CN113032611A - 数据处理方法、目标追踪方法以及相关装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种数据处理方法、目标追踪方法以及相关装置，其中，方法包括：获取到待处理数据以及所述待处理数据对应的业务类型，根据所述业务类型基于预设信息生成数据处理算子；基于定义的所述数据处理算子根据数据处理规则对所述待处理数据进行处理，得到所述业务类型对应的业务处理结果。其能够由用户根据业务类型自定义数据处理算子，拓展了大数据技术的能力，应用于多种场景，并易于交互。

Description

数据处理方法、目标追踪方法以及相关装置

技术领域

本发明涉及大数据处理技术领域，尤其是涉及一种数据处理方法、目标追踪方法以及相关装置。

背景技术

现有技术中，一般数据处理的异构化在数据存储层面上做统一处理，通过不同的sql语法兼容处理，做相应的智能调度。例如阿里云dataworks等，其虽然能够实现大数据开发、计算，但是在交互易用性方面有很大的不足。大部分大数据计算平台都是基于sql来进行，对业界的大部分服务能力的接入能力不足，极大的限制了大数据技术能力的拓展。

发明内容

本发明提供一种数据处理方法、目标追踪方法以及相关装置，其拓展了大数据技术的能力，应用于多种业务类型，易于交互。

本发明提供的第一个技术方案为：提供一种数据处理方法，包括：获取到待处理数据以及所述待处理数据对应的业务类型，根据所述业务类型基于预设信息生成数据处理算子；基于定义的所述数据处理算子根据数据处理规则对所述待处理数据进行处理，得到所述业务类型对应的业务处理结果。

其中，所述根据所述业务类型基于预设信息生成数据处理算子，还包括：基于所述预设信息对所述数据处理算子进行编排，以形成所述数据处理规则。

其中，所述基于定义的所述数据处理算子根据数据处理规则对所述待处理数据进行处理，得到所述业务类型对应的业务处理结果，包括：周期性的利用所述数据处理算子根据所述数据处理规则对所述待处理数据进行处理，得到所述业务类型对应的所述业务处理结果。

本发明提供的第二个技术方案为：提供一种目标追踪方法，所述方法包括：获取预设信息，并基于所述预设信息以及业务类型生成数据处理算子，所述业务类型为目标追踪；利用所述数据处理算子根据数据处理规则从图像库中筛选出包含目标的图像集合；根据所述图像集合生成所述目标的行为轨迹。

其中，所述数据处理算子包括第一数据处理算子、第二数据处理算子以及第三数据处理算子；所述方法还包括：基于所述预设信息对所述数据处理算子进行编排，以使得所述第一数据处理算子、所述第二数据处理算子、以及所述第三数据处理算子依次级联，进而形成所述数据处理规则。

其中，所述利用所述数据处理算子根据数据处理规则从图像库中筛选出包含目标的图像集合，包括：利用所述第一数据处理算子基于预定地点从预定目标的图像集合中筛选出第一图像集合；利用所述第二数据处理算子基于所述目标的特征从所述第一图像集合中筛选出第二图像集合；所述根据所述图像集合生成所述目标的行为轨迹包括：利用所述第三数据处理算子基于所述第二图像集合生成所述目标的行为轨迹。

其中，所述数据处理算子还包括：第四数据处理算子，所述第四数据处理算子与所述第一数据处理算子级联，进而形成所述数据处理规则；所述利用所述第一数据处理算子基于所述目标的所在地点从预定目标的图像集合中筛选出符合所述目标的特征的第一图像集合之前，还包括：利用所述第四数据处理算子基于目标的特征从图像库中筛选出所述预定目标的图像集合。

其中，所述预设信息包括所述目标的人物特征、所在的地点特征、装扮特征中任一种或任意组合。

本发明提供的第三个技术方案为：提供一种数据处理装置，包括：算子定义模块，用于获取到待处理数据及所述待处理数据对应的业务类型，根据所述业务类型基于预设信息生成数据处理算子；数据处理模块，用于基于定义的所述数据处理算子根据数据处理规则对所述待处理数据进行处理，得到所述业务类型对应的业务处理结果。

