1.一种异源视频融合的夜视抗晕光行人检测及跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、自适应选择检测帧，该步骤具体包括下述步骤：步骤1.1、提取视频帧，确定视频序列的第1帧为参考帧，视频序列的第2帧为当前帧；

步骤1.2、根据下式，计算当前帧与参考帧的间隔帧数n；

n＝nc‑nr

式中，nc为当前帧帧号，nr为参考帧帧号；

步骤1.3、根据下式，计算最大隔帧阈值N；

N＝f×T

式中，f为帧率，T为最大检测时间阈值，取T＝0.2s；

步骤1.4、若n≥N，则当前帧C为检测帧，并将当前帧C设为新的参考帧，当前帧C的下一帧设为新的当前帧，并跳回步骤1.2执行；

若n

步骤1.5、按以下步骤，计算当前帧与参考帧的特征向量余弦夹角θ；

式中，参考帧特征向量R＝[r0,r1,...,r63]，当前帧特征向量C＝[c0,c1,...,c63]；

步骤1.6、将θ与设定的帧间差异阈值τ进行比较，阈值τ取值为1.5～2.2，仅检测超过阈值的当前帧：若θ>τ，则当前帧C为检测帧，并将当前帧C设为新的参考帧，当前帧C的下一帧设为新的当前帧，并跳回步骤1.2执行；

若θ<τ，则当前帧C不是检测帧，参考帧不变，将当前帧C的下一帧设为新的当前帧，并跳回步骤1.2执行；

步骤2、当满足检测条件后，开始行人检测，具体步骤如下：步骤2.1、将检测帧切成大小均等的多个子图，通过行人检测器获得各子图的初始检测结果Si，根据下式得到集合S：S＝(S0∪S1∪…∪Sn)‑((S0∩S1)∪(S1∩S2)…∪(Sm‑1∩Sm))式中，m为切图次数，i＝0,...,m；

步骤2.2、根据下式，计算首次筛选的检测集SI；

SI＝S‑SO

式中，SO为与检测框的重叠度大于阈值y1的所有检测框的集合，取y1＝0.7；

步骤2.3、对冗余区域边界范围内的检测框做进一步筛选；

步骤2.3.1、根据检测框的位置坐标筛选位于冗余区域内的框；

步骤2.3.2、根据下式，计算多余框集合SR；

式中，a、b为候选框，y2、y3为剔除阈值，取y2＝0.8，y3＝0.6；

步骤2.4、根据下式，获得检测帧的行人检测框集合SP；

SP＝SI‑SR

步骤3、检测出行人后，对行人进行跟踪，具体步骤以下：步骤3.1、以检测帧中检测框为样本图像块，通过循环移位获得训练样本x＝{xj|j＝1,

2,...,n}输入至分类器中训练；

步骤3.2、根据下式，求解跟踪器模板α的DFT变换式中， 为核函数k(x,x')的元素，为训练样本x＝{xj|j＝1,2,...,n}对应的回归值y＝{yj|j＝1,2,...,n}的DFT变换，λ是正则化参数；

步骤3.3、根据下式，计算 将其从频域转化到为时域后，数值最大的区域即为跟踪行人的位置；

式中, 为核函数k(x,z')的元素；通过循环稠密采样构造检测样本z＝{zj|j＝1,j

2,...,n}，zj＝Pz。

2.根据权利要求1所述的异源视频融合的夜视抗晕光行人检测及跟踪方法，其特征在于：所述步骤1.6中，τ＝1.8。