数据处理方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种数据处理方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及大数据处理和深度学习技术领域。具体实现方案为：根据预定对象集合的特征，确定针对目标区域的目标对象集合参数；预定对象集合包括处于目标区域的目标对象集合和处于预定区域的目标对象集合；根据目标对象集合参数调整第一映射关系，得到第二映射关系；第一映射关系用于根据处于预定区域的目标对象集合中目标对象的数量计算处于预定区域的对象的数量；根据第二映射关系和处于目标区域的目标对象集合中目标对象的数量，确定处于目标区域的对象的数量。本公开还提供了一种数据处理装置、电子设备和存储介质。电子设备和存储介质。电子设备和存储介质。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及大数据处理和深度学习
更具体地，本公开提供了一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]相关技术中，可以根据具有确定边界的预定区域内的对象的数量，预测另一具有确定边界的预定区域内的对象的数量。其中，对象可以是人、车辆、智能终端等等。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种数据处理方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品。
[0004]根据第一方面，提供了一种数据处理方法，该方法包括：根据预定对象集合的特征，确定针对目标区域的目标对象集合参数；上述预定对象集合包括处于上述目标区域的目标对象集合和处于预定区域的目标对象集合；根据上述目标对象集合参数调整第一映射关系，得到第二映射关系；上述第一映射关系用于根据处于上述预定区域的目标对象集合中目标对象的数量计算处于上述预定区域的对象的数量；根据上述第二映射关系和处于上述目标区域的目标对象集合中目标对象的数量，确定处于上述目标区域的对象的数量。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，包括：根据预定对象集合的特征，确定针对目标区域的目标对象集合参数；所述预定对象集合包括处于所述目标区域的目标对象集合和处于预定区域的目标对象集合；根据所述目标对象集合参数调整第一映射关系，得到第二映射关系；所述第一映射关系用于根据处于所述预定区域的目标对象集合中目标对象的数量计算处于所述预定区域的对象的数量；根据所述第二映射关系和处于所述目标区域的目标对象集合中目标对象的数量，确定处于所述目标区域的对象的数量。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预定对象集合的特征包括N个特征；所述根据预定对象集合的特征，确定针对目标区域的目标对象集合参数包括：根据处于所述目标区域的目标对象集合中具有第i个特征的目标对象的数量与处于所述目标区域的目标对象集合中目标对象的数量，计算第i个第一比值；i＝1，......，N；根据所述预定对象集合中具有所述第i个特征的目标对象的数量与所述预定对象集合中目标对象的数量，计算第i个第二比值；根据所述第i个第一比值和所述第i个第二比值，计算针对所述目标区域的第i个目标对象集合参数。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述预定区域包括多个预定区域；所述根据所述目标对象集合参数调整第一映射关系，得到第二映射关系包括：根据针对所述目标区域的N个目标对象集合参数，得到第一向量；所述第一向量包括N个维度，所述N个维度与针对所述目标区域的N个目标对象集合参数一一对应；分别计算所述第一向量与多个第二向量之间的相似度；多个所述第二向量是根据针对每个预定区域的N个目标对象集合参数得到的；每个第二向量包括N个维度，所述N个维度与针对所述每个预定区域的N个目标对象集合参数一一对应；将与所述第一向量相似度最大的第二向量作为目标向量，计算所述第一向量与所述目标向量之间的差；根据所述第一向量与所述目标向量的差，调整所述第一映射关系，得到所述第二映射关系。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一映射关系通过以下操作获取：将样本数据输入目标拟合模型，得到所述第一映射关系；其中，所述样本数据包括针对所述多个预定区域的数据，所述针对多个预定区域的数据包括：每个预定区域中目标对象集合中目标对象的数量、每个预定区域中对象的数量以及所述针对每个预定区域的N个目标对象集合参数。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述目标拟合模型通过以下操作获取：将样本数据划分为训练集和测试集；将训练集输入初始拟合模型，得到初始映射关系；根据所述初始映射关系和所述测试集，训练所述初始拟合模型，以得到目标拟合模型。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一映射关系实现为：Y＝W*X+b其中，Y为处于所述预定区域的对象的数量，X为处于所述预定区域的目标对象集合中
目标对象的数量，W为所述第一映射关系的斜率，b为所述第一映射关系的截距。7.根据权利要求3所述的方法，其中，所述预定对象集合的特征包括：第一时段特征、第二时段特征和第三时段特征；所述第二映射关系实现为：Y
′
＝W*X
′
+b2其中，W为所述第一映射关系的斜率，b2为第二映射关系的截距，通过以下等式确定b2：b2＝γ*|tgi
s
‑
tgi
m
+tgi
l
|+b其中，tgi
s
，tgi
m
，tgi
l
分别为所述第一向量与所述目标向量的差中三个维度的数据，分别与第一时段特征、第二时段特征及第三时段特征对应；γ为预设参数，b为所述第一映射关系的截距；Y
′
为处于所述目标区域的对象的数量，X
′
为处于所述目标区域的目标对象集合中目标对象的数量。8.一种数据处理装置，包括：第一确定模块，用于根据预定对象集合的特征，确定针对目标区域的目标对象集合参数；所述预定对象集合包括处于所述目标区域的目标对象集合和处于预定区域的目标对象集合；调整模块，用于根据所述目标对象集合参数调整第一映射关系，得到第二映射关系；所述第一映射关系用于根据处于所述预定区域的目标对象集合中目标对象...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹宜超，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：