CN113626647A - 一种智慧小区的数据保存方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供的一种智慧小区的数据保存方法及系统，涉及数据处理技术领域。在本申请中，首先，对获取的多个监控数据包进行处理得到对应的目标监控数据，其中，每一个所述监控数据包基于对应的所述监控终端设备采集所在区域的信息得到，且每一个所述监控终端设备分别部署于智慧小区的不同区域；其次，对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，每一个所述监控数据聚类簇包括至少一条目标监控数据；然后，分别对所述至少一个监控数据聚类簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理。基于上述方法，可以改善现有技术中对数据保存的效果不佳的问题。

Description

一种智慧小区的数据保存方法及系统

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种智慧小区的数据保存方法及系统。

背景技术

智慧小区是指利用传感网、互联网、移动互联网和相关终端，将建筑小区以物业管理系统为基础，把小区内各类公共信息应用系统和业主家居应用系统等系统进行集成，将传感器获取的信息通过云计算技术反馈到用户的手机、PC和电视屏上，实现在任何时间、任何地点、以任何主体、向任何对象、传播任何信息的应用系统。但是，经发明人研究发现，在基于部署的监控终端设备(即各类传感器)进行信息采集之后，在对数据进行存储的过程中存在存储效果不佳的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种智慧小区的数据保存方法及系统，以改善现有技术中对数据保存的效果不佳的问题。

为实现上述目的，本申请实施例采用如下技术方案：

一种智慧小区的数据保存方法，应用于数据处理设备，所述数据处理设备通信连接有多个监控终端设备，所述数据保存方法包括：

对获取的多个监控数据包进行处理得到对应的目标监控数据，其中，每一个所述监控数据包基于对应的所述监控终端设备采集所在区域的信息得到，且每一个所述监控终端设备分别部署于智慧小区的不同区域；

对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，每一个所述监控数据聚类簇包括至少一条目标监控数据；

分别对所述至少一个监控数据聚类簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理。

在一种可能的实施例中，在上述智慧小区的数据保存方法中，所述对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇的步骤，包括：

分别确定每一条所述目标监控数据对应的监控终端设备的设备类型，得到对应设备类型信息；

基于所述设备类型信息是否相同对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，属于相同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的设备类型信息相同，属于不同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的设备类型信息不同。

在一种可能的实施例中，在上述智慧小区的数据保存方法中，所述对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇的步骤，包括：

分别确定每一条所述目标监控数据对应的监控终端设备的所在区域的区域位置，得到对应的区域位置信息；

基于每一条所述目标监控数据对应的区域位置信息，按照所在区域是否存在关联关系对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，属于相同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的监控终端设备的所在区域之间存在关联关系，属于不同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的监控终端设备的所在区域之间不存在关联关系。

在一种可能的实施例中，在上述智慧小区的数据保存方法中，所述对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇的步骤，包括：

分别确定每一条所述目标监控数据对应的监控终端设备的设备类型，得到对应设备类型信息；

基于所述设备类型信息是否相同对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个聚类簇，其中，每一个所述聚类簇包括至少一条所述目标监控数据；

分别确定每一个所述聚类簇包括的所述目标监控数据的数量，得到每一个所述聚类簇对应的第一数量；

分别确定每一个所述第一数量与预先确定的数量阈值之间的大小关系，其中，所述数量阈值基于所述数据处理设备响应对应用户进行的数量阈值配置操作生成；

对于大于或等于所述数量阈值的每一个所述第一数量，对该第一数量对应的聚类簇包括的所述目标监控数据，按照每一条所述目标监控数据对应的监控终端设备所在的区域是否存在关联关系进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，属于相同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的监控终端设备所在的区域之间存在关联关系，属于不同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的监控终端设备所在的区域之间不存在关联关系；

对于小于所述数量阈值的每一个所述第一数量，将该第一数量对应的聚类簇确定为监控数据聚类簇。

在一种可能的实施例中，在上述智慧小区的数据保存方法中，所述分别对所述至少一个监控数据聚类簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理的步骤，包括：

在与所述数据处理设备通信连接的多个数据存储设备中确定至少一个数据存储设备，作为目标数据存储设备；

基于至少一个所述目标数据存储设备分别对所述至少一个监控数据簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理。

