1.一种多目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一：利用SSD检测技术检测当前帧的多目标状态，计算检测结果与存活目标的距离；

步骤二：通过最邻近算法匹配，选择未匹配到的检测目标作为新生目标，使用标签伯努利集近似表示，并带入广义标签多伯努利滤波中迭代跟踪；

步骤三：在跟踪过程中，计算检测结果和滤波结果的距离置信度和与跟踪目标的相似程度，并通过权值求和的方式将检测结果与跟踪结果进行融合得到最终的目标跟踪结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：S1：在初始时k＝0，初始化存在目标，提取目标卷积特征，并对其进行粒子采样，近似多目标后验概率密度；

S2：多目标预测：(1)采用SSD检测算法检测当前帧多目标状态，并与跟踪结果匹配得到预测的目标新生状态；(2)对存活目标根据先验信息进行预测，得到预测后的存活目标状态；

S3：多目标更新：通过目标卷积特征建立目标似然模型，使用广义标签多伯努利滤波算法更新多目标状态；

S4：对多目标状态进行重采样，去除存活概率低的目标状态；

S5：提取多目标状态，并使用自适应更新机制更新目标模板；

S6：使用特征融合机制，融合检测结果和跟踪结果，获得最终的多目标状态；

S7：递归步骤S2‑S6，直至跟踪结束。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S2：多目标预测中，(1)采用SSD检测算法检测当前帧多目标状态，并与跟踪结果匹配得到预测的目标新生状态，包括：采用SSD检测器检测第k帧图像，得到多目标检测结果 和目标数目 通过中心点距离计算存活目标与检测结果的距离矩阵Dk＝[di，j]，即：其中，dij矩阵表示第i个存活目标与第j个检测结果的中心距离，然后采用最邻近距离算法匹配存活目标和检测结果；若存在NB，k个匹配剩余后的检测结果，则将剩余的检测结果作为新生目标，对新生目标进行采样 若未存在匹配剩余的检测结果，则当前帧不做目标新生操作NB，k＝0。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述S2：多目标预测中，(2)对存活目标根据先验信息进行预测，得到预测后的存活目标状态，包括：假设在k‑1帧，目标后验概率表示为参数集 形式，那么预测后的概率密度可以表示为 其中

(i，b (i) (b)

I+ )＝I ∪L

(i) (b) (i)

I 表示第i个存活目标的标签集，L 表示第b个新生目标的标签集；参数p 是由一组(i，b)

加权粒子构成 那么，目标对应的权重w+ 可以表示为：(i，b) (i，b)

其中，pS(·)为目标存活概率， 为目标新生概率；然后归一化权值w+ ；参数p+由存活目标粒子集和新生目标粒子集联合表示，即：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S3多目标更新中，通过目标卷积特征建立目标似然模型过程中，目标模板与候选模板的量测似然计算公式为：其中，ch表示候选目标卷积特征，c为目标的卷积特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述S3多目标更新中，使用广义标签多伯努利滤波算法更新多目标状态，包括：(r)

计算所有标签伯努利集中候选目标xy，z的卷积特征cy，z，根据标签ζ 确定自己的候选(y，z)

模板，并计算候选目标的似然g(x )；

令I＝(Nk‑1+NB，k)×NB，k，那么预测后的多目标概率分布可以表示为：根据计算得到的量测似然模型g(·)，更新目标参数，则更新后的多目标联合概率分布可以表示为：(a) (a) (a) (a) (a)其中参数I ＝I+ ，ζ ＝ζ+ ，由预测步骤可知p+ 的粒子集表示为：(a)

那么更新后的目标所占权重w 和粒子权重计算w+，a为：(y，z)

其中，μa＝∑w+，ag(x )。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述S4对多目标状态进行重采样，去除存活概率低的目标状态，包括：

在δ‑GLMB滤波中，由于在滤波过程中会划分所有的标签伯努利集，并产生相应的子集，(a)

导致产生大量的标签伯努利分量，但真正有用的标签伯努利分量却很少，因此，将权重w较小的分量去除，而留下权重大的标签伯努利分量，此外，因为采用的是粒子滤波的方法实现δ‑GLMB，为了避免粒子退化问题，对留下的标签伯努利集做重采样处理。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述S5提取多目标状态，包括：根据δ‑GLMB的参数形式，提取目标的势分布和目标状态；

势分布估计公式为：

其中， 目标数目估计为

目标状态估计公式为：

估计的目标状态集为

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述S6中，当多目标发生交叉运动或紧邻运动时，计算目标相交程度θ来确定是否需要更新模板；两个目标的相交程度计算公式为：其中，S1为k帧目标i的跟踪框内区域，S2为k帧目标j的跟踪框内区域，S3为目标i和目标j跟踪框相交的区域，即，S3＝S1∩S2；当目标相交程度θ大于设定阈值时，则目标模板不更新，否则进行自适应更新。

10.权利要求1‑9任一所述的多目标跟踪方法在计算机视觉、图像处理领域内的应用。