本发明涉及监控识别，其具体涉及一种基于人脸识别设备的数据去重处理方法、系统、pc端及计算机可读存储介质。
背景技术：
1、现有技术中的人脸识别数据处理方法包括：获取到各大厂商开发的前置人脸识别设备识别结果数据保存后没有实际的操作实用性，仅内部维护的人员库可以实现自动去重功能，陌生人功能无法手动维护，分析结果只是保存数据并没有分类、汇总或其他操作，即使成功匹配人员库中的人员其余陌生人仍然有大量的重复数据，这样会导致系统无用的冗余数据越来越多。
2、目前需要一种基于前置人脸识别设备数据去重处理的方法来进行对识别数据的高效率处理总结的数据处理系统。
3、通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
4、现有技术通信设备不能广泛应用在其他需要处理人流量大的公共场所信息平台，使得通信成本、人力成本、服务器储存成本高。
技术实现思路
1、为了现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于人脸识别设备的数据去重处理方法、系统、pc端及介质，该方法具有实时性、准确性、高去重效率、可扩展性和灵活性、数据完整性和可追溯性、节省资源和成本等特点，使得该方法在视频监控、人员管理等领域具有广泛的应用前景。
2、本发明通过以下技术方案来实现上述目的：
3、一种基于人脸识别设备的数据去重处理方法，该方法包括以下步骤：
4、对监控视频内容进行实时分析，得出分析识别结果；
5、使用分析识别结果与设备的本地人员库进行比对，该本地人员库包含已知或已注册的人员信息；
6、若比对成功，即识别出的人员已经在本地人员库中，则自动进行本地去重处理，不再对该人员产生新的数据记录；
7、若比对失败，将抓拍照片收集后上传至服务器，在服务器上为该人员新建人员档案，并同步更新至组网中的其他设备人员库；
8、当组网中的其他设备再次识别到该人员时，使用设备内部的数据去重方法，即与更新后的人员库进行比对，从而避免产生重复的数据；
9、将所有数据汇总并上传至服务器，服务器将保存带有时间位置人员信息的数据链，根据这些数据链用来分析、追踪和生成人员行动轨迹。
10、根据本发明提供的一种基于人脸识别设备的数据去重处理方法，使用前置人脸识别设备内部录像捕捉人脸图像进行分析识别，将提取到的人脸特征与设备的本地人员库进行比对；
11、计算识别出的人脸与库中人脸的相似度，根据预设的匹配度阈值判断识别出的人脸是否属于本地人员库中的某个注册人员；若相似度超过阈值，则认为是匹配成功，即识别出的人员是已注册人员；若相似度低于阈值，则认为是匹配失败，即识别出的人员不是已注册人员；
12、在将识别结果上传至服务器之前，先对本地数据进行去重处理，再将去重处理后的数据记录上传至服务器并保存。
13、根据本发明提供的一种基于人脸识别设备的数据去重处理方法，在进行去重处理时，对于匹配成功的人员，检查其是否已经存在于已识别的记录中，如果存在相同的识别记录，则进行去重处理，如时间间隔小于一定阈值且位置信息相近，则认为这些记录是重复的，去除这些重复记录，只保留最新或最完整的记录；或者，根据位置信息判断是否为同一位置的重复识别。
14、根据本发明提供的一种基于人脸识别设备的数据去重处理方法，在进行去重处理时，对于该人员为未注册或未知人员，引用第一次被拍摄的人脸照片作为识别标准保存为新的人员，在保存成功后将该人员信息下发到所有设备，更新人员库；若之前已经上传过相同的人脸照片，则不再重复上传。
15、根据本发明提供的一种基于人脸识别设备的数据去重处理方法，将去重处理后的数据记录进行打包，包括已注册人员的最新记录、陌生人的首次记录等，将打包后的数据记录上传至服务器，服务器接收到上传的数据后，将其保存到指定的存储位置。
16、根据本发明提供的一种基于人脸识别设备的数据去重处理方法，当前置人脸识别设备在识别到新的人员后，实时更新服务器上的人员库，以确保组网中所有设备都能快速获取最新的人员信息，包括：
17、立即将抓拍照片和相关信息打包上传至服务器，服务器接收到上传的数据后进行校验，使用高效数据存储技术，确保数据的快速写入和读取；在人员库上建立实时索引，加快查询速度；优化查询语句和数据结构，减少查询时间；服务器上的人员库为每个记录添加时间戳，当设备需要同步数据时，只请求时间戳之后的新增或更新记录，为每个人员记录分配一个版本号，设备在同步时，只请求版本号大于本地记录的数据；
18、其中，设备在同步前，计算本地人员库的哈希值，与服务器上的哈希值进行比对，只下载差异部分，只传输文件的差异部分，而不是整个文件。
19、其中，服务器接收到设备上传的数据后，异步处理数据的入库和同步任务，避免阻塞主线程。
