图像输入第二轮廓分割模型进行轮廓分割，获取物料颗粒信息和/或物料轮廓信息，所述物料颗粒度信息包括：物料平均粒度、颗粒度分布比例；
根据所述物料颗粒度信息，进行物料颗粒度检测；
根据所述物料轮廓信息中物料轮廓的分布区域，获取料流强度，进而进行料流强度检测。
12.一种皮带机监测系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集皮带机的实时图像；
第一检测模块，用于根据所述实时图像，对皮带机的状态进行第一检测，获取第一检测结果，第一检测的步骤至少包括以下之一：撕裂检测、异物检测、打滑检测和偏移检测；
第二检测模块，用于根据所述实时图像，对皮带机上的物料状态进行第二检测，获取第二检测结果，第二检测的步骤至少包括以下之一：物料颗粒度检测和料流强度检测；
监测模块，用于根据所述第一检测结果和/或第二检测结果，进行皮带机监测；所述采集模块、第一检测模块、第二检测模块和监测模块连接。
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至11中任一项所述方法。
14.一种电子终端，其特征在于，包括：处理器及存储器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行如权利要求1至11中任一项所述方法。