本发明提供的第四个技术方案为：提供一种目标追踪装置，包括：算子定义模块，用于获取预设信息，并基于所述预设信息以及业务类型生成数据处理算子，所述业务类型为目标追踪；数据处理模块，用于利用所述数据处理算子根据数据处理规则从图像库中筛选出包含目标的图像集合；轨迹生成模块，用于根据所述图像集合生成所述目标的行为轨迹。

本发明提供的第五个技术方案为：提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，其中，所述存储器存储有程序指令，所述处理器从所述存储器调取所述程序指令以执行上述任一项所述的数据处理方法以及上述任一项所述的目标追踪方法。

本发明提供的第六个技术方案为：提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有程序文件，所述程序文件能够被执行以实现上述任一项所述的数据处理方法以及上述任一项所述的目标追踪方法。

本发明的有益效果，区别于现有技术的情况，本发明获取到待处理数据及待处理数据对应的业务类型，根据所述业务类型基于预设信息生成数据处理算子；基于定义的所述数据处理算子根据数据处理规则对所述待处理数据进行处理，得到所述业务类型对应的业务处理结果。其能够由用户根据业务类型自定义数据处理算子，拓展了大数据技术的能力，应用于多种业务类型，易于交互。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图，其中：

图1为本发明数据处理方法的一实施例的流程示意图；

图2为本发明异构编排系统的一实施例的示意图；

图3为本发明数据处理装置的一实施例的结构示意图；

图4为本发明目标追踪方法的一实施例的流程示意图；

图5为图4所示的目标追踪方法另一实施例的流程示意图；

图6为数据处理算子的编排后的信号流向示意图；

图7为本发明目标追踪装置的一实施例的结构示意图；

图8为本发明电子设备的一实施例的结构示意图；

图9为本发明计算机可读存储介质的一实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

请参见图1，为本发明数据处理方法的第一实施例的流程示意图。具体的，数据处理方法包括：

步骤S11：获取到待处理数据以及待处理数据对应的业务类型，根据所述业务类型基于预设信息生成数据处理算子。

具体地，请结合图2，本发明的数据处理方法基于图2所示的编排异构服务系统执行。如图2所示，该系统包括基础服务模块21、服务接入模块22、算子定义模块23、模型编排模块24、任务调度模块25以及业务类型模块26。其中，基础服务模块21对应各种异构化基础服务能力，例如大数据计算能力、shell执行能力、三方api能力例如python、java、http、rpc等。服务接入模块22对应各种异构服务的接入提供了对接数据的计算能力，例如服务接入模块22能够将大数据计算能力、shell执行能力、三方api能力例如python、java、http、rpc等接入到系统中。算子定义模块23能够对接入的异构服务进行统一化、规范化处理，算子定义模块23定义数据处理算子。模型编排模块24为上层业务场景定制入口，基于业务场景利用数据处理算子定义数据处理规则；该模块能够屏蔽掉各种异构服务的复杂性，对算子进行统一编排。任务调度模块25用于对结果进行发布、输出；在一实施例中，任务调度模块25可以对结果进行周期性的发布、输出。业务类型模块26能够定制业务场景。

具体地，在基于上述图2所示的编排异构服务系统进行数据处理时，获取到待处理数据以及待处理数据对应的业务类型，根据业务类型基于预设信息生成数据处理算子。

在一实施例中，若待处理数据对应的业务类型为图像筛选时，则可以在算子定义模块23中根据预设信息设定关于图像筛选的数据处理算子，例如，若预设信息为筛选出同一目标人物的图像，则设定的数据处理算子能够筛选出同一目标人物的图像；若待处理数据对应的业务类型为目标追踪时，则可以在算子定义模块23中根据预设信息设定能够实现目标追踪的数据处理算子。在一实施例中，预设信息包括所述目标的人物特征、所在的地点特征、装扮特征中任一种或任意组合。例如，若业务类型为目标追踪，且已知的预设信息为：嫌疑人的人物特征例如年龄40岁，则预设信息为筛选出同一年龄段人物的图像，则设定的数据处理算子能够筛选出同一年龄段人物的图像。

进一步的，在一实施例中，若定义的数据处理算子为多个时，为了得到业务处理结果，在模型编排模块24中根据预设信息对数据处理算子进行编排，以形成数据处理规则。例如，若预设信息为筛选出某一时间同一人物出现在同一地点的图像时，则定义第一个数据处理算子筛选出同一人物的图像，定义第二个数据处理算子从筛选出同一人物的图像中筛选出某一时间该人物出现在目标地点的图像，那么数据处理规则即为第一个数据处理算子的输出作为第二个数据处理算子的输入。

