1.一种检测围岩稳定性的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取样本隧道围岩的可见光图像与红外热成像图像之后，分别对可见光图像与红外热成像图像进行标注之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预处理包括：图像旋转、图像模糊、图像锐化、图像增晰、图像尺寸变换中的一项或任意组合。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于标注的可见光图像与红外热成像图像，预训练异常目标检测网络，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于异常目标回归模块输出的异常目标预测结果与标注的可见光图像与红外热成像图像，对异常目标检测网络进行训练，包括：
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述基于预训练的异常目标检测网络输出的异常目标预测位置、异常目标对应的类别以及标注的异常目标的位置、异常目标对应的类别，利用奖励函数，对预训练的异常目标检测网络进行基于强化学习的异常目标检测网络参数更新，包括：
7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，对所述可见光图像进行标注，包括：
8.一种检测围岩稳定性的装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7任一所述的检测围岩稳定性的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的检测围岩稳定性的方法的步骤。