1.一种跨设备的多目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：S100：将摄像头和雷达分别采集的车辆行驶数据均转换为全局坐标系下的轨迹数据；S200：基于不同感知设备的空间覆盖范围与拓扑关系，将全部的感知设备划分为多个相邻的设备对；S300：对相邻设备对分别形成的上游轨迹和下游轨迹依次进行时间维度和空间维度的校验；S400：若步骤S300中的上游轨迹和下游轨迹满足时间维度和空间维度的校验，按照时间戳顺序拼接轨迹点序列进行全局轨迹的融合，否则将作为独立于全局轨迹的孤立轨迹暂存；在步骤S300中，针对无感知重叠区域的相邻设备对，通过引入链向量进行时空演化一致性校验，具体包括如下过程：S361：选取上游轨迹的末尾两点p U(n-1) 和p U(n) ，以及下游轨迹的起始两点p D1 和p D2 ；S362：基于点p U(n-1) 和点p D2 的时空坐标，构建第一时空链向量；基于点p U(n) 和点p D1 的时空坐标，构建第二时空链向量；S363：计算第一时间链向量和第二时空链向量的交叉积模长；若计算的交叉积模长的绝对值小于设定的共线阈值，判定上游轨迹和下游轨迹的时空演化一致性校验通过。
2.如权利要求1所述的跨设备的多目标跟踪方法，其特征在于，对于步骤S300中对上游轨迹和下游轨迹进行时间维度的校验包括如下过程：S310：计算上游轨迹的结束时间与下游轨迹的起始时间的差值，若差值在预设的衔接阈值范围内，进行下一步骤；其中，上游轨迹和下游轨迹允许负向重叠；S320：基于上游轨迹和下游轨迹的时间范围，计算时间重叠值；若上游轨迹和下游轨迹无感知重叠区域，时间重叠值赋予0；若上游轨迹和下游轨迹存在感知重叠区域，对计算的时间重叠值进行最小重叠时长判断，对满足最小重叠时长的上游轨迹和下游轨迹执行下一步骤；S330：根据获得的时间重叠值，计算时间重叠值占上游轨迹时长的比例；若计算的比例大于预设的阈值，判定上游轨迹和下游轨迹的重叠区域时间匹配通过。
3.如权利要求2所述的跨设备的多目标跟踪方法，其特征在于，针对存在感知重叠区域的相邻设备对的空间维度校验包括如下过程：S341：分别从上游轨迹和下游轨迹中提取位于重叠区域内的轨迹点，形成候选点对集；S342：对获得的候选点对集进行基于距离阈值的筛选，得到满足距离阈值的最长公共点对序列；S343：根据获得的最长公共点对序列计算重叠区域场景的空间相似度；S344：若计算得到的空间相似度小于设定的重叠空间阈值，判定上游轨迹和下游轨迹的空间匹配通过。
4.如权利要求3所述的跨设备的多目标跟踪方法，其特征在于，步骤S343中的空间相似度S sim 的计算公式如下： ；其中，T U 和T D 分别表示上游轨迹和下游轨迹，K表示最长公共点对序列中的最长公共点对数量， 表示第m个最长公共点对中对应上游轨迹的点坐标， 表示第m个最长公共点对中对应下游轨迹的点坐标。
5.如权利要求2所述的跨设备的多目标跟踪方法，其特征在于，针对无感知重叠区域的相邻设备对的空间维度校验包括如下过程：S351：选取上游轨迹的末尾点与下游轨迹的起始点作为关键匹配点对；S352：根据获得的关键匹配点对，计算无重叠区域场景的空间相似度；S353：若计算得到的空间相似度小于设定的衔接空间阈值，判定上游轨迹和下游轨迹的空间匹配通过。
6.如权利要求5所述的跨设备的多目标跟踪方法，其特征在于，步骤S352中的空间相似度S sim 的计算公式如下： ；其中，T U 和T D 分别表示上游轨迹和下游轨迹，(p U-end (X)，p U-end (Y))表示关键匹配点对中上游轨迹的末尾点坐标，(p D-start (X)，p D-start (Y))表示关键匹配点对中下游轨迹的起始点坐标。
7.如权利要求1-6任一项所述的跨设备的多目标跟踪方法，其特征在于，在步骤S100中，摄像头采集的车辆行驶数据包括车辆边界框坐标、检测置信度、车辆类型以及时间戳；基于摄像头的单应性矩阵，将车辆边界框坐标由像素坐标系转换至全局坐标系，形成包括车辆边界框全局坐标、时间戳、设备ID、本地轨迹ID以及检测置信度的轨迹数据；雷达采集的车辆行驶数据包括车辆临时ID、时间戳、空间坐标和速度；对获得的雷达原始轨迹数据进行优化后转换至全局坐标系，形成包括全局空间坐标、时间戳、设备ID、本地轨迹ID和速度的轨迹数据。
8.如权利要求7所述的跨设备的多目标跟踪方法，其特征在于，对于雷达原始轨迹数据的优化，包括如下过程：若同一车辆临时ID的原始轨迹数据中存在相邻轨迹点的记录间隔超过阈值，将判断相邻轨迹点对应不同车辆；那么将以该相邻轨迹点位置对原始轨迹数据进行分割，并对分割后的轨迹段重新分配车辆临时ID；统计雷达采集的每个原始轨迹数据所包括的轨迹点数量，剔除其中长度小于5%分位数的轨迹，对剩余的轨迹赋予对应的本地轨迹ID。
9.一种跨设备的多目标跟踪系统，用于实施权利要求1-8任一项所述的跨设备的多目标跟踪方法；其特征在于，包括：本地跟踪模块；所述本地跟踪模块部署于每个摄像头，用于对视野内的车辆进行检测并转换为全局坐标系数据；轨迹预处理模块；所述轨迹预处理模块部署于每个雷达，用于对视野内的车辆进行轨迹跟踪并转换为全局坐标系数据；以及全局跟踪器；所述全局跟踪器获取所述本地跟踪模块以及所述轨迹预处理模块发送的数据，用于维护所有车辆的全局轨迹信息并执行对应的全局轨迹融合。
