本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种数据处理方法及相关产品。
背景技术：
随着经济、社会、文化的快速发展，国内外影响力的与日俱增，越来越多外来人口流向城市，这些人口增加在加快城市化进程的同时，也为城市管理带来更大的挑战，但视频监控对城市安全提供了技术支持，目前来看，摄像头已经在城市中布局开来，视频监控技术也已经日趋成熟，每时每刻都可以捕捉到大量的影像。目前来看，视频监控系统已经盛行，用户可以通过视频监控系统对目标进行监控，但是，现有的视频监控系统功能较为单一。
申请内容
本申请实施例提供了一种数据处理方法及相关产品，可以丰富视频监控系统的功能，更具实用价值。
第一方面，本申请实施例提供一种数据处理方法，所述方法包括如下步骤：
在视频监控系统的检索记录统计页面展示检索范围信息，所述检索范围信息包含时间区间；
接收从所述时间区间中选取的指定时间段；
获取所述指定时间段的检索记录，得到n条检索记录，所述n为大于1的整数；
对所述n条检索记录进行聚合处理，得到m个检索结果集，每一检索结果集对应一个对象，所述m为小于所述n的正整数；
根据所述m个检索结果集确定每一对象的检索频率，得到m个频率值；
根据所述m个频率值展示所述m个检索结果集。
第二方面，本申请实施例提供数据处理装置，所述装置包括：
展示单元，用于在视频监控系统的检索记录统计页面展示检索范围信息，所述检索范围信息包含时间区间；
接收单元，用于接收从所述时间区间中选取的指定时间段；
获取单元，用于获取所述指定时间段的检索记录，得到n条检索记录，所述n为大于1的整数；
聚合单元，用于对所述n条检索记录进行聚合处理，得到m个检索结果集，每一检索结果集对应一个对象，所述m为小于所述n的正整数；
确定单元，用于根据所述m个检索结果集确定每一对象的检索频率，得到m个频率值；
所述展示单元，还具体用于根据所述m个频率值展示所述m个检索结果集。
第三方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，包括：处理器和存储器；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述处理器执行，所述程序包括用于如第一方面中所描述的部分或全部步骤的指令。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤的指令。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
实施本申请实施例，具有如下有益效果：
可以看出，本申请实施例，在视频监控系统的检索记录统计页面展示检索范围信息，检索范围信息包含时间区间，接收从时间区间中选取的指定时间段，可获取指定时间段的检索记录，得到n条检索记录，n为大于1的整数，对n条检索记录进行聚合处理，得到m个检索结果集，每一检索结果集对应一个对象，m为小于n的正整数，根据m个检索结果集确定每一对象的检索频率，得到m个频率值，根据m个频率值展示m个检索结果集，从而，可以在检索记录统计页面，将一段时间内的检索记录进行聚合处理，并且将聚合处理后的结果按照检索频率进行展示，丰富视频监控系统的功能，更具实用价值。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1a是本申请实施例公开的一种数据处理方法的流程示意图；
图1b是本申请实施例公开的检索记录统计演示效果示意图；
图2是本申请实施例公开的另一种数据处理方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的一种数据处理装置的另一结构示意图；
图4a是本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
图4b是本申请实施例提供的图4a所描述的数据处理装置的聚合单元的结构示意图；
图4c是本申请实施例提供的图4b所描述的聚合单元的第一比对模块的结构示意图；
图4d是本申请实施例提供的图4a所描述的数据处理装置的又一结构示意图；
图5是本申请实施例公开的另一种数据处理装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，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，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。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。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本申请实施例所涉及到的数据处理装置可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(userequipment，ue)，移动台(mobilestation，ms)，终端设备(terminaldevice)、服务器、视频矩阵、监控平台等等。为方便描述，上面提到的设备统称为数据处理装置。
