[发明专利]一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

当需要针对目标对象的当前次待处理数据进行处理时，判断是否存在与所述目标对象匹配的、且与所述当前次待处理数据属于相同类型的历史数据；

若存在与所述目标对象匹配的、且与所述当前次待处理数据属于相同类型的历史数据，则基于所述历史数据以及人工智能AI模型对所述当前次待处理数据进行处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前次待处理数据包括：用于获得重建图像的扫描生数据或者用于进行图像优化的待优化图像数据；

当所述当前次待处理数据为用于获得重建图像的扫描生数据时，所述历史数据包括：历史重建图像数据；

或者，历史重建图像数据和获得所述历史重建图像数据的扫描生数据；

当所述当前次待处理数据为用于进行图像优化的待优化图像数据时，所述历史数据包括：历史图像优化结果数据；

或者，历史待优化图像数据和历史图像优化结果数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史数据以及人工智能AI模型对所述当前次待处理数据进行处理，包括：

基于所述历史数据对所述AI模型进行在线训练，获得训练后的AI模型；

将所述当前次待处理数据输入至所述训练后的AI模型，获得所述当前次待处理数据的处理结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史数据对所述AI模型进行在线训练，包括：

对所述历史数据进行加噪声处理，获得历史数据处理结果，以扩充与所述历史数据关联的训练样本的数量；

将所述历史数据处理结果作为训练样本对所述AI模型进行在线训练。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史数据以及人工智能AI模型对所述当前次待处理数据进行处理，包括：

将所述当前次待处理数据输入至所述AI模型，获得第一处理结果；

基于所述第一处理结果与所述历史数据进行信息融合，获得第二处理结果，将所述第二处理结果作为所述当前次待处理数据的处理结果。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述判断是否存在与所述目标对象匹配的、且与所述当前次待处理数据属于相同类型的历史数据，包括：

基于对象信息确定是否存在与所述目标对象匹配的、且与所述当前次待处理数据属于相同类型的历史数据；

所述对象信息包括下述至少一种：对象编号、姓名、性别、脸纹信息、指纹信息以及扫描类型。

7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述若存在与所述目标对象匹配的、且与所述当前次待处理数据属于相同类型的历史数据，所述方法还包括：

从预先建立的与所述目标对象对应的信息共享组获取与所述当前次待处理数据属于相同类型的历史数据；

或者，基于当前次待处理数据所对应采集协议，获取与所述当前次待处理数据属于相同类型的历史数据。

8.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

判断模块，用于当需要针对目标对象的当前次待处理数据进行处理时，判断是否存在与所述目标对象匹配的、且与所述当前次待处理数据属于相同类型的历史数据；

处理模块，用于若存在与所述目标对象匹配的、且与所述当前次待处理数据属于相同类型的历史数据，则基于所述历史数据以及人工智能AI模型对所述当前次待处理数据进行处理。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的数据处理方法。

10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-7中任一项所述的数据处理方法。