在一种可能的实施例中，在上述智慧小区的数据保存方法中，所述在与所述数据处理设备通信连接的多个数据存储设备中确定至少一个数据存储设备，作为目标数据存储设备的步骤，包括：

确定所述至少一个监控数据簇包括的监控数据簇的数量，得到对应的第二数量；

基于所述第二数量在与所述数据处理设备通信连接的多个数据存储设备中确定出对应数量个数据存储设备，作为目标数据存储设备。

在一种可能的实施例中，在上述智慧小区的数据保存方法中，所述基于至少一个所述目标数据存储设备分别对所述至少一个监控数据簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理的步骤，包括：

分别确定每一个所述目标数据存储设备的剩余存储空间，得到每一个所述目标数据存储设备对应的第一存储空间信息；

分别确定每一个所述监控数据簇包括的所述目标监控数据的数据量，得到每一个所述监控数据簇对应的第一数据量；

分别确定每一个所述目标数据存储设备中存储的历史监控数据对应的监控终端设备的类型，得到每一个所述目标数据存储设备对应的第一类型信息集合，其中，所述第一类型信息集合包括至少一条设备类型信息；

分别确定每一个所述监控数据簇包括的所述目标监控数据对应的监控终端设备的类型，得到每一个所述监控数据簇对应的第二类型信息集合，其中，所述第二类型信息集合包括至少一条设备类型信息；

针对每一个所述监控数据簇，计算该监控数据簇对应的第一数据量与每一个所述第一存储空间信息之间的匹配度，得到对应的第一匹配度，并计算该监控数据簇对应的第二类型信息集合与所述每一个所述第一类型信息集合之间的匹配度，得到对应的第二匹配度；

基于所述第一匹配度和所述第二匹配度，分别确定每一个所述监控数据聚类簇与每一个所述目标数据存储设备之间的一一对应关系；

基于所述一一对应关系，分别将每一个所述监控数据聚类簇包括的目标监控数据发送给对应的目标数据存储设备进行存储。

本申请还提供一种智慧小区的数据保存系统，应用于数据处理设备，所述数据处理设备通信连接有多个监控终端设备，所述数据保存系统包括：

目标监控数据获取模块，用于对获取的多个监控数据包进行处理得到对应的目标监控数据，其中，每一个所述监控数据包基于对应的所述监控终端设备采集所在区域的信息得到，且每一个所述监控终端设备分别部署于智慧小区的不同区域；

目标监控数据聚类模块，用于对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，每一个所述监控数据聚类簇包括至少一条目标监控数据；

目标监控数据存储模块，用于分别对所述至少一个监控数据聚类簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理。

在一种可能的实施例中，在上述智慧小区的数据保存系统中，所述目标监控数据聚类模块具体用于：

分别确定每一条所述目标监控数据对应的监控终端设备的设备类型，得到对应设备类型信息；

基于所述设备类型信息是否相同对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，属于相同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的设备类型信息相同，属于不同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的设备类型信息不同。

在一种可能的实施例中，在上述智慧小区的数据保存系统中，所述目标监控数据存储模块具体用于：

在与所述数据处理设备通信连接的多个数据存储设备中确定至少一个数据存储设备，作为目标数据存储设备；

基于至少一个所述目标数据存储设备分别对所述至少一个监控数据簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理。

本申请提供的一种智慧小区的数据保存方法及系统，在获取到目标监控数据之后，可以先对目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，然后，分别对每一个监控数据聚类簇包括的目标监控数据进行存储处理，如此，使得目标监控数据的存储更为合理，如便于后续的查找应用等，从而改善现有技术中对数据保存的效果不佳的问题。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

图1为本申请实施例提供的智慧小区的数据保存方法包括的各步骤的流程示意图。

图2为图1中步骤120包括的各步骤的流程示意图。

图3为图1中步骤130包括的各步骤的流程示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供了一种数据处理设备。其中，所述数据处理设备可以包括存储器和处理器。详细地，所述存储器和处理器之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述存储器中可以存储有至少一个可以以软件或固件(firmware)的形式，存在的软件功能模块(计算机程序)。所述处理器可以用于执行所述存储器中存储的可执行的计算机程序，从而实现本申请实施例(如后文所述)提供的智慧小区的数据保存方法。

可选地，所述存储器可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。所述处理器可以是一种通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)、片上系统(System on Chip，SoC)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

