1.一种特定目标与嫌疑目标持续移动的监控追踪方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、建立物品识别模型以及同一摄像头范围内特定目标与嫌疑目标伴随移动描述模型

将视频流数据预处理为图片，利用yolov3算法建立物品识别模型，将图片输入物品识别模型即可完成物品自动识别；对于特定目标与嫌疑目标的伴随移动，建立特定目标与嫌疑目标伴随移动描述模型，即在同一摄像头监控范围内，计算特定目标与其他目标接触面积，根据接触面积，判定嫌疑目标，监控追踪特定目标与嫌疑目标的伴随移动；

步骤二、在监控范围内所有摄像头特定时间片范围内特定目标的识别在发生特定目标失踪后，在可能的监控范围内，调取所有摄像头特定时间片范围内的视频资料，根据已有特定目标的影像资料，识别特定目标失踪前的位置信息，获取特定目标失踪时刻与嫌疑目标在同一摄像头监控范围内的伴随移动信息；

步骤三、获取特定地域范围内监控摄像头的特定时间片监控视频流，采用步骤一建立的模型追踪特定目标与嫌疑目标在不同摄像头监控区域内的伴随移动情况根据特定目标失踪前的位置信息以及特定区域内各监控摄像头与特定物体失踪位置的距离，调取各监控摄像头在特定时间片内的监控视频，采用步骤一建立的同一摄像头范围内特定目标与嫌疑目标伴随移动描述模型，追踪特定目标与嫌疑目标在不同摄像头监控区域内的伴随移动情况，形成特定目标与嫌疑目标伴随移动的轨迹路线；

步骤一具体包括以下步骤：

1.1：将收集的监控视频使用跨计算机视觉库分割成图片；

1.2：将预处理的图片输入物品识别模型，即可得到识别准确的图片，在图片中每个物品都被矩形框体精确框住；

1.3：基于步骤1.2的结果，在识别完成图片中设置坐标系，其中图片左上角为原点，定义水平向右为X轴正方向，水平向下为Y轴正方向，设特定目标的矩形框左下角坐标为(X0，Y0)，右上角坐标为(X1，Y1)，设定其他目标矩形框左下角坐标为(A0，B0)，右上角坐标为(A1，B1)；

1.4：基于步骤1.3设置的图片坐标系，在水平方向上，两个矩形框包括水平不重叠、水平部分重叠和水平内包含三种关系；通过公式(1)可进行计算特定物体矩形框与其他物体矩形框的水平重叠长度W；

W＝min(X1，A1)‑max(X0，A0) (1)若W≤0，可知两矩形框水平方向上没有重叠；

同样，在竖直方向上，两个矩形框包括水平不重叠、水平部分重叠和水平内包含三种关系；通过公式(2)可进行计算特定物体矩形框与其他物体矩形框的竖直重叠长度H；

H＝min(Y1，B1)‑max(Y0，B0) (2)若H≤0，可知两矩形框竖直方向上没有重叠；

1.5：根据步骤1.4得到的矩形框在两个方向上的重叠长度，可计算出两矩形框的重叠面积S，如公式(3)所示：

S＝W*H(W＞0，H＞0) (3)两矩形框重叠面积越大，两物体接触越紧密；

通过计算特定目标矩形框与其他目标矩形框的重叠面积，寻找与特定目标有过接触的嫌疑目标；当特定目标矩形框与其他目标矩形框重叠面积大于零时，就判定特定目标与其他目标有过接触，并将此目标列为嫌疑目标；计算每张图片中特定目标矩形框与其他目标矩形框的重叠面积，依次判断，将嫌疑目标一一列出。

2.根据权利要求1所述的一种特定目标与嫌疑目标持续移动的监控追踪方法，其特征在于：所述yolov3算法是在原始yolov3算法的基础上加入残差网络和Inceptionv1网络模型。

3.根据权利要求1所述的一种特定目标与嫌疑目标持续移动的监控追踪方法，其特征在于，步骤二具体包括以下步骤：

2.1：调取监控范围内所有摄像头特定时间片范围内的监控视频；

2.2：按照步骤一的方法，将视频预处理为图片，并进行特定目标识别；

2.3：将识别好的图片进行排查，将所有含有特定目标的图片保留；

2.4：基于步骤2.3的结果，找到发生时刻最晚的包含特定目标图片，即在监控范围内特定目标消失时刻的图片，根据图片信息，得到特定目标失踪前的位置信息；

2.5：将所有包含特定目标图片按照步骤一中伴随移动模型方法计算其与其他嫌疑目标重叠面积，列出所有包含特定目标与嫌疑目标的图片；

2.6：基于步骤2.5的结果，将同一摄像头内所有包含特定目标与嫌疑目标的图片按照时钟服务器提供的先后顺序依次排列，遍历上述图片，追踪特定目标与嫌疑目标的伴随移动。

4.根据权利要求1所述的一种特定目标与嫌疑目标持续移动的监控追踪方法，其特征在于，步骤三具体包括以下步骤：

3.1：调取特定范围内多个摄像头特定时间片范围内的监控视频；

3.2：按照步骤一的方法，将视频预处理为图片，并进行特定目标与嫌疑目标识别；

3.3：将识别好的图片进行排查，将所有含有特定目标及嫌疑目标的图片保留作为数据集，其中仅包含特定目标或嫌疑目标的图片也应保留，作为下一步追踪特定目标与嫌疑目标伴随移动的依据；

3.4：将步骤3.3的图片按照发生时刻先后顺序依次排好，遍历以上图片，得到特定目标与嫌疑目标的伴随移动；

3.5：根据特定目标与嫌疑目标的伴随移动，将图片上的位置信息与地理信息系统中各位置点一一比对，将这些位置点按照发生时刻的先后顺序依次连接，即可得到特定目标与嫌疑目标伴随移动的轨迹路线。