步骤S12：基于定义的所述数据处理算子根据数据处理规则对所述待处理数据进行处理，得到所述业务类型对应的业务处理结果。

具体地，基于数据处理算子根据数据处理规则对待处理数据进行处理，进而得到业务类型对应的业务处理结果；进一步的，利用模型编排模块24基于预设信息对数据处理算子进行编排，以形成所述数据处理规则。

在一实施例中，还可以基于模型编排模块24中形成的数据处理规则利用所述数据处理算子对所述待处理数据进行处理，得到所述业务类型对应的所述业务处理结果。

在一实施例中，可以周期性的利用数据处理算子根据数据处理规则对所述待处理数据进行处理，得到业务类型对应的业务处理结果。

在一实施例中，本申请的数据处理方法在进行数据处理时，还可以进一步的在算子定义模块23或者模型编排模块24输出对应的处理结果，以使得业务处理过程中，全程可视化。

本申请的数据处理方法，给用户提供了定制大数据计算方案的基础能力，让复杂的大数据计算，在用户使用层面做到了简单易用，屏蔽掉了各种异构服务接入、编排的复杂性，以及交互全程可视化；另外，借助该系统的算子接入能力，可以由用户基于业务类型自定义数据处理算子，做到了结构化和非结构化数据的统一智能编排，赋能用户更多的想象空间，并且在交互易用性方面有很大的提升，且能够由用户根据业务类型自定义数据处理算子，能够应用于多种场景，更易于交互。

请参加图3，为本发明数据处理装置的一实施例的结构示意图，具体地，数据处理装置30包括算子定义模块31以及数据处理模块32。

其中，算子定义模块31用于获取到待处理数据及待处理数据对应的业务类型，根据所述业务类型基于预设信息生成数据处理算子。

在一实施例中，若待处理数据对应的业务类型为图像筛选时，则可以在算子定义模块23中根据预设信息设定关于图像筛选的数据处理算子，例如，若预设信息为筛选出同一目标人物的图像，则设定的数据处理算子能够筛选出同一目标人物的图像；若待处理数据对应的业务类型为目标追踪时，则可以在算子定义模块23中根据预设信息设定能够实现目标追踪的数据处理算子，例如，所述预设信息为筛选出同一年龄段人物的图像，则设定的数据处理算子能够筛选出同一年龄段人物的图像。

具体地，若定义的数据处理算子为多个时，为了得到业务处理结果，在模型编排模块24中根据预设信息对数据处理算子进行编排，以形成数据处理规则；例如，若预设信息为筛选出某一时间同一人物出现在同一地点的图像时，则定义第一个数据处理算子筛选出同一人物的图像，定义第二个数据处理算子从筛选出同一人物的图像中筛选出某一时间该人物出现在目标地点的图像，那么数据处理规则即为第一个数据处理算子的输出作为第二个数据处理算子的输入。

其中，数据处理模块32用于基于定义的所述数据处理算子根据数据处理规则对所述待处理数据进行处理，得到所述业务类型对应的业务处理结果。

在一实施例中，基于数据处理算子根据数据处理规则对待处理数据进行处理，进而得到业务类型对应的业务处理结果；进一步的，利用模型编排模块24基于预设信息对数据处理算子进行编排，以形成所述数据处理规则。

在一实施例中，可以周期性的利用数据处理算子根据数据处理规则对所述待处理数据进行处理，得到业务类型对应的业务处理结果。

在一实施例中，本申请的数据处理方法在进行数据处理时，还可以进一步的在算子定义模块23或者模型编排模块24输出对应的处理结果，以使得业务处理过程中，全程可视化。

本申请的数据处理装置，给用户提供了定制大数据计算方案的基础能力，让复杂的大数据计算，在用户使用层面做到了简单易用，屏蔽掉了各种异构服务接入、编排的复杂性，以及交互全程可视化；另外，借助该系统的算子接入能力，并且可以由用户基于业务类型自定义数据处理算子，做到了结构化和非结构化数据的统一智能编排，赋能用户更多的想象空间，并且在交互易用性方面有很大的提升，且能够由用户根据业务类型自定义数据处理算子，能够应用于多种场景，更易于交互。

