[发明专利]一种数据聚类方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请提供一种数据聚类方法、装置、计算机设备及存储介质，用于解决数据聚类的准确性较低的问题。该方法包括：获取各个第一聚类结果；基于预设的关联关系挖掘策略，对所述各个目标车辆行驶数据，以及在所述预设时间段内产生的各个参考车辆行驶数据进行挖掘处理，获得目标车辆行驶数据与参考车辆行驶数据之间的多个关联关系，其中，所述各个参考车辆行驶数据各自包含的车牌数据，与所述各个目标车辆行驶数据各自包含的车牌数据匹配；基于所述多个关联关系和所述各个第一聚类结果，对所述目标车辆行驶数据进行目标聚类处理，获得至少一个目标聚类结果。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据聚类方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着科技的不断发展，越来越多的设备可以针对数据进行聚类处理。例如，针对人脸图像，将相同或相似的人脸图像汇聚为一类。

在车辆行驶监测场景下，可能由于车辆行驶速度、天气或车窗颜色等原因，造成获得的车辆行驶图像中不包含人脸所在图像区域，或人脸所在图像区域的清晰度较低等情况。因此，在针对车辆行驶图像中人脸所在图像区域，对车辆行驶图像进行数据聚类时，仅能够针对包含人脸所在图像区域的车辆行驶图像进行聚类处理，无法针对同一人脸获得完整的行车轨迹，造成车辆行驶监测困难度较高的问题，同时，对清晰度较低的车辆行驶图像进行数据聚类，还容易出现一个聚类结果中包含不同人脸对应的车辆行驶图像的情况。

可见，相关技术下，数据聚类的准确性较低。

发明内容

本申请实施例提供了一种数据聚类方法、装置、计算机设备及存储介质，用以数据聚类的准确性较低的问题。

第一方面，提供一种数据聚类方法，包括：

获取各个第一聚类结果，其中，所述各个第一聚类结果是基于在预设时间段内产生的各个目标车辆行驶数据各自包含的车辆行驶图像中，位于车辆内部的人脸所在的人脸图像区域，对所述各个目标车辆行驶数据进行初始聚类处理获得的，每个第一聚类结果包含至少一个目标车辆行驶数据；

基于预设的关联关系挖掘策略，对所述各个目标车辆行驶数据，以及在所述预设时间段内产生的各个参考车辆行驶数据进行挖掘处理，获得目标车辆行驶数据与参考车辆行驶数据之间的多个关联关系，其中，所述各个参考车辆行驶数据各自包含的车牌数据，与所述各个目标车辆行驶数据各自包含的车牌数据匹配；

基于所述多个关联关系和所述各个第一聚类结果，对所述目标车辆行驶数据进行目标聚类处理，获得至少一个目标聚类结果。

可选的，在基于预设的关联关系挖掘策略，对所述各个目标车辆行驶数据，以及在所述预设时间段内产生的各个参考车辆行驶数据进行挖掘处理，获得目标车辆行驶数据与参考车辆行驶数据之间的多个关联关系之前，还包括：

获取所述各个目标车辆行驶数据各自包含的车辆行驶图像中，包含人脸的车辆图像区域对应的车牌数据；

针对所述各个目标车辆行驶数据各自包含的车牌数据，分别在所述预设时间段内产生的各个实时车辆行驶数据中，选取包含的车辆行驶图像中车辆图像区域对应的车牌数据，与相应目标车辆行驶数据包含的车牌数据相同的实时车辆行驶数据，作为参考车辆行驶数据。

可选的，所述目标车辆行驶数据和所述参考车辆行驶数据分别还包括数据产生时刻和数据产生地址；

所述基于预设的关联关系挖掘策略，对所述各个目标车辆行驶数据，以及在所述预设时间段内产生的各个参考车辆行驶数据进行挖掘处理，获得目标车辆行驶数据与参考车辆行驶数据之间的多个关联关系，包括：

将所述各个目标车辆行驶数据和所述各个参考车辆行驶数据，分别作为综合车辆行驶数据，并基于包含的车牌数据和数据产生时刻所属时间区间，对各个综合车辆行驶数据进行分组处理，针对每个车牌数据，获得多个车辆行驶数据序列，其中，每个车辆行驶数据序列包含的各综合车辆行驶数据按照数据产生时刻排列；