1.一种标定杆数据的筛选方法，其特征在于，所述方法包括：获取相机拍摄标定杆时得到的目标2D数据，所述目标2D数据包括多个坐标点数据；

确定所述标定杆的形状模型，根据所述形状模型对所述目标2D数据中的所述多个坐标点数据进行组合处理，得到符合所述形状模型的数据集，所述数据集中包含一个或多个数据子集，所述数据子集中包含组合后的多个坐标点数据；

获取所述标定杆的杆型比例；

从所述数据集中筛选出满足所述杆型比例的目标数据子集，所述目标数据子集包含组合后的多个目标坐标点数据；

其中，各坐标点数据用于表示标定杆点的标记点，标定杆的形状模型是T型，数据子集包括数据点A、数据点B、数据点C、数据点D、数据点E，数据子集能表示出标定杆的形状模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取相机拍摄标定杆时得到的目标2D数据，包括：获取相机拍摄标定杆时得到的任一帧的待选2D数据；

确定所述待选2D数据中坐标点数据的数量；

若所述坐标点数据的数量大于或等于所述标定杆点的数量，则将所述待选2D数据作为所述目标2D数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述形状模型对所述目标2D数据中的所述多个坐标点数据进行组合处理，得到符合所述形状模型的数据集，包括：确定所述形状模型为T型；

获取所述目标2D数据中的所述多个坐标点数据的任意三个数据，将所述任意三个数据中两两组合构成线段，当任意两个线段的夹角小于预设角时确定该任意两个线段对应的三个数据构成三点集；

获取多个所述三点集组成的线段，若任意两个所述三点集对应的线段组成T型，将该任意两个所述三点集作为所述数据集的数据子集。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当任意两个线段的夹角小于预设角时确定该任意两个线段对应的三个数据构成三点集，包括：确定该任意两个线段的交点，将所述交点对应的数据作为中间点数据；

确定该任意两个线段中最短的线段和最长的线段；

将所述最短的线段中非所述交点的第一点作为左侧点数据，将所述最长的线段中非所述交点的第二点作为右侧点数据；

将所述左侧点数据、所述中间点数据以及所述右侧点数据构成三点集。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述若任意两个所述三点集对应的线段组成T型，将该任意两个所述三点集作为所述数据集的数据子集，包括：将所述任意两个所述三点集组成两个线段；

若所述两个线段有交点且所述两个线段不在同一直线上，则确定所述任意两个所述三点集对应的线段组成T型，将该任意两个所述三点集作为所述数据集的数据子集。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述标定杆的杆型以及所述杆型比例对所述目标数据子集中的多个目标坐标点数据进行排列，得到规范数据子集。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定多个所述相机中根据所述目标2D数据得到所述目标数据子集的至少两个所述相机；

将所述至少两个所述相机对应的所述目标数据子集作为标定数据。

8.一种标定杆数据的筛选装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取模块，用于获取相机拍摄标定杆时得到的目标2D数据，所述目标2D数据包括多个坐标点数据；

确定模块，用于确定所述标定杆的形状模型，根据所述形状模型对所述目标2D数据中的所述多个坐标点数据进行组合处理，得到符合所述形状模型的数据集，所述数据集中包含一个或多个数据子集，所述数据子集中包含组合后的多个坐标点数据；

第二获取模块，用于获取所述标定杆的杆型比例；

筛选模块，用于从所述数据集中筛选出满足所述杆型比例的目标数据子集，所述目标数据子集包含组合后的多个目标坐标点数据；

其中，各坐标点数据用于表示标定杆点的标记点，标定杆的形状模型是T型，数据子集包括数据点A、数据点B、数据点C、数据点D、数据点E，数据子集能表示出标定杆的形状模型。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的应用程序，其特征在于，所述处理器执行所述应用程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有应用程序，其特征在于，所述应用程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。