【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置和相关设备。
技术介绍
1、随着深度学习的发展，智慧城市、智慧交通和智慧安防等概念称为热点话题，并逐步融入日常生活中。在这些概念中，可以应用目标检测算法对场景中的物体进行检测和识别。但是，在检测识别的过程中会出现误检的情况，如何去除误检目标是目前亟需解决的问题。
2、在一种数据处理的方法中，利用高置信度检测框的分布情况指导确定低置信度检测框中的误检框。具体来说，对高置信度的检测框对应的检测特征进行聚类，并基于低置信度的检测框对应的检测特征和聚类结果，从低置信度的检测框中确定误检目标。
3、在这种方法中，默认了高置信度的检测框中不存在误检目标，导致高置信度的检测框中实际存在的误检目标并没有被去除，降低了检测结果的准确度。
技术实现思路
1、本申请提供了一种数据处理方法、装置和相关设备，在数据处理方法中，根据目标检测模型和跟踪算法得到待检测数据集合对应的跟踪结果，再通过历史误检库、分类模型和背景数据中的至少一项，去除...
【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过历史误检库、分类模型和所述背景数据中的至少一项，去除所述第一跟踪结果中的误检目标，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述通过历史误检库、分类模型和所述背景数据中的至少一项，去除所述第一跟踪结果中的误检目标，包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述通过历史误检库、分类模型和所述背景数据中的至少一项，去除所述第一跟踪结果中的误检目标，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通...
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过历史误检库、分类模型和所述背景数据中的至少一项，去除所述第一跟踪结果中的误检目标，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述通过历史误检库、分类模型和所述背景数据中的至少一项，去除所述第一跟踪结果中的误检目标，包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述通过历史误检库、分类模型和所述背景数据中的至少一项，去除所述第一跟踪结果中的误检目标，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过历史误检库、分类模型和所述背景数据中的至少一项，去除所述第一跟踪结果中的误检目标，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过历史误检库、分类模型和所述背景数据中的至少一项，去除所述第一跟踪结果中的误检目标，包括：
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取所述待检测数据集合对应的背景数据，包括：
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.一种数据处理装置，其特征在于，包括：
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于通过所述历史误检库，去除所述第一跟踪结果中的第一误检目标，所述第一误检目标匹配于所述历史误检目标。
13.根据权利要求11或12所述的装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于通过...
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