[发明专利]一种扫码支付行为检测方法及处理设备有效
申请号: | 202210007836.9 | 申请日: | 2022-01-06 |
公开(公告)号: | CN114022143B | 公开(公告)日: | 2022-04-05 |
发明(设计)人: | 龙涛;李轩;李华强 | 申请(专利权)人: | 深圳爱莫科技有限公司 |
主分类号: | G06Q20/32 | 分类号: | G06Q20/32;G06Q30/06;G06V20/40;G06V40/20;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 深圳砾智知识产权代理事务所(普通合伙) 44722 | 代理人: | 翁治林 |
地址: | 518055 广东省深圳市南山区西丽*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 支付 行为 检测 方法 处理 设备 | ||
1.一种扫码支付行为检测方法,其特征在于,所述检测方法基于扫码支付行为模型进行,包括步骤:
S100:实时采集线下卷烟零售终端上报的商店收银台上方监控的视频信息;
S200:提取所述视频信息的每一帧信息;
S300:分别对所述帧信息进行行人检测和行为检测;
S400:将检测到的行为与行人进行匹配;
S500:判断所述行人是否存在扫码行为和/或支付行为;所述S500步骤具体包括:
S510:采集划定区域内出现的所有行人的行人ID,并建立行人活动列表;
S520:针对所述划定区域内出现的所有所述行人,设置参数:扫码缓存列表、支付缓存列表和滑动窗口;
S530:遍历全部所述帧信息,判断每一所述帧信息内出现的所有行人的行人ID是否均在所述行人活动列表中;若是,则直接执行S540步骤;若否,则将所述行人的行人ID添加到所述行人活动列表;
S540:判断每一所述帧信息内出现的所有行人是否存在扫码行为和/或支付行为;所述S540步骤具体包括:
S541:判断所述行人活动列表内的全部行人是否均出现在当前帧信息中;若是,则执行S543步骤;若否,则执行S542步骤;
S542:判断不在所述当前帧中出现的行人的行人ID在所述行人活动列表的停留时间是否超过第一设定时间;若是,则执行S543步骤;若否,则将所述行人的行人ID从所述行人活动列表中删除;
S543:在包括所述当前帧及之前帧的一个所述滑动窗口内,若所述行人有超过第一设定帧的画面匹配有所述扫码行为,则判断所述行人具有扫码行为,在所述扫码缓存列表中记录所述行人;
S544:在包括所述当前帧及之前帧的一个所述滑动窗口内,若所述行人有超过第二设定帧的画面匹配有所述支付行为,则判断所述行人具有支付行为,在所述支付缓存列表中记录所述行人;
S545:记录具有扫码行为和/或支付行为的行人,将所述行人从所述行人活动列表中删除;
S550:汇总全部所述帧信息的扫码行为和/或支付行为;
S600:保存所述扫码行为和/或支付行为的判断结果。
2.根据权利要求1所述的一种扫码支付行为检测方法,其特征在于,所述S300步骤中具体包括:
S310:根据商店的空间布置划定行人检测区域,得到所述划定区域;
S320:获取所述帧信息中在所述划定区域的图片;
S330:将所述划定区域的图片送入具有行人检测及跟踪功能的神经网络模型中进行行人检测;
S340:将所述划定区域的图片送入所述扫码支付行为模型中进行行为检测;所述扫码支付行为模型标记输出所述划定区域的图片中存在的扫码行为和/或支付行为。
3.根据权利要求2所述的一种扫码支付行为检测方法,其特征在于,所述具有行人检测及跟踪功能的神经网络模型、扫码支付行为模型的识别结果独立统计。
4.根据权利要求2所述的一种扫码支付行为检测方法,其特征在于,所述划定区域的图片内出现的每个所述行人均标记有对应的行人ID和人物矩形框;所述划定区域的图片内对出现的每个所述扫码行为和/或支付行为标记行为矩形框。
5.根据权利要求4所述的一种扫码支付行为检测方法,其特征在于,所述S400步骤根据每个所述人物矩形框、行为矩形框的中心坐标计算每个所述行为与每个所述行人的距离,将每个所述行为匹配给距离最近的所述行人。
6.根据权利要求1所述的一种扫码支付行为检测方法,其特征在于,所述S540步骤还包括判断所述行人活动列表中的所有所述行人ID,其持续时间是否超过第二设定时间并小于第三设定时间;若是,则记录所述行人并将所述行人从所述行人活动列表中删除;若否,则将所述行人从所述行人活动列表中删除,不做记录。
7.一种扫码支付行为处理设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;存储器,用于存储一个或多个计算机程序,一个或多个所述处理器用于执行所述存储器存储的一个或多个计算机程序,以使一个或多个所述处理器执行如权利要求1-6任一项所述的扫码支付行为检测方法。
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