1.一种基于对象检测和跟踪的移动物体识别方法，其特征在于，包括：利用对象检测算法，得到液体箱的检测框，包括：

获取yolo‑tiny框架对具有液体箱的标签数据进行训练，得到液体箱检测模型，并利用所述液体箱检测模型对视频帧图像进行检测，得到液体箱的检测框；

基于对象跟踪算法，依次统计所述液体箱并生成对应的跟踪器，包括：对获取的首帧图像新建跟踪器，则将所述检测框与所述跟踪器存储的跟踪框计算交叠率，并根据所述交叠率的大小，判断所述检测框的匹配情况；

基于跟踪对象检测算法，依次统计所述跟踪器对应的液体箱的被跟踪情况，包括：获取所述跟踪器记录的相邻两帧图像，将后一帧图像与前一帧图像进行比较，若所述后一帧图像中没有液体箱，则液体箱跟丢，统计数为‑1，若所述后一帧图像中有液体箱，则液体箱没有跟丢，统计数进行累加；

根据所述液体箱的被跟踪情况，利用移动对象检测算法评估所述液体箱是否存在正确的移动过程，包括：获取所述跟踪框中的抽象框，并将所述抽象框中的像素值赋值为1，所述跟踪框中除所述抽象框外的像素值赋值为0，得到所述抽象框对应的二值图，并将所有的所述二值图进行累加，得到累加图，并对所述累加图进行归一化处理。

2.如权利要求1所述的一种基于对象检测和跟踪的移动物体识别方法，其特征在于，所述根据所述交叠率的大小，判断所述检测框的匹配情况，包括：若所述交叠率大于第一设定值，则统计所述跟踪器和所述交叠率，并将所述交叠率按升序排列，得到所述跟踪器与所述检测框的匹配度并更新所述跟踪框；

若所述交叠率小于第一设定值，则所述检测框无对应的跟踪器，则新建跟踪器进行检测。

3.如权利要求1所述的一种基于对象检测和跟踪的移动物体识别方法，其特征在于，根据所述液体箱的被跟踪情况，利用移动对象检测算法评估所述液体箱是否存在正确的移动过程，还包括：将按升值排列的所述交叠率所对应的末位跟踪框与所述跟踪器记录的末帧跟踪框的面积进行做差计算，若大于第二设定值，则所述液体箱离开工厂，若小于第二设定值，则所述液体箱未离开工厂。