[发明专利]一种自动识别异常交易并减少损失的装置及方法有效

专利信息
申请号: 201610065236.2 申请日: 2016-01-29
公开(公告)号: CN105761378B 公开(公告)日: 2018-06-05
发明(设计)人: 张文滨;刘福 申请(专利权)人: 广州御银科技股份有限公司
主分类号: G07F19/00 分类号: G07F19/00
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 黄磊;陈宏升
地址: 511340 广东省广州市天河*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 处理器 监控摄像头 体温数据 异常交易 自助交易 红外温度探测仪 设备操作 自动识别 劫持 人脸识别技术 处理器控制 处理器判断 应急程序 自动报警 柜员机 内置 人脸 预设 体温 存储 探测 后台 锁定 报警 帮助
【权利要求书】:

1.一种自动识别异常交易并减少损失的装置,其特征在于:包括处理器,以及分别与处理器相连的监控摄像头、红外温度探测仪,所述监控摄像头安装在自助交易设备上,且面向自助交易设备操作人的脸部,处理器通过监控摄像头和人脸识别技术识别设定区域的人脸数量N,若N≥2,则处理器控制红外温度探测仪探测自助交易设备操作人的体温,并将所得体温数据与平时存储的体温数据做对比,若所得体温数据超出设定的阈值K,则处理器判断为异常交易,处理器在后台自动报警,同时启动应急程序;

所述将所得体温数据与平时存储的体温数据做对比,具体如下:

(1)体温采集

在3秒钟内采集10次数据,去掉一个最高值,去掉一个最低值,余下8个数据取平均值A;

(2)数据处理

在上一步骤得到的平均值A的基础上,根据季度、早中晚和当天的气温情况进行补偿,补偿值根据时间阈值表取值;

最终体温值:T=A+a+b,a、b从时间阈值表和温度阈值表中取值;

(3)体温的对比

通过调取数库中过往5次体温数据,取平均值B;

计算温差值C=T-B;

当C≤c时,判断为正常,C>c时,判断为异常;

此时c为一个预设值。

2.根据权利要求1所述自动识别异常交易并减少损失的装置,其特征在于:还包括设置在自助交易设备键盘内脉搏探测仪,脉搏探测仪与处理器相连,当红外温度探测仪探测所得体温数据超出设定的阈值K,自助交易设备操作人手指与自助交易设备的键盘接触时,脉搏探测仪探测自助交易设备操作人的脉搏值,并将所得脉搏值与平时存储的脉搏数据做对比,若所得脉搏数据超出设定的阈值W,则处理器判断为异常交易,处理器在后台自动报警,同时启动应急程序。

3.根据权利要求1或2所述自动识别异常交易并减少损失的装置,其特征在于:所述应急程序的操作包括延迟交易速度、直接锁定账号。

4.根据权利要求1所述自动识别异常交易并减少损失的装置,其特征在于:所述红外温度探测仪采集多组数据,处理器先进行筛选,最后得出一组相对稳定的数据。

5.一种自动识别异常交易并减少损失的方法,其特征在于,包含以下步骤:

S1.将监控摄像头安装在自助交易设备上,且面向自助交易设备操作人的脸部;

S2.处理器通过监控摄像头和人脸识别技术识别设定区域的人脸数量N,若N≥2,则处理器控制红外温度探测仪探测自助交易设备操作人的体温,并将所得体温数据与平时存储的体温数据做对比:若所得体温数据超出设定的阈值K,则处理器判断为异常交易,处理器在后台自动报警,同时启动应急程序;否则,处理器判断为正常交易,不触发任何动作;

所述将所得体温数据与平时存储的体温数据做对比,具体如下:

(1)体温采集

在3秒钟内采集10次数据,去掉一个最高值,去掉一个最低值,余下8个数据取平均值A;

(2)数据处理

在上一步骤得到的平均值A的基础上,根据季度、早中晚和当天的气温情况进行补偿,补偿值根据时间阈值表取值;

最终体温值:T=A+a+b,a、b从时间阈值表和温度阈值表中取值;

(3)体温的对比

通过调取数库中过往5次体温数据,取平均值B;

计算温差值C=T-B;

当C≤c时,判断为正常,C>c时,判断为异常;

此时c为一个预设值。

6.根据权利要求5所述自动识别异常交易并减少损失的方法,其特征在于,将脉搏探测仪设置在自助交易设备键盘内,脉搏探测仪与处理器相连,当红外温度探测仪探测所得体温数据超出设定的阈值K,自助交易设备操作人手指与自助交易设备的键盘接触时,脉搏探测仪探测自助交易设备操作人的脉搏值,并将所得脉搏值与平时存储的脉搏数据做对比,若所得脉搏数据超出设定的阈值W,则处理器判断为异常交易,处理器在后台自动报警,同时启动应急程序。

7.根据权利要求5或6所述自动识别异常交易并减少损失的方法,其特征在于,所述应急程序的操作包括延迟交易速度、直接锁定账号。

8.根据权利要求5所述自动识别异常交易并减少损失的方法,其特征在于,所述红外温度探测仪采集多组数据,处理器先进行筛选,最后得出一组相对稳定的数据。

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