1.一种图像聚类方法，其特征在于，所述方法包括：

确定待聚类图像集合中待聚类图像之间的相似度；

基于所述相似度，确定所述待聚类图像集合的聚类拓扑图；

在所述聚类拓扑图中，确定表征相似度大于目标安全阈值的第一目标边集合；

在所述第一目标边集合中边的数量大于预设数量阈值的情况下，在所述第一目标边集合中选择所述预设数量阈值的边作为第二目标边集合；

基于所述第二目标边集合，对所述待聚类图像集合进行聚类，得到第一聚类结果；

所述基于所述相似度，确定所述待聚类图像集合的聚类拓扑图，包括：基于所述待聚类图像集合和第二预设误识率，确定聚类阈值；其中，所述聚类阈值小于所述目标安全阈值；所述第二预设误识率大于第一预设误识率；

确定所述相似度大于所述聚类阈值的至少一个中间聚类图像组；

针对所述至少一个中间聚类图像组中每一中间聚类图像组，以所述中间聚类图像组中任一图像为节点，所述中间聚类图像组中任意两帧图像之间的连线为边，得到所述中间聚类图像组对应的聚类拓扑图；

所述在所述聚类拓扑图中，确定表征相似度大于目标安全阈值的第一目标边集合，包括：在所述每一中间聚类图像组对应的聚类拓扑图中，确定表征相似度大于目标安全阈值的第一目标边集合；

所述在所述聚类拓扑图中，确定表征相似度大于目标安全阈值的第一目标边集合，包括：在所述聚类拓扑图中，确定表征相似度大于所述聚类阈值的第三目标边集合；

在所述第三目标边集合中，确定表征相似度大于目标安全阈值的第一目标边集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述聚类拓扑图中，确定表征相似度大于目标安全阈值的第一目标边集合之前，所述方法还包括：获得所述待聚类图像集合中每两帧不同的待聚类图像的相似度，得到相似度小于第一相似度阈值的第一图像对和相似度大于第二相似度阈值的第二图像对；其中，所述第二相似度阈值大于或等于所述第一相似度阈值；

基于所述第一图像对和第一预设误识率，确定第一安全阈值；

基于所述第一安全阈值和所述第二图像对，确定第一识别率；

在所述第一识别率大于或等于预设识别率的情况下，确定所述第一安全阈值为所述目标安全阈值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一安全阈值和所述第二图像对，确定第一识别率之后，所述方法还包括：在所述第一识别率小于预设识别率的情况下，对第一预设误识率进行更新，得到已更新误识率；其中，所述已更新误识率小于所述第一预设误识率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述聚类拓扑图中，确定表征相似度大于所述聚类阈值的第三目标边集合之后，所述方法还包括：在所述第三目标边集合中，确定小于所述目标安全阈值的第四目标边集合；

基于所述第四目标边集合，对所述待聚类图像集合进行聚类，得到第二聚类结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待聚类图像集合和第二预设误识率，确定聚类阈值之后，所述方法还包括：在所述待聚类图像之间的相似度小于所述聚类阈值的情况下，在所述聚类拓扑图中确定表征相似度小于聚类阈值的边，得到第五目标边集合；

在所述聚类拓扑图中，删除所述第五目标边集合。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述在所述第一目标边集合中边的数量大于预设数量阈值的情况下，在所述第一目标边集合中选择所述预设数量阈值的边作为第二目标边集合，包括：在所述第一目标边集合中，随机选取所述预设数量阈值的边作为第二目标边集合，或者在所述第一目标边集合中，按照相似度的预设次序选取所述预设数量阈值的边作为第二目标边集合。

7.根据权利要求1，2,3和4中的任一项所述的方法，其特征在于，所述在所述聚类拓扑图中，确定表征图像相似度大于目标安全阈值的第一目标边集合之后，所述方法还包括：在所述第一目标边集合中，确定表征相似度大于所述目标安全阈值，且所述数量小于所述预设数量阈值的第六目标边集合；

将所述第六目标边集合对应的待聚类图像进行聚类，得到第三聚类结果。

8.根据权利要求1，2,3和4中的任一项所述的方法，其特征在于，所述待聚类图像集合包括相册中存储的照片集合，所述在所述聚类拓扑图中，确定表征相似度大于目标安全阈值的第一目标边集合，包括：在所述照片集合的聚类拓扑图中，确定画面内容为同一对象的第一候选照片集合；其中，所述第一候选照片集合中的候选照片对应于所述第一目标边集合中的边；

所述在所述第一目标边集合中边的数量大于预设数量阈值的情况下，在所述第一目标边集合中选择所述预设数量阈值的边作为第二目标边集合，包括：在所述第一候选照片集合中候选照片的数量大于所述预设数量阈值的情况下，在所述第一候选照片集合中选择所述预设数量阈值对应数量的候选照片作为第二候选照片集合；

其中，所述第二候选照片集合中的候选照片对应于所述第二目标边集合中的边。

9.一种图像聚类装置，其特征在于，所述装置包括：

第一确定模块，用于确定待聚类图像集合中待聚类图像之间的相似度；

第二确定模块，用于基于所述相似度，确定所述待聚类图像集合的聚类拓扑图；

第三确定模块，用于在所述聚类拓扑图中，确定表征相似度大于目标安全阈值的第一目标边集合；

选择模块，用于在所述第一目标边集合中边的数量大于预设数量阈值的情况下，在所述第一目标边集合中选择所述预设数量阈值的边作为第二目标边集合；

第一聚类模块，用于基于所述第二目标边集合，对所述待聚类图像集合进行聚类，得到第一聚类结果；

所述基于所述相似度，确定所述待聚类图像集合的聚类拓扑图，包括：基于所述待聚类图像集合和第二预设误识率，确定聚类阈值；其中，所述聚类阈值小于所述目标安全阈值；所述第二预设误识率大于第一预设误识率；

确定所述相似度大于所述聚类阈值的至少一个中间聚类图像组；

针对所述至少一个中间聚类图像组中每一中间聚类图像组，以所述中间聚类图像组中任一图像为节点，所述中间聚类图像组中任意两帧图像之间的连线为边，得到所述中间聚类图像组对应的聚类拓扑图；

所述在所述聚类拓扑图中，确定表征相似度大于目标安全阈值的第一目标边集合，包括：在所述每一中间聚类图像组对应的聚类拓扑图中，确定表征相似度大于目标安全阈值的第一目标边集合；

所述在所述聚类拓扑图中，确定表征相似度大于目标安全阈值的第一目标边集合，包括：在所述聚类拓扑图中，确定表征相似度大于所述聚类阈值的第三目标边集合；

在所述第三目标边集合中，确定表征相似度大于目标安全阈值的第一目标边集合。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被执行后，能够实现权利要求1至8任一项所述的图像聚类方法。

11.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机可执行指令，所述处理器运行所述存储器上的计算机可执行指令时能够实现权利要求1至8任一项所述的图像聚类方法。