需要说明的是，本申请实施例中的数据处理装置可以安装视频监控系统，并且可与多个摄像头连接，每一摄像头均可用于抓拍视频图像，每一摄像头均可有一个与之对应的位置标记，或者，可有一个与之对应的编号。通常情况下，摄像头可设置在公共场所，例如，学校、博物馆、十字路口、步行街、写字楼、车库、机场、医院、地铁站、车站、公交站台、超市、酒店、娱乐场所等等。摄像头在拍摄到视频图像后，可将该视频图像保存到数据处理装置所在系统的存储器。存储器中可存储有多个注册图像库，注册图像库中可包含多个入库对象，每一入库对象对应一个身份信息集，该身份信息集包含以下至少一项内容：至少一张登记人脸图像、身份证号码、家庭住址、家庭成员、政治成分、国籍、电话号码、姓名、毕业证号码、学号、门牌号码、银行卡号、社交账号、工号和车牌号码等等。
进一步可选地，本申请实施例中，摄像头拍摄的每一帧视频图像均对应一个属性信息，属性信息为以下至少一种：摄像头编号、视频图像的拍摄时间、视频图像的位置、视频图像的属性参数(格式、大小、分辨率等)、视频图像的编号和视频图像中的人物特征属性。上述视频图像中的人物特征属性可包括但不仅限于：视频图像中的人物个数、人物位置、人脸角度等等。
进一步需要说明的是，每一摄像头采集的视频图像通常为动态人脸图像，因而，本申请实施例中可以对人脸图像的角度信息进行规划，上述人脸角度可包括但不仅限于：水平转动角度、俯仰角或者倾斜度。例如，可定义动态人脸图像数据要求两眼间距不小于30像素，建议60像素以上。水平转动角度不超过±30°、俯仰角不超过±20°、倾斜角不超过±45°。建议水平转动角度不超过±15°、俯仰角不超过±10°、倾斜角不超过±15°。例如，还可对人脸图像是否被其他物体遮挡进行筛选，通常情况下，饰物不应遮挡脸部主要区域，饰物如深色墨镜、口罩和夸张首饰等，当然，也有可能摄像头上面布满灰尘，导致人脸图像被遮挡，因而，导致拍摄出来的视频图像会出现部分不清晰的情况。本申请实施例中的视频图像的图片格式可包括但不仅限于：bmp，jpeg，jpeg2000，png等等，其大小可以在10-30kb之间，每一视频图像还可以对应一个拍摄时间、以及拍摄该视频图像的摄像头统一编号、与人脸图像对应的全景大图的链接等信息(人脸图像和全局图片建立特点对应性关系文件)。
进一步地，用户可以输入检索图像，并根据该检索图像进行检索，则可以得到一条检索记录，该检索记录可以包括以下至少一项内容：检索图像的属性信息(来源、尺寸大小、格式、拍摄时间、拍摄地点等等)、检索结果(即是否存在与检索图像匹配的图像，或者，与检索图像匹配的图像等，检索图像对应的对象，例如，对象的姓名、籍贯、身份证号、手机号、银行卡号、身高、体重、学历、工作经历、家庭地址、社会关系等等)、发起检索动作的用户信息(账号、密码、ip地址、职位、姓名、年龄等)。每一次检索，均可以生成一条与之对应的检索记录。
下面对本申请实施例进行详细介绍。
请参阅图1a，为本申请实施例提供的一种数据处理方法的实施例流程示意图。其可包括以下步骤101-106，具体如下：
101、在视频监控系统的检索记录统计页面展示检索范围信息，所述检索范围信息包含时间区间。
其中，本申请实施例中的检索范围信息至少可以时间区间，例如，从2017年10月9号-2017年12月28号。
可选地，在用户进入检索记录统计页面，该检索记录统计页面可以默认显示昨天的检索记录的统计(例如，即过了0点定时系统自动统计一次)。
102、接收从所述时间区间中选取的指定时间段。
其中，上述指定时间段可以由用户自行设置，或者，系统默认，用户可以根据自身检索需求选取指定时间段。
103、获取所述指定时间段的检索记录，得到n条检索记录，所述n为大于1的整数。
其中，可以获取指定时间段的检索记录，得到n条检索记录，可以理解为在指定时间段，进行了n次检索，每一次检索，均可以生成一条与之对应的检索记录。
可选地，所述检索范围信息还包括：多个检索要素；上述步骤102与步骤103之后还可以包括如下步骤：
接收从所述多个检索要素中选取的至少一个检索要素；上述步骤103，获取所述指定时间段的检索记录，可以按照如下方式实施：
根据所述至少一个检索要素获取所述指定时间段的检索记录。