其中，在一种可以替代的示例中，所述数据处理设备可以是一种具备数据处理能力的服务器。所述数据处理设备可以用于：

首先，对获取的多个监控数据包进行处理得到对应的目标监控数据，其中，每一个所述监控数据包基于对应的所述监控终端设备采集所在区域的信息得到，且每一个所述监控终端设备分别部署于智慧小区的不同区域；其次，对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，每一个所述监控数据聚类簇包括至少一条目标监控数据；然后，分别对所述至少一个监控数据聚类簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理。

如图1所示，本申请实施例还提供一种智慧小区的数据保存方法，可应用于上述数据处理设备。其中，所述智慧小区的数据保存方法有关的流程所定义的方法步骤，可以由所述数据处理设备实现。

下面将对图1所示的具体流程，进行详细阐述。

步骤110，对获取的多个监控数据包进行处理得到目标监控数据。

在本实施例中，所述数据处理设备可以对获取的多个监控数据包进行处理得到对应的目标监控数据。其中，每一个所述监控数据包可以基于对应的所述监控终端设备采集所在区域的信息得到，且每一个所述监控终端设备分别部署于智慧小区的不同区域。

步骤120，对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇。

在本实施例中，在基于步骤110得到所述目标监控数据之后，所述数据处理设备可以对所述目标监控数据进行聚类处理，如此，可以得到对应的至少一个监控数据聚类簇。其中，每一个所述监控数据聚类簇可以包括至少一条目标监控数据。

步骤130，分别对所述至少一个监控数据聚类簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理。

在本实施例中，在基于步骤120得到所述至少一个监控数据聚类簇之后，所述数据处理设备可以分别对所述至少一个监控数据聚类簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理。

基于上述方法，在获取到目标监控数据之后，可以先对目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，然后，分别对每一个监控数据聚类簇包括的目标监控数据进行存储处理，如此，使得目标监控数据的存储更为合理，如便于后续的查找应用等，从而改善现有技术中对数据保存的效果不佳的问题。

第一方面，对于步骤110需要说明的是，在执行步骤110时，可以基于步骤111、步骤112和步骤113以得到所述目标监控数据。

步骤111，获取多个所述监控终端设备分别发送的监控数据包，得到多个监控数据包。

在本实施例中，所述数据处理设备可以先获取多个通信连接的监控终端设备分别发送的监控数据包，如此，可以得到对应的多个监控数据包。

其中，每一个所述监控终端设备可以分别部署于智慧小区的不同区域，且分别对所在区域进行信息采集得到对应的监控数据包。

步骤112，确定是否需要对所述多个监控数据包进行去重筛选处理。

在本实施例中，在基于步骤111获取到所述多个监控数据包之后，所述数据处理设备可以确定是否需要对所述多个监控数据包进行去重筛选处理，其中，若确定需要对所述多个监控数据包进行去重筛选处理，可以执行步骤113，若确定不需要对所述多个监控数据包进行去重筛选处理，可以将所述多个监控数据包包括的监控数据都作为目标监控数据。

步骤113，基于预先确定的去重筛选规则对所述多个监控数据包包括的待处理监控数据进行去重筛选，得到对应的目标监控数据。

在本实施例中，在基于步骤112确定需要对所述多个监控数据包进行去重筛选处理之后，所述数据处理设备可以基于预先确定的去重筛选规则对所述多个监控数据包包括的待处理监控数据(监控数据)进行去重筛选，如此，可以得到对应的目标监控数据。

基于上述步骤，在得到得到多个监控数据包之后，先确定是否需要对多个监控数据包进行去重筛选处理，并在确定需要对多个监控数据包进行去重筛选处理之后，基于预先确定的去重筛选规则对多个监控数据包包括的待处理监控数据进行去重筛选，得到对应的目标监控数据，使得在一定程度上可以较低得到的目标监控数据的数据量，从而提升数据处理的效果，进而改善现有的数据处理技术中存在的数据处理的效果不佳的问题。

可以理解的是，在步骤111中，得到的所述多个监控数据包既可以是指通信连接的全部监控终端设备发送的监控数据包，也可以是指通信连接的全部监控终端设备中的部分监控终端设备发送的监控数据包。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，在执行步骤112时，可以基于以下步骤以确定是否需要对所述多个监控数据包进行去重筛选处理：

