[发明专利]一种自动排列取号业务顺序的排队机管理系统及方法

权利要求书

1.一种自动排列取号业务顺序的排队机管理系统，其特征在于：包括客户端，配置模块；

客户端中存储业务类型；

配置模块设置在排队机后台，实现时间段配置；配置模块包括数据库，用于排队机客户端从数据库读取配置时间段内的每种业务类型取票数量，实现对业务排序。

2.根据权利要求1所述的自动排列取号业务顺序的排队机管理系统，其特征在于：

数据库中包括BuzType、Ticket表，Ticket表中存储业务类型，BuzType表中设有sortNum字段用于统计Ticket中每种业务的取票量，通过BuzType表中sortNum字段值来实现客户端取号界面业务降序排列。

3.根据权利要求1所述的自动排列取号业务顺序的排队机管理系统，其特征在于：

排队机端配有摄像头，排队机通过摄像头识别不同客户的到达。

4.根据权利要求1所述的自动排列取号业务顺序的排队机管理系统，其特征在于：

用户取号完成后，一定时间内无操作，客户端恢复成取票前的排序方式。

5.一种自动排列取号业务顺序的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、排队机第一次开启，客户端中业务类型默认排序；

步骤2、若配置模块中启用了时间段配置，开始计时；每当开始一个新的时间段，排队机在该时间段内第一次开机时，读取配置模块数据库中存储的时间段内的每种业务的取票量；

步骤3、根据读取到的业务取号量对客户端中的业务进行降序排列；

步骤4、若非当前时间段内第一次启动排队机，则业务使用当前排序不变；

步骤5、若配置模块不启用时间段配置，启动排队机时按照当前排序不变。

6.根据权利要求5所述的自动排列取号业务顺序的方法，其特征在于：

根据配置的时间段，计算每种业务该时间段内的取票量、办理时长，取号数据存储在Ticket表中，BuzType表中有一个sortNum字段用于统计Ticket中每种业务的取票量，通过BuzType表中sortNum字段值来实现取号界面业务降序排列。

7.根据权利要求5所述的自动排列取号业务顺序的方法，其特征在于：

还包括人脸采集算法，通过摄像头采集到人脸后，根据人脸采集到的数据，分析所在年龄层，以及该年龄层取号操作习惯、办理业务类型等，存储在数据库中，并根据数据库中的分析结果，对取号客户呈现对应年龄层的取号操作习惯、办理业务类型的取号界面。

8.根据权利要求7所述的自动排列取号业务顺序的方法，其特征在于，人脸采集算法如下：

其中T1为无人判断时间T2为提交间隔时间，NoPerson为系统配置的无人检测阈值，CommitInterval为两次图像提交时间间隔：

S1、当采集到的图像中没有人，当前时间-T1大于或等于无人检测时间，缓存为空时，继续进行图像采集；

S2、当采集到的图像中没有人，当前时间-T1大于或等于无人检测时间，缓存不为空时，清空缓存，此时场景为客户已经离开；

S3、当采集到的图像中没有人，当前时间-T1小于无人检测时间，继续等待图像采集；

S4、当采集到的图像中没有人，当前时间-T2值和CommitInterval相较，无论大小，均不提交任何特征数据，继续等待图像采集；

S5、采集到的图像中有人，当前时间-T1大于等于NoPerson，此时缓存为空，筛选出满足条件的人脸，更新时间T1，选取其中人脸矩形框最大的图像，进行人脸特征提取，并更新缓存、T2，提交人脸识别服务器；如无满足条件的人脸，则继续等待图像采集；

S6、采集到的图像中有人，当前时间-T1小于NoPerson，此时缓存不为空，采集到的人脸能和缓存记录匹配，更新T1，并将采集到的图片跟缓存中图片比较，缓存图片质量分数高，且提交时间间隔大于等于CommitInterval，CommitInterval时间内有缓存更新：更新提交时间T2，提交人脸识别服务器，CommitInterval时间内无缓存更新：继续采集图像；缓存图片质量分数高，且提交时间间隔小于CommitInterval：继续采集图像；

S7、采集图片质量分数高，更新特征数据到缓存，当提交时间间隔大于等于CommitInterval，CommitInterval时间内有缓存更新：更新提交时间，提交人脸识别服务器；当提交时间间隔大于等于CommitInterval,CommitInterval时间内无缓存更新，继续采集图像,当前时间-T1＝NoPerson时间段内有满足条件的图片：提交一次空，清空缓存；提交时间间隔小于CommitInterval：继续采集图像；

S8、采集到的人脸未能和缓存记录匹配，如果当前时间-T1小于CommitInterval：继续图像采集；如果当前时间-T1大于等于CommitInterval筛选满足条件的图片，如无满足条件的图片，当前前时间-T1＝NoPersonl时间段内无满足条件的图片：继续采集图片；存在满足条件的图片，提交一次空，清空缓存，更新时间T1，选取其中人脸矩形框最大的图像，进行人脸特征提取，并更新缓存，提交人脸识别服务器。