1.一種高速公路路面病害預估方法，其特征在于，包括建模階段與應用階段：所述建模階段具體包括：長周期采集標準路段瀝青路面三維點云數據并預處理、利用深度學習網絡識別沉陷區域獲取形態特征數據、采集沉陷區域監測數據、建立訓練數據集、利用所述訓練數據集訓練沉陷病害預測方程組得到沉陷病害趨勢分析模型；所述應用階段具體包括：短周期采集待評估公路瀝青路面三維點云數據并預處理、利用深度學習網絡識別沉陷區域獲取形態特征數據、采集所述沉陷區域監測數據、根據所述數據得到沉陷預測結果并生成評估報告，根據所述評估報告執行相應的病害預估措施。
2.根據權利要求1所述的一種高速公路路面病害預估方法，其特征在于，所述建模階段具體包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的一種高速公路路面病害預估方法，其特征在于，所述應用階段具體包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的一種高速公路路面病害預估方法，其特征在于，所述沉陷預測結果具體包括預測沉陷深度數據、預測沉陷面積數據、預測沉陷發展速率數據與預測沉陷穩定性數據。
5.根據權利要求4所述的一種高速公路路面病害預估方法，其特征在于，所述沉陷病害預測方程組包括時序演化方程、環境影響方程、荷載響應方程以及綜合預測方程；所述沉陷病害預測方程組中每個方程都包含一個輕量級神經網絡誤差補正項函數。
6.根據權利要求5所述的一種高速公路路面病害預估方法，其特征在于，所述時序演化方程，用于計算沉陷深度隨時間的變化規律，輸入包括所述深度時間序列數據、所述沉陷面積數據、所述沉陷邊緣坡度數據、所述沉陷形狀對稱性數據、所述沉陷輪廓曲率數據、所述時間增量參數與所述歷史沉陷速率參數，輸出是沉陷深度時間演化趨勢值。
7.根據權利要求6所述的一種高速公路路面病害預估方法，其特征在于，所述環境影響方程，用于量化溫度與濕度對沉陷發展的影響程度，輸入包括所述年均溫度循環數據、所述溫度梯度累積數據、所述年均相對濕度變化數據、所述濕度梯度累積數據、所述應變累積數據、所述季節溫度變化系數、所述日溫度變化系數、所述降雨量數據與所述地下水位數據，輸出是環境影響系數。
8.根據權利要求7所述的一種高速公路路面病害預估方法，其特征在于，所述荷載響應方程，用于評估交通荷載對沉陷加深的貢獻，輸入包括所述年均軸載分布數據、所述軸載累積作用次數數據、所述年均車速分布數據、所述車輛制動頻率分布數據、所述瀝青含量數據、所述空隙率數據、所述級配數據、所述強度數據、所述抗變形數據、所述交通流量數據、所述車型分布數據、所述輪胎接地壓力數據與所述路面溫度數據，輸出是荷載效應值。
9.根據權利要求8所述的一種高速公路路面病害預估方法，其特征在于，所述綜合預測方程，用于融合各項預測參數計算最終的沉陷發展趨勢，輸入包括所述沉陷深度時間演化趨勢值、所述環境影響系數、所述荷載效應值、所述路面結構層參數、所述基層材料參數、所述路基土參數，輸出是預測沉陷深度數據、預測沉陷面積數據、預測沉陷發展速率數據與預測沉陷穩定性數據。
10.一種高速公路路面病害預估裝置，其特征在于，包括：處理器，用于讀取存儲介質中的計算機程序，執行權利要求1~9任一項所述的方法。