CN106960172A - 人员识别处理方法、装置及*** - Google Patents

人员识别处理方法、装置及*** Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种人员识别处理方法、装置及***，其中，该方法包括：获取在预设区域范围内的监控数据；将预先存储的待识别人员的特征信息与该监控数据进行匹配；在匹配一致的情况下，确定该监控数据中包括该待识别人员的数据。采用上述技术方案，解决了追踪人的时效性差，不能及时有效找到追踪人的问题，提高了搜寻效率，搜索结果更加准确及时。

Description

人员识别处理方法、装置及***
技术领域
本发明涉及通信领域，具体而言，涉及一种人员识别处理的方法、装置及***。
背景技术
现有的对于报案失踪人口或者对于罪犯追踪的方法比较有限，基本都是人工的检索录像的方式进行，或者以有奖举报的方式进行。人工的方式效率低成本高的特点；时效性差，在检索到信息、或者接收到举报之后，离发现已经过了一段时间，带来的问题是数据的有效性变差。
针对相关技术中，追踪人的时效性差，不能及时有效找到追踪人的问题，目前还没有有效解决方案。
发明内容
本发明提供了一种人员识别处理方法、装置及***，以至少解决相关技术中追踪人的时效性差，不能及时有效找到追踪人的问题。
根据本发明的一个方面，提供了一种人员识别处理方法，包括：
获取在预设区域范围内的监控数据；
将预先存储的待识别人员的特征信息与所述监控数据进行匹配；
在匹配一致的情况下，确定所述监控数据中包括所述待识别人员的数据。
进一步地，所述特征信息包括以下至少之一：人脸特征信息，声纹信息，身份特征信息。
进一步地，所述身份特征信息包括：所述待识别人员的电话号码，所述待识别人员的身份证信息，所述待识别人员的银行卡信息，所述待识别人员的名称信息。
进一步地，确定所述监控数据中包括所述待识别人员的数据之后，还包括以下至少之一：
依据所述监控数据中的位置信息确认所述待识别人员的当前位置信息；
发送告警信息，其中，所述告警信息携带有所述监控数据中所述待识别人员的数据；
显示所述监控数据中所述待识别人员的数据。
进一步地，所述预先存储的待识别人员的特征信息中还包括：所述待识别人员的关联人员的特征信息。
进一步地，所述监控数据包括以下至少之一：视频监控数据，语音监控数据，银行卡的用卡记录数据，电话网络的通讯数据，互联网网络的通讯数据。
进一步地，获取在预设区域范围内的监控数据的方式包括：通过集群方式的消息总线或高吞吐量的分布式发布订阅消息***kafka的消息总线获取所述监控数据。
进一步地，将预先存储的待识别人员的特征信息与所述监控数据进行匹配，包括：将所述特征信息与所述监控数据中不同类型的数据采用分布式的流式处理框架进行匹配。
根据本发明的另一方面，提供了一种人员识别处理装置，包括：
获取模块，用于获取在预设区域范围内的监控数据；
匹配模块，用于将预先存储的待识别人员的特征信息与所述监控数据进行匹配；
确定模块，用于在匹配一致的情况下，确定所述监控数据中包括所述待识别人员的数据。
进一步地，其中，所述特征信息包括以下至少之一：人脸特征信息，声纹信息，身份特征信息。
进一步地，所述身份特征信息包括：所述待识别人员的电话号码，所述待识别人员的身份证信息，所述待识别人员的银行卡信息，所述待识别人员的名称信息。
进一步地，所述装置还包括：
定位模块，用于依据所述监控数据中的位置信息确认所述待识别人员的当前位置信息；
告警模块，用于发送告警信息，其中，所述告警信息携带有所述监控数据中所述待识别人员的数据；
显示模块，用于显示所述监控数据中所述待识别人员的数据。
进一步地，所述预先存储的待识别人员的特征信息中还包括：所述待识别人员的关联人员的特征信息。
进一步地，所述监控数据包括以下至少之一：视频监控数据，语音监控数据，银行卡的用卡记录数据，电话网络的通讯数据，互联网网络的通讯数据。
进一步地，获取在预设区域范围内的监控数据的方式包括：通过集群方式的消息总线或高吞吐量的分布式发布订阅消息***kafka的消息总线获取所述监控数据。
进一步地，将预先存储的待识别人员的特征信息与所述监控数据进行匹配，包括：将所述特征信息与所述监控数据中不同类型的数据采用分布式的流式处理框架进行匹配。
根据本发明的另一方面还提供了一种人员识别处理***，包括：跟踪人机交互层、跟踪采集层、跟踪处理层；
