[发明专利]数据处理方法、存储介质及电子设备

说明书

本申请公开了一种数据处理方法、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取多模态数据；对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，待比对序列是通过图像采集设备获取的目标对象跟踪序列；基于第一比对特征选取多个聚簇，得到多个聚簇中每个聚簇的第二比对特征，其中，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；对第一比对特征与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；按照第一比对结果将待比对序列归并至目标聚簇。本申请解决了现有技术中的目标对象重识别方案无法实现跨境头的精准目标对象关联以及目标对象数据的实时归并的技术问题。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种数据处理方法、存储介质及电子设备。

背景技术

智能视频监控是人工智能的重要应用场景，它利用视频技术实现对重要场所(商场、社区、车站等)的目标对象(包括：有生命体征对象、无生命体征对象)的数字化，是实现精准智慧管理的主要途径之一。如何从部署的大量摄像头中实现对目标对象的精准检测，识别、追踪和定位，是实现智能应用的重要内容。在智能应用的视频流处理过程中，目标对象的数字化最核心的是要实现跨镜头的目标对象关联，即目标对象重识别，将不同镜头下离散的同一目标对象进行关联，实现视频流中同一物体的关联度分析，或者跨镜头跨区域的全场全方位的轨迹跟踪和定位。

然而，视频流处理场景中的目标对象重识别属于自然条件下的无感数据获取技术，在非配合式条件下采集的目标对象存在姿态多样、光线变化、局部遮挡、视角差异、远近不一、图像模糊等诸多挑战，因此，如何实现跨境头的精准目标对象关联是一个极具挑战性的研究课题，是落地过程中必然面临的技术难点，另外，在商超、工业园、车站等区域部署的视频监控系统通常包含上百个镜头，它们时刻都在上报视频流，目标对象归并系统在对这些源源不断上报的数据执行归并时，通常面临着巨大的计算压力。因此，如何降低目标对象数据的归并计算复杂度，提高数据处理的时效性，也是智能监控系统实际应用中需要重点解决的问题。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种数据处理方法、存储介质及电子设备，以至少解决现有技术中的目标对象重识别方案无法实现跨境头的精准目标对象关联以及目标对象数据的实时归并的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种数据处理方法，包括：获取多模态数据，其中，上述多模态数据由图像采集设备采集的图像信息以及上述图像采集设备自身的属性信息来确定；对上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，上述待比对序列是通过上述图像采集设备获取的目标对象跟踪序列；基于上述第一比对特征选取多个聚簇，得到上述多个聚簇中每个聚簇的第二比对特征，其中，上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；对上述第一比对特征与上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；按照上述第一比对结果将上述待比对序列归并至目标聚簇。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种数据处理装置，包括：获取模块，用于获取多模态数据，其中，上述多模态数据由图像采集设备采集的图像信息以及上述图像采集设备自身的属性信息来确定；提取模块，用于对上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，上述待比对序列是通过上述图像采集设备获取的目标对象跟踪序列；选取模块，用于基于上述第一比对特征选取多个聚簇，得到上述多个聚簇中每个聚簇的第二比对特征，其中，上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；比对模块，用于对上述第一比对特征与上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；归并模块，用于按照上述第一比对结果将上述待比对序列归并至目标聚簇。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，上述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述非易失性存储介质所在设备执行任意一项上述的数据处理方法。