1.一种卡口设备异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：根据设定时间长度内时间段的划分规则，确定当前时间段对应的目标维度；

获取所述目标维度内目标卡口设备对应的第一数据，并根据所述第一数据，得到所述目标卡口设备在所述目标维度内的第一统计指标；

根据预先保存的所述目标卡口设备在所述设定时间长度内每个维度对应的异常标签信息，获取所述目标维度对应的目标异常标签信息；

其中，所述目标卡口设备在所述设定时间长度内每个维度对应的异常标签信息，是根据所述目标卡口设备获取的对应各维度的多组异常样本数据计算得到的；所述异常标签信息至少包括根据各组异常样本数据的第二统计指标确定的设备性能参数；

根据所述第一统计指标，以及所述目标异常标签信息中包括的设备性能参数，确定所述目标卡口设备是否为异常设备。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异常标签信息还包括各组异常样本数据对应的异常设备类别；所述确定所述目标卡口设备是否为异常设备的步骤包括：确定所述目标卡口设备为正常设备；或

确定所述目标卡口设备为任一类别的异常设备。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当确定所述目标卡口设备为异常设备时，所述方法还包括：输出报警信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先保存所述目标卡口设备在所述设定时间长度内每个维度对应的异常标签信息的步骤包括：针对每个维度，获取所述目标卡口设备对应的该维度的样本数据，并确定各样本数据对应的第二统计指标；

根据预设的异常标准，在第二统计指标中确定异常统计指标；

对各异常统计指标进行分组，并确定各组异常统计指标对应的设备性能参数；

在异常标签信息中对应保存各组异常统计指标对应的设备性能参数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据预设的异常标准，在第二统计指标中确定异常统计指标的步骤包括：在第二统计指标中确定满足所述异常标准的第三统计指标；

对各第三统计指标进行验证，将通过验证的第四统计指标确定为异常统计指标。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对各异常统计指标进行分组，并确定各组异常统计指标对应的设备性能参数的步骤包括：根据K近邻算法，对各异常统计指标进行分组；

针对各组异常统计指标，将该组异常统计指标中包括的异常统计指标的均值确定为该组异常统计指标对应的设备性能参数。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取并保存各组异常统计指标对应的异常设备类别。

8.根据权利要求4-7任一项所述的方法，其特征在于，所述第一数据包括：所述目标卡口设备在所述目标维度内发送的数据，或，所述目标卡口设备以及与所述目标卡口设备相关联的卡口设备在所述目标维度内发送的数据；

所述样本数据包括：所述目标卡口设备发送的数据，或，所述目标卡口设备以及与所述目标卡口设备相关联的卡口设备发送的数据。

9.一种卡口设备异常检测装置，其特征在于，所述装置包括：第一确定模块，用于根据设定时间长度内时间段的划分规则，确定当前时间段对应的目标维度；

第一执行模块，用于获取所述目标维度内目标卡口设备对应的第一数据，并根据所述第一数据，得到所述目标卡口设备在所述目标维度内的第一统计指标；

获取模块，用于根据预先保存的所述目标卡口设备在所述设定时间长度内每个维度对应的异常标签信息，获取所述目标维度对应的目标异常标签信息；其中，所述目标卡口设备在所述设定时间长度内每个维度对应的异常标签信息，是根据所述目标卡口设备获取的对应各维度的多组异常样本数据计算得到的；所述异常标签信息至少包括根据各组异常样本数据的第二统计指标确定的设备性能参数；

第二确定模块，用于根据所述第一统计指标，以及所述目标异常标签信息中包括的设备性能参数，确定所述目标卡口设备是否为异常设备。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述异常标签信息还包括各组异常样本数据对应的异常设备类别，所述第二确定模块，具体用于：确定所述目标卡口设备为正常设备；或

确定所述目标卡口设备为任一类别的异常设备。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：报警模块，用于输出报警信息。

12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：第二执行模块，用于针对每个维度，获取所述目标卡口设备对应的该维度的样本数据，并确定各样本数据对应的第二统计指标；

第三确定模块，用于根据预设的异常标准，在第二统计指标中确定异常统计指标；

第一处理模块，用于对各异常统计指标进行分组，并确定各组异常统计指标对应的设备性能参数；

存储模块，用于在异常标签信息中对应保存各组异常统计指标对应的设备性能参数。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第三确定模块包括：第一确定子模块，用于在第二统计指标中确定满足所述异常标准的第三统计指标；

第二确定子模块，用于对各第三统计指标进行验证，将通过验证的第四统计指标确定为异常统计指标。

14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一处理模块包括：分组子模块，用于根据K近邻算法，对各异常统计指标进行分组；

处理子模块，用于针对各组异常统计指标，将该组异常统计指标中包括的异常统计指标的均值确定为该组异常统计指标对应的设备性能参数。

15.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：第二处理模块，用于获取并保存各组异常统计指标对应的异常设备类别。

16.根据权利要求12-15任一项所述的装置，其特征在于，所述第一数据包括：所述目标卡口设备在所述目标维度内发送的数据，或，所述目标卡口设备以及与所述目标卡口设备相关联的卡口设备在所述目标维度内发送的数据；

所述样本数据包括：所述目标卡口设备发送的数据，或，所述目标卡口设备以及与所述目标卡口设备相关联的卡口设备发送的数据。