[发明专利]数据处理方法、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取多模态数据，其中，所述多模态数据由图像采集设备采集的图像信息以及所述图像采集设备自身的属性信息来确定；

对所述多模态数据进行特征提取处理，得到待比对序列的第一比对特征，其中，所述待比对序列是通过所述图像采集设备获取的目标对象跟踪序列；

基于所述第一比对特征选取多个聚簇，得到所述多个聚簇中每个聚簇的第二比对特征，其中，所述多个聚簇的每个聚簇中包括：属于相同目标对象的至少一个序列；

对所述第一比对特征与所述第二比对特征进行第一相似度比对处理，得到第一比对结果；

按照所述第一比对结果将所述待比对序列归并至目标聚簇。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，基于所述第一比对特征选取所述多个聚簇，得到第二比对特征包括：

对所述第一比对特征与聚类池中当前缓存的聚簇进行第二相似度比对处理，得到第二比对结果；

按照相似度从高到低的排序方式对所述第二比对结果进行排序，得到排序结果；

通过所述排序结果从所述当前缓存的聚簇中选取所述多个聚簇，得到所述第二比对特征。

3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，对所述第一比对特征与所述第二比对特征进行所述第一相似度比对处理，得到所述第一比对结果包括：

对所述第一比对特征与所述第二比对特征进行融合处理，得到融合特征，其中，所述融合特征包括：多个维度的相似度特征量；

基于所述融合特征获取所述第一比对结果，其中，所述第一比对结果包括：多个预测概率，所述多个预测概率用于表示所述待比对序列分别属于所述多个聚簇中每个聚簇的概率。

4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，按照所述第一比对结果将所述待比对序列归并至所述目标聚簇包括：

当所述多个预测概率中部分或全部预测概率大于或等于第一预设阈值时，将所述多个预测概率中预测概率最大的聚簇确定为所述目标聚簇；

将所述待比对序列归并至所述目标聚簇。

5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，按照所述第一比对结果将所述待比对序列归并至所述目标聚簇包括：

当所述多个预测概率均小于所述第一预设阈值时，为所述待比对序列创建所述目标聚簇；

将所述待比对序列归并至所述目标聚簇。

6.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法还包括：

当确定在相同时刻获取到的多个待比对序列均属于所述目标聚簇时，从所述多个待比对序列中确定预测概率最大的待比对序列；

将所述预测概率最大的待比对序列归并至所述目标聚簇，并为所述多个待比对序列中除所述预测概率最大的待比对序列之外的其余待比对序列重新确定新的聚簇，直至所述多个待比对序列均归并至对应聚簇。

7.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法还包括：

在聚类池当前缓存的聚簇中，对所述目标聚簇与相邻聚簇进行所述第一相似度比对处理，得到第三比对结果；

当基于所述第三比对结果确定所述目标聚簇与所述相邻聚簇的相似度大于第二预设阈值时，对所述目标聚簇与所述相邻聚簇进行聚合处理。

8.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法还包括：

记录所述目标聚簇的目标时长，其中，所述目标时长为所述目标聚簇持续未更新的时长；

当所述目标时长超过第三预设阈值时，从聚类池中移除所述目标聚簇并基于所述目标聚簇对目标对象进行行为分析。

9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行权利要求1至8中任意一项所述的数据处理方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，与所述处理器连接，用于为所述处理器提供处理以下处理步骤的指令：

获取多模态数据，其中，所述多模态数据由图像采集设备采集的图像信息以及所述图像采集设备自身的属性信息来确定；

对所述多模态数据进行特征提取处理，得到待比对序列的第一比对特征，其中，所述待比对序列是通过所述图像采集设备获取的目标对象跟踪序列；

基于所述第一比对特征选取多个聚簇，得到所述多个聚簇中每个聚簇的第二比对特征，其中，所述多个聚簇的每个聚簇中包括：属于相同目标对象的至少一个序列；

对所述第一比对特征与所述第二比对特征进行第一相似度比对处理，得到第一比对结果；

按照所述第一比对结果将所述待比对序列归并至目标聚簇。