其中，上述检索要素可以包括以下至少一项：指定摄像头(每一摄像头可以对应一个编号，例如，001号摄像头)、指定区域(例如，深圳市南山区)、指定人脸角度(例如，仰角45度)、指定年龄、指定性别、指定身高、指定检索原因(即检索目的)、指定人脸特征(例如，脸上有颗美人痣)等等，用户可以根据实际需求，输入检索要素和指定时间段，则可以根据至少一个检索要素获取与指定时间段对应的检索记录。
104、对所述n条检索记录进行聚合处理，得到m个检索结果集，每一检索结果集对应一个对象，所述m为小于所述n的正整数。
其中，由于n条检索记录中并非每一条记录均可以对应一个对象，进而，可以将n条检索记录以不同的对象进行分类，得到m个检索结果集，每一检索结果集可以对应一个对象，每一检索结果集至少包含一条检索记录，m为不大于n的正整数。
可选地，上述步骤104中，对所述n条检索记录进行聚合处理，可以包括如下步骤：
41、获取所述n条检索记录中每一检索记录对应的检索图像，得到n个检索图像；
42、将所述n个检索图像进行两两比对，得到p个比对值，所述p为大于所述n的整数；
43、从所述p个比对值中选取大于第二预设阈值的比对值，得到q个比对值，所述q为小于或等于所述p的正整数；
44、根据所述q个比对值对所述n条检索记录进行合并。
其中，上述第二预设阈值可以由用户自行设置，或者，系统默认。每一检索记录均可基于一张检索图像进行检索得到，进而，可以通过n条检索记录得到n个检索记录，得到n个检索图像，当然，这n个检索图像有些可能基于同一对象，因此，可以对n个检索图像进行两两比对，得到p个比对值，每两个检索图像之间存在一个比对值，比对值通常会在0～1之间，可以从p个比对值中选取大于第二预设阈值的比对值，得到q个比对值，若某个比对值大于第二预设阈值的话，则说明该比对值对应的检索对象之间的相似度非常高，基本上可以认为时针对同一对象，进而，可以将该比对值对应的检索记录进行合并，q为小于或等于p的正整数，如此，可以基于q个比对值对n条检索记录进行合并，得到m个检索结果集，每一检索结果集对应一个对象，当然，每一检索结果集也至少包含一条检索记录。如此，通过检索对象之间的相似度比对，实现对检索记录进行聚合处理，实现了将检索记录以对象进行分类，便于用户观看聚合结果，也方便后续分析。
进一步可选地，上述步骤44，根据所述q个比对值对所述n条检索记录进行合并，可以按照如下方式实施：
将所述q个比对值中每一比对值对应的检索记录进行合并，每一比对值对应两个检索记录，并保留所述n条检索记录中未合并的检索记录。
其中，可以将q个比对值中每一比对值对应的两个检索记录进行合并，当然，还需要保留n条检索记录中未合并的检索记录，并合并的检索记录则其每一检索记录可以对应一个检索结果集，如此，可以得到m个检索结果集，如此，实现了聚合处理，聚合处理之后，实现了将n条检索记录划分到不同的对象，每一对象对应一个检索结果集，也实现了大数据分析。
进一步可选地，上述步骤42中，将所述n个检索图像进行两两比对，可包括如下步骤：
421、将检索图像i和检索图像j进行人脸分割，得到人脸区域i和人脸区域j，所述检索图像i和所述检索图像j为所述n个检索图像中的任意两个检索图像；
422、将所述人脸区域i和人脸区域j进行二值化处理，得到二值化人脸区域i和二值化人脸区域j；
423、分别对所述二值化人脸区域i和所述二值化人脸区域j进行特征点提取，得到第一特征点集和第二特征点集；
424、将所述第一特征点集和所述第二特征点集进行比对。
其中，上述检索图像i与检索图像j均来自于n个检索图像中的任意两个检索图像。由于无论上述检索图像i还是检索图像j均不仅仅包含人脸，也还包括其他部分，因此，为了实现快速人脸识别，可以对检索图像i和检索图像j进行人脸分割，从检索图像i中得到人脸区域i。从检索图像j中得到人脸区域j，进一步地，可以对人脸区域i和人脸区域j进行二值化处理，得到二值化人脸区域i和二值化人脸区域j，二值化处理的目的在于，进一步降低图像的复杂度，有利于实现人脸快速比对，在此基础上，可以对二值化人脸区域i和二值化人脸区域j进行特征点提取，特征点提取的方式可以为harris角点检测算法，或者，尺度不变特征变换(scaleinvariantfeaturetransform，sift)，进而，可以得到二值化人脸图像i对应的第一特征点集，二值化人脸图像j对应的第二特征点集，最后，将该第一特征点集和第二特征点集进行比对，由于上述步骤221-步骤223，可以大大降低图像复杂度，提升了人脸比对效率，可以实现快速图像匹配。
105、根据所述m个检索结果集确定每一对象的检索频率，得到m个频率值。
其中，每一检索结果集对应一个对象，每一检索结果集可以对应对象的检索次数(例如，20次)，被检索人的信息(被检索时间、检索人的账号、所属单位、姓名、检索事由、以及检索图像)，例如，可以将每一对象的检索次数作为该对象的频率值，或者，可以将每一对象的检索人数作为该对象的频率值。上述m个检索结果集每一检索结果集对应一个对象，故每一检索结果集也对应一个对象的检索频率，得到m个频率值，频率值越大，则说明对象被检索的次数越多，或者，被较多用户检索。
