[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开实施例公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：接收用户通过客户端上传的请求数据；根据所述请求数据，获取样本图像；所述样本图像输入至前端处理模型，获得第一特征图；将所述第一特征图输入至后端处理模型的第一分支，获得所述样本图像对应的第一对象密度估计图，以及将第一特征图输入至后端处理模型的第二分支，获得所述样本图像中遮挡区域内的第一区域图像对应的第二对象密度估计图；遮挡区域为所述样本图像中存在对象遮挡的区域；根据第一对象密度估计图和所述第二对象密度估计图对所述前端处理模型和后端处理模型的模型参数进行调整；返回调整后的所述前端处理模型和所述后端处理模型的模型参数。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，对象监控的需求越来越多，并且对监控精度的要求也越来越高。以人群监控为例，人群监控这一应用场景下，人群密度估计受到了学术界和工业界的广泛关注。人群密度估计是指对场景中的人群进行密度估计得到人群密度图。目前较为常见的是采用网络模型估计人群图像对应的人群密度图，进而再根据人群密度图计算得到人群图像中的大概数目。因此，这种方式下对象密度图的估计精度主要依赖于网络模型，而如何通过改进网络模型来提高对象密度图的估计精度成为本领域技术人员需要解决的技术问题之一。

发明内容

本公开实施例提供一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

第一方面，本公开实施例中提供了一种数据处理方法，包括：

接收用户通过客户端上传的请求数据，其中，所述请求数据包括模型训练请求；

根据所述请求数据，获取样本图像；其中，所述样本图像用于模型训练；

将所述样本图像输入至前端处理模型，获得第一特征图；

将所述第一特征图输入至后端处理模型的第一分支，获得所述样本图像对应的第一对象密度估计图，以及将所述第一特征图输入至所述后端处理模型的第二分支，获得所述样本图像中遮挡区域内的第一区域图像对应的第二对象密度估计图；所述遮挡区域为所述样本图像中存在对象遮挡的区域；

根据所述第一对象密度估计图和所述第二对象密度估计图对所述前端处理模型和后端处理模型的模型参数进行调整；

返回调整后的所述前端处理模型和所述后端处理模型的模型参数。

进一步地，还包括：

获取所述样本图像中人的位置标注；

根据所述样本图像以及所述位置标注确定所述样本图像对应的对象密度图。

进一步地，根据所述样本图像以及所述位置标注确定所述样本图像对应的对象密度图，包括：

根据所述位置标注获得所述样本图像对应的点图，所述点图与所述样本图像大小一致，且所述点图中对应于所述位置标注处的第一像素点为第一值，而其他位置处的第二像素点为与第一值不同的第二值；

通过高斯核将所述点图中的第一像素点映射成对象标注区域的方式获得所述对象密度图。

进一步地，还包括：

检测所述对象密度图中的异常对象标注区域，所述异常对象标注区域的至少一部分与其他对象标注区域相互重叠；

将所述异常对象标注区域确定为所述遮挡区域。

进一步地，根据所述第一对象密度估计图和所述第二对象密度估计图对所述前端处理模型和后端处理模型的模型参数进行调整，包括：