数据处理方法及装置、电子设备、存储介质制造方法及图纸

本公开是关于一种数据处理方法及装置、电子设备、存储介质，涉及大数据技术领域，该方法包括：从多个第一数据源获取处于多个活动区域的所有对象的第一类型数据，并对所述第一类型数据进行撷取处理得到处理后的第一类型数据；从第二数据源获取处于所述多个活动区域的所有对象的第二类型数据，并对所述第二类型数据进行撷取处理得到处理后的第二类型数据；将处理后的第一类型数据和第二类型数据进行整合，得到统计数据；对所述统计数据进行筛选得到目标对象的实时数据，并将所述实时数据发送至终端以使所述终端进行展示。本公开能够更准确地得到目标对象的实时数据。

Data processing method and device, electronic equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法及装置、电子设备、存储介质
本公开涉及大数据
，具体而言，涉及一种数据处理方法、数据处理装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
为了保证安全性，越来越多的区域管理中会识别每一个人员的具体位置。相关技术中，通常会根据一些硬件管理工具合理推估每一个人员的大概位置，例如使用刷卡柙机的数据以确认人员实时位置；使用RFID(RadioFrequencyIdentification，射频识别)放入人员配带的识别卡中以获取人员实时位置；使用视频监控等监视系统确认人员时实位置等等。但是，在上述方式中，刷卡柙机所获得位置范围太广，无法给予精确的位置。在人员不佩戴识别卡时，也无法获得人员真实位置；在视频监控的死角中无法进行身份识别，也无法获得实时位置。如果只使用一种识别方式，则得到的人员的数据不够全面，不能准确得到每一个人员的具体位置。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本公开的目的在于提供一种数据处理方法及装置、电子设备、存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的不能准确识别目标对象的实时位置的问题。本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。根据本公开的一个方面，提供一种数据处理方法，包括：从多个第一数据源获取处于多个活动区域的所有对象的第一类型数据，并对所述第一类型数据进行撷取处理得到处理后的第一类型数据；从第二数据源获取处于所述多个活动区域的所有对象的第二类型数据，并对所述第二类型数据进行撷取处理得到处理后的第二类型数据；将所述处理后的第一类型数据和第二类型数据进行整合，得到统计数据；对所述统计数据进行筛选得到目标对象的实时数据，并将所述实时数据发送至终端以使所述终端进行展示。在本公开的一种示例性实施例中，从多个第一数据源获取处于多个活动区域的所有对象的第一类型数据，并对所述第一类型数据进行撷取处理得到处理后的第一类型数据包括：从柙机数据库、会议数据库、无线网络数据库以及射频识别数据库中获取关联数据以及对象编号，并将所述关联数据和所述对象编号作为处理后的第一类型数据，所述第一类型数据为格式化数据。在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：基于柙机的分布位置划分所述多个活动区域。在本公开的一种示例性实施例中，从第二数据源获取处于所述多个活动区域的所有对象的第二类型数据包括：从监控数据库中获取处于所述多个活动区域的所有对象的第二类型数据，所述第二类型数据为非格式化数据。在本公开的一种示例性实施例中，所述第二类型数据包括图像数据，对所述第二类型数据进行撷取处理得到处理后的第二类型数据包括：判断所述图像数据中是否存在移动对象；若存在所述移动对象，则对所述移动对象的图像数据进行人脸识别，以确定所述移动对象的对象编号；在确定所述对象编号后，通过深度学习模型确定所述移动对象的图像数据的图像特征，以根据所述图像特征和所述对象编号得到处理后的第二类型数据。在本公开的一种示例性实施例中，判断所述图像数据中是否存在移动对象包括：根据移动像素判别函数和移动物体判别函数得到一判别指标；若所述判别指标满足预设值，则确定存在所述移动对象。在本公开的一种示例性实施例中，对所述统计数据进行筛选得到目标对象的实时数据包括：确定一目标活动区域，并根据所述目标活动区域对所述统计数据进行过滤，得到所述目标活动区域中包含的所有对象的统计数据；若接收到作用于所述目标对象的统计数据的触发操作，则确定所述目标对象的所述实时数据。在本公开的一种示例性实施例中，对所述统计数据进行筛选得到目标对象的实时数据包括：根据预设图像特征对所述统计数据进行筛选，得到包含所述预设图像特征的多个候选对象的统计数据；若接收到作用于所述候选对象其中之一的触发操作，将所述触发操作所对应的候选对象作为目标对象，确定所述目标对象的所述实时数据。在本公开的一种示例性实施例中，根据预设图像特征对所述统计数据进行筛选，得到包含所述预设图像特征的多个候选对象对应的统计数据包括：按照时间由小到大的顺序确定包含所述预设图像特征的所述多个候选对象对应的统计数据。在本公开的一种示例性实施例中，所述实时数据包括位置数据和路径数据，确定所述目标对象的所述实时数据包括：根据数据源的重要程度的排列顺序确定按照第一顺序排列的所述目标对象的所述位置数据；根据时间的排列顺序确定按照第二顺序排列的所述目标对象的路径数据。在本公开的一种示例性实施例中，所述实时数据包括图像数据以及图像特征，将所述实时数据发送至终端以使所述终端进行展示包括：将所述位置数据以及所述路径数据发送至终端，以使所述终端按照第一顺序展示所述位置数据以及按照所述第二顺序展示所述路径数据；将所述目标对象的图像数据以及所述图像特征发送至所述终端，以使所述终端进行展示。根据本公开的一个方面，提供一种数据处理装置，包括：第一处理模块，用于从多个第一数据源获取处于多个活动区域的所有对象的第一类型数据，并对所述第一类型数据进行撷取处理得到处理后的第一类型数据；第二处理模块，用于从第二数据源获取处于所述多个活动区域的所有对象的第二类型数据，并对所述第二类型数据进行撷取处理得到处理后的第二类型数据；数据整合模块，用于将所述处理后的第一类型数据和第二类型数据进行整合，得到统计数据；数据获取模块，用于对所述统计数据进行筛选得到目标对象的实时数据，并将所述实时数据发送至终端以使所述终端进行展示。根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的数据处理方法。根据本公开的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的数据处理方法。本公开示例性实施例中提供的数据处理方法、数据处理装置、电子设备以及计算机可读存储介质中，一方面，通过对多个第一数据源以及第二数据源的多类型数据进行撷取以及数据整合，得到统计数据，能够使统计数据更全面、更准确，有利于对目标对象的位置进行辅助判断，通过将第一数据源和第二数据源的数据进行整合，无需增加其他数据采集系统，降低了硬件成本。另一方面，通过划分的多个活动区域，在筛选时减少了待筛选数据的数量，降低了查找目标对象的位置的难度，能够快速得到目标对象的实时数据，提高位置获取效率，并且能够准确得到目标对象的实时数据，而不是得到目标对象的大概位置，提高位置获取准确性。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：/n从多个第一数据源获取处于多个活动区域的所有对象的第一类型数据，并对所述第一类型数据进行撷取处理得到处理后的第一类型数据；/n从第二数据源获取处于所述多个活动区域的所有对象的第二类型数据，并对所述第二类型数据进行撷取处理得到处理后的第二类型数据；/n将所述处理后的第一类型数据和第二类型数据进行整合，得到统计数据；/n对所述统计数据进行筛选得到目标对象的实时数据，并将所述实时数据发送至终端以使所述终端进行展示。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
从多个第一数据源获取处于多个活动区域的所有对象的第一类型数据，并对所述第一类型数据进行撷取处理得到处理后的第一类型数据；
从第二数据源获取处于所述多个活动区域的所有对象的第二类型数据，并对所述第二类型数据进行撷取处理得到处理后的第二类型数据；
将所述处理后的第一类型数据和第二类型数据进行整合，得到统计数据；
对所述统计数据进行筛选得到目标对象的实时数据，并将所述实时数据发送至终端以使所述终端进行展示。


