1.一种确定样本图像的方法，其特征在于，所述方法包括：

对视频流进行漏误报分析，以确定第一图像和所述第一图像对应的漏误报结果，所述第一图像为所述视频流中存在漏误报对象的图像，所述漏误报对象为漏分析的目标对象或者误分析的目标对象，所述漏误报结果包括所述第一图像中的至少一个漏误报对象的位置信息，以及所述第一图像的采集时间；

基于所述至少一个漏误报对象的位置信息确定出至少一个空间范围，所述至少一个空间范围与所述至少一个漏误报对象一一对应；

基于所述第一图像的采集时间确定出一个时间范围；

基于所述时间范围和所述至少一个空间范围，从所述视频流中获取多个前景图像和多个背景图像；

对所述多个前景图像和所述多个背景图像进行融合，以得到多个第二图像；

将所述第一图像和所述多个第二图像确定为样本图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对视频流进行漏误报分析，以确定第一图像和所述第一图像对应的漏误报结果，包括：通过多个第一神经网络模型以及第二神经网络模型，对所述视频流中的任一帧图像进行漏误报分析，以确定所述任一帧图像中是否存在漏误报对象，所述第二神经网络模型为能够对所述任一帧图像中的所有目标对象进行分析的模型；

如果所述任一帧图像中存在漏误报对象，则将所述任一帧图像作为所述第一图像，并确定所述第一图像对应的漏误报结果。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过多个第一神经网络模型以及第二神经网络模型，对所述视频流中的任一帧图像进行漏误报分析，以确定所述任一帧图像中是否存在漏误报对象，包括：通过所述多个第一神经网络模型分别确定所述任一帧图像对应的第一分析结果，以得到多个第一分析结果，所述第一分析结果包括所述任一帧图像中至少一个目标对象的位置信息和每个目标对象的第一标签；

通过所述第二神经网络模型确定所述任一帧图像对应的第二分析结果，所述第二分析结果包括所述任一帧图像中至少一个目标对象的位置信息和每个目标对象的第二标签；

基于所述多个第一分析结果所包括的目标对象的位置信息和第一标签，以及所述第二分析结果所包括的目标对象的位置信息和第二标签，确定所述任一帧图像中是否存在漏误报对象。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个第一分析结果所包括的目标对象的位置信息和第一标签，以及所述第二分析结果所包括的目标对象的位置信息和第二标签，确定所述任一帧图像中是否存在漏误报对象，包括：如果所述多个第一分析结果所包括的目标对象的位置信息和第一标签均相同，且与所述第二分析结果所包括的目标对象的位置信息和第二标签相同，则确定所述任一帧图像中不存在漏误报对象，否则，确定所述任一帧图像中存在漏误报对象。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述时间范围和所述至少一个空间范围，从所述视频流中获取多个前景图像和多个背景图像，包括：从所述视频流中获取采集时间位于所述时间范围内、位置位于所述至少一个空间范围内且为前景的图像区域，以得到多个图像区域；

从所述视频流中获取采集时间位于所述时间范围内且不存在前景的图像，以得到多个第三图像；

对所述多个图像区域进行聚类，以得到多个第一聚类结果，以及对所述多个第三图像进行聚类，以得到多个第二聚类结果；

从所述多个第一聚类结果中选择多个图像区域作为所述多个前景图像，以及从所述多个第二聚类结果中选择多个第三图像作为所述多个背景图像。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个前景图像和所述多个背景图像进行融合，包括：确定所述多个前景图像在所述视频流中所处的一帧图像的采集时间，以及所述多个前景图像在所处的一帧图像中的位置，以得到所述多个前景图像分别对应的采集时间和图像位置；