请参见图4，为本发明目标追踪方法的一实施例的流程示意图。

具体地，目标追踪方法包括：

步骤S41：获取预设信息，并基于所述预设信息以及业务类型生成数据处理算子，所述业务类型为目标追踪。

首先获取预设信息以及业务类型，基于预设信息以及业务类型生成数据处理算子。本实施例中，业务类型为目标追踪，预设信息包括所述目标的人物特征、所在的地点特征、装扮特征中任一种或任意组合。例如本实施例中，以预设信息为：某区域(即所在的地点特征)发生案件，目击人称嫌疑人的人物特征例如年龄为40岁左右，男性，装扮特征为身穿白色上衣，无案发现场照片；锁定嫌疑人并布控嫌疑人的行为动向为例进行说明。

步骤S42：利用数据处理算子根据数据处理规则从图像库中筛选出包含目标的图像集合。

具体地，嫌疑人即为追踪目标。此时，利用数据处理算子从数据库中图像图中筛选出包含目标的图像集合，进而得到目标的行为轨迹。本实施例中，数据处理算子是根据目标追踪业务定义的；进一步的，数据处理算子还可以结合业务类型相关的场景描述进行定义。

具体地，在一实施例中，根据上述场景以及业务类型定义的数据处理算子包括：第一数据处理算子、第二数据处理算子以及第三数据处理算子。进一步的，还可以根据上述场景以及业务类型定义基于所述预设信息对数据处理算子进行编排，进而得到数据处理规则。例如，基于所述预设信息对第一数据处理算子、第二数据处理算子以及第三数据处理算子进行编排后，使得第一数据处理算子、所述第二数据处理算子、以及所述第三数据处理算子依次级联，进而形成所述数据处理规则。如图6所示，第二数据处理算子62的输入即为第一数据处理算子61的输出，第三数据处理算子63的输入即为第二数据处理算子62的输出。

具体地，请结合图5，步骤S41具体包括：

步骤S51：利用第一数据处理算子基于预定地点从预定目标的图像集合中筛选出第一图像集合。

如上述所述的场景描述：某区域发生案件，目击人称嫌疑人年龄40岁左右，男性，身穿白色上衣，无案发现场照片；锁定嫌疑人并布控嫌疑人的行为动向。已知嫌疑人的犯案地点，可以利用第一数据处理算子基于预定地点(即犯案地点)从预定目标的图像集合中筛选出第一图像集合。在本实施例中，第一数据处理算子可以为聚类算法。

步骤S52：利用所述第二数据处理算子基于所述目标的特征从所述第一图像集合中筛选出第二图像集合。

通过步骤S51，已经筛选除了某时间段内出现在犯案地点的所有人的图像组成的第一图像集合，可以进一步利用第二数据处理算子基于目标的特征例如年龄40岁左右，男性，身穿白色上衣，从第一图像集合中筛选出第二图像集合。在本实施例中，第二数据处理算子可以为聚类算法。

步骤S43：根据所述图像集合生成所述目标的行为轨迹。

通过上述步骤S51以及步骤S52筛选得到某一时间段(案发时间)出现在案发现场的年龄40岁左右，身穿白色上衣的男性的图像集合。可以根据得到的图像集合生成目标(某一时间段(案发时间)出现在案发现场的年龄40岁左右，身穿白色上衣的男性)的行为轨迹。

步骤S53：利用第三数据处理算子基于第二图像集合生成目标的行为轨迹。

具体地，可以进一步的利用第三数据处理算子基于第二图像集合中所筛选出的目标进行追踪，即从数据库中获取第二图像集合中所筛选出的目标在案发前后的图像，进而利用第三数据处理算子对图像进行处理，以还原目标在案发前后的行为轨迹，以此能够快速定位到目标。

进一步的，在一实施例中，数据处理算子还可以包括第四数据处理算子，所述第四数据处理算子与所述第一数据处理算子级联。具体地，第四数据处理算子的输出为第一数据处理算子的输入。

具体地，可以利用第四数据处理算子基于目标的特征从图像库中筛选出预定目标的图像集合。例如，已知目标为40岁左右男性，则可以利用第四数据处理算子从前科人员中过滤出符合40岁左右男性的人员的图像，进而得到预定目标图像集合，然后利用第一数据处理算子从预定目标图像集合中筛选出案发时间出现在案发现场的目标。

