1.一种目标跟踪模板自适应更新方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
(1)根据相关滤波类跟踪算法，分析目标物体在正常、形变以及遮挡三种状态下的跟踪响应，得到当前帧图像的响应结果图，三种状态下的跟踪响应公式如下：
正常情况：f{x,xnor}＝n·δ(δx)+η
形变情况：f{x,xdef}＝δ(δx1)+δ(δx2)……δ(δxn)+η
遮挡情况：f{x,xocc}＝(n-m)·δ(δx)+ηm
其中，f{·,·}表示相关滤波操作，x表示目标跟踪模板，xnor、xdef和xocc分别表示正常、形变以及遮挡三种状态下的目标物体；n表示目标物体的像素数目，m表示遮挡情况下目标物体被遮挡的像素数目；δx表示正常和遮挡情况下目标物体的位移量，{δx1,δx2,...,δxn}表示形变情况下各个像素的位移量；η表示在正常和形变情况下，相关滤波过程受到的非目标物的微弱干扰，ηm表示在遮挡情况下，相关滤波过程受到的非目标物的强力干扰。
(2)计算响应结果图的空间波动强度ggd和最大强度gmax；
所述空间波动强度的计算过程如下：计算响应结果图的横向和纵向梯度，以每像素点的两个方向的梯度值的均方根作为该像素点的梯度值，将响应结果图各像素点的梯度值进行累加，累加结果作为其空间波动强度。
(3)根据步骤(2)得到的ggd和gmax计算该响应结果图的目标状态因子pag，公式如下：
其中，α为空间波动调整参数，通过最小化分类误差方法得到。
(4)根据目标状态因子pag确定目标物体的状态，即正常、形变或遮挡，根据不同的状态选取相应的目标跟踪模板更新率。
2.根据权利要求1所述的一种目标跟踪模板自适应更新方法，其特征在于，所述步骤(1)中，将所有帧图像的响应结果图通过线性插值方法缩放到相同大小，以避免响应结果图的不同尺寸对梯度累加和产生影响。
3.根据权利要求1所述的一种目标跟踪模板自适应更新方法，其特征在于，所述相关滤波类跟踪算法可以采用kcf、dsst、staple、siamfc。
4.根据权利要求1所述的一种目标跟踪模板自适应更新方法，其特征在于，所述步骤(2)中，统计大量跟踪实例在三种情况下的空间波动强度ggd和响应峰值gmax；设置空间波动调整参数α和目标状态分类阈值ω，建立目标状态分类模型
5.根据权利要求4所述的一种目标跟踪模板自适应更新方法，其特征在于，所述步骤(4)中，将步骤(3)得到的目标状态因子pag与目标状态分类阈值ω进行比较，如果pag＞ω，则当前目标物体状态为正常或形变，否则为遮挡情况，此时应降低目标跟踪模板的更新率。
6.根据权利要求5所述的一种目标跟踪模板自适应更新方法，其特征在于，所述步骤(4)中，当判断目标物体为遮挡情况时，将目标跟踪模板的更新率变更为原更新率的一半。