2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，从多个第一数据源获取处于多个活动区域的所有对象的第一类型数据，并对所述第一类型数据进行撷取处理得到处理后的第一类型数据包括：
从柙机数据库、会议数据库、无线网络数据库以及射频识别数据库中获取关联数据以及对象编号，并将所述关联数据和所述对象编号作为处理后的第一类型数据，所述第一类型数据为格式化数据。


3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于柙机的分布位置划分所述多个活动区域。


4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，从第二数据源获取处于所述多个活动区域的所有对象的第二类型数据包括：
从监控数据库中获取处于所述多个活动区域的所有对象的第二类型数据，所述第二类型数据为非格式化数据。


5.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述第二类型数据包括图像数据，对所述第二类型数据进行撷取处理得到处理后的第二类型数据包括：
判断所述图像数据中是否存在移动对象；
若存在所述移动对象，则对所述移动对象的图像数据进行人脸识别，以确定所述移动对象的对象编号；
在确定所述对象编号后，通过深度学习模型确定所述移动对象的图像数据的图像特征，以根据所述图像特征和所述对象编号得到处理后的第二类型数据。


6.根据权利要求5所述的数据处理方法，其特征在于，判断所述图像数据中是否存在移动对象包括：
根据移动像素判别函数和移动物体判别函数得到一判别指标；
若所述判别指标满足预设值，则确定存在所述移动对象。


7.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，对所述统计数据进行筛选得到目标对象的实时数据包括：
确定一目标活动区域，并根据所述目标活动区域对所述统计数据进行过滤，得到所述目标活动区域中包含的所有对象的统计数据；
若接收到作用于所述目标对象的统计数据的触发操作，则确定所述目标对象的所述实时数据。
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【专利技术属性】
技术研发人员：陈予郎，
申请(专利权)人：长鑫存储技术有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34