[发明专利]数据处理方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明实施例提供一种数据处理方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：处理设备接收包含目标对象的待识别图像以及此识别图像对应的深度图像。分别提取出待识别图像的第一图像特征以及深度图像的深度信息。最终，根据深度信息对图像特征进行特征变换，并根据变换后得到的第二图像特征确定待识别图像中目标对象的数量，并生成对应于待识别图像的密度图。可见，密度图生成的过程中，引入了待识别图像对应的深度图像。在第一图像特征的基础上，深度信息可以作为引导信息，用来保证密度图的准确性。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种数据处理方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的不断发展，其已经应用到安防、商业、旅游、城市交通等众多领域中。比如在安防领域，可以利用人工智能技术对视频数据进行识别或者对生物特征进行识别，并最终实现目标对象的识别，保证公共安全。

再比如在商业零售或者旅游领域，可以利用人工智能技术对视频数据进行识别从而实现人流统计，并将统计结果作为调整运营策略的依据。又比如在城市交通领域中，还可以利用人工智能技术实现车流量统计，并根据此统计结果实现交通管理。

则在上述领域中，如何保证统计结果的准确性就成为一个亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种数据处理方法、模型训练方法、装置、设备和存储介质，用以保证流量统计的准确性。

第一方面，本发明实施例提供一种数据处理方法，包括：

接收包含目标对象的待识别图像以及所述待识别图像对应的深度图像；

提取所述待识别图像的第一图像特征以及所述深度图像的深度信息；

根据所述深度信息对所述第一图像特征进行特征变换，以得到第二图像特征；

根据所述第二图像特征，生成反映所述目标对象数量的密度图。

第二方面，本发明实施例提供一种数据处理装置，包括：

接收模块，用于接收包含目标对象的待识别图像以及所述待识别图像对应的深度图像；

提取模块，用于提取所述待识别图像的第一图像特征以及所述深度图像的深度信息；

变换模块，用于根据所述深度信息对所述第一图像特征进行特征变换，以得到第二图像特征；

生成模块，用于根据所述第二图像特征，生成反映所述目标对象数量的密度图。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行时实现上述第一方面中的数据处理方法。该电子设备还可以包括通信接口，用于与其他设备或通信网络通信。

第四方面，本发明实施例提供了一种非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器至少可以实现如第一方面所述的数据处理方法。

第五方面，本发明实施例提供一种数据处理方法，包括：

响应于用户的输入操作，接收包含目标对象的待识别图像以及所述待识别图像对应的深度图像；

提取所述待识别图像的第一图像特征以及所述深度图像的深度信息；

根据所述深度信息对所述第一图像特征进行特征变换，以得到第二图像特征；

根据所述第二图像特征，生成反映所述目标对象数量的密度图；

展示所述密度图。