1.一种目标对象标注方法，所述方法包括：

在接收到标注指令时，获取对待处理图像的标注操作，所述标注操作携带在所述待处理图像上的标注点标识，获得至少四个标注点；

设定第一坐标轴与第二坐标轴构建的平面坐标系，各所述标注点在所述平面坐标系中具有确定的坐标值；其中，通过识别待处理图像上的各标注点，获取各所述标注点的坐标值，各标注点的坐标值包括第一坐标值和第二坐标值，并分别比较各标注点的第一坐标值大小或第二坐标值大小，获得符合预设条件的四个标注极点；所述预设条件包括：标注极点在第一坐标轴的坐标值，为所有标注点在第一坐标轴的坐标值中的最小值或者最大值，或标注极点在第二坐标轴的坐标值，为所有标注点在第二坐标轴的坐标值中的最小值或者最大值；

根据训练数据对深度学习模型进行训练，得到训练后的极点校正模型；

将各所述标注极点的坐标值输入训练后的极点校正模型中，输出修正后的各标注极点的坐标值，得到满足预设条件的目标标注极点；

基于提取的满足预设条件的目标标注极点，依次连接生成目标对象标记框；

采用所述目标对象标记框，对所述待处理图像进行目标对象标注；

所述获取对待处理图像的标注操作，所述标注操作携带在所述待处理图像上的标注点标识，包括：检测到标注操作，所述标注操作携带当前操作点位置；获取所述待处理图像中，与所述当前操作点位置对应的当前图像数据，并将获取的当前图像数据进行放大显示，所述当前操作点位置位于所述当前图像数据的中心位置；检测与所述标注操作连续的移动操作，在移动操作过程中，获得移动后位置坐标，获取所述待处理图像中，与所述移动后位置坐标对应的移动后图像数据，并将获取的移动后图像数据进行放大显示，所述移动后位置坐标位于所述移动后图像数据的中心位置；在标注操作结束时，将所述移动后位置坐标，确定为所述标注操作在所述待处理图像上的标注点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取对待处理图像的标注操作之前，还包括：当接收到对待处理图像的标注指令时，获取所述标注指令对应的标注信息，并生成与所述标注信息对应的标注操作；所述标注信息包括标注方式、待处理图像应用场景以及标注精度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当接收到对待处理图像的标注指令时，获取所述标注指令对应的标注信息，并生成与所述标注信息对应的标注操作，包括：当接收到对待处理图像的标注指令时，确定所述标注指令对应的待处理图像应用场景；所述待处理图像应用场景包括保险理赔业务场景、车辆定损业务场景；

获取与所述待处理图像应用场景对应的预设标注精度；所述预设标注精度包括第一标注精度、第二标注精度和第三标注精度；所述标注精度大小按照所述第一标注精度至所述第三标注精度依次降低；

获取所述标注信息对应的标注方式；所述标注方式包括文字标注、箭头标注以及批注框标注；

根据对应的标注方式以及标注精度，生成所述待处理图像的图片标注操作。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据训练数据对深度学习模型进行训练，得到训练后的极点校正模型之前，还包括：获取实际场景数据，并将所述实际场景数据输入所述深度学习模型，生成预测数据；

根据预设筛选规则对所述预测数据进行筛选，获得符合所述筛选规则的模糊数据；

对所述模糊数据进行修正处理，生成训练数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据训练数据对深度学习模型进行训练，得到训练后的极点校正模型，包括：迭代执行所述模糊数据的提取和修正，在预设周期内更新所述训练数据；

根据更新后的所述训练数据对所述深度学习模型进行微调，直至不产生所述模糊数据，得到训练后的极点校正模型。

6.一种目标对象标注装置，其特征在于，所述装置包括：

标注指令接收模块，用于在接收到标注指令时，获取对待处理图像的标注操作，所述标注操作携带在所述待处理图像上的标注点标识，获得至少四个标注点；

平面坐标系构建模块，用于设定第一坐标轴与第二坐标轴构建的平面坐标系，各所述标注点在所述平面坐标系中具有确定的坐标值；其中，通过识别待处理图像上的各标注点，获取各所述标注点的坐标值，各标注点的坐标值包括第一坐标值和第二坐标值，并分别比较各标注点的第一坐标值大小或第二坐标值大小，获得符合预设条件的四个标注极点；所述预设条件包括：标注极点在第一坐标轴的坐标值，为所有标注点在第一坐标轴的坐标值中的最小值或者最大值，或标注极点在第二坐标轴的坐标值，为所有标注点在第二坐标轴的坐标值中的最小值或者最大值；

目标标注极点获取模块，用于：根据训练数据对深度学习模型进行训练，得到训练后的极点校正模型，将各所述标注极点的坐标值输入训练后的极点校正模型中，输出修正后的各标注极点的坐标值，得到满足预设条件的目标标注极点；

目标对象标记框生成模块，用于基于提取的满足预设条件的目标标注极点，依次连接生成目标对象标记框；

目标对象标注模块，用于采用所述目标对象标记框，对所述待处理图像进行目标对象标注；

标注极点放大模块，用于：检测到标注操作，所述标注操作携带当前操作点位置；获取所述待处理图像中，与所述当前操作点位置对应的当前图像数据，并将获取的当前图像数据进行放大显示，所述当前操作点位置位于所述当前图像数据的中心位置；检测与所述标注操作连续的移动操作，在移动操作过程中，获得移动后位置坐标，获取所述待处理图像中，与所述移动后位置坐标对应的移动后图像数据，并将获取的移动后图像数据进行放大显示，所述移动后位置坐标位于所述移动后图像数据的中心位置；在标注操作结束时，将所述移动后位置坐标，确定为所述标注操作在所述待处理图像上的标注点。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括标注操作生成模块，用于：

当接收到对待处理图像的标注指令时，获取所述标注指令对应的标注信息，并生成与所述标注信息对应的标注操作；所述标注信息包括标注方式、待处理图像应用场景以及标注精度。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述标注操作生成模块，还用于：

当接收到对待处理图像的标注指令时，确定所述标注指令对应的待处理图像应用场景；所述待处理图像应用场景包括保险理赔业务场景、车辆定损业务场景；获取与所述待处理图像应用场景对应的预设标注精度；所述预设标注精度包括第一标注精度、第二标注精度和第三标注精度；所述标注精度大小按照所述第一标注精度至所述第三标注精度依次降低；获取所述标注信息对应的标注方式；所述标注方式包括文字标注、箭头标注以及批注框标注；根据对应的标注方式以及标注精度，生成所述待处理图像的图片标注操作。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。