1.一种图像数据比对方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用于执行比对任务的各分析节点的最大存储量及所述比对任务对应的全量样本特征数据的总数据量，其中，针对任一分析节点，该分析节点的最大存储量为该分析节点能够加载的样本特征数据的最大数据量；

根据各所述分析节点的最大存储量及所述总数据量，为各所述分析节点分配样本特征数据，其中，各所述分析节点分别分配所述全量样本特征数据的部分样本特征数据，且各所述分析节点分配的样本特征数据的总和包括所述全量样本特征数据；

根据为各所述分析节点分配的样本特征数据，分别生成各所述分析节点对应的数据加载指令，其中，针对任一分析节点，该分析节点对应的数据加载指令表示分配给该分析节点的样本特征数据；

分别向各所述分析节点发送对应的数据加载指令，以使各所述分析节点分别加载自身所分配的样本特征数据，并使各所述分析节点分别将待比对图像数据与各所述分析节点自身加载的样本特征数据进行比对，得到所述待比对图像数据的比对结果；

所述根据各所述分析节点的最大存储量及所述总数据量，为各所述分析节点分配样本特征数据，包括：

获取各所述分析节点的分析能力系数，其中，所述分析能力系数表示分析节点的数据处理能力；

基于所述总数据量、各所述分析节点的分析能力系数及各所述分析节点的最大存储量，为各所述分析节点分配样本特征数据，其中，针对任一分析节点，该分析节点分配的样本特征数据的数据量与该分析节点的分析能力系数正相关，且该分析节点分配的样本特征数据的数据量不大于该分析节点的最大存储量；

所述基于所述总数据量、各所述分析节点的分析能力系数及各所述分析节点的最大存储量，为各所述分析节点分配样本特征数据，包括：步骤A，计算各未分配节点的分析能力系数的系数和，并计算各未分配节点的分析能力系数与所述系数和的比值，分别得到各未分配节点的分析能力占比，其中，所述未分配节点为尚未分配样本特征数据的分析节点；

步骤B，根据各未分配节点的分析能力占比及所述总数据量，分别得到各未分配节点的待分配数据量，其中，针对任一未分配节点，该未分配节点的待分配数据量与该未分配节点的分析能力占比正相关；

步骤C，若各未分配节点的待分配数据量均不大于自身的最大存储量，针对任一未分配节点，在所述全量样本特征数据的未分配的样本特征数据中，选取该未分配节点自身待分配数据量大小的样本特征数据，分配给该未分配节点，其中，各所述分析节点分配的样本特征数据不存在交集；

步骤D，若存在目标分析节点，针对任一目标分析节点，在所述全量样本特征数据的未分配的特征数据中，选取该目标分析节点最大存储量大小的特征数据，分配给该目标分析节点，将所述总数据量的大小更新为当前全量样本特征数据中未分配的特征数据的数据量大小，返回上述步骤A继续执行，其中，所述目标分析节点为待分配数据量大于自身的最大存储量的未分配样本特征数据的分析节点或

一个所述分析节点属于一个种类，同一种类中的各分析节点的分析能力系数及最大存储量相同；

所述基于所述总数据量、各所述分析节点的分析能力系数及各所述分析节点的最大存储量，为各所述分析节点分配样本特征数据，包括：步骤a，计算各未分配节点的分析能力系数的系数和，其中，所述未分配节点为尚未分配样本特征数据的分析节点；

步骤b，针对任一未分配种类，计算该种类中单个分析节点的分析能力系数与所述系数和的比值，得到该种类中单个分析节点的分析能力占比，其中，所述未分配种类为尚未分配样本特征数据的分析节点所属种类；

步骤c，针对任一未分配种类，根据该种类中单个分析节点的分析能力占比及所述总数据量，得到该种类中单个分析节点的待分配数据量，其中，针对任一分析节点，该分析节点的待分配数据量与该分析节点的分析能力占比正相关；

步骤d，若各未分配种类对应的待分配数据量均不大于自身种类对应的最大存储量，针对任一未分配样本特征数据的分析节点，在所述全量样本特征数据的未分配的样本特征数据中，选取该分析节点自身待分配数据量大小的样本特征数据，分配给该分析节点，其中，各所述分析节点分配的样本特征数据不存在交集；

步骤e，若存在目标种类，针对任一目标种类，在所述全量样本特征数据的未分配的特征数据中，分别为该目标种类中的各分析节点选取该目标种类对应的最大存储量大小的特征数据，分配给该目标种类中的各分析节点，将所述总数据量的大小更新为当前全量样本特征数据中未分配的特征数据的数据量大小，返回上述步骤a继续执行，其中，所述目标种类为对应的待分配数据量大于自身对应的最大存储量的未分配样本特征数据的种类。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述分析节点的最大存储量及所述总数据量，为各所述分析节点分配样本特征数据，包括：获取各所述分析节点的最大存储量的和，得到第一数据量；