106、根据所述m个频率值展示所述m个检索结果集。
其中，可以依据频率值由高到低对m个检索结果集进行排序，并展示排序后的m个检索结果集。
可选地，m个检索结果集可以以列表信息的形式进行展示，该列表信息可以包括以下至少一项内容：时间段、聚合检索记录条数、人脸照片、检索人数、被检索次数。当用户点击每一条检索记录时，在右侧切换查看检索记录，每一检索结果集可以包括如下一项内容：被检索时间、检索人的账号、所属单位、姓名、检索事由、以及检索图片。列表信息中的人脸照片，可为最近搜索的一张照片。
可选地，上述步骤106之后，还可以包括如下步骤：
从所述m个频率值中选取大于第一预设阈值的频率值，得到k个频率值，将所述k个频率值对应的对象标记为关注对象，所述k为正整数。
其中，上述第一预设阈值可以由用户自行设置，或者，系统默认。可以从上述m个频率值中选取大于第一预设阈值的频率值，则得到k个频率值，k为正整数，若某一频率值大于第一预设阈值，则可以认为较多用户在检索该频率值对应的对象，或者，该频率值对应的对象被检索了很多次，因此，可以将上述k个频率值对应的对象标记为关注对象，即某一对象被检索次数多或者被较多用户检索，则说明该用户引起了广泛关注。
可选地，还可以依据该m个频率值对上述m个检索结果集进行排序，例如，频率值越大，排序靠前。如图1b，则可以看出，图中检索次数越多，则排序靠前。如此，实现对检索记录进行有序统计，便于用户分析。
可以看出，本申请实施例，在视频监控系统的检索记录统计页面展示检索范围信息，检索范围信息包含时间区间，接收从时间区间中选取的指定时间段，可获取指定时间段的检索记录，得到n条检索记录，n为大于1的整数，对n条检索记录进行聚合处理，得到m个检索结果集，每一检索结果集对应一个对象，m为小于n的正整数，根据m个检索结果集确定每一对象的检索频率，得到m个频率值，根据m个频率值展示m个检索结果集，从而，可以在检索记录统计页面，将一段时间内的检索记录进行聚合处理，并且将聚合处理后的结果按照检索频率进行展示，丰富视频监控系统的功能，更具实用价值。
与上述一致地，请参阅图2，为本申请实施例提供的一种数据处理方法的实施例流程示意图。本实施例中所描述的数据处理方法，其可包括以下步骤：
201、在视频监控系统的检索记录统计页面展示检索范围信息，所述检索范围信息包含时间区间。
202、接收从所述时间区间中选取的指定时间段。
203、获取所述指定时间段的检索记录，得到n条检索记录，所述n为大于1的整数。
204、对所述n条检索记录进行聚合处理，得到m个检索结果集，每一检索结果集对应一个对象，所述m为小于所述n的正整数。
205、根据所述m个检索结果集确定每一对象的检索频率，得到m个频率值。
206、根据所述m个频率值展示所述m个检索结果集。
其中，上述步骤201-206的具体描述可以参照图1a所描述的数据处理方法，在此不再赘述。
207、从所述m个频率值中选取大于第一预设阈值的频率值，得到k个频率值，将所述k个频率值对应的对象标记为关注对象，所述k为正整数。
208、获取目标对象的活动区域，所述目标对象为任一关注对象。
其中，上述活动区域可以由用户自行设置，或者，系统默认。目标对象可以来自于任一关注对象，即可以预先设置活动区域，例如，活动区域可以为多个摄像头布控的区域，即目标对象只能在该活动区域内活动，在实际生活中，也会遇到重点监控对象，通常会规定其活动区域，使得其在活动范围内活动。
209、在所述目标对象出现在非活动区域时，进行报警处理。
其中，非活动区域为上述活动区域之外的区域，可以实时对目标对象进行目标追踪，若目标镀锡出现在非活动区域，可以进行报警处理，例如，确定目标对象出现的位置，例如，某个摄像头拍摄到了目标对象，则可以通知负责该摄像头的管理员，以随时随地对该目标对象进行监控。
可以看出，本申请实施例，在视频监控系统的检索记录统计页面展示检索范围信息，检索范围信息包含时间区间，接收从时间区间中选取的指定时间段，可获取指定时间段的检索记录，得到n条检索记录，n为大于1的整数，对n条检索记录进行聚合处理，得到m个检索结果集，每一检索结果集对应一个对象，m为小于n的正整数，根据m个检索结果集确定每一对象的检索频率，得到m个频率值，根据m个频率值展示m个检索结果集，从m个频率值中选取大于第一预设阈值的频率值，得到k个频率值，将k个频率值对应的对象标记为关注对象，k为正整数，获取目标对象的活动区域，目标对象为任一关注对象，在目标对象出现在非活动区域时，进行报警处理，从而，可以将一段时间内的检索记录进行聚合处理，并且从聚合处理后的结果中确定出检索频率高的对象，以作为关注对象，实现对检索记录进行充分利用，当然，还可以限定关注对象的活动区域，若关注对象出现在非活动区域，则可以进行报警处理，丰富视频监控系统的功能，更具实用价值。
