1.一种多中心化的数据处理方法，其特征在于，应用于中心化资源块，所述中心化资源块用于与多个边缘化资源块通信连接，所述方法，包括：接收并解密边缘化资源块传输的待测人员相关信息，包括待测人员相关的采集数据；

所述中心化资源块包括全局模型，中心化资源块比对当次训练周期所述待测人员相关信息和上次训练周期的待测人员相关信息；

获取中心化资源块部署区域内的本地新增训练集数据和当前训练周期验证数据，其中，本地新增训练集数据为所述全局模型未校验的待测人员相关信息，当前训练周期验证数据为全局模型内已校验的待测人员相关信息；

当次训练周期内，更新全局模型：依据本地新增训练集数据，对所述全局模型进行训练，训练后获取更新的全局模型，并下发更新的全局模型至多个边缘化资源块；

输入本地新增训练集数据和当前训练周期验证数据至更新的全局模型，输出待测人员的身份信息和行程信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述中心化资源块还包括调用上次训练周期获取的待测人员的身份信息和行程信息，与当次训练周期输出的待测人员的身份信息和行程信息，分析、合并、获取以待测人员为词条关联的身份信息和行程信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括依据以待测人员为词条关联的身份信息和行程信息，绘制待测人员的时间轨迹图，并预测待测人员的行程信息所在区域，并转发已校验的待测人员相关信息至关联所在区域的中心化资源块。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，用于不同区域的中心化资源块数据互通；

所述中心化资源块加密交互当次训练周期内获取的未校验的待测人员相关信息。

5.一种多中心化的数据处理方法，其特征在于，应用于边缘化资源块，所述边缘化资源块用于与区域内的所述中心化资源块通信连接，所述方法，包括：初始化本地模型；

接收所述中心化资源块下发的更新的全局模型；

依据更新的全局模型更新边缘化资源块的本地模型，所述本地模型用于筛出待测人员相关信息；

对本地模型导入边缘化资源块采集数据；

输出待测人员相关信息至所述中心化资源块。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述边缘化资源块接入所述边缘化资源块区域内的监控图像、视频数据，并转发至交通相关系统数据请求，在请求时间周期内集中接收加密监控数据包。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述边缘化资源块接入所述边缘化资源块区域内的人身验证信息、行程验证信息，并转发至交通相关系统数据请求，在请求时间周期内集中接收加密的人身验证信息、行程验证信息数据包。

8.一种多中心化的数据处理系统，其特征在于，包括：多个中心化资源块，与所述中心化资源块同区域内的多个边缘化资源块；

所述中心化资源块通信连接多个边缘化资源块；

所述边缘化资源块发送待测人员相关信息至同区域内的所述中心化资源块；

所述中心化资源块下发更新的全局模型至同区域内的多个所述边缘化资源块；

所述边缘化资源块接收更新的全局模型更新边缘化资源块的本地模型；

不同区域内的中心化资源块数据加密互通。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至4或5至7任一所述的方法。