第一步，确定所述多个监控数据包对应的每一个所述监控终端设备的监控区域的区域位置，得到对应的多个区域位置信息；

第二步，基于所述多个区域位置信息确定对应的多个所述监控终端设备的监控区域之间是否存在重合区域；

第三步，对于与其他监控区域之间不存在重合区域的每一个监控区域，确定该监控区域对应的监控终端设备的监控数据包的数据量是否大于预先确定的数据量阈值，其中，所述数据量阈值基于所述数据处理设备响应对应用户进行的阈值配置操作生成；

第四步，对于数据量大于所述数据量阈值的每一个所述监控数据包，确定需要对该监控数据包进行去重筛选处理；

第五步，对于数据量小于或等于所述数据量阈值的每一个所述监控数据包，确定不需要对该监控数据包进行去重筛选处理。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，执行步骤112时，还可以基于以下步骤以确定是否需要对所述多个监控数据包进行去重筛选处理：

第一步，对于存在重合区域的每两个监控区域，确定该两个监控区域对应的所述监控终端设备的设备类型是否相同，其中，所述设备类型用于表征所述监控终端设备对所在区域进行信息采集的方式(如音频采集、图像采集、温度采集、湿度采集等方式)；

第二步，对于对应的设备类型相同且存在重合区域的每两个监控区域，对该两个监控区域对应的监控数据包进行融合处理(如取并集)，作为一个监控数据包，并确定需要对该监控数据包进行去重筛选处理；

第三步，对于对应的设备类型不同且存在重合区域的每两个监控区域，分别确定该两个监控区域对应的监控终端设备的监控数据包的数据量是否大于所述数据量阈值；

第四步，对于数据量大于所述数据量阈值的每一个所述监控数据包，确定需要对该监控数据包进行去重筛选处理；

第五步，对于数据量小于或等于所述数据量阈值的每一个所述监控数据包，确定不需要对该监控数据包进行去重筛选处理。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，在执行步骤113时，可以基于以下步骤以在确定需要对所述多个监控数据包进行去重筛选处理时，基于预先确定的去重筛选规则对所述多个监控数据包包括的待处理监控数据进行去重筛选，得到对应的目标监控数据：

步骤1131，若确定需要对所述多个监控数据包进行去重筛选处理，则确定所述多个监控数据包中需要进行去重筛选处理的目标监控数据包(可以理解的是，在一些情况下，并不是所有的监控数据包都需要进行去重筛选处理，因而，可以先确定出需要进行去重筛选处理的目标监控数据包，具体的可以参照前文对步骤112的相关解释说明)；

步骤1132，基于预先确定的去重筛选规则对每一个所述目标监控数据包包括的待处理监控数据进行去重筛选，得到对应的目标监控数据；

步骤1133，将不需要进行去重筛选处理的每一个监控数据包包括的监控数据作为目标监控数据。

可以理解的是，因为所述目标监控数据包包括的监控数据需要进行去重筛选处理，因而，称为待处理监控数据。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，执行步骤1132时，可以基于以下步骤以基于预先确定的去重筛选规则对每一个所述目标监控数据包包括的待处理监控数据进行去重筛选，得到对应的目标监控数据：

首先，针对每一个所述目标监控数据包，确定该目标监控数据包是否属于融合多个监控数据包得到(如步骤112的相关说明)，其中，对于对应的监控终端设备的设备类型相同且存在重合区域的每两个监控区域，对该两个监控区域对应的监控数据包进行融合处理，作为一个监控数据包；

其次，对于不属于融合多个监控数据包得到的每一个所述目标监控数据包，对该目标监控数据包进行第一去重筛选处理，得到对应的目标监控数据；

然后，对于属于融合多个监控数据包得到的每一个所述目标监控数据包，对该目标监控数据包进行第一去重筛选处理，并基于第一去重筛选处理的结果，再进行第二去重筛选处理，得到对应的目标监控数据。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，可以基于以下步骤以对于不属于融合多个监控数据包得到的每一个所述目标监控数据包，对该目标监控数据包进行第一去重筛选处理，得到对应的目标监控数据：

首先，对于不属于融合多个监控数据包得到的每一个所述目标监控数据包，对该目标监控数据包包括的多条监控子数据按照采集时间的先后顺序进行排序，得到该目标监控数据包对应的监控数据序列；