以下是实施上述数据处理方法的装置，具体如下：
与上述一致地，请参阅图3，图3是本申请实施例提供的一种数据处理装置，包括：处理器和存储器；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述处理器执行，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：
在视频监控系统的检索记录统计页面展示检索范围信息，所述检索范围信息包含时间区间；
接收从所述时间区间中选取的指定时间段；
获取所述指定时间段的检索记录，得到n条检索记录，所述n为大于1的整数；
对所述n条检索记录进行聚合处理，得到m个检索结果集，每一检索结果集对应一个对象，所述m为小于所述n的正整数；
根据所述m个检索结果集确定每一对象的检索频率，得到m个频率值；
根据所述m个频率值展示所述m个检索结果集。
在一个可能的示例中，在所述对所述n条检索记录进行聚合处理方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：
获取所述n条检索记录中每一检索记录对应的检索图像，得到n个检索图像；
将所述n个检索图像进行两两比对，得到p个比对值，所述p为大于所述n的整数；
从所述p个比对值中选取大于第二预设阈值的比对值，得到q个比对值，所述q为小于或等于所述p的正整数；
根据所述q个比对值对所述n条检索记录进行合并。
在一个可能的示例中，在所述根据所述q个比对值对所述n条检索记录进行合并方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：
将所述q个比对值中每一比对值对应的检索记录进行合并，每一比对值对应两个检索记录，并保留所述n条检索记录中未合并的检索记录。
在一个可能的示例中，在所述将所述n个检索图像进行两两比对方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：
将检索图像i和检索图像j进行人脸分割，得到人脸区域i和人脸区域j，所述检索图像i和所述检索图像j为所述n个检索图像中的任意两个检索图像；
将所述人脸区域i和人脸区域j进行二值化处理，得到二值化人脸区域i和二值化人脸区域j；
分别对所述二值化人脸区域i和所述二值化人脸区域j进行特征点提取，得到第一特征点集和第二特征点集；
将所述第一特征点集和所述第二特征点集进行比对。
在一个可能的示例中，所述检索范围信息还包括：多个检索要素；
所述程序还包括用于执行以下步骤的指令：
接收从所述多个检索要素中选取的至少一个检索要素；
在所述获取所述指定时间段的检索记录方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：
根据所述至少一个检索要素获取所述指定时间段的检索记录。
在一个可能的示例中，所述程序还包括用于执行以下步骤的指令：
从所述m个频率值中选取大于第一预设阈值的频率值，得到k个频率值，将所述k个频率值对应的对象标记为关注对象，所述k为正整数。
请参阅图4a，图4a是本实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图。该数据处理装置应用于数据处理装置，该数据处理装置可包括：展示单元401、接收单元402、获取单元403、聚合单元404和确定单元405，其中，
展示单元401，用于在视频监控系统的检索记录统计页面展示检索范围信息，所述检索范围信息包含时间区间；
接收单元402，用于接收从所述时间区间中选取的指定时间段；
获取单元403，用于获取所述指定时间段的检索记录，得到n条检索记录，所述n为大于1的整数；
聚合单元404，用于对所述n条检索记录进行聚合处理，得到m个检索结果集，每一检索结果集对应一个对象，所述m为小于所述n的正整数；
确定单元405，用于根据所述m个检索结果集确定每一对象的检索频率，得到m个频率值；
所述展示单元401，还具体用于根据所述m个频率值展示所述m个检索结果集。
可选地，如图4b，图4b是图4a所描述的数据处理装置的聚合单元404的具体细节结构，所述聚合单元404可包括第一获取模块4041、第一比对模块4042、选取模块4043和合并模块4044，具体如下：
第一获取模块4041，用于获取所述n条检索记录中每一检索记录对应的检索图像，得到n个检索图像；
第一比对模块4042，用于将所述n个检索图像进行两两比对，得到p个比对值，所述p为大于所述n的整数；
选取模块4043，用于从所述p个比对值中选取大于第二预设阈值的比对值，得到q个比对值，所述q为小于或等于所述p的正整数；
合并模块4044，用于根据所述q个比对值对所述n条检索记录进行合并。
