1.一种基于数据关联与轨迹评估的多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A)，利用RANSAC算法对每一个d∈D的观测进行直线拟合，得到目标的初始轨迹集T，同时利用时空关系对每一个d∈D的观测建立CRF模型，并给出标号方式，D为观测的集合；

利用RANSAC算法对每一个d∈D的观测进行直线拟合的具体步骤如下：步骤A.1.1)，随机选择观测子集Dk∈D中的目标i与j；

步骤A.1.2)，如果目标i与j之间的帧间间隔等于或小于4帧，并且帧间距离小于30cm,则连成一条直线，否则不连接；

利用时空关系建立数据关联的CRF模型与标号方式的具体步骤如下：步骤A.2.1)，将每一个观测d∈D看成一个顶点V；

步骤A.2.2)，将同一帧图像中的不同观测用空间互斥边εX相互连接；

步骤A.2.3)，将相邻两帧图像中两两距离小于预设的阈值τ的观测用时间平滑边εS相互连接；

步骤A.2.4)，对于任一个d∈D的观测，给定所有目标的初始轨迹的标号集L＝{1,

2,....,N，φ}；

步骤A.2.5)，给定有效轨迹 的标号集l*，对于任意一个有效的标号ld∈L，步骤A.2.6)，若某个观测目标d属于前景，则ld∈{1,2,....,N}；若为误报，则ld＝φ；

步骤B)，建立拟合模型、先验模型、互斥模型，在CRF模型的基础上，利用拟合模型、先验模型、互斥模型构建目标函数，并利用梯度下降法与α-expansion算法求解目标函数的近似最小能量；

步骤C)，基于最小能量对初始轨迹集T进行分割与合并、添加与删除、增长与收缩，得到目标的最佳跟踪轨迹。

2.如权利要求1所述基于数据关联与轨迹评估的多目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤B)中的建立拟合模型、先验模型、互斥模型的步骤如下：步骤B.1.1)，计算目标i与其轨迹Ti之间的欧氏距离，小于预设的阈值τ，则将目标i与轨迹Ti连成新的轨迹，否则继续将目标i与其他轨迹进行连接；

步骤B.1.2)，设定目标i的线速度小于1.2m/s，角速度小于10rad/s，轨迹持久性为Fi＝ei-si+1，线速度、角速度与轨迹持久性共同构成先验模型；

步骤B.1.3)，目标i与j的轨迹发生重叠，则构成互斥模型。

3.如权利要求2所述基于数据关联与轨迹评估的多目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤B)中的目标函数如下：其中，β、γ、δ均为预先设定的权重阈值；

Ed(ld,T)表示轨迹拟合模型的能量， 表示空间互斥边εX的能量；ES(ld,ld’)表示时间平滑边εS的能量；Etr(Ti)表示轨迹先验模型的能量， 表示轨迹互斥模型的能量。

4.如权利要求3所述基于数据关联与轨迹评估的多目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤B)中利用α-expansion算法与梯度下降法求解目标函数的具体步骤如下：步骤B.2.1)，输入初始轨迹集T，观测的集合D；

步骤B.2.2)，输出带标号集l的观测的集合D，有效轨迹Tl*，步骤B.2.3)，如果目标函数迭代求解的次数少于10次，则执行步骤B.2.4)；否则停止迭代，得到最终的标号集l与有效轨迹Tl*；

步骤B.2.4)，采用α-expansion算法优化标号集l，依次全部移除某个标号来检查能量是否进一步降低，直到目标函数的能量上升为止；

步骤B.2.5)，采用梯度下降法重新拟合轨迹集T；

步骤B.2.6)，重新确定轨迹空间T，转步骤B.2.3)。

5.如权利要求4所述基于数据关联与轨迹评估的多目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤C)中基于最小能量对初始轨迹集T进行分割与合并的具体步骤如下：步骤C.1.1)，将连续超过10帧没有出现目标的轨迹片段分割成2条或3条轨迹片段，如果目标函数的能量是降低的，则将误检目标从轨迹集T中剥离，否则维持未分割前的轨迹片段；

步骤C.1.2)，将帧间间隔不超过10帧的2个或3个轨迹片段合并成一个新的轨迹，如果目标函数的能量是降低的，则将遮挡后出现的目标加入到合并后的轨迹集T中，否则维持未合并前的轨迹片段。

6.如权利要求5所述基于数据关联与轨迹评估的多目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤C)中基于最小能量对初始轨迹集T进行添加与删除的具体步骤如下：步骤C.2.1)，对轨迹集T添加新的轨迹片段，如果目标函数的能量是降低的，则将新出现的目标添加到轨迹集T中，否则维持未添加前的轨迹片段；

步骤C.2.2)，将一帧或两帧轨迹片段从初始轨迹集T中删除，如果目标函数的能量是降低的，则保留删除后的轨迹集T，否则维持未删除前的轨迹片段。

7.如权利要求4所述基于数据关联与轨迹评估的多目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤C)中基于最小能量对初始轨迹集T进行增长与收缩的具体步骤如下：步骤C.3.1)，将过去t0帧的轨迹片段的起始帧si向前移动、结束帧ei向后移动，如果目标函数的能量是降低的，则保留增长后的轨迹集T，否则维持未增长前的轨迹片段；

步骤C.3.2)，将过去t0帧的轨迹片段的起始帧si向后移动、结束帧ei向前移动，如果目标函数的能量是降低的，则保留收缩后的轨迹集T，否则维持未收缩前的轨迹片段。