本申请的数据处理方法可以应用于本实施例的目标追踪方法，其在安防领域具有很大的突破性。具体的，本申请的数据处理方法，用户可以自定义数据处理算子，以对接各种基础服务能力，让业务和平台层面有统一的处理和展示；另外，在参数灵活定义的前提下，提供各种参数埋点，开放给不同的用户，进行各种业务细节的定制。并且，从用户交互使用的角度看，所有的编排，参数定义，部署，调度，结果等均可视化，把所有技术上的复杂性封装屏蔽在底层，让用户以最直观最简易的成本投入，来完成业务的逻辑定制。并且能够由用户根据业务类型自定义数据处理算子，能够应用于多种场景，更易于交互。

请参加图7，为本发明目标追踪装置的一实施例的结构示意图，目标追踪装置70包括：算子定义模块71、数据处理模块72以及轨迹生成模块73。

其中，算子定义模块71用于获取到待处理数据及所述待处理数据对应的业务类型，根据所述业务类型基于预设信息生成数据处理算子。具体的，首先获取预设信息以及业务类型，基于预设信息以及业务类型生成数据处理算子。本实施例中，业务类型为目标追踪。本实施例以预设信息为：某区域发生案件，目击人称嫌疑人年龄40岁左右，男性，身穿白色上衣，无案发现场照片；锁定嫌疑人并布控嫌疑人的行为动向为例进行说明。

其中，数据处理模块72用于利用数据处理算子从图像库中筛选出包含目标的图像集合。具体地，嫌疑人即为追踪目标。此时，利用数据处理算子从数据库中图像图中筛选出包含目标的图像集合，进而得到目标的行为轨迹。本实施例中，数据处理算子是根据目标追踪业务定义的；进一步的，数据处理算子还可以结合业务类型相关的场景描述进行定义。

已知嫌疑人的犯案地点，可以利用第一数据处理算子基于预定地点(即犯案地点)从预定目标的图像集合中筛选出第一图像集合。在本实施例中，第一数据处理算子可以为聚类算法。数据处理模块71还用于利用所述第二数据处理算子基于所述目标的特征从所述第一图像集合中筛选出第二图像集合。具体的，进一步利用第二数据处理算子基于目标的特征例如年龄40岁左右，男性，身穿白色上衣，从第一图像集合中筛选出第二图像集合。在本实施例中，第二数据处理算子可以为聚类算法。在另一实施例中，数据处理模块71还用于利用第四数据处理算子基于目标的特征从图像库中筛选出预定目标的图像集合。所述第四数据处理算子与所述第一数据处理算子级联。具体地，第四数据处理算子的输出为第一数据处理算子的输入。例如，已知目标为40岁左右男性，则可以利用第四数据处理算子从前科人员中过滤出符合40岁左右男性的人员的图像，进而得到预定目标图像集合。然后利用第一数据处理算子从预定目标图像集合中筛选出案发时间出现在案发现场的目标。

轨迹生成模块72用于根据所述图像集合生成所述目标的行为轨迹。具体的，轨迹生成模块72利用第三数据处理算子基于第二图像集合生成目标的行为轨迹。

本申请的数据处理装置可以集成本实施例的目标追踪装置，以实现目标追踪，其在安防领域具有很大的突破性。具体的，本申请的数据处理方法，用户可以自定义数据处理算子，以对接各种基础服务能力，让业务和平台层面有统一的处理和展示；另外，在参数灵活定义的前提下，提供各种参数埋点，开放给不同的用户，进行各种业务细节的定制。并且，从用户交互使用的角度看，所有的编排，参数定义，部署，调度，结果等均可视化，把所有技术上的复杂性封装屏蔽在底层，让用户以最直观最简易的成本投入，来完成业务的逻辑定制。