针对每一条所述监控数据序列，基于所述监控子数据之间的相似度对该监控数据序列包括的每一条所述监控子数据执行目标筛选操作，得到该监控数据序列对应的目标监控数据。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，所述目标筛选操作可以包括以下步骤：

第一步，将所述监控数据序列进行分割处理，得到对应的至少两条监控数据子序列，其中，每一条所述监控数据子序列包括至少两条监控子数据(一条监控子数据可以是指一帧监控图像)，且每一条所述监控数据子序列包括的监控子数据的数量相同；

第二步，针对每一条所述监控数据子序列，获取该监控数据子序列中的每一条监控子数据与预先确定的目标监控子数据之间对应的数据相似度，其中，所述数据相似度用于表征对应的监控子数据与所述目标监控子数据之间的相似度(如图像相似度，可以基于现有的相关技术计算)，且所述目标监控子数据为所述监控数据序列中的第一条监控子数据；

第三步，针对每一条所述监控数据子序列，确定该监控数据子序列包括的各所述监控子数据对应的数据相似度中的最大值；

第四步，在全部的具有最大值的数据相似度中，将具有最大的数据相似度作为第一数据相似度，并将全部的具有最大值的数据相似度中除所述第一数据相似度外的数据相似度作为第二数据相似度；

第五步，分别计算每一个所述第二数据相似度对应的监控数据子序列中的每一条监控子数据对应的数据相似度的和值与所述第一数据相似度对应的监控数据子序列中的每一条监控子数据对应的数据相似度的和值之间的差值，得到对应的第一差值；

第六步，对于大于预先确定的差值阈值的每一个所述第一差值，将对应的每一个所述第二数据相似度对应的监控数据子序列中相同的监控子数据删除部分(如有5帧相同的图像，可以删除其中的4帧)；

第七步，对于小于或等于所述差值阈值的每一个所述第一差值，将对应的每一个所述第二数据相似度对应的监控数据子序列中的相同的监控子数据删除部分，并将与所述第一数据相似度对应的监控数据子序列中监控子数据相同的监控子数据删除；

第八步，将所述第一数据相似度对应的监控数据子序列中相同的监控子数据删除部分，并基于保留的所述监控子数据形成目标监控数据。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，可以基于以下步骤以对于属于融合多个监控数据包得到的每一个所述目标监控数据包，对该目标监控数据包进行第一去重筛选处理，并基于第一去重筛选处理的结果，再进行第二去重筛选处理，得到对应的目标监控数据：

第一步，对于属于融合多个监控数据包得到的每一个所述目标监控数据包，对该目标监控数据包进行第一去重筛选处理(如前所述，在此不再一一赘述)，得到该目标监控数据包对应的去重监控数据；

第二步，针对每一个所述目标监控数据包对应的去重监控数据，确定所述去重监控数据中各监控子数据之间的数据关系(可以基于进行图像识别得到，图像识别可以参照相关的现有技术)，其中，所述监控子数据基于对应的所述监控终端设备对所在区域在一个时刻进行信息采集得到，所述数据关系包括对应监控区域之间的静态监控对象不同、动态监控对象相同，或，对应监控区域之间的静态监控对象不同、动态监控对象不同，或，对应监控区域之间的静态监控对象相同；

第三步，对于对应监控区域之间的静态监控对象不同、动态监控对象相同的各监控子数据，删除其中部分所述监控子数据；

第四步，对于对应监控区域之间的静态监控对象不同、动态监控对象不同的各监控子数据，保留全部所述监控子数据；

第五步，对于对应监控区域之间的静态监控对象相同的各监控子数据，保留全部所述监控子数据；

第六步，基于保留的所述监控子数据形成目标监控数据。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，所述静态监控对象可以是指位置不能够自己发生变化的对象，如树木、建筑物等，所述动态监控对象可以是指位置能够自己发送变化的对象，如人或其他动物等。

第二方面，对于步骤120需要说明的是，在执行步骤120时，在一种可以替代的示例中，可以基于以下步骤(如图2所示的步骤121和步骤122)以得到至少一个监控数据聚类簇：

步骤121，分别确定每一条所述目标监控数据对应的监控终端设备的设备类型，得到对应的设备类型信息；

步骤122，基于所述设备类型信息是否相同对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇；

其中，属于相同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的设备类型信息相同，属于不同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的设备类型信息不同。