所述跟踪人机交互层获取待识别人员的特征信息；
所述跟踪采集层获取在预设区域范围内的监控数据；
所述跟踪处理层将所述待识别人员的特征信息与所述监控数据进行匹配；
所述跟踪处理层在匹配一致的情况下，确定所述监控数据中包括所述待识别人员的数据。
通过本发明，获取在预设区域范围内的监控数据；将预先存储的待识别人员的特征信息与该监控数据进行匹配；在匹配一致的情况下，确定该监控数据中包括该待识别人员的数据，解决了追踪人的时效性差，不能及时有效找到追踪人的问题，提高了搜寻效率，搜索结果更加准确及时。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的人员识别处理方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的一种人员识别处理装置的结构框图一；
图3是根据本发明实施例的一种人员识别处理装置的结构框图二；
图4是本发明优选实施例通过大数据实时跟踪人的体系架构图；
图5是本发明优选实施例的***处理的流程图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
在本实施例中提供了一种人员识别处理方法，图1是根据本发明实施例的人员识别处理方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
步骤S102，获取在预设区域范围内的监控数据；
步骤S104，将预先存储的待识别人员的特征信息与该监控数据进行匹配；
步骤S106，在匹配一致的情况下，确定该监控数据中包括该待识别人员的数据。
通过上述步骤，获取在预设区域范围内的监控数据；将预先存储的待识别人员的特征信息与该监控数据进行匹配；在匹配一致的情况下，确定该监控数据中包括该待识别人员的数据，解决了追踪人的时效性差，不能及时有效找到追踪人的问题，提高了搜寻效率，搜索结果更加准确及时。
在本实施例中，该特征信息包括以下至少之一：人脸特征信息，声纹信息，身份特征信息。声纹信息主要从待识别人员的移动电话语音通话，网络语音通话，网络视频通话中采集数据。
在本实施例中，该身份特征信息包括：该待识别人员的电话号码，该待识别人员的身份证信息，该待识别人员的银行卡信息，该待识别人员的名称信息。电话号码包括手机联系人，微信联系人；身份证信息包括护照、学生证、军人证等，甚至是公交卡；待识别人员的名称信息不光指名字，平日里亲人朋友的昵称，网名等。
在本实施例中，确定该监控数据中包括该待识别人员的数据之后，还包括以下至少之一：
依据该监控数据中的位置信息确认该待识别人员的当前位置信息，在确定为待识别人员后，依据相应监控数据携带的监控地点的唯一标记定位待识别人员；
发送告警信息，其中，该告警信息携带有该监控数据中该待识别人员的数据，发出告警信息提示值班人员注意有待识别人员出没；
显示该监控数据中该待识别人员的数据，显示数据包含相应的匹配图片、语音电话内容等。
在本实施例中，该预先存储的待识别人员的特征信息中还包括：该待识别人员的关联人员的特征信息，将与待识别人员相识的相关人员的信息输入有利于找到更多的与待识别人员的信息，及时识别出待识别人。
在本实施例中，该监控数据包括以下至少之一：视频监控数据，语音监控数据，银行卡的用卡记录数据，电话网络的通讯数据，互联网网络的通讯数据，充分发挥相关技术中大数据的力量，采集更多的各类数据，快速筛选出有用的信息。
在本实施例中，获取在预设区域范围内的监控数据的方式包括：通过集群方式的消息总线或高吞吐量的分布式发布订阅消息***kafka的消息总线，获取该监控数据。
在本实施例中，将预先存储的待识别人员的特征信息与该监控数据进行匹配，包括：将该特征信息与该监控数据中不同类型的数据采用分布式的流式处理框架进行匹配。分布式的流式处理框架可以为Apache Storm，或者，Spark Streaming，但是不限于以上两种。
在本实施例中还提供了一种人员识别处理装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图2是根据本发明实施例的一种人员识别处理装置的结构框图一，如图2所示，该装置包括：
获取模块22，用于获取在预设区域范围内的监控数据；
匹配模块24，与获取模块22连接，用于将预先存储的待识别人员的特征信息与该监控数据进行匹配；
确定模块26，与匹配模块24连接，用于在匹配一致的情况下，确定该监控数据中包括该待识别人员的数据。
