1.一种基于视频分析的车辆跟踪方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1：设视频图像的高度为height，宽度为width，单位为像素，初始化车辆检测矩形区域D，该区域的高度为α*height，宽度为width，其中α为检测区域占实际场景的高度比；

建立集合S＝{(Ci,li)|i＝1,2,...,n}，其中Ci表示第i辆被跟踪车辆的车牌矩形区域，该区域的起始坐标为(xi,yi)，宽度为wi，高度为hi，li表示第i辆被跟踪车辆未定位出车牌的次数，n表示被跟踪车辆的数量；

步骤2：找到新进入场景的车辆：从道路监控视频中取出一帧图像I，在图像I的检测矩形区域D范围内采用多信息融合的快速车牌定位算法找出所有车牌矩形区域，构成集合H＝{Qi|i＝1,2,...,m}，其中Qi表示找到的第i个车牌矩形区域，m表示找到的车牌矩形区域数量；

步骤3：遍历步骤2的集合H，如果任一车牌矩形区域Qi与步骤1)的集合S中的任一车牌矩形区域Ci有重叠，则从集合H中删除该重叠的车牌矩形区域；遍历之后，将集合H中的剩余车牌矩形区域并入集合S中，同时将这些车牌矩形区域对应的li置0；

步骤4：遍历集合S中的Ci，建立对应的检测矩形区域Ai,其起始坐标为(xi-wi,yi-hi*3)，宽度为3*wi，高度为5*hi；

步骤5：采用多信息融合的快速车牌定位算法在步骤4的检测矩形区域Ai中寻找车牌矩形区域，若找到，则将Ci更新为找到的车牌矩形区域；反之，则将li的值加1；

步骤6：过滤丢失车辆的元素：遍历集合S中的Ci，若对应的li≥θ，则认为该车已跟踪丢失，从集合S中删除对应于Ci的元素，其中θ为车辆跟踪丢失次数的阈值；

步骤7：过滤离开场景的车辆：遍历集合S中的Ci，如果yi<β*height，则认为车辆已离开场景，从集合S中删除对应于Ci的元素，其中β表示跟踪停止线的系数；

步骤8：若视频还有下一帧，则回到步骤2；反之，则跟踪结束。

2.根据权利要求1所述的一种基于视频分析的车辆跟踪方法，其特征在于步骤1中初始时集合S为空。