1.一种无先验知识条件下的摄像监视与坐标监视关联方法，其特征在于包括如下步骤：S01:基于坐标监视结果，计算目标与摄像机的直线距离与方位角；

S02:基于摄像监视结果，计算目标与摄像机光轴的偏移角，进一步得到目标方位角；

S03:基于监视结果，计算基于坐标监视的投影距离，记为第1位置点的基于坐标监视的投影距离；随着目标移动，采集计算第2位置点的监视信息，计算第2位置点的基于坐标监视的投影距离，继而得到两位置点的基于坐标监视的投影距离差，基于所述投影距离差和两位置点的摄像监视结果计算目标尺寸和基于摄像监视的投影距离；

S04:由于坐标监视与摄像监视中同一目标位置变换具有一致性，根据基于坐标的方位角信息、基于坐标的投影距离信息、基于摄像的方位角信息、基于摄像的投影距离信息，实现无先验知识条件下的摄像监视与坐标监视关联和交叉验证。

2.根据权利要求1所述的无先验知识条件下的摄像监视与坐标监视关联方法，其特征在于所述的步骤S01为：记摄像机的经度、纬度、高度坐标为(LonS,LatS,AltS)，坐标监视结果为(LonT,LatT,AltT)；目标与摄像机的方位角为(θh,θv)，其中水平朝向θh以正北为0度，俯视顺时针为正方向，竖直朝向θv以水平为0度，向上为正方向；以下标a代表基于坐标的计算结果；

直线垂直距离：

H＝AltT-AltS

直线水平距离：

其中，R为地球半径，

α＝Arccos[sin(LatS)*sin(LatT)+cos(LatS)*cos(LatT)*cos(LonS-LonT)]直线距离：水平方位角：

垂直方位角：

3.根据权利要求1所述的无先验知识条件下的摄像监视与坐标监视关联方法，其特征在于所述的步骤S02为：记摄像监视系统朝向为(θhS,θvS)，水平视角大小为 水平、垂直成像分辨率为(Ih,Iv)，目标像素坐标为[(Lh,Lv),(Rh,Rv)]，其中(Lh,Lv)为左上角坐标，(Rh,Rv)为右下角坐标；以下标b代表基于摄像的计算结果；

水平偏移量：

垂直偏移量：

水平方位角：

θhb＝θhS+ΔθhS

竖直方位角：

θvb＝θvS+ΔθvS。

4.根据权利要求1所述的无先验知识条件下的摄像监视与坐标监视关联方法，其特征在于所述的步骤S03为：将投影距离记为D⊥，基于坐标监视的投影距离为D⊥a，基于摄像监视的投影距离为D⊥b，D⊥a＝Da*cos(ΔθhS)*cos(ΔθvS)其中，Da为直线距离，ΔθhS为水平偏移量，ΔθvS为垂直偏移量；

记目标占比值：

摄像机监视视野：

为摄像机水平成像视角，S为摄像机监视视野，d为目标尺寸；

综合目标占比值与摄像机监视视野计算公式可得：其中，

以下标1代表第1位置点信息，下标2代表第2位置点信息，基于坐标的投影距离差计算：

ΔD⊥a＝D⊥a2-D⊥a1

基于摄像的投影距离差计算：

目标尺寸：

基于摄像监测的投影距离计算：

其中，ΔD⊥b取值为ΔD⊥a，P取值为

5.根据权利要求1所述的无先验知识条件下的摄像监视与坐标监视关联方法，其特征在于所述的步骤S04为：

1)坐标监视系统、摄像监视系统周期性同时对目标进行监视；

2)坐标监视系统、摄像监视系统采集多点信息后，存入到未知点集合中，

3)在未知点集合中，两两组合计算Δf、目标尺寸d、误差err,其中Δf是尺寸d计算公式中的分母，误差err的计算方法为：

基于坐标监视得到目标方位角(θha,θva)与投影距离D⊥a，基于摄像监视得到目标方位角(θhb,θvb)、投影距离D⊥b；

基于坐标监视构建目标向量：

基于摄像监视构建目标向量：

计算误差：

4)去掉Δf过小和误差err过大的值，使用聚类法归类目标尺寸d值，保留点数最多的集合，该集合中的点存入到可靠点集合中，并计算可靠点集合中目标尺寸d值平均值

5)后续采集的点，在可靠点集合中遍历计算Δf值，选择Δf较大的10个点，计算误差err和目标尺寸d值，如果误差err小于设定阈值且目标尺寸d值与可靠点中 偏差小于设定阈值，则进行关联。