1.一种图像分析多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待跟踪目标当前的原始图像；

将所述原始图像输入到预设的背景分割模型中，根据所述原始图像计算背景掩膜；

根据所述背景掩膜建立金字塔模型，通过所述金字塔模型分析得到背景掩膜中的运动物体，将每一个运动物体的位置区域记录为一个Spot对象；

将背景掩膜中Spot对象与Target对象库进行匹配，获得Spot对象的目标位置，完成待跟踪目标的目标跟踪；

所述Spot对象包括区域的基准坐标和尺寸大小，用于标识所述背景掩膜中的一块区域；

所述将背景掩膜中Spot对象与Target对象库进行匹配，获得Spot对象的目标位置具体包括：

如果Target对象库中存在与所述Spot对象对应的Target对象时，将所述Spot对象插入Target对象的位置队列中，定义Target对象的位置为Spot对象的目标位置；

如果Target对象库中不存在与所述Spot对象对应的Target对象时，根据所述Spot对象构建Target对象，采用位置接近原理获得该Spot对象的目标位置；

所述Target对象包括位置列表、拟合参数和预测位置，用于标识运动物体的运动趋势。

2.根据权利要求1所述图像分析多目标跟踪方法，其特征在于，所述获取待跟踪目标当前的原始图像包括：使用OpenCV的VideoCapture函数获取待跟踪目标当前BGR三通道的Mat图像；

或者是，使用FFmpeg读取待跟踪目标当前的流媒体，并解压所述流媒体获得YUV三通道的AVFrame图像，并将所述AVFrame图像转换为Mat图像。

3.根据权利要求1所述图像分析多目标跟踪方法，其特征在于，所述背景分割模型为使用OpenCV中的BackgroundSubtractorMOG2类建立。

4.根据权利要求3所述图像分析多目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述原始图像计算背景掩膜具体包括：将所述原始图像与历史原始图像进行对比；用黑色像素点表示对比过程中，原始图像与历史原始图像中相同的区域；用白色像素点表示对比过程中，原始图像与历史原始图像中发生变化的区域；

由所述黑色像素点和白色像素点构成黑白图像；

通过OpenCV变形变化函数对所述黑白图像进行平滑、去噪后，得到所述背景掩膜。

5.根据权利要求1所述图像分析多目标跟踪方法，其特征在于，所述根据所述背景掩膜建立金字塔模型，通过所述金字塔模型分析得到背景掩膜中的运动物体具体包括：

利用OpenCV的buildPyramid函数对所述背景掩膜建立金字塔模型，通过对金字塔模型逐层分析、定位所述背景掩膜中白色像素点区域，得到背景掩膜中的运动物体。

6.根据权利要求1所述图像分析多目标跟踪方法，其特征在于，该方法在所述将背景掩膜中Spot对象与Target对象库进行匹配，获得Spot对象的目标位置之后，还包括：

对所述Target对象库中的Target对象的运动规律进行拟合，预测Target对象的预测位置。

7.根据权利要求6所述图像分析多目标跟踪方法，其特征在于，所述对所述Target对象库中的Target对象的运动规律进行拟合，预测Target对象的预测位置具体包括：

采用最小二乘法对Target对象的运动规律进行拟合；

拟合过程以时间t为自变量，物体位置(xn,yn)为应变量，所述运动规律可表示为：i i

xn＝∑ai×tn，yn＝∑bi×tn其中i为拟合阶数，n为采样数；ai和bi为拟合参数，tn为第n帧的时间。