通过上述步骤，获取模块22获取在预设区域范围内的监控数据，匹配模块24将预先存储的待识别人员的特征信息与该监控数据进行匹配，确定模块26在匹配一致的情况下，确定该监控数据中包括该待识别人员的数据，解决了追踪人的时效性差，不能及时有效找到追踪人的问题，提高了搜寻效率，搜索结果更加准确及时。
图3是根据本发明实施例的一种人员识别处理装置的结构框图二，如图3所示，该装置除包括图2所示的所有模块外，还包括：
定位模块32，与确定模块26连接，用于依据该监控数据中的位置信息确认该待识别人员的当前位置信息；
告警模块34，与确定模块26连接，用于发送告警信息，其中，该告警信息携带有该监控数据中该待识别人员的数据；
显示模块36，与确定模块26连接，用于显示该监控数据中该待识别人员的数据。
本发明的实施例还提供了一种人员识别处理***，包括：跟踪人机交互层、跟踪采集层、跟踪处理层；
该跟踪人机交互层获取待识别人员的特征信息；
该跟踪采集层获取在预设区域范围内的监控数据；
该跟踪处理层将该待识别人员的特征信息与该监控数据进行匹配；
该跟踪处理层在匹配一致的情况下，确定该监控数据中包括该待识别人员的数据。
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述模块分别位于多个处理器中。
下面结合优选实施例和实施方式对本发明进行详细说明。
本发明优选实施例依靠人脸识别、语音识别、及其他数据来源，结合大数据，可以实现实时进行罪犯、失踪人口的跟踪，告警等自动化流程。
本发明优选实施例所述***包括以下功能模块：
信息录入模块。往***中录入被关注人的信息，人脸识别的是被跟踪人的面部照片，语音识别的为被跟踪人的姓名、昵称、外号等，声纹识别的是被跟踪人的家庭、社会关系人员的固话、移动电话号码，以及被跟踪人的声纹信息。
实时人脸、语音匹配模块(相当于上述实施例的匹配模块24)。从信息录入模块输入的关注对象中，结合来自信息采集模块的数据源，进行实时的人脸和声纹的匹配，或者语音识别，当存在匹配的数据的时候，将相应的原始数据及告警提交给告警及信息显示模块模块。
信息采集模块(相当于上述实施例的获取模块22)，主要是数据输入的来源。针对于人脸识别主要来自银行、超市、小区、交通路口的监控录像，从录像中按照一定的周期截取的图片，如5秒为周期，周期是为了获取相对合理但是有效的数据量，针对于每个监控需要有一个唯一标记，上报数据时同时携带自身标记；针对语音识别主要为移动电话或者固定电话的语音分流，上报信息时需要携带主被叫号码。相关数据一起进行提交给模块实时人脸、语音匹配模块。
告警及信息显示模块(相当于上述实施例的告警模块34和显示模块36)。当实时人脸、语音匹配模块在检测到符合条件的照片及电话语音上报时，将信息以突出的方式展现在界面，同时包含相关的图片或者电话语音等内容，及该告警关联的视频或者语音源数据及其他数据源信息。
其中信息录入模块、告警及信息显示模块为人机交互模块，实时人脸、语音匹配模块、信息采集模块为实时的内部模块。
图4是本发明优选实施例通过大数据实时跟踪人的体系架构图，架构中各模块之间关系如图4所示。
***总体上分为三层：跟踪采集层(相当于上述实施例中获取模块22)、跟踪处理层(相当于上述实施例中匹配模块24)和跟踪人机交互层(包括上述实施例中告警模块34)，跟踪采集层就是判定跟踪用户所需信息的采集，主要完成监控图片的上报、侦听语音的上报及其他如微信、用卡记录的上报；跟踪处理层主要是用于上报数据与被跟踪人的信息匹配，主要包含人脸识别、声纹识别，由于所需要处理的数据量大，所以需要是分布式的流式处理框架，可以为Apache Storm、Spark Streaming，但是不限于以上两种；跟踪人机交互层主要完成被跟踪人信息的录入，以及相关判定成功的信息的告警及展示。
图5是本发明优选实施例的***处理的流程图，如图5所示
步骤S501：被跟踪人图片、声纹或者卡片信息录入，具体由人机界面的***录入模块提供操作界面，用户将图片、声纹或者卡片信息上传后，由***录入模块持久化，并传送给匹配模块，匹配模块将各个用户的信息加载入***中，用于后续匹配过程中逐个匹配；