可以理解的是，在执行步骤120时，在另一种可以替代的示例中，也可以基于以下步骤以得到至少一个监控数据聚类簇：

首先，分别确定每一条所述目标监控数据对应的监控终端设备的所在区域的区域位置，得到对应的区域位置信息；

其次，基于每一条所述目标监控数据对应的区域位置信息，按照所在区域是否存在关联关系(如对应区域之间存在重合区域，则存在关联关系，对应区域之间不存在重合区域，则不存在关联关系)对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，属于相同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的监控终端设备的所在区域之间存在关联关系，属于不同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的监控终端设备的所在区域之间不存在关联关系。

可以理解的是，在执行步骤120时，在另一种可以替代的示例中，还可以基于以下步骤以得到至少一个监控数据聚类簇：

第一步，分别确定每一条所述目标监控数据对应的监控终端设备的设备类型，得到对应设备类型信息；

第二步，基于所述设备类型信息是否相同对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个聚类簇，其中，每一个所述聚类簇包括至少一条所述目标监控数据；

第三步，分别确定每一个所述聚类簇包括的所述目标监控数据的数量，得到每一个所述聚类簇对应的第一数量；

第四步，分别确定每一个所述第一数量与预先确定的数量阈值之间的大小关系，其中，所述数量阈值基于所述数据处理设备响应对应用户进行的数量阈值配置操作生成；

第五步，对于大于或等于所述数量阈值的每一个所述第一数量，对该第一数量对应的聚类簇包括的所述目标监控数据，按照每一条所述目标监控数据对应的监控终端设备所在的区域是否存在关联关系进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，属于相同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的监控终端设备所在的区域之间存在关联关系，属于不同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的监控终端设备所在的区域之间不存在关联关系；

第六步，对于小于所述数量阈值的每一个所述第一数量，将该第一数量对应的聚类簇确定为监控数据聚类簇。

第三方面，对于步骤130需要说明的是，在执行步骤130时，在一种可以替代的示例中，可以基于以下步骤(如图3所示的步骤131和步骤132)以分别对所述至少一个监控数据聚类簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理：

步骤131，在与所述数据处理设备通信连接的多个数据存储设备中确定至少一个数据存储设备，作为目标数据存储设备；

步骤132，基于至少一个所述目标数据存储设备分别对所述至少一个监控数据簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理(即通过不同的目标数据存储设备存储不同的监控数据聚类簇)。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，在执行步骤131时，可以基于以下步骤以确定目标数据存储设备：

首先，确定所述至少一个监控数据簇包括的监控数据簇的数量，得到对应的第二数量；

其次，基于所述第二数量在与所述数据处理设备通信连接的多个数据存储设备中确定出对应数量个数据存储设备(如剩余存储空间最大的第二数量个数据存储设备)，作为目标数据存储设备。

可以理解的是，在一种可以替代的示例中，在执行步骤132时，可以基于以下步骤以分别对所述至少一个监控数据簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理：

第一步，分别确定每一个所述目标数据存储设备的剩余存储空间，得到每一个所述目标数据存储设备对应的第一存储空间信息；

第二步，分别确定每一个所述监控数据簇包括的所述目标监控数据的数据量，得到每一个所述监控数据簇对应的第一数据量；

第三步，分别确定每一个所述目标数据存储设备中存储的历史监控数据对应的监控终端设备的设备类型，得到每一个所述目标数据存储设备对应的第一类型信息集合，其中，每一个所述第一类型信息集合包括至少一条设备类型信息；

第四步，分别确定每一个所述监控数据簇包括的所述目标监控数据对应的监控终端设备的设备类型，得到每一个所述监控数据簇对应的第二类型信息集合，其中，所述第二类型信息集合包括至少一条设备类型信息；

第五步，针对每一个所述监控数据簇，计算该监控数据簇对应的第一数据量与每一个所述第一存储空间信息之间的匹配度，得到对应的第一匹配度，并计算该监控数据簇对应的第二类型信息集合与所述每一个所述第一类型信息集合之间的匹配度，得到对应的第二匹配度(可以理解的是，匹配度的计算方式可以参照相关的现有技术，在此不做具体限定)；

