1.一种目标对象位置的预测方法，其特征在于，所述方法包括：

确定待预测的至少一个目标对象在当前帧图像以及当前帧图像之前的至少一帧历史帧图像中的位置，生成与各目标对象对应的各位置序列；每一位置序列中相邻图像上的位置在相邻时序上相关联；

将所述各位置序列输入到已训练的CNN网络，以由该CNN网络基于各位置序列预测用于表征各目标对象在未来帧图像中位置的位置参数；

基于所述CNN网络预测出的所述位置参数，确定所述各目标对象在所述未来帧图像中的位置；

所述CNN网络基于各位置序列预测用于表征各目标对象在未来帧图像中位置的位置参数，包括：所述CNN网络的输入层按照预设格式，将各位置序列组织成具有多个维度的数据集，并输出到所述CNN网络的卷积层；

所述CNN网络的卷积层对输入的所述数据集进行卷积处理，并将卷积处理后的数据集输出到所述CNN网络的池化层；

所述CNN网络的池化层对输入的所述数据集进行池化处理，输出用于表征该目标对象在未来帧图像中位置的位置参数；

所述多个维度为四个维度；所述四个维度中的第一维度表征各目标对象；第二维度为预设值；第三个维度表征所述当前帧图像和各历史帧图像；第四个维度表征所述各目标对象在所述当前帧图像或者所述历史帧图像中的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待预测的目标对象在当前帧图像以及当前帧图像之前的至少一帧历史帧图像中的位置，包括：将包含有所述待预测的至少一个目标对象的当前帧图像和该当前帧图像之前的至少一帧历史帧图像输入至已训练的对象识别网络，以由对象识别网络对该当前帧图像和至少一帧历史帧图像中的各目标对象进行识别，得到所述各目标对象在所述当前帧图像中的位置以及在所述至少一帧历史帧图像中的位置；

获取所述目标对象在当前帧图像以及所述至少一帧历史帧图像中的位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位置参数为各目标对象在未来帧图像中相对于参考位置的相对位置；所述参考位置为各目标对象在所述当前帧图像中的位置；

所述基于所述CNN网络预测出的所述位置参数，确定所述各目标对象在所述未来帧图像中的位置，包括：基于所述CNN网络预测出的各目标对象在未来帧图像中的相对位置、以及各目标对象的参考位置，确定各目标对象在所述未来帧图像中的位置。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述参考位置由所述当前帧图像中该目标t t对象中心点横坐标 纵坐标 以及该目标对象的宽w、高h表征；

t

所述相对位置由相对于 的偏移量Δx、相对于 的偏移量Δy，以及相对于w的变化t量Δw、相对于h的变化量Δh表征；

所述基于所述CNN网络预测出的各目标对象在未来帧图像中的相对位置、以及各目标对象的参考位置，确定各目标对象在所述未来帧图像中的位置，包括：t

基于Δx、w和 确定所述目标对象在所述未来帧图像中的中心点横坐标t基于Δy、h和 确定所述目标对象在所述未来帧图像中的中心点纵坐标t t+τ基于w和Δw确定所述目标对象在所述未来帧图像中的宽w ；

t t+τ

基于h和Δh确定所述目标对象在所述未来帧图像中的高h 。

5.一种目标对象位置的预测装置，其特征在于，所述装置包括：

确定单元，用于确定待预测的至少一个目标对象在当前帧图像以及当前帧图像之前的至少一帧历史帧图像中的位置，生成与各目标对象对应的各位置序列；每一位置序列中相邻图像上的位置在相邻时序上相关联；

输入单元，用于将所述各位置序列输入到已训练的CNN网络，以由该CNN网络基于各位置序列预测用于表征各目标对象在未来帧图像中位置的位置参数；

预测单元，用于基于所述CNN网络预测出的所述位置参数，确定所述各目标对象在所述未来帧图像中的位置；

所述输入单元，具体用于所述CNN网络的输入层按照预设格式，将各位置序列组织成具有多个维度的数据集，并输出到所述CNN网络的卷积层；所述CNN网络的卷积层对输入的所述数据集进行卷积处理，并将卷积处理后的数据集输出到所述CNN网络的池化层；所述CNN网络的池化层对输入的所述数据集进行池化处理，输出用于表征该目标对象在未来帧图像中位置的位置参数；

所述多个维度为四个维度；所述四个维度中的第一维度表征各目标对象；第二维度为预设值；第三个维度表征所述当前帧图像和各历史帧图像；第四个维度表征所述各目标对象在所述当前帧图像或者所述历史帧图像中的位置。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于将包含有所述待预测的至少一个目标对象的当前帧图像和该当前帧图像之前的至少一帧历史帧图像输入至已训练的对象识别网络，以由对象识别网络对该当前帧图像和至少一帧历史帧图像中的各目标对象进行识别，得到所述各目标对象在所述当前帧图像中的位置以及在所述至少一帧历史帧图像中的位置；获取所述目标对象在当前帧图像以及所述至少一帧历史帧图像中的位置。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述位置参数为各目标对象在未来帧图像中相对于参考位置的相对位置；所述参考位置为各目标对象在所述当前帧图像中的位置；

所述预测单元，用于基于所述CNN网络预测出的各目标对象在未来帧图像中的相对位置、以及各目标对象的参考位置，确定各目标对象在所述未来帧图像中的位置。