1.一种基于模糊学习的目标检测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括第一训练样本和第二训练样本，所述第一训练样本和所述第二训练样本分别用于表征所述目标检测模型的输入和输出，所述第一训练样本包括清晰数据和模糊数据，所述第二训练样本包括清晰数据和模糊数据；将所述第一训练样本输入所述目标检测模型；根据所述目标检测模型的输出值与所述第二训练样本，利用第一损失函数确定所述目标检测模型的第一损失值；将所述第一损失值输入高斯混合模型；利用所述高斯混合模型，构建模糊度矩阵，其中，所述模糊度矩阵用于表示所述第一训练样本和所述第二训练样本中数据的模糊度；根据所述模糊度矩阵，构建模糊损失函数，其中，所述模糊损失函数被构造为能够区分所述第一训练样本和所述第二训练样本中的清晰数据和模糊数据；根据所述模糊损失函数，构建第二损失函数；以及利用所述第一训练样本集、所述第二训练样本集和所述第二损失函数，对所述目标检测模型进行重训练。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一损失函数包括第一边框损失、第一置信度损失和第一分类损失。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一边框损失采用GIoU损失，所述第一置信度损失采用混合熵损失，所述第一分类损失采用混合熵损失。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一损失函数具体通过下式计算：其中， 是第一损失函数， 是第一边框损失， 是第一置信度损失， 是第一分类损失， 、 和 分别为第一边框损失、第一置信度损失和第一分类损失的权重系数。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述混合熵损失包括交叉熵损失和负熵损失。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述混合熵损失具体通过下式计算：其中， 表示混合熵损失， 和 分别表示交叉熵损失和负熵损失， 为负熵损失的权重系数； 为所述第二训练样本中的值，表示标注值； 为所述目标检测模型的输出值，表示预测值。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述模糊度矩阵具体表示为：其中， 为模糊度矩阵， 为标注值， 为预测值， 表示预测值为 时标注值为 的概率， 表示模糊矩阵中行元素和列元素的个数。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述模糊损失函数具体通过下式表示：其中， 表示模糊损失函数， 表示模糊数据的比例； 是调制系数，用于调整所述目标检测模型对数据模糊的敏感度。
9.根据权利要求2所述的方法，其中，所述利用所述高斯混合模型，构建模糊度矩阵，具体包括：针对所述第一置信度损失和所述第一分类损失，分别利用所述高斯混合模型，构建置信模糊度矩阵和分类模糊度矩阵。
10.根据权利要求2-9中任一项所述的方法，其中，所述第二损失函数具体通过下式计算：其中， 是第二损失函数， 是第二边框损失， 是第二置信度损失， 是第二分类损失， 、 和 分别为第二边框损失、第二置信度损失和第二分类损失的权重系数，所述第二置信度损失和所述第二分类损失均采用所述模糊损失函数表示。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述第二边框损失采用GIoU损失。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，对于所述置信模糊度矩阵， =2；对于所述分类模糊度矩阵， 等于所述目标检测模型输出的分类的类别总数。
13.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，所述第一训练样本包括通过太赫兹成像装置扫描成像区域获取的图像数据；所述第二训练样本包括带有标注框的图像数据，其中，所述标注框用于表示待检测目标在所述图像数据中的模糊的位置和/或类型。
14.一种目标检测方法，其特征在于，包括：获取图像数据；将所述图像数据输入目标检测模型，其中，所述目标检测模型是通过如权利要求1-13中任一项所述的方法训练得到的；以及根据所述目标检测模型的输出，确定所述图像数据中的待检测目标。
15.一种基于模糊学习的目标检测模型的训练装置，其特征在于，包括：训练样本获取模块，用于获取训练样本集，所述训练样本集包括第一训练样本和第二训练样本，所述第一训练样本和所述第二训练样本分别用于表征所述目标检测模型的输入和输出，所述第一训练样本包括清晰数据和模糊数据，所述第二训练样本包括清晰数据和模糊数据；目标检测模块，用于：接收所述第一训练样本，并根据所述目标检测模型的输出值与所述第二训练样本，利用第一损失函数确定所述目标检测模型的第一损失值；模糊度矩阵构建模块，所述模糊度矩阵构建模块包括高斯混合模型，所述模糊度矩阵构建模块用于：接收所述第一损失值，并利用所述高斯混合模型，构建模糊度矩阵，其中，所述模糊度矩阵用于表示所述第一训练样本和所述第二训练样本中数据的模糊度；模糊损失函数构建模块，用于根据所述模糊度矩阵，构建模糊损失函数，其中，所述模糊损失函数被构造为能够区分所述第一训练样本和所述第二训练样本中的清晰数据和模糊数据；损失函数构建模块，用于根据所述模糊损失函数，构建第二损失函数；以及重训练模块，用于利用所述第一训练样本集、所述第二训练样本集和所述第二损失函数，对所述目标检测模型进行重训练。
16.一种电子设备，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，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行根据权利要求1~14中任一项所述的方法。
17.根据权利要求16所述的电子设备，其中，所述电子设备为被动式太赫兹成像装置。
18.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1~14中任一项所述的方法。
19.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1~14中任一项所述的方法。
