1.一种基于Delta机器人下的视觉跟踪的方法，其特征在于，包括如下步骤：
Delta机器人上的摄像头采用颜色直方图、纹理特征建立高斯混合背景模型；
采用基于区域的方法检测目标区域内是否存在运动目标；
获取所述运动目标所在区域的图像信息；
根据所述图像信息获取目标对象信息，并将获取的目标对象信息与Delta机器人上的模型匹配库进行匹配；
判断所述目标对象是否为人物特征，若所述目标对象为人物特征时，则开启视觉跟踪，基于共面P4P的单目视觉定位原理对目标对象进行定位；
在完成目标对象的定位之后，基于结构相似度的视频跟踪方法对目标对象进行视觉跟踪；
将所述视觉跟踪的视频实时传输至控制室，并在视频显示中警示所示目标对象状态；所述采用基于区域的方法检测目标区域内是否存在运动目标包括：
获取目标区域内初始状态视频背景；
获取目标区域下视频的动态图像帧；
基于初始状态视频背景采用减除法分离出当前运动目标；所述基于结构相似度的视频跟踪方法对目标对象进行视觉跟踪包括：
采用卡尔曼滤波器预测目标对象在本帧图像中的大致位置；
利用候选目标和模板目标的结构相似度进行迭代搜索，确定目标对象在本帧图像中的位置；
利用候选目标和模板目标的相似度量值，自适应的调制卡尔曼滤波器参数；所述共面P4P的单目视觉定位原理对目标对象进行定位包括：
基于平行四边形成像消隐点进行目标对象定位；
通过牛顿迭代法进行优化获得目标对象在摄像机坐标系下的精确位姿。
2.如权利要求1所述的基于Delta机器人下的视觉跟踪的方法，其特征在于，所述将所述视觉跟踪的视频实时传输至控制室包括：
通过EtherCAT总线串联的方式将将所述视觉跟踪的视频实时传输至控制室。
3.一种基于Delta机器人下的视觉跟踪的系统，其特征在于，包括：
高斯背景模块，用于基于Delta机器人上的摄像头采用颜色直方图、纹理特征建立高斯混合背景模型；
检测模块，用于采用基于区域的方法检测目标区域内是否存在运动目标；
获取模块，用于获取所述运动目标所在区域的图像信息；
模型匹配模块，用于根据所述图像信息获取目标对象信息，并将获取的目标对象信息与Delta机器人上的模型匹配库进行匹配；
人物特征模块，用于判断所述目标对象是否为人物特征；
定位模块，用于在判断所述目标对象为人物特征时，则开启视觉跟踪，基于共面P4P的单目视觉定位原理对目标对象进行定位；
视觉跟踪模块，用于在完成目标对象的定位之后，基于结构相似度的视频跟踪方法对目标对象进行视觉跟踪；
传输模块，用于将所述视觉跟踪的视频实时传输至控制室；
显示模块，用于在视频显示中警示所示目标对象状态；所述检测模块包括：
背景检测单元，用于获取目标区域内初始状态视频背景；
动态检测单元，用于获取目标区域下视频的动态图像帧；
分离单元，用于基于初始状态视频背景采用减除法分离出当前运动目标；所述视觉跟踪模块包括：
预测单元，用于采用卡尔曼滤波器预测目标对象在本帧图像中的大致位置；
迭代单元，用于利用候选目标和模板目标的结构相似度进行迭代搜索，确定目标对象在本帧图像中的位置；
度量单元，用于利用候选目标和模板目标的相似度量值，自适应的调制卡尔曼滤波器参数；所述定位模块包括：
第一定位单元，用于基于平行四边形成像消隐点进行目标对象定位；
第二定位单元，用于通过牛顿迭代法进行优化获得目标对象在摄像机坐标系下的精确位姿。
4.如权利要求3的基于Delta机器人下的视觉跟踪的系统，其特征在于，所述传输模块通过EtherCAT总线串联的方式将将所述视觉跟踪的视频实时传输至控制室。