1.一种行人识别跟踪方法，其特征在于，包括：

对摄像组件采集的图像进行行人重识别特征检测，确定所述图像中包括的各行人分别对应的各特征向量；

判断每个行人对应的特征向量是否与特征库中任一特征向量匹配；

若第一特征向量与所述特征库中的第二特征向量间的匹配度大于或等于阈值，则根据采集所述图像的摄像组件的位置及所述图像的第一采集时刻，对第二特征向量对应的行人的轨迹进行更新。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断每个行人对应的特征向量是否与特征库中任一特征向量匹配之后，还包括：若第三特征向量与所述特征库中所有特征向量间的匹配度均小于阈值，则将所述第三特征向量加入所述特征库中，并启动与所述第三特征向量对应的行人对应的跟踪线程。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第三特征向量加入所述特征库中之前，还包括：确定所述图像的摄像组件的位置为监控区域的入口位置。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述图像的摄像组件的位置为监控区域的非入口位置；

所述第三特征向量与所述特征库中所有特征向量间的匹配度均小于阈值之后，还包括：根据采集所述图像的摄像组件的位置及其他各摄像组件的设置位置，确定参考摄像组件；

根据所述参考摄像组件在第二采集时刻采集的图像中包含的各行人分别对应的参考特征向量，对所述第三特征向量进行修正，其中，第二采集时刻为与所述第一采集时刻相邻的前一时刻。

5.如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述对摄像组件采集的图像进行行人重识别特征检测之前，还包括：对摄像组件采集的图像进行行人识别，以确定所述图像中各行人所在位置；

根据每个行人所在的位置，将所述图像进行分割处理，以获取每个行人所在的局部图像；

所述对摄像组件采集的图像进行行人重识别特征检测，包括：对每个行人所在的局部图像进行行人重识别特征检测。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对摄像组件采集的图像进行行人重识别特征检测，确定所述图像中包括的各行人分别对应的各特征向量，包括：对每个行人所在的局部图像进行特征提取，确定每个行人对应的底层特征；

对所述每个行人对应的底层特征进行全局特征识别处理，确定每个行人对应的全局特征向量；

对所述每个行人对应的底层特征进行局部特征识别处理，确定每个行人对应的局部特征向量；

根据每个行人对应的全局特征向量及局部特征向量，确定每个行人对应的特征向量。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对每个行人对应的底层特征进行局部特征识别处理，确定每个行人对应的局部特征向量，包括：采用预设的分割模式，对每个行人对应的底层特征进行局部特征识别处理，确定每个行人对应的N个局部子特征向量，其中，N为根据所述预设的分割模式将所述图像分割后获得的子图像数量；

将每个行人对应的N个局部子特征向量进行拼接处理，确定每个行人对应的局部特征向量。

8.如权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述对每个行人对应的底层特征进行局部特征识别处理，确定每个行人对应的局部特征向量，包括：采用至少两种分割模式，对每个行人对应的底层特征进行局部特征识别处理，确定每个行人对应的至少两个局部特征向量；

所述根据每个行人对应的全局特征向量及局部特征向量，确定每个行人对应的特征向量，包括：根据每个行人对应的至少两个局部特征向量及所述行人对应的全局特征向量，确定每个行人对应的至少两个特征向量。

9.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对摄像组件采集的图像进行行人重识别特征检测，确定所述图像中包括的各行人分别对应的各特征向量，包括：利用预设的网络模型，对所述摄像组件采集的图像进行行人重识别特征检测，确定所述图像中包括的各行人分别对应的各特征向量。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述预设的网络模型，包括特征提取层、分别与所述特征提取层连接的全局特征识别子网络及局部特征识别子网络；

所述利用预设的网络模型，对所述摄像组件采集的图像进行行人重识别特征检测之前，还包括：获取包含多个数据组的训练数据集，其中，每个数据组中包括：M个行人的至少M+1张图像及每张图像对应的用户标识，M为大于或等于2的正整数；

将每个数据组输入初始网络模型中，以获取M+1张图像中每张图像对应的全局特征向量及局部特征向量；

根据每张图像对应的全局特征向量与用户标识匹配的概率及M个用户标识对应的全局特征向量间的距离，对所述初始网络模型中的特征提取层及全局特征识别子网络进行修正；

根据每张图像对应的局部特征向量与用户标识匹配的概率及M个用户标识对应的局部特征向量间的距离，对所述初始网络模型中的特征提取层及局部特征识别子网络进行修正，以得到所述预设的网络模型。

11.一种行人识别跟踪装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于对摄像组件采集的图像进行行人重识别特征检测，确定所述图像中包括的各行人分别对应的各特征向量；

判断模块，用于判断每个行人对应的特征向量是否与特征库中任一特征向量匹配；

更新模块，用于当第一特征向量与所述特征库中的第二特征向量间的匹配度大于或等于阈值时，根据采集所述图像的摄像组件的位置及所述图像的第一采集时刻，对第二特征向量对应的行人的轨迹进行更新。

12.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器和存储器；

其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如权利要求1-10中任一所述的行人识别跟踪方法。

13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一所述的行人识别跟踪方法。