1.一种基于多传感器融合的车辆安全隐患预警方法，其特征在于，所述基于多传感器融合的车辆安全隐患预警方法包括：对车载多源传感器采集的原始数据进行时间对齐和空间配准处理，得到多模态车辆安全态势数据；

对所述多模态车辆安全态势数据进行异常值检测和特征提取处理，得到车辆-环境交互特征；

对所述车辆-环境交互特征进行多模态深度特征学习处理，得到高级车辆安全语义特征；

对所述高级车辆安全语义特征进行知识映射和上下文关联处理，得到语义增强的车辆安全状态表示；

对所述语义增强的车辆安全状态表示进行动态概率推理处理，得到多维车辆安全风险指标；

对所述多维车辆安全风险指标进行阈值判断和多级预警生成处理，得到实时车辆安全隐患预警信息。

2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的车辆安全隐患预警方法，其特征在于，所述对车载多源传感器采集的原始数据进行时间对齐和空间配准处理，得到多模态车辆安全态势数据，包括：对所述车载多源传感器采集的原始数据进行数据格式统一化处理，得到标准格式的多源传感器数据，并对所述标准格式的多源传感器数据进行时间戳提取处理，得到带时间戳的多源传感器数据序列；

对所述带时间戳的多源传感器数据序列进行时间窗口划分处理，得到多个时间窗口的数据子集，并对所述多个时间窗口的数据子集进行插值处理，得到等时间间隔的数据样本；

对所述等时间间隔的数据样本进行坐标系转换处理，得到统一坐标系下的多源传感器数据，并对所述统一坐标系下的多源传感器数据进行空间配准处理，得到空间对齐的多源传感器数据；

通过卡尔曼滤波算法对所述空间对齐的多源传感器数据进行噪声抑制处理，得到降噪后的多源传感器数据，并对所述降噪后的多源传感器数据进行数据融合处理，得到初步融合的多模态数据；

对所述初步融合的多模态数据进行特征提取处理，得到多维特征向量，并对所述多维特征向量进行特征选择处理，得到所述多模态车辆安全态势数据。

3.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的车辆安全隐患预警方法，其特征在于，所述对所述多模态车辆安全态势数据进行异常值检测和特征提取处理，得到车辆-环境交互特征，包括：对所述多模态车辆安全态势数据进行统计分析处理，得到数据分布特征，并对所述数据分布特征进行异常值识别处理，得到异常值候选集；

对所述异常值候选集进行上下文相关性分析处理，得到异常值验证结果，并对所述异常值验证结果进行异常数据修正处理，得到清洗后的安全态势数据；

对所述清洗后的安全态势数据进行时域特征提取处理，得到时域特征集，并对所述时域特征集进行频域变换处理，得到频域特征集；

对所述时域特征集和所述频域特征集进行特征融合处理，得到多维特征向量，并对所述多维特征向量进行降维处理，得到所述车辆-环境交互特征。

4.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的车辆安全隐患预警方法，其特征在于，所述对所述车辆-环境交互特征进行多模态深度特征学习处理，得到高级车辆安全语义特征，包括：对所述车辆-环境交互特征进行多模态数据对齐处理，得到对齐后的多模态特征，并对所述对齐后的多模态特征进行特征映射处理，得到统一特征空间的表示；

对所述统一特征空间的表示进行非线性变换处理，得到深层特征表示，并对所述深层特征表示进行注意力机制处理，得到加权特征表示；

对所述加权特征表示进行多尺度特征提取处理，得到多尺度特征集，并对所述多尺度特征集进行特征聚合处理，得到融合特征表示；

通过自编码算法对所述融合特征表示进行特征重构处理，得到重构特征，并对所述重构特征进行语义标注处理，得到所述高级车辆安全语义特征。

5.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的车辆安全隐患预警方法，其特征在于，所述对所述高级车辆安全语义特征进行知识映射和上下文关联处理，得到语义增强的车辆安全状态表示，包括：对所述高级车辆安全语义特征进行本体匹配处理，得到语义概念映射结果，并对所述语义概念映射结果进行知识图谱实体链接处理，得到实体关联网络；

对所述实体关联网络进行关系推理处理，得到语义关系图，并对所述语义关系图进行上下文扩展处理，得到扩展语义网络；

对所述扩展语义网络进行子图提取处理，得到相关子图集合，并对所述相关子图集合进行语义聚合处理，得到综合语义表示；

对所述综合语义表示进行时序关联处理，得到时序语义序列，并对所述时序语义序列进行状态编码处理，得到所述语义增强的车辆安全状态表示。

6.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的车辆安全隐患预警方法，其特征在于，所述对所述语义增强的车辆安全状态表示进行动态概率推理处理，得到多维车辆安全风险指标，包括：对所述语义增强的车辆安全状态表示进行概率分布估计处理，得到状态概率分布，并对所述状态概率分布进行条件概率计算处理，得到条件概率表；

对所述条件概率表进行贝叶斯网络构建处理，得到初始贝叶斯网络结构，并对所述初始贝叶斯网络结构进行参数学习处理，得到参数化贝叶斯网络；

对所述参数化贝叶斯网络进行证据传播处理，得到后验概率分布，并对所述后验概率分布进行风险因子识别处理，得到关键风险因子集合；

对所述关键风险因子集合进行风险量化处理，得到风险得分向量，并对所述风险得分向量进行多维度聚合处理，得到所述多维车辆安全风险指标。

7.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的车辆安全隐患预警方法，其特征在于，所述对所述多维车辆安全风险指标进行阈值判断和多级预警生成处理，得到实时车辆安全隐患预警信息，包括：对所述多维车辆安全风险指标进行归一化处理，得到标准化风险指标，并对所述标准化风险指标进行多维阈值设定处理，得到风险等级划分标准；

对所述标准化风险指标进行风险等级判定处理，得到初步风险等级结果，并对所述初步风险等级结果进行时序平滑处理，得到平滑化风险等级序列；

对所述平滑化风险等级序列进行趋势分析处理，得到风险变化趋势，并对所述风险变化趋势进行预警级别确定处理，得到多级预警结果；

对所述多级预警结果进行预警信息生成处理，得到预警描述文本，并对所述预警描述文本进行用户界面适配处理，得到所述实时车辆安全隐患预警信息。

8.一种基于多传感器融合的车辆安全隐患预警装置，用于实现如权利要求1-7中任一项所述的基于多传感器融合的车辆安全隐患预警方法，其特征在于，所述基于多传感器融合的车辆安全隐患预警装置包括：配准模块，用于对车载多源传感器采集的原始数据进行时间对齐和空间配准处理，得到多模态车辆安全态势数据；

提取模块，用于对所述多模态车辆安全态势数据进行异常值检测和特征提取处理，得到车辆-环境交互特征；

处理模块，用于对所述车辆-环境交互特征进行多模态深度特征学习处理，得到高级车辆安全语义特征；

关联模块，用于对所述高级车辆安全语义特征进行知识映射和上下文关联处理，得到语义增强的车辆安全状态表示；

推理模块，用于对所述语义增强的车辆安全状态表示进行动态概率推理处理，得到多维车辆安全风险指标；

生成模块，用于对所述多维车辆安全风险指标进行阈值判断和多级预警生成处理，得到实时车辆安全隐患预警信息。

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任一所述的基于多传感器融合的车辆安全隐患预警方法的步骤。