第六步，基于所述第一匹配度和所述第二匹配度，分别确定每一个所述监控数据聚类簇与每一个所述目标数据存储设备之间的一一对应关系(确定对应关系的原则可以为：先确定所有的监控数据聚类簇与目标数据存储设备的各种组合中，然后，计算各种组合中所有的第一匹配度和第二匹配度的和值，然后，确定最大的和值，该和值对应的组合可以为所述一一对应关系)；

第七步，基于所述一一对应关系，分别将每一个所述监控数据聚类簇包括的目标监控数据发送给对应的目标数据存储设备进行存储。

本申请实施例还提供一种智慧小区的数据保存系统，可应用于上述数据处理设备。其中，所述智慧小区的数据保存系统可以包括：

目标监控数据获取模块，可以用于对获取的多个监控数据包进行处理得到对应的目标监控数据，其中，每一个所述监控数据包基于对应的所述监控终端设备采集所在区域的信息得到，且每一个所述监控终端设备分别部署于智慧小区的不同区域；

目标监控数据聚类模块，可以用于对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，每一个所述监控数据聚类簇包括至少一条目标监控数据；

目标监控数据存储模块，可以用于分别对所述至少一个监控数据聚类簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理。

可以理解的是，所述目标监控数据获取模块、所述目标监控数据聚类模块和所述目标监控数据存储模块的具体作用可以结合前文对步骤110、步骤120和步骤130的相关解释说明，在此不再一一赘述。

例如，在一种可以替代的示例中，所述目标监控数据聚类模块具体用于：分别确定每一条所述目标监控数据对应的监控终端设备的设备类型，得到对应设备类型信息；基于所述设备类型信息是否相同对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，属于相同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的设备类型信息相同，属于不同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的设备类型信息不。

例如，在一种可以替代的示例中，所述目标监控数据存储模块具体用于：在与所述数据处理设备通信连接的多个数据存储设备中确定至少一个数据存储设备，作为目标数据存储设备；基于至少一个所述目标数据存储设备分别对所述至少一个监控数据簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理。

综上所述，本申请提供的一种智慧小区的数据保存方法及系统，在获取到目标监控数据之后，可以先对目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，然后，分别对每一个监控数据聚类簇包括的目标监控数据进行存储处理，如此，使得目标监控数据的存储更为合理，如可以便于后续的查找应用等，从而改善现有技术中对数据保存的效果不佳的问题。

在本申请实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，电子设备，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种智慧小区的数据保存方法，其特征在于，应用于数据处理设备，所述数据处理设备通信连接有多个监控终端设备，所述数据保存方法包括：

对获取的多个监控数据包进行处理得到对应的目标监控数据，其中，每一个所述监控数据包基于对应的所述监控终端设备采集所在区域的信息得到，且每一个所述监控终端设备分别部署于智慧小区的不同区域；

对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，每一个所述监控数据聚类簇包括至少一条目标监控数据；

分别对所述至少一个监控数据聚类簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理。

2.根据权利要求1所述的智慧小区的数据保存方法，其特征在于，所述对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇的步骤，包括：

分别确定每一条所述目标监控数据对应的监控终端设备的设备类型，得到对应设备类型信息；

基于所述设备类型信息是否相同对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，属于相同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的设备类型信息相同，属于不同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的设备类型信息不同。

3.根据权利要求1所述的智慧小区的数据保存方法，其特征在于，所述对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇的步骤，包括：

分别确定每一条所述目标监控数据对应的监控终端设备的所在区域的区域位置，得到对应的区域位置信息；

基于每一条所述目标监控数据对应的区域位置信息，按照所在区域是否存在关联关系对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，属于相同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的监控终端设备的所在区域之间存在关联关系，属于不同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的监控终端设备的所在区域之间不存在关联关系。

4.根据权利要求1所述的智慧小区的数据保存方法，其特征在于，所述对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇的步骤，包括：

分别确定每一条所述目标监控数据对应的监控终端设备的设备类型，得到对应设备类型信息；

基于所述设备类型信息是否相同对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个聚类簇，其中，每一个所述聚类簇包括至少一条所述目标监控数据；

分别确定每一个所述聚类簇包括的所述目标监控数据的数量，得到每一个所述聚类簇对应的第一数量；

分别确定每一个所述第一数量与预先确定的数量阈值之间的大小关系，其中，所述数量阈值基于所述数据处理设备响应对应用户进行的数量阈值配置操作生成；

对于大于或等于所述数量阈值的每一个所述第一数量，对该第一数量对应的聚类簇包括的所述目标监控数据，按照每一条所述目标监控数据对应的监控终端设备所在的区域是否存在关联关系进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，属于相同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的监控终端设备所在的区域之间存在关联关系，属于不同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的监控终端设备所在的区域之间不存在关联关系；