可选地，所述合并模块4044具体用于：
将所述q个比对值中每一比对值对应的检索记录进行合并，每一比对值对应两个检索记录，并保留所述n条检索记录中未合并的检索记录。
可选地，如图4c，图4c是图4b所描述的聚合单元404的第一比对模块4042的具体细节结构，所述第一比对模块4042可包括：分割模块501、处理模块502、提取模块503和第二比对模块504，具体如下：
分割模块501，用于将检索图像i和检索图像j进行人脸分割，得到人脸区域i和人脸区域j，所述检索图像i和所述检索图像j为所述n个检索图像中的任意两个检索图像；
处理模块502，用于将所述人脸区域i和人脸区域j进行二值化处理，得到二值化人脸区域i和二值化人脸区域j；
提取模块503，用于分别对所述二值化人脸区域i和所述二值化人脸区域j进行特征点提取，得到第一特征点集和第二特征点集；
第二比对模块504，用于将所述第一特征点集和所述第二特征点集进行比对。
可选地，所述检索范围信息还包括：多个检索要素；
所述接收单元402还具体用于：
接收从所述多个检索要素中选取的至少一个检索要素；
在所述获取所述指定时间段的检索记录方面，所述获取单元403具体用于：
根据所述至少一个检索要素获取所述指定时间段的检索记录。
可选地，如图4d，图4d是图4a所描述的数据处理装置又一变型结构，其与图4a相比较，还可包括标记单元406，具体如下：
标记单元406，用于从所述m个频率值中选取大于第一预设阈值的频率值，得到k个频率值，将所述k个频率值对应的对象标记为关注对象，所述k为正整数。
可以看出，本申请实施例所描述的数据处理装置，在视频监控系统的检索记录统计页面展示检索范围信息，检索范围信息包含时间区间，接收从时间区间中选取的指定时间段，可获取指定时间段的检索记录，得到n条检索记录，n为大于1的整数，对n条检索记录进行聚合处理，得到m个检索结果集，每一检索结果集对应一个对象，m为小于n的正整数，根据m个检索结果集确定每一对象的检索频率，得到m个频率值，根据m个频率值展示m个检索结果集，从而，可以在检索记录统计页面，将一段时间内的检索记录进行聚合处理，并且将聚合处理后的结果按照检索频率进行展示，丰富视频监控系统的功能，更具实用价值。
可以理解的是，本实施例的数据处理装置的各程序模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。
本申请实施例还提供了另一种数据处理装置，如图5所示，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本申请实施例方法部分。该数据处理装置可以为包括手机、平板电脑、pda(personaldigitalassistant，个人数字助理)、pos(pointofsales，销售终端)、车载电脑等任意终端设备，以数据处理装置为手机为例：
图5示出的是与本申请实施例提供的数据处理装置相关的手机的部分结构的框图。参考图5，手机包括：射频(radiofrequency，rf)电路910、存储器920、输入单元930、传感器950、音频电路960、无线保真(wirelessfidelity，wifi)模块970、处理器980、以及电源990等部件。本领域技术人员可以理解，图5中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图5对手机的各个构成部件进行具体的介绍：
输入单元930可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元930可包括触控显示屏933、生物识别装置931以及其他输入设备932。生物识别装置931可为指纹识别装置，或者，人脸识别装置，或者，虹膜识别装置等等。输入单元930还可以包括其他输入设备932。具体地，其他输入设备932可以包括但不限于物理按键、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
其中，所述处理器980用于执行如下步骤：
在视频监控系统的检索记录统计页面展示检索范围信息，所述检索范围信息包含时间区间；
接收从所述时间区间中选取的指定时间段；
获取所述指定时间段的检索记录，得到n条检索记录，所述n为大于1的整数；
对所述n条检索记录进行聚合处理，得到m个检索结果集，每一检索结果集对应一个对象，所述m为小于所述n的正整数；
根据所述m个检索结果集确定每一对象的检索频率，得到m个频率值；
根据所述m个频率值展示所述m个检索结果集。