步骤S502：监控需要部署软件，将视频进行周期性的图片获取，如获取视频中每个5秒间隔的图片，将图片通过实时消息发送给匹配模块，方式可以是集群方式的消息总线，可以是kafka但不限于此种消息总线，避免单点故障及瓶颈，上报的时候需要同时上报本监控的唯一标识，用于当匹配之后锁定具体的位置信息；语音侦听需要侦听被跟踪人相关家庭关系、社会关系人员的固话或移动电话，相关语音进行窗口期的获取，如获取5秒这段时间的语音后就上报，上报也为实时消息方式发送，方式可以是集群方式的消息总线，可以是kafka但不限于此种消息总线，避免单点故障及瓶颈，上报的时候需要同时上报本次呼叫的主叫号码、被叫号码信息；用卡监听负责记录被跟踪人的银行刷卡信息和刷卡地点，将信息上报匹配模块。
步骤S503：匹配模块在收到上报的信息之后，判断是图片信息、用卡信息或者语音信息，
步骤S504：在判断为图片信息之后，与待跟踪人员列表中的图片进行人脸比对，如果没有符合条件的，则本次结束，如果有符合条件的，则上报该人员、监控标识、上报的图片信息传送给告警展示模块。
步骤S505：在判断为语音信息之后，与待跟踪人员列表中的声纹进行声纹比对，如果没有符合条件的，则本次结束，如果有符合条件的，则上报该人员、主叫号码、被叫号码、上报的语音信息传送给告警展示模块。
步骤S506：在判断为用卡信息之后，与待跟踪人员列表中的身份特征信息进行用卡比对，如果没有符合条件的，则本次结束，如果有符合条件的，则上报该人员的用卡信息，刷卡地址传送给告警展示模块。
步骤S507：告警模块在收到提示信息之后，人工进行人员核对，针对于监控方式提供周边警力的调配联系方式，进一步可以直接下发告警去周边的***中，针对于语音的可以根据手机主被叫号码进行基站三角定位，获取相关位置信息，一样提供周边警力的调配联系方式，进一步可以直接下发告警去周边的***中以及时的进行警力调动。
在步骤S502中获取到的数据，考虑到个人隐私问题，不进行持久化，只有在条件匹配的时候才上传至人机交互模块，避免法律风险。
进一步，当数据量过大的时候，该***可以由多个组成，如按照市划分省的，省的信息由所有的市进行提供，各个市仅需上报符合条件的数据，在各个地方录入的跟踪人员，同步到全省的***中。即通过类似行政层级的方式组建该***，进行扩展。
下面结合具体应用场景对本发明进行详细说明。
场景1：利用人脸识别进行走失儿童、老人的定位
儿童由于监护人员的疏忽，经常会发现走失现象，对于家庭的影响冲击很大。往往打110报警之后，由于现有的搜寻方式，导致会有较长时间才能找到，对于家长的心理压力很大。在使用该***后，当接到110报警之后，将相关遗失儿童的照片进行录入***进行自动跟踪。由于儿童的遗失一般均在小区、商场、超市发生，所以***需要接入上述监控***，同时需要接入交通部门的监控，以便获取行踪变化的过程。
老人走失已成为一个越来越严重的社会问题。据了解，走失的老人以老年痴呆症患者居多。曾有媒体分析，老人的频频走失除了与自身疾病有关外，城市建设和生活方式的不断改变，也是让他们容易迷失的原因。而且现在“空巢老人”越来越多，他们日常生活中成员单一、乏人照顾，走失了一时很难知道。由于现有的搜寻方式，导致会有较长时间才能找到；同时家属往往要耗费很多精力，找到后还要防范再次出现这种情况，同时在很大程度给警方带来较大工作量。据心理医生分析，一次走失经历，也会给老人心理上带来很大创伤。在使用该***后，当接到110报警之后，将相关遗失老人的照片进行录入***进行自动跟踪。
具体实施步骤如下：
步骤11、接入小区、商场、超市及交通部门的监控设备，同时对于监控设备进行编号；
步骤12、在110报警台部署该***，当接到儿童或老人走失的时候，获取走失儿童或老人的照片，将其录入***进行自动跟踪；
步骤13、在监控匹配与走失儿童或老人图片定时(5秒)进行匹配。如果不匹配则进行下一个；匹配则进入流程4；
步骤14、匹配模块在匹配到走失儿童或老人的监控的时候，将相关的监控标识，及相关的图片上报至告警展示模块；
步骤15、告警展示模块在收到相关的图片及信息之后进行展示，操作员人工核对是否为走失儿童或老人，亦可将照片发给相关人员的父母确认，同时进行周边警力的协调，因为此时及时性很重要；
步骤16、确认不是走失儿童或老人后，撤回警力；如果是，则警力继续进行查找过程。
场景2：利用用卡记录进行罪犯的定位
具体实施步骤如下：
步骤21、接入银行ATM机的用卡记录，接入商场等的POS机；
步骤22、在***中录入罪犯的身份证信息，***将身份证信息下发给匹配模块；
步骤23、接入的ATM、POS机在每笔交易产生时，上报给采集模块身份证信息、及ATM或者POS机所在位置；
