1.一种基于图像处理技术的体育器械状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：预先获取器械标准图像，作为后续的对比分析所使用的参照图像，通过图像识别技术进行预处理后获取标准图像数据；

步骤2：录入当前待评估的器械图像，通过图像识别技术进行预处理后获取待评估图像数据；

步骤3：将获取的当前器械图像数据与预先获取的标准图像数据通过图像处理算法进行对比处理，获取两幅图像数据的差异；

步骤4：通过边缘检测算法，对在对比过程中，所获取的两幅图像之间的差异处进行标记；

步骤5：根据差异处的位置和特征，生成相应的差异标签，并对所获取差异标签进行量化打分；

步骤6：将各个差异标签的打分进行集成化处理，输出最终的器械整体状态分；

步骤7：根据输出的器械状态分，进行综合分析，并结合历史数据集，分析器械状态的变化趋势和产生的原因；

步骤8：将分析得到的器械状态和产生原因作为历史数据，再次投入历史数据集中；

所述步骤3中对比处理的过程为：

步骤31：从预处理后的图像待评估图像与标准图像中提取图像的局部特征与全局特征，将图像转换为可比较的数值表示形式；

步骤32：对提取到的特征通过特征匹配算法进行比对和匹配，计算特征之间的相似度或距离，并找出最佳匹配；

步骤33：根据特征匹配的结果，计算待评估图像与标准图像之间的相似度度量；

所述步骤4中标记处理的过程为：

步骤41：分析图像相似度度量的结果，对图像中的差异进行标记，通过预设阈值判断差异，并标记；

步骤42：将被标记的差异可视化，在图像上绘制注释、箭头或颜色映射；

步骤43：将图像对比的结果输出，获取被标记差异的位置和类型信息；

其中，所述步骤6中的集成化处理逻辑为：根据预设用户需求对不同差异标签的权重进行人工调整，依照调整权重作为处理指标；

其中，所述步骤7中历史数据集在参与综合分析的过程中，通过均方根传播梯度下降法，通过计算网络参数使其接近最优值，引导参数的迭代更新，其计算公式为：式中，

其中，所述步骤8中的所获取的历史数据的属性为：评分和产生原因的参照值，作为未来的比较和分析参数；

其中，所述步骤8中历史数据投入历史数据集中，通过神经网络算法进行分析，通过计算网络的损失值分析神经网络的训练方向，其交叉熵损失函数的计算公式为：式中，

2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的体育器械状态评估方法，其特征在于，所述步骤2中待评估器械的图像的录入途径包括：图像采集设备的实时拍摄传输和已保存图像的在线传输。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的体育器械状态评估方法，其特征在于，所述步骤3中所获取差异的属性包括：形状、颜色和位置。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理技术的体育器械状态评估方法，其特征在于，所述步骤5中量化打分的过程中，依据不同的差异类型预设对应的评分标准，并以分值具象化。