处理器980是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器920内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器920内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器980可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器980可集成处理器和调制解调处理器，其中，处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器980中。
此外，存储器920可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
rf电路910可用于信息的接收和发送。通常，rf电路910包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(lownoiseamplifier，lna)、双工器等。此外，rf电路910还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(globalsystemofmobilecommunication，gsm)、通用分组无线服务(generalpacketradioservice，gprs)、码分多址(codedivisionmultipleaccess，cdma)、宽带码分多址(widebandcodedivisionmultipleaccess,wcdma)、长期演进(longtermevolution，lte)、电子邮件、短消息服务(shortmessagingservice，sms)等。
手机还可包括至少一种传感器950，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节触控显示屏的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭触控显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路960、扬声器961，传声器962可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路960可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器961，由扬声器961转换为声音信号播放；另一方面，传声器962将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路960接收后转换为音频数据，再将音频数据播放处理器980处理后，经rf电路910以发送给比如另一手机，或者将音频数据播放至存储器920以便进一步处理。
wifi属于短距离无线传输技术，手机通过wifi模块970可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图5示出了wifi模块970，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
手机还包括给各个部件供电的电源990(比如电池)，可选的，电源可以通过电源管理系统与处理器980逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。
前述图1a～图2所示的实施例中，各步骤方法流程可以基于该手机的结构实现。
前述图3，图4a～图4d所示的实施例中，各单元功能可以基于该手机的结构实现。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种数据处理方法的部分或全部步骤。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种数据处理方法的部分或全部步骤。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。
所述集成的单元如果以软件程序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器中。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全部或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器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：u盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、rom、ram、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。