[发明专利]目标数据的确定方法及装置、存储介质及电子装置

权利要求书

1.一种目标数据的确定方法，其特征在于，包括：

获取待分析数据，并根据所述待分析数据确定目标对象在多个时刻的位置信息；

在确定所述目标对象在第一时刻位于第一位置的情况下，根据预设的第一阈值以及轨迹预测模型确定所在目标对象在第二时刻位于第二位置的目标状态，其中，所述第一时刻早于所述第二时刻；

在所述目标状态为异常状态的情况下，基于预设的第二阈值以及所述轨迹预测模型确定所述第二时刻的多个目标位置信息；

根据所述多个目标位置信息确定所述待分析数据中的目标区域，并根据训练好的分类模型确定所述目标区域中的目标数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设的第一阈值以及轨迹预测模型确定所在目标对象在第二时刻位于第二位置的目标状态，包括：

将所述第一位置输入至所述轨迹预测模型，得到目标概率集合，其中，所述目标概率集合中包括多个位置的位置概率信息，所述多个位置至少包括：所述第一位置，所述第二位置；所述轨迹预测模型用于预测目标对象在预设时间后在多个位置上的概率，所述预设时间为所述第二时刻与所述第一时刻的时间差；

根据所述目标概率集合确定所述第二位置的第一概率；

在所述第一概率小于所述第一阈值的情况下，确定所述目标对象在所述第二时刻位于第二位置的状态为异常状态。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于预设的第二阈值以及所述轨迹预测模型确定所述第二时刻的多个目标位置信息，包括：

确定所述目标概率集合中概率值大于或等于所述第二阈值的多个第二概率；

将所述多个第二概率中每一个第二概率对应的位置确定为目标位置，得到多个目标位置信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个目标位置信息确定所述待分析数据中的目标区域，包括：

通过目标算法确定所述多个目标位置信息对应的最小外接矩阵；

确定所述待分析数据中与所述最小外接矩阵相对应的目标区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据训练好的分类模型确定所述目标区域中的目标数据，包括：

获取训练好的分类模型，其中，所述训练好的分类模型根据多组数据训练得到，所述分类模型用于确定目标类型的数据；

将所述待分析数据中位于所述目标区域的数据输入至所述训练好的分类模型，以确定所述目标区域中的目标数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设的第一阈值以及轨迹预测模型确定所在目标对象在第二时刻位于第二位置的目标状态之前，所述方法还包括：

获取样本数据，其中，所述样本数据中具有目标对象在多个时刻的位置信息；

通过所述样本数据对神经网络模型进行训练，得到轨迹预测模型。

7.一种目标数据的确定装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待分析数据，并根据所述待分析数据确定目标对象在多个时刻的位置信息；

第一确定模块，用于在确定所述目标对象在第一时刻位于第一位置的情况下，根据预设的第一阈值以及轨迹预测模型确定所在目标对象在第二时刻位于第二位置的目标状态，其中，所述第一时刻早于所述第二时刻；

第二确定模块，用于在所述目标状态为异常状态的情况下，基于预设的第二阈值以及所述轨迹预测模型确定所述第二时刻的多个目标位置信息；

第三确定模块，用于根据所述多个目标位置信息确定所述待分析数据中的目标区域，并根据训练好的分类模型确定所述目标区域中的目标数据。