对于小于所述数量阈值的每一个所述第一数量，将该第一数量对应的聚类簇确定为监控数据聚类簇。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的智慧小区的数据保存方法，其特征在于，所述分别对所述至少一个监控数据聚类簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理的步骤，包括：

在与所述数据处理设备通信连接的多个数据存储设备中确定至少一个数据存储设备，作为目标数据存储设备；

基于至少一个所述目标数据存储设备分别对所述至少一个监控数据簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理。

6.根据权利要求5所述的智慧小区的数据保存方法，其特征在于，所述在与所述数据处理设备通信连接的多个数据存储设备中确定至少一个数据存储设备，作为目标数据存储设备的步骤，包括：

确定所述至少一个监控数据簇包括的监控数据簇的数量，得到对应的第二数量；

基于所述第二数量在与所述数据处理设备通信连接的多个数据存储设备中确定出对应数量个数据存储设备，作为目标数据存储设备。

7.根据权利要求5所述的智慧小区的数据保存方法，其特征在于，所述基于至少一个所述目标数据存储设备分别对所述至少一个监控数据簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理的步骤，包括：

分别确定每一个所述目标数据存储设备的剩余存储空间，得到每一个所述目标数据存储设备对应的第一存储空间信息；

分别确定每一个所述监控数据簇包括的所述目标监控数据的数据量，得到每一个所述监控数据簇对应的第一数据量；

分别确定每一个所述目标数据存储设备中存储的历史监控数据对应的监控终端设备的类型，得到每一个所述目标数据存储设备对应的第一类型信息集合，其中，所述第一类型信息集合包括至少一条设备类型信息；

分别确定每一个所述监控数据簇包括的所述目标监控数据对应的监控终端设备的类型，得到每一个所述监控数据簇对应的第二类型信息集合，其中，所述第二类型信息集合包括至少一条设备类型信息；

针对每一个所述监控数据簇，计算该监控数据簇对应的第一数据量与每一个所述第一存储空间信息之间的匹配度，得到对应的第一匹配度，并计算该监控数据簇对应的第二类型信息集合与所述每一个所述第一类型信息集合之间的匹配度，得到对应的第二匹配度；

基于所述第一匹配度和所述第二匹配度，分别确定每一个所述监控数据聚类簇与每一个所述目标数据存储设备之间的一一对应关系；

基于所述一一对应关系，分别将每一个所述监控数据聚类簇包括的目标监控数据发送给对应的目标数据存储设备进行存储。

8.一种智慧小区的数据保存系统，其特征在于，应用于数据处理设备，所述数据处理设备通信连接有多个监控终端设备，所述数据保存系统包括：

目标监控数据获取模块，用于对获取的多个监控数据包进行处理得到对应的目标监控数据，其中，每一个所述监控数据包基于对应的所述监控终端设备采集所在区域的信息得到，且每一个所述监控终端设备分别部署于智慧小区的不同区域；

目标监控数据聚类模块，用于对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，每一个所述监控数据聚类簇包括至少一条目标监控数据；

目标监控数据存储模块，用于分别对所述至少一个监控数据聚类簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理。

9.根据权利要求8所述的智慧小区的数据保存系统，其特征在于，所述目标监控数据聚类模块具体用于：

分别确定每一条所述目标监控数据对应的监控终端设备的设备类型，得到对应设备类型信息；

基于所述设备类型信息是否相同对所述目标监控数据进行聚类处理，得到对应的至少一个监控数据聚类簇，其中，属于相同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的设备类型信息相同，属于不同所述监控数据聚类簇的任意两条所述目标监控数据对应的设备类型信息不同。

10.根据权利要求8所述的智慧小区的数据保存系统，其特征在于，所述目标监控数据存储模块具体用于：

在与所述数据处理设备通信连接的多个数据存储设备中确定至少一个数据存储设备，作为目标数据存储设备；

基于至少一个所述目标数据存储设备分别对所述至少一个监控数据簇中的每一个监控数据聚类簇包括的所述目标监控数据进行存储处理。

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