对所述多个背景图像分别进行语义分割，以确定所述多个背景图像分别对应的语义分割信息；

确定所述多个背景图像在所述视频流中所处的一帧图像的采集时间，以得到所述多个背景图像分别对应的采集时间；

基于所述多个前景图像分别对应的采集时间和图像位置，以及所述多个背景图像分别对应的采集时间和语义分割信息，对所述多个前景图像和所述多个背景图像进行融合。

7.一种确定样本图像的装置，其特征在于，所述装置包括：

第一确定模块，用于对视频流进行漏误报分析，以确定第一图像和所述第一图像对应的漏误报结果，所述第一图像为所述视频流中存在漏误报对象的图像，所述漏误报对象为漏分析的目标对象或者误分析的目标对象，所述漏误报结果包括所述第一图像中的至少一个漏误报对象的位置信息，以及所述第一图像的采集时间；

获取模块，包括第三确定子模块、第四确定子模块和获取子模块，所述第三确定子模块用于基于所述至少一个漏误报对象的位置信息确定出至少一个空间范围，所述至少一个空间范围与所述至少一个漏误报对象一一对应；所述第四确定子模块，用于基于所述第一图像的采集时间确定出一个时间范围；所述获取子模块，用于基于所述时间范围和所述至少一个空间范围，从所述视频流中获取多个前景图像和多个背景图像；

融合模块，用于对所述多个前景图像和所述多个背景图像进行融合，以得到多个第二图像；

第二确定模块，用于将所述第一图像和所述多个第二图像确定为样本图像。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块包括：

第一确定子模块，用于通过多个第一神经网络模型以及第二神经网络模型，对所述视频流中的任一帧图像进行漏误报分析，以确定所述任一帧图像中是否存在漏误报对象，所述第二神经网络模型为能够对所述任一帧图像中的所有目标对象进行分析的模型；

第二确定子模块，用于如果所述任一帧图像中存在漏误报对象，则将所述任一帧图像作为所述第一图像，并确定所述第一图像对应的漏误报结果。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一确定子模块包括：

第一确定单元，用于通过所述多个第一神经网络模型分别确定所述任一帧图像对应的第一分析结果，以得到多个第一分析结果，所述第一分析结果包括所述任一帧图像中至少一个目标对象的位置信息和每个目标对象的第一标签；

第二确定单元，用于通过所述第二神经网络模型确定所述任一帧图像对应的第二分析结果，所述第二分析结果包括所述任一帧图像中至少一个目标对象的位置信息和每个目标对象的第二标签；

第三确定单元，用于基于所述多个第一分析结果所包括的目标对象的位置信息和第一标签，以及所述第二分析结果所包括的目标对象的位置信息和第二标签，确定所述任一帧图像中是否存在漏误报对象。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第三确定单元具体用于：如果所述多个第一分析结果所包括的目标对象的位置信息和第一标签均相同，且与所述第二分析结果所包括的目标对象的位置信息和第二标签相同，则确定所述任一帧图像中不存在漏误报对象，否则，确定所述任一帧图像中存在漏误报对象。

11.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取子模块具体用于：

从所述视频流中获取采集时间位于所述时间范围内、位置位于所述至少一个空间范围内且为前景的图像区域，以得到多个图像区域；

从所述视频流中获取采集时间位于所述时间范围内且不存在前景的图像，以得到多个第三图像；

对所述多个图像区域进行聚类，以得到多个第一聚类结果，以及对所述多个第三图像进行聚类，以得到多个第二聚类结果；

从所述多个第一聚类结果中选择多个图像区域作为所述多个前景图像，以及从所述多个第二聚类结果中选择多个第三图像作为所述多个背景图像。

12.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述融合模块具体用于：

确定所述多个前景图像在所述视频流中所处的一帧图像的采集时间，以及所述多个前景图像在所处的一帧图像中的位置，以得到所述多个前景图像分别对应的采集时间和图像位置；

对所述多个背景图像分别进行语义分割，以确定所述多个背景图像分别对应的语义分割信息；

确定所述多个背景图像在所述视频流中所处的一帧图像的采集时间，以得到所述多个背景图像分别对应的采集时间；

基于所述多个前景图像分别对应的采集时间和图像位置，以及所述多个背景图像分别对应的采集时间和语义分割信息，对所述多个前景图像和所述多个背景图像进行融合。

13.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存放计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器上所存放的计算机程序，以实现上述权利要求1‑6任一所述方法的步骤。

14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1‑6任一所述的方法的步骤。