计算各所述分析节点的最大存储量与所述第一数据量的比值，得到各所述分析节点的数据量占比；

根据各所述分析节点的数据量占比及所述总数据量，得到各所述分析节点的待分配数据量，其中，针对任一分析节点，该分析节点的待分配数据量与该分析节点的数据量占比正相关；

针对任一分析节点，为该分析节点分配该分析节点待分配数据量大小的样本特征数据，其中，各所述分析节点分配的样本特征数据不存在交集。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各所述分析节点分别将待比对图像数据与各所述分析节点自身加载的样本特征数据进行比对，得到所述待比对图像数据的比对结果，包括：各所述分析节点并行将所述待比对图像数据与各所述分析节点自身加载的样本特征数据进行比对；

当任一所述分析节点比对得到置信度大于预设置信度阈值的比对结果时，结束各所述分析节点针对所述待比对图像数据的比对，将置信度大于预设置信度阈值的比对结果作为所述待比对图像数据的比对结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取用于执行比对任务的各分析节点的最大存储量及所述比对任务对应的全量样本特征数据的总数据量之后，所述方法还包括：计算各所述分析节点的最大存储量的和，得到第一数据量；

若所述第一数据量小于所述总数据量，在所述全量样本特征数据中删除部分样本特征数据，使得删除后的所述全量样本特征数据的总数据量不大于所述第一数据量。

5.一种图像数据比对系统，其特征在于，所述系统包括：

管理节点及多个分析节点；

所述管理节点用于：确定用于执行一比对任务的各分析节点，作为各第一分析节点，获取各所述第一分析节点的最大存储量及所述一比对任务对应的全量样本特征数据的总数据量，其中，针对任一第一分析节点，该第一分析节点的最大存储量为该第一分析节点能够加载的样本特征数据的最大数据量；根据各所述第一分析节点的最大存储量及所述总数据量，为各所述第一分析节点分配样本特征数据，其中，各所述第一分析节点分别分配所述全量样本特征数据的部分样本特征数据，且各所述第一分析节点分配的样本特征数据的总和包括所述全量样本特征数据；根据为各所述第一分析节点分配的样本特征数据，分别生成各所述第一分析节点对应的数据加载指令，其中，针对任一第一分析节点，该第一分析节点对应的数据加载指令表示分配给该第一分析节点的样本特征数据；分别向各所述第一分析节点发送对应的数据加载指令；

所述分析节点用于，根据接收到的数据加载指令，加载所述管理节点分配给自身的样本特征数据；获取待比对图像数据，将所述待比对图像数据与自身加载的样本特征数据进行比对，得到所述待比对图像数据的比对结果；

所述管理节点具体用于：获取各所述第一分析节点的分析能力系数，其中，所述分析能力系数表示第一分析节点的数据处理能力；基于所述总数据量、各所述第一分析节点的分析能力系数及各所述第一分析节点的最大存储量，为各所述第一分析节点分配样本特征数据，其中，针对任一第一分析节点，该第一分析节点分配的样本特征数据的数据量与该第一分析节点的分析能力系数正相关，且该第一分析节点分配的样本特征数据的数据量不大于该第一分析节点的最大存储量；

所述管理节点具体用于：

步骤A，计算各未分配节点的分析能力系数的系数和，并计算各未分配节点的分析能力系数与所述系数和的比值，分别得到各未分配节点的分析能力占比，其中，所述未分配节点为尚未分配样本特征数据的第一分析节点；

步骤B，根据各未分配节点的分析能力占比及所述总数据量，分别得到各未分配节点的待分配数据量，其中，针对任一未分配节点，该未分配节点的待分配数据量与该未分配节点的分析能力占比正相关；

步骤C，若各未分配节点的待分配数据量均不大于自身的最大存储量，针对任一未分配节点，在所述全量样本特征数据的未分配的样本特征数据中，选取该未分配节点自身待分配数据量大小的样本特征数据，分配给该未分配节点，其中，各所述第一分析节点分配的样本特征数据不存在交集；

步骤D，若存在目标分析节点，针对任一目标分析节点，在所述全量样本特征数据的未分配的特征数据中，选取该目标分析节点最大存储量大小的特征数据，分配给该目标分析节点，将所述总数据量的大小更新为当前全量样本特征数据中未分配的特征数据的数据量大小，返回上述步骤A继续执行，其中，所述目标分析节点为待分配数据量大于自身的最大存储量的未分配样本特征数据的第一分析节点；

