[发明专利]一种基于人脸识别的公交pos机有效

专利信息
申请号: 202110691888.8 申请日: 2021-06-22
公开(公告)号: CN113643489B 公开(公告)日: 2023-02-03
发明(设计)人: 邹凤;张世强;王金刚;孙宏飞;钱贵涛 申请(专利权)人: 华录智达科技股份有限公司
主分类号: G07G1/12 分类号: G07G1/12;H04L9/40;G06Q20/40;G06V40/16
代理公司: 大连至诚专利代理事务所(特殊普通合伙) 21242 代理人: 张海燕;谢冰
地址: 116000 辽宁*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 识别 公交 pos
【权利要求书】:

1.一种基于人脸识别的公交pos机,包括车载支付终端,其特征在于:通过实时与远程支付控制中心通信以进行支付确认,所述远程支付控制中心,包括:多个区域验证服务器以及总端验证服务器;所述车载支付终端包括支付采集设备、主控单元以及支付提示设备;

所述区域验证服务器用于在给定的通讯距离内与所述车载支付终端进行实时通讯,并对所述主控单元上传的经加密打包后的乘客支付数据包进行解析后验证乘客身份信息;若验证成功,则通过扣费模块对乘客绑定账户进行扣费;若验证失败,则将所述乘客支付数据包发送所述总端验证服务器验证;当所述总端验证服务器返回验证成功信息,则通过扣费模块对乘客绑定账户进行扣费,否则判定支付失败;所述区域验证服务器将支付验证结果发送所述主控单元;所述乘客绑定账户为数字人民币账户;

所述总端验证服务器,用于以所述区域验证服务器对应的服务器身份验证码对所述乘客支付数据包解密后进行二次身份验证,若验证通过,则将验证成功信息发送所述区域验证服务器,并将所述区域验证服务器返回的支付信息归类存储;否则向所述区域验证服务器发送验证失败信息;

所述支付采集设备,用于以生物特征识别支付的采集方式采集乘客支付信息,并发送所述主控单元;

所述主控单元,用于向所述总端验证服务器发送车载身份识别信息,并在车载身份验证成功后,调用预设的车载终端排班表确定车载终端线路途径的总端验证服务器并通知总端验证服务器为车载支付终端配置支付扣费运行环境;用于将所述乘客支付信息加密打包为所述乘客支付数据包,发送所述区域验证服务器;并接收所述支付验证结果,发送所述支付提示设备;

所述支付提示设备,用于根据所述主控单元发送的支付验证结果进行同步语音提醒;

所述支付采集设备包括第一支付采集设备、第二支付采集设备;

所述第一支付采集设备,用于以自动投币支付、刷卡支付、扫码支付的采集方式采集乘客支付信息;

所述第二支付采集设备,用于以生物特征识别支付的采集方式采集乘客支付信息;所述生物特征识别支付包括指纹、人脸、声纹及虹膜中至少两种识别支付方式;

所述扣费模块,包括第一扣费子模块以及第二扣费子模块;

所述第一扣费子模块,用于在乘客采用所述第一支付采集设备的支付扣费运行环境下进行自动扣费;

所述第二支付扣费子模块,用于在乘客采用所述第二支付采集设备的支付扣费运行环境下进行自动扣费;

所述第一扣费子模块,用于识别出乘客的支付方式是属于刷卡支付还是扫码支付;若属于刷卡支付,则基于预设的扣费列表确定当前乘客公交卡信息是否与所述扣费列表内的某一注册信息匹配,匹配则自动后台扣费;若属于扫码支付,则启动关联程序与各大支付平台通信,并确定用户提供的扫码信息是否与任意支付平台的用户列表内信息相匹配,匹配则自动扣费;

所述第二支付扣费子模块,用于同时采集乘客的指纹识别支付以及人脸识别支付信息,并基于两者生成用户身份识别信息数据包;分别核验指纹信息、人脸信息是否均为设备认证的合法用户;是则确定用户信息正确并授权进行支付结算;否则提示验证失败不能继续后续的支付结算,所述结算方式采用数字人民币形式;

所述核验指纹信息、人脸信息是否均为设备认证的合法用户,包括:

与所述区域验证服务器通信,确定当前所上传的指纹信息是否能够在指纹信息数据库内找到,是则确定验证通过;

通过式(1)判断当前所上传的指纹信息是否能够在指纹信息数据库内找到;

式中,o为当前所上传的指纹信息,p是指纹信息数据库内指纹,Vm表示当前所上传的指纹信息特征的置信度,Vn表示指纹信息数据库内指纹特征的置信度,取值范围[0,1],ln(*)表示使用对比损失训练的孪生网络抽取后的特征,fo(*)表示对指纹信息进行去噪处理,表示轮廓三阶导数,o′,p′表示二值化后的指纹信息;fa表示当前所上传的指纹与指纹信息数据库内指纹的最大相似度,相似度大于阈值则表示当前所上传的指纹信息能够在指纹信息数据库内找到;

与所述区域验证服务器通信,确定当前所上传的人脸信息是否能够在人脸信息数据库内找到,是则确定验证通过;

通过式(2)判断所上传的人脸信息是否能够在人脸信息数据库内找到;

式中,r为当前所上传的人脸信息,b是人脸信息数据库内人脸,Vc表示当前所上传的人脸信息特征的置信度,Vd表示人脸信息数据库内人脸特征的置信度,取值范围[0,1],ld(*)表示使用对比损失训练的孪生网络抽取后的特征,fr(*)表示使用交叉熵训练的卷积网络提取五官特征,r′,b′表示序列化后的人脸信息;rl表示当前所上传的人脸与人脸信息数据库内人脸的最大相似度,相似度大于阈值则表示当前所上传的人脸信息能够在人脸信息数据库内找到。

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