1.一种基于计算机视觉的车辆损伤判别方法，其特征在于，方法包括：标记监测区域，生成所述监测区域对应的区域信息图；基于所述区域信息图对当前的监控系统进行完善，确定若干个采集点；

建立修正模型对各所述采集点的采集数据进行分析，确定所述采集数据中各车辆对应的判别辅助值；

将所述判别辅助值补充到所述采集数据中；

建立损伤判别模型对所述采集数据进行分析，获得所述采集数据中各车辆对应的损伤判别结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的车辆损伤判别方法，其特征在于，所述区域信息图内标记有各个路口对应的监测点信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于计算机视觉的车辆损伤判别方法，其特征在于，对当前的监控系统进行完善的方法包括：基于各路口对应的监测点信息确定采集点和待选点，从各所述待选点中确定关键点；

基于所述关键点对应的监测点信息进行监控完善，将完善后的所述关键点标记为采集点。

4.根据权利要求3所述的一种基于计算机视觉的车辆损伤判别方法，其特征在于，确定关键点的方法包括：基于各待选点和采集点对应的历史通行数据评估各所述待选点对应的评估值，基于各所述待选点对应的评估值筛选对应的关键点。

5.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的车辆损伤判别方法，其特征在于，各待选点的评估值的确定方法包括：基于所述历史通行数据分析各所述待选点对应的通行值以及相对于各采集点和关键点之间的关联值和权重系数；

将各所述待选点对应的通行值、关联值和权重系数输入到评估值公式中计算对应的评估值。

6.根据权利要求5所述的一种基于计算机视觉的车辆损伤判别方法，其特征在于，所述评估值公式为： ；

式中：PG、TX和GLi分别为对应的评估值、通行值和关键值；i=1、2、……、n，n为正整数；

qi为对应的权重系数。

7.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的车辆损伤判别方法，其特征在于，基于待选点的评估值筛选关键点的方法包括：将大于阈值X1的所述评估值按照从大到小的顺序进行排序，选择排序第一的评估值对应的待选点为关键点；

更新剩余各待选点对应的通行值、关联值和权重系数，再次计算对应的评估值，依此类推，直到计算的评估值没有大于阈值X1为止。

8.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的车辆损伤判别方法，其特征在于，所述损伤判别结果包括无损伤和损伤类型。

9.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的车辆损伤判别方法，其特征在于，所述修正模型是基于CNN网络或DNN网络进行建立的。

10.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的车辆损伤判别方法，其特征在于，修正模型的分析方法包括：识别所述采集数据中的车辆，匹配对应的目标判别辅助值和目标行驶性行为数据；

对目标判别辅助值和目标行驶性行为数据进行分析，获得当前车辆对应的判别辅助值。