20、根据本发明提供的一种基于人脸识别设备的数据去重处理方法，所述时间间隔小于一定阈值且位置信息相近，则认为这些记录是重复的，包括：
21、设定一时间阈值，该时间阈值用于覆盖人员正常经过识别区域的时间间隔，并且能够避免由于偶然因素导致的重复识别；
22、设定一位置阈值，该阈值用于反映人员在短时间内正常活动范围的位移距离；
23、在系统实现中，对于匹配成功的人员，检查其上次被识别的时间戳，若当前时间与上次被识别的时间戳之差小于设定的时间阈值，则进一步检查新记录的位置信息与之前记录的位置信息之差是否小于设定的位置阈值，若两个条件都满足，则认为是重复识别，不再产生新的数据记录。
24、由此可见，相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
25、1、实时性和准确性：本发明能够实时分析监控视频内容，并快速得出分析识别结果，从而保证了数据的实时性。同时通过与本地人员库的比对，能够准确识别出已知或已注册的人员，避免了重复数据的产生。
26、2、去重效率高：本发明一旦识别出的人员已经在本地人员库中，将自动进行本地去重处理，不再产生新的数据记录，这大大提高了数据处理的效率。同时服务器上新建人员档案和更新其他设备人员库的机制也保证了组网中的设备能够快速响应，减少了重复数据在网络中的传输和存储。
27、3、可扩展性和灵活性：该方法适用于组网中的多个设备，通过服务器进行人员档案的同步更新，保证了整个系统的可扩展性和灵活性。当组网中的其他设备再次识别到该人员时，可以直接使用更新后的人员库进行比对，进一步提高了识别效率。
28、4、数据完整性和可追溯性：本发明所有数据都会汇总并上传至服务器，服务器将保存带有时间位置人员信息的数据链，这使得数据具有完整性和可追溯性，方便后续的分析、追踪和生成人员行动轨迹。
29、5、节省资源和成本：本发明通过去重处理，减少了重复数据的产生和存储，从而节省了存储空间和计算资源。同时，该方法能够自动化地完成识别和去重过程，减少了人力成本的投入。
30、一种基于人脸识别设备的数据去重处理系统，其特征在于，该系统用于实施上述的基于人脸识别设备的数据去重处理方法，包括：
31、前置人脸识别设备模块，前置人脸识别设备厂商提供的设备，将实际监控录像画面与人员信息库进行比对，并进行数据去重；
32、人员信息同步管理模块，用于使用加密通道接收将数据加密保护后的人员信息，中心服务器下发进行同步下属所有设备，并确保同步成功；
33、通行记录储存模块，用于接收到信息后，将通信记录信息进行保存。
34、因此，本发明提供的基于前置人脸识别设备数据去重处理系统及方法，解决了在人流量大的公共场所中可无需担心没有人员库而无法追踪陌生人。本发明系统支持在线查阅、编辑、云端存储各种人员踪迹数据链，可广泛应用在人员资料管理、智慧校园、智慧楼宇、智慧管理信息平台。
35、本发明还提供一种pc端，所述pc端包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述的基于人脸识别设备的数据去重处理方法。
36、本发明还提供一种计算机可读存储介质，该介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述的基于人脸识别设备的数据去重处理方法。
37、由此可见，本发明还提供了一种基于人脸识别设备的数据去重处理方法的pc端以及存储介质，其包括：一个或多个存储器，一个或多个处理器。存储器用于存储程序代码和程序运行过程中产生的中间数据、模型输出结果的储存和模型及模型参数的储存；处理器用于代码运行所占用的处理器资源和训练模型时占用的多个处理器资源。
38、下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
1.一种基于人脸识别设备的数据去重处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述时间间隔小于一定阈值且位置信息相近，则认为这些记录是重复的，包括：
8.一种基于人脸识别设备的数据去重处理系统，其特征在于，该系统用于实施如权利要求1至7任意一项所述基于人脸识别设备的数据去重处理方法，包括：
9.一种pc端，其特征在于，所述pc端包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至7任意一项所述基于人脸识别设备的数据去重处理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至7任意一项所述基于人脸识别设备的数据去重处理方法。
