1.一种机器人视觉跟踪方法，其特征在于：包括：实时采集监控视频数据；

实时判断是否接收到目标监控指令，若是，则进入下一步；

输出目标信息获取请求，直到接收到监控视频数据内最新视频帧中的目标的轮廓图像框；

根据所述轮廓图像框，在监控视频数据中对当前目标进行追踪，并获取当前目标的移动数据；

根据所述移动数据生成位移指令，以便驱动当前机器人调整监控视频数据的采集方位，然后重新获取当前目标的轮廓图像框；

输出目标信息获取请求后，还包括：

实时判断是否接收到移动指令，若是，则根据所述移动指令驱动当前机器人调整监控视频数据的采集方位；

根据所述轮廓图像框，在监控视频数据中对当前目标进行追踪，并获取当前目标的移动数据，包括：根据所述轮廓图像框，获取原视频帧中所述轮廓图像框平移指定距离后的多个相关图像框；

获取监控视频数据内的最新视频帧；

获取最新视频帧中与原视频帧中多个相关图像框的位置对应的多个对照图像框；

获取所述轮廓图像框与多个所述对照图像框的相关度，并定义相关度最大的对照图像框为所述目标的最新轮廓图像框；

根据所述轮廓图像框和所述最新轮廓图像框，得到当前目标的移动数据；

根据所述轮廓图像框和所述最新轮廓图像框，得到当前目标的移动数据，包括：获取所述轮廓图像框的中心点坐标及所述最新轮廓图像框的中心点坐标；

根据所述轮廓图像框的中心点坐标及所述最新轮廓图像框的中心点坐标，得到当前目标的移动数据；

获取所述轮廓图像框与多个所述对照图像框的相关度，包括：分别对所述轮廓图像框与多个所述对照图像框进行图像分割；

分别对分割后的轮廓图像框与多个对照图像框进行中心加权；

计算所述轮廓图像框与多个所述对照图像框的相关度；其中，所述轮廓图像框与任一所述对照图像框的相关度为：；

式中，L表示所述对照图像框，M表示所述轮廓图像框，w表示所述轮廓图像框的总面积，n表示所述轮廓图像框和任一所述对照图像框分割后的区域数目，αi表示所述轮廓图像框和对照图像框中第i个区域的加权函数，ri表示所述轮廓图像框中第i个区域的面积，li表示所述轮廓图像框和对照图像框中第i个区域重叠的面积；

αi为： ；

其中，(xi,yi)为所述轮廓图像框和对照图像框中第i个区域的质心坐标，a、b均为常数；

实时采集监控视频数据后，所述机器人视觉跟踪方法还包括：将监控视频数据进行解码处理和帧截取处理，得到连续的视频帧；

对连续的视频帧依次进行图像增强处理、平滑处理及锐化处理，得到处理后视频帧；

所述机器人视觉跟踪方法还包括：

实时判断是否接收到停止监控指令，若是，则删除目标信息，并重置机器人，以便于进行下一次的目标跟踪。

2.一种机器人视觉跟踪系统，其特征在于：用于实现如权利要求1中所述的机器人视觉跟踪方法；所述机器人视觉跟踪系统包括视频数据采集模块、监控指令获取模块、数据处理模块、目标追踪模块和机器人控制模块，所述视频数据采集模块、监控指令获取模块均与数据处理模块通信连接，所述数据处理模块通过目标追踪模块与机器人控制模块通信连接，其中，所述视频数据采集模块，用于实时采集监控视频数据，并将监控视频数据发送至数据处理模块；

所述监控指令获取模块，用于接收目标监控指令，并在接收到目标监控指令后将其发送至数据处理模块；

所述数据处理模块，用于实时判断是否接收到目标监控指令，并在接收到目标监控指令后输出目标信息获取请求，直到接收到监控视频数据内最新视频帧中的目标的轮廓图像框；

所述目标追踪模块，用于根据所述轮廓图像框，在监控视频数据中对当前目标进行追踪，并获取当前目标的移动数据；

所述机器人控制模块，用于根据所述移动数据生成位移指令，以便驱动当前机器人调整监控视频数据的采集方位。

3.一种电子设备，其特征在于：包括：

存储器，用于存储计算机程序指令；以及，

处理器，用于执行所述计算机程序指令从而完成如权利要求1中所述的机器人视觉跟踪方法的操作。

4.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的计算机程序指令，其特征在于：所述计算机程序指令被配置为运行时执行如权利要求1中所述的机器人视觉跟踪方法的操作。