或

一个所述分析节点属于一个种类，同一种类中的各分析节点的分析能力系数及最大存储量相同，所述管理节点具体用于：步骤a，计算各未分配节点的分析能力系数的系数和，其中，所述未分配节点为尚未分配样本特征数据的第一分析节点；

步骤b，针对任一未分配种类，计算该种类中单个第一分析节点的分析能力系数与所述系数和的比值，得到该种类中单个第一分析节点的分析能力占比，所述未分配种类为尚未分配样本特征数据的第一分析节点所属种类；

步骤c，针对任一未分配种类，根据该种类中单个第一分析节点的分析能力占比及所述总数据量，得到该种类中单个第一分析节点的待分配数据量，其中，针对任一第一分析节点，该第一分析节点的待分配数据量与该第一分析节点的分析能力占比正相关；

步骤d，若各未分配种类对应的待分配数据量均不大于自身种类对应的最大存储量，针对任一未分配样本特征数据的第一分析节点，在所述全量样本特征数据的未分配的样本特征数据中，选取该第一分析节点自身待分配数据量大小的样本特征数据，分配给该第一分析节点，其中，各所述第一分析节点分配的样本特征数据不存在交集；

步骤e，若存在目标种类，针对任一目标种类，在所述全量样本特征数据的未分配的特征数据中，分别为该目标种类中的各第一分析节点选取该目标种类对应的最大存储量大小的特征数据，分配给该目标种类中的各第一分析节点，将所述总数据量的大小更新为当前全量样本特征数据中未分配的特征数据的数据量大小，返回上述步骤a继续执行，其中，所述目标种类为对应的待分配数据量大于自身对应的最大存储量的未分配样本特征数据的种类。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述管理节点具体用于：计算各所述第一分析节点的最大存储量的和，得到第一数据量；计算各所述第一分析节点的最大存储量与所述第一数据量的比值，得到各所述第一分析节点的数据量占比；根据各所述第一分析节点的数据量占比及所述总数据量，得到各所述第一分析节点的待分配数据量，其中，针对任一第一分析节点，该第一分析节点的待分配数据量与该第一分析节点的数据量占比正相关；针对任一第一分析节点，为该第一分析节点分配该第一分析节点待分配数据量大小的样本特征数据，其中，各所述第一分析节点分配的样本特征数据不存在交集。

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，执行同一比对任务的各分析节点为一个智能单元组，同一智能单元组中同一时刻下各分析节点并行执行针对同一图像数据的比对；

所述分析节点具体用于：获取待比对图像数据；将所述待比对图像数据与自身加载的样本特征数据进行比对；当待比对图像数据与任一样本特征数据的比对结果的置信度大于预设置信度阈值时，向目的端发送针对所述待比对图像数据的比对结束消息，并将置信度大于预设置信度阈值的比对结果作为所述待比对图像数据的比对结果，其中，所述目的端为所述管理节点或所述分析节点自身所属的智能单元组中的各分析节点。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述分析节点还用于：在接收到针对所述待比对图像数据的比对结束消息时，结束针对所述待比对图像数据的比对任务。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述管理节点还用于：当一个智能单元组中新增分析节点和/或所述一个智能单元组中新增样本特征数据时，触发针对所述一个智能单元组的样本特征数据的分配。

10.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述管理节点还用于：计算各所述第一分析节点的最大存储量的和，得到第一数据量；若所述第一数据量小于所述总数据量，在所述全量样本特征数据中删除部分样本特征数据，使得删除后的所述全量样本特征数据的总数据量不大于所述第一数据量。

11.一种图像数据比对装置，其特征在于，所述装置包括：

管理模块和多个分析模块；

所述管理模块用于：确定用于执行一比对任务的各分析模块，作为各第一分析模块，获取各所述第一分析模块的最大存储量及所述一比对任务对应的全量样本特征数据的总数据量，其中，针对任一第一分析模块，该第一分析模块的最大存储量为该第一分析模块能够加载的样本特征数据的最大数据量；根据各所述第一分析模块的最大存储量及所述总数据量，为各所述第一分析模块分配样本特征数据，其中，各所述第一分析模块分别分配所述全量样本特征数据的部分样本特征数据，且各所述第一分析模块分配的样本特征数据的总和包括所述全量样本特征数据；根据为各所述第一分析模块分配的样本特征数据，分别生成各所述第一分析模块对应的数据加载指令，其中，针对任一第一分析模块，该第一分析模块对应的数据加载指令表示分配给该第一分析模块的样本特征数据；分别向各所述第一分析模块发送对应的数据加载指令；