步骤24、匹配模块在匹配到罪犯身份证信息之后，上报告警给展示模块，同时携带ATM及POS的位置信息；
步骤25、告警展示模块在收到相关的信息之后进行展示，同时根据ATM或者POS的位置信息进行周边的警力调度。
场景3：利用声纹识别、语音识别进行罪犯的定位
罪犯的追踪现在缺少行之有效的方法，搜索很多时候根据重要程度进行警力投入。悬赏的方式很多时候反应了对罪犯的重要程度，以及手段有限的一种体现。投入很大但是效果不明显是现阶段亟待解决的问题。
在使用该***后，将相关罪犯的声纹进行录入***进行自动跟踪。
具体实施步骤如下：
步骤31、对罪犯的家庭关系、社会关系进行分析，找出相关人员的固话、移动电话的信息，将其收集；
步骤32、将收集的号码进行录入***，同时将罪犯的声纹也录入***，***进行自动跟踪语音侦听。这个是高效但是不全面的方式，如果要全面需要对所有的语音进行侦听；
步骤33、在侦听语音定时(5秒)进行上报，首先进行声纹匹配。如果不匹配则进行下一个；匹配则进入流程5；
步骤34、然后进行语音识别，主要是根据罪犯的姓名、外号、别称，如果在语音中找到识别出相关信息，则进入流程5；
步骤35、匹配模块在匹配到罪犯的声纹或者是识别出相应的人名、外号、别称的时候，将相关通话的语音，及相关的主被叫号码及其信息上报至告警展示模块；
步骤36、告警展示模块在收到声音及信息之后进行展示，操作员人工核对是否为所跟踪罪犯，同时由号码进行号码定位，进行周边警力的协调；
步骤37、确认不是所跟踪罪犯后，撤回警力；如果是，则警力继续进行查找过程。
场景4：利用人脸识别进行罪犯的定位
罪犯的追踪现在缺少行之有效的方法，搜索很多时候根据重要程度进行警力投入。悬赏的方式很多时候反应了对罪犯的重要程度，以及手段有限的一种体现。投入很大但是效果不明显是现阶段亟待解决的问题。
在使用该***后，将相关罪犯的照片进行录入***进行自动跟踪。
具体实施步骤如下：
步骤41、接入小区、商场、超市及交通部门的监控设备，同时对于监控设备进行编号；
步骤42、获取罪犯的照片，将其录入***进行自动跟踪；
步骤43、在监控匹配与罪犯图片定时(5秒)进行匹配。如果不匹配则进行下一个；匹配则进入流程4；
步骤44、匹配模块在匹配到罪犯的监控的时候，将相关的监控标识，及相关的图片上报至告警展示模块；
步骤45、告警展示模块在收到相关的图片及信息之后进行展示，操作员人工核对是否为罪犯，同时进行周边警力的协调，因为此时及时性很重要；
步骤46、确认不是罪犯后，撤回警力；如果是，则警力继续进行查找过程。
本发明优选实施例通过大数据实时人脸及语音识别进行失踪人口、罪犯跟踪的***，与现有的罪犯追踪、失踪人口查询相比，首先做到了自动化，很大程度的提高了准确性和效率，其次实时的特性，在两种场景下对于时效性较高，同时结合现在的大数据技术提高时效性，使得相关的信息更加及时、有效。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献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(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
本发明的实施例还提供了一种存储介质。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行上述实施例步骤的程序代码：
可选地，存储介质还被设置为存储用于执行上述实施例步骤的程序代码：
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
可选地，在本实施例中，处理器根据存储介质中已存储的程序代码执行上述实施例的方法步骤。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (17)

1.一种人员识别处理方法，其特征在于，包括：
获取在预设区域范围内的监控数据；
将预先存储的待识别人员的特征信息与所述监控数据进行匹配；
在匹配一致的情况下，确定所述监控数据中包括所述待识别人员的数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述特征信息包括以下至少之一：
人脸特征信息，声纹信息，身份特征信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述身份特征信息包括：