请参见图8，为本发明电子设备的一实施例的结构示意图，电子设备包括相互连接的存储器202和处理器201。

存储器202用于存储实现上述任意一项的设备的8方法的程序指令。

处理器201用于执行存储器202存储的程序指令。

其中，处理器201还可以称为CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)。处理器201可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器201还可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件；通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器202可以为内存条、TF卡等，可以存储设备的电子设备中全部信息，包括输入的原始数据、计算机程序、中间运行结果和最终运行结果都保存在存储器中。它根据控制器指定的位置存入和取出信息。有了存储器，电子设备才有记忆功能，才能保证正常工作。电子设备的存储器按用途存储器可分为主存储器(内存)和辅助存储器(外存),也有分为外部存储器和内部存储器的分类方法。外存通常是磁性介质或光盘等，能长期保存信息。内存指主板上的存储部件，用来存放当前正在执行的数据和程序，但仅用于暂时存放程序和数据，关闭电源或断电，数据会丢失。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，系统服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式方法的全部或部分步骤。

请参阅图9，为本发明计算机可读存储介质的结构示意图。本申请的存储介质存储有能够实现上述所有方法的程序文件203，其中，该程序文件203可以以软件产品的形式存储在上述存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储装置包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，或者是计算机、服务器、手机、平板等终端设备。

以上仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (12)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取到待处理数据以及与所述待处理数据对应的业务类型，根据所述业务类型并基于预设信息生成数据处理算子；

基于定义的所述数据处理算子并根据数据处理规则对所述待处理数据进行处理，得到与所述业务类型对应的业务处理结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述业务类型基于预设信息生成数据处理算子，还包括：

基于所述预设信息对所述数据处理算子进行编排，以形成所述数据处理规则。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于定义的所述数据处理算子根据数据处理规则对所述待处理数据进行处理，得到所述业务类型对应的业务处理结果，包括：

周期性的利用所述数据处理算子根据所述数据处理规则对所述待处理数据进行处理，得到所述业务类型对应的所述业务处理结果。

4.一种目标追踪方法，其特征在于，所述方法包括：

获取预设信息，并基于所述预设信息以及业务类型生成数据处理算子，所述业务类型为目标追踪；

利用所述数据处理算子根据数据处理规则从图像库中筛选出包含目标的图像集合；

根据所述图像集合生成所述目标的行为轨迹。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述数据处理算子包括第一数据处理算子、第二数据处理算子以及第三数据处理算子；

所述方法还包括：

基于所述预设信息对所述数据处理算子进行编排，以使得所述第一数据处理算子、所述第二数据处理算子、以及所述第三数据处理算子依次级联，进而形成所述数据处理规则。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述数据处理算子根据数据处理规则从图像库中筛选出包含目标的图像集合，包括：

利用所述第一数据处理算子基于预定地点从预定目标的图像集合中筛选出第一图像集合；

利用所述第二数据处理算子基于所述目标的特征从所述第一图像集合中筛选出第二图像集合；

所述根据所述图像集合生成所述目标的行为轨迹包括：

利用所述第三数据处理算子基于所述第二图像集合生成所述目标的行为轨迹。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述数据处理算子还包括：第四数据处理算子，所述第四数据处理算子与所述第一数据处理算子级联，进而形成所述数据处理规则；

所述利用所述第一数据处理算子基于所述目标的所在地点从预定目标的图像集合中筛选出符合所述目标的特征的第一图像集合之前，还包括：

利用所述第四数据处理算子基于目标的特征从图像库中筛选出所述预定目标的图像集合。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述预设信息包括所述目标的人物特征、所在的地点特征、装扮特征中任一种或任意组合。

9.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

算子定义模块，用于获取到待处理数据及所述待处理数据对应的业务类型，根据所述业务类型基于预设信息生成数据处理算子；

数据处理模块，用于基于定义的所述数据处理算子根据数据处理规则对所述待处理数据进行处理，得到所述业务类型对应的业务处理结果。

10.一种目标追踪装置，其特征在于，包括：

算子定义模块，用于获取预设信息，并基于所述预设信息以及业务类型生成数据处理算子，所述业务类型为目标追踪；

数据处理模块，用于利用所述数据处理算子根据数据处理规则从图像库中筛选出包含目标的图像集合；

轨迹生成模块，用于根据所述图像集合生成所述目标的行为轨迹。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，其中，所述存储器存储有程序指令，所述处理器从所述存储器调取所述程序指令以执行如权利要求1-3任一项所述的数据处理方法以及权利要求4～8任一项所述的目标追踪方法。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有程序文件，所述程序文件能够被执行以实现如权利要求1-3任一项所述的数据处理方法以及权利要求4～8任一项所述的目标追踪方法。

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