所述分析模块用于，根据接收到的数据加载指令，加载所述管理模块分配给自身的样本特征数据；获取待比对图像数据，将所述待比对图像数据与自身加载的样本特征数据进行比对，得到所述待比对图像数据的比对结果；最大存储量获取模块，用于获取用于执行比对任务的各分析节点的最大存储量及所述比对任务对应的全量样本特征数据的总数据量，其中，针对任一分析节点，该分析节点的最大存储量为该分析节点能够加载的样本特征数据的最大数据量；

样本特征数据分配模块，用于根据各所述分析节点的最大存储量及所述总数据量，为各所述分析节点分配样本特征数据，其中，各所述分析节点分别分配所述全量样本特征数据的部分样本特征数据，且各所述分析节点分配的样本特征数据的总和包括所述全量样本特征数据；

所述样本特征数据分配模块，包括：分析能力系数获取子模块和数据量计算子模块；

所述分析能力系数获取子模块，用于获取各所述分析节点的分析能力系数，其中，所述分析能力系数表示分析节点的数据处理能力；

所述数据量计算子模块，用于基于所述总数据量、各所述分析节点的分析能力系数及各所述分析节点的最大存储量，为各所述分析节点分配样本特征数据，其中，针对任一分析节点，该分析节点分配的样本特征数据的数据量与该分析节点的分析能力系数正相关，且该分析节点分配的样本特征数据的数据量不大于该分析节点的最大存储量；

所述数据量计算子模块，包括：分析能力占比计算单元、待分配数据量计算单元、第一数据分配单元、第二数据分配单元；

所述分析能力占比计算单元，用于计算各未分配节点的分析能力系数的系数和，并计算各未分配节点的分析能力系数与所述系数和的比值，分别得到各未分配节点的分析能力占比，其中，所述未分配节点为尚未分配样本特征数据的分析节点；

所述待分配数据量计算单元，用于根据各未分配节点的分析能力占比及所述总数据量，分别得到各未分配节点的待分配数据量，其中，针对任一未分配节点，该未分配节点的待分配数据量与该未分配节点的分析能力占比正相关；

所述第一数据分配单元，用于若各未分配节点的待分配数据量均不大于自身的最大存储量，针对任一未分配节点，在所述全量样本特征数据的未分配的样本特征数据中，选取该未分配节点自身待分配数据量大小的样本特征数据，分配给该未分配节点，其中，各所述分析节点分配的样本特征数据不存在交集；

所述第二数据分配单元，若存在目标分析节点，针对任一目标分析节点，在所述全量样本特征数据的未分配的特征数据中，选取该目标分析节点最大存储量大小的特征数据，分配给该目标分析节点，将所述总数据量的大小更新为当前全量样本特征数据中未分配的特征数据的数据量大小，返回所述分析能力占比计算单元继续执行，其中，所述目标分析节点为待分配数据量大于自身的最大存储量的未分配样本特征数据的分析节点；

或

一个所述分析节点属于一个种类，同一种类中的各分析节点的分析能力系数及最大存储量相同；所述数据量计算子模块，包括：系数和计算单元，用于计算各未分配节点的分析能力系数的系数和，其中，所述未分配节点为尚未分配样本特征数据的分析节点；

第一计算单元，用于针对任一未分配种类，计算该种类中单个分析节点的分析能力系数与所述系数和的比值，得到该种类中单个分析节点的分析能力占比，其中，所述未分配种类为尚未分配样本特征数据的分析节点所属种类；

第二计算单元，用于针对任一未分配种类，根据该种类中单个分析节点的分析能力占比及所述总数据量，得到该种类中单个分析节点的待分配数据量，其中，针对任一分析节点，该分析节点的待分配数据量与该分析节点的分析能力占比正相关；

第一分配单元，用于若各未分配种类对应的待分配数据量均不大于自身种类对应的最大存储量，针对任一未分配样本特征数据的分析节点，在所述全量样本特征数据的未分配的样本特征数据中，选取该分析节点自身待分配数据量大小的样本特征数据，分配给该分析节点，其中，各所述分析节点分配的样本特征数据不存在交集；

第二分配单元，用于若存在目标种类，针对任一目标种类，在所述全量样本特征数据的未分配的特征数据中，分别为该目标种类中的各分析节点选取该目标种类对应的最大存储量大小的特征数据，分配给该目标种类中的各分析节点，将所述总数据量的大小更新为当前全量样本特征数据中未分配的特征数据的数据量大小，返回所述系数和计算单元继续执行，其中，所述目标种类为对应的待分配数据量大于自身对应的最大存储量的未分配样本特征数据的种类。

12.一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内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1‑4任一所述的方法步骤。