所述待识别人员的电话号码，所述待识别人员的身份证信息，所述待识别人员的银行卡信息，所述待识别人员的名称信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述监控数据中包括所述待识别人员的数据之后，还包括以下至少之一：
依据所述监控数据中的位置信息确认所述待识别人员的当前位置信息；
发送告警信息，其中，所述告警信息携带有所述监控数据中所述待识别人员的数据；
显示所述监控数据中所述待识别人员的数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先存储的待识别人员的特征信息中还包括：
所述待识别人员的关联人员的特征信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监控数据包括以下至少之一：
视频监控数据，语音监控数据，银行卡的用卡记录数据，电话网络的通讯数据，互联网网络的通讯数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取在预设区域范围内的监控数据的方式包括：
通过集群方式的消息总线或高吞吐量的分布式发布订阅消息***kafka的消息总线获取所述监控数据。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，将预先存储的待识别人员的特征信息与所述监控数据进行匹配，包括：
将所述特征信息与所述监控数据中不同类型的数据采用分布式的流式处理框架进行匹配。
9.一种人员识别处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取在预设区域范围内的监控数据；
匹配模块，用于将预先存储的待识别人员的特征信息与所述监控数据进行匹配；
确定模块，用于在匹配一致的情况下，确定所述监控数据中包括所述待识别人员的数据。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，其中，所述特征信息包括以下至少之一：
人脸特征信息，声纹信息，身份特征信息。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述身份特征信息包括：
所述待识别人员的电话号码，所述待识别人员的身份证信息，所述待识别人员的银行卡信息，所述待识别人员的名称信息。
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：
定位模块，用于依据所述监控数据中的位置信息确认所述待识别人员的当前位置信息；
告警模块，用于发送告警信息，其中，所述告警信息携带有所述监控数据中所述待识别人员的数据；
显示模块，用于显示所述监控数据中所述待识别人员的数据。
13.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述预先存储的待识别人员的特征信息中还包括：
所述待识别人员的关联人员的特征信息。
14.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述监控数据包括以下至少之一：
视频监控数据，语音监控数据，银行卡的用卡记录数据，电话网络的通讯数据，互联网网络的通讯数据。
15.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，获取在预设区域范围内的监控数据的方式包括：
通过集群方式的消息总线或高吞吐量的分布式发布订阅消息***kafka的消息总线获取所述监控数据。
16.根据权利要求9至15中任一项所述的装置，其特征在于，将预先存储的待识别人员的特征信息与所述监控数据进行匹配，包括：
将所述特征信息与所述监控数据中不同类型的数据采用分布式的流式处理框架进行匹配。
17.一种人员识别处理的***，其特征在于，包括：跟踪人机交互层、跟踪采集层、跟踪处理层；
所述跟踪人机交互层获取待识别人员的特征信息；
所述跟踪采集层获取在预设区域范围内的监控数据；
所述跟踪处理层将所述待识别人员的特征信息与所述监控数据进行匹配；
所述跟踪处理层在匹配一致的情况下，确定所述监控数据中包括所述待识别人员的数据。
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