1.一种水下机器人的检测识别方法，其特征在于，所述水下机器人的检测识别方法包括以下步骤：
接收视觉传感器采集的图像信息；
基于所述图像信息检测目标水下机器人的二维坐标；
将所述二维坐标投影至预设的锥体三维空间中以得到所述目标水下机器人对应的三维坐标；
将所述三维坐标经过平滑滤波处理得到所述目标水下机器人的定位信息。
2.如权利要求1所述的水下机器人的检测识别方法，其特征在于，所述基于所述图像信息检测目标水下机器人的二维坐标的步骤包括：
确定所述图像信息是否包括目标水下机器人，预设的参考图像包括所述目标水下机器人；
当所述图像信息包括目标水下机器人时，基于所述图像信息确定所述目标机器人的包围矩形盒；
确定所述包围矩形盒在预设的二维图像坐标系下的二维坐标。
3.如权利要求2所述的水下机器人的检测识别方法，其特征在于，所述确定所述图像信息是否包括目标水下机器人的步骤包括：
将所述图像信息输入目标模型，根据所述目标模型的输出结果确定所述图像信息是否包括目标水下机器人；
所述目标模型根据水下机器人的图像数据和所述水下机器人在水下工作环境的图像数据训练得到，所述水下机器人的图像数据为训练正样本，所述水下工作环境的图像数据为训练负样本。
4.如权利要求2所述的水下机器人的检测识别方法，其特征在于，所述将所述二维坐标投影至预设的锥体三维空间中以得到所述目标水下机器人对应的三维坐标的步骤包括：
采用预设的参数矩阵将所述包围矩形盒投影至预设的三维空间形成三维立体锥体；
按照投影公式将所述二维坐标转换成在相机坐标系下的三维坐标；
在所述三维立体锥体内部搜索所述目标水下机器人的点云团块；
采用聚类算法对所述点云团块进行聚类，形成各个独立的点云团块；
利用点云特征提取算法提取所述各个独立的点云团块的三维特征描述子；
利用匹配算法将各个三维特征描述子与目标点云三维特征描述子进行匹配，以得到匹配得分；
将匹配得分最高的点云团块作为所述目标水下机器人，输出所述点云团块到初始标定的目标点云团块之间的变换矩阵；
基于所述三维坐标和所述变换矩阵获取所述目标水下机器人在锁定坐标系下的三维坐标。
5.如权利要求2所述的水下机器人的检测识别方法，其特征在于，所述将所述二维坐标投影至预设的锥体三维空间中以得到所述目标水下机器人对应的三维坐标的步骤包括：
采用预设的参数矩阵将所述目标包围矩形盒投影至预设的三维空间形成三维立体锥体；
按照投影公式将所述二维坐标转换成在相机坐标系下的三维坐标；
在所述三维立体锥体内部搜索所述目标水下机器人的点云团块；
采用聚类算法对所述点云团块进行聚类，形成各个独立的点云团块；
利用点云注册算法将所述各个独立的点云团块与初始标定的目标点云团块进行匹配，得到与所述初始标定的目标云团块匹配的点云团块；
将所述点云团块作为所述目标水下机器人，输出所述点云团块到初始标定的目标点云团块之间的变换矩阵；
基于所述三维坐标和所述变换矩阵获取所述目标水下机器人在锁定坐标系下的三维坐标。
6.如权利要求4或5所述的水下机器人的检测识别方法，其特征在于，所述采用预设的参数矩阵将所述目标包围矩形盒投影至预设的三维空间形成三维立体锥体的步骤之后，还包括：
基于当前时刻所述目标水下机器人的定位结果为中心，沿着所述目标水下机器人的深度方向拓展预设距离，形成梯形锥体；其中，所述梯形锥体深度中心为当前目标的深度坐标值。
7.如权利要求2所述的水下机器人的检测识别方法，其特征在于，所述确定所述图像信息是否包括目标水下机器人的步骤之后，所述水下机器人的检测识别方法还包括：
在确定所述图像信息不包括目标水下机器人时，以最近一次成功检测的目标水下机器人位置为中心、目标水下机器人的矩形包围盒为基准，以预设尺寸递增的矩形包围盒作为本次检测结果输出；
累积所述目标水下机器人检测丢失帧数；
当所述目标水下机器人检测丢失帧数大于设定阈值时，将所述图像信息作为所述目标水下机器人的包围盒区域；在所述目标包围盒区域中搜索所述目标水下机器人。
8.如权利要求2所述的水下机器人的检测识别方法，其特征在于，还包括：
当检测到所述目标水下机器人的当前位置与前一帧位置之间的聚类超过设定阈值时，采用最近一次成功检测到的所述目标水下机器人的位置作为本次检测的目标位置；
统计连续发生跳变的帧数；
当所述连续发生跳变的帧数大于设定数目且连续跳变点保持在同一位置附近，将所述连续跳变点作为所述水下机器人位置。
9.如权利要求1所述的水下机器人的检测识别方法，其特征在于，还包括：
获取当前获取的所述定位信息与初始位置信息之间的距离，其中，所述初始位置信息为首次检测到的所述定位信息；
在所述距离大于预设距离时，根据所述距离大于预设距离的次数；其中，所述距离小于预设阈值范围；
在所述次数大于预设次数时，将所述次数对应的定位信息的平均值作为所述目标机器人的初始位置。
10.如权利要求9所述的水下机器人的检测识别方法，其特征在于，还包括：
在所述次数小于或等于所述预设次数时，采用所述所述距离对应的定位信息更新所述初始位置信息。
11.一种水下机器人的检测识别装置，其特征在于，所述装置包括存储器、处理器以及存储在所述存储器并可在所述处理器上运行的水下机器人的检测识别程序，所述水下机器人的检测识别程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-10任一项所述的水下机器人的检测识别方法的各个步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有水下机器人的检测识别程序，所述水下机器人的检测识别程序被处理器执行时实现如权利要求1-10任一项所述的水下机器人的检测识别方法的各个步骤。