CN107748868B - 一种人工智能识别rfid钱箱内货币长短款的装置和方法 - Google Patents

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Abstract

一种人工智能识别RFID钱箱内货币长短款的装置，包括存取款凭证、柜箱、柜位组、脚箱、摄像系统、减震键盘、文字识别系统和金融服务器；所述的柜箱用于放置柜位组；柜位组由多个柜位组成，用于放置散钞、整把钞票；柜位包括下面的电磁力平衡称重传感器、上面的柜位身；电磁力平衡称重传感器包括上面的承重台和下面的基座，基座底部有电路接口。人工智能模糊识别服务器使用神经网络图像识别算法，从摄像系统取得特定面值钞票的全部或部分图像，评估特定面值钞票的新旧程度；使用模糊k‑近邻算法，假设同一柜位每一张钞票面值相同，由于新旧，重量略有差异的情况下，对每一个柜位分别设立模糊规则库，根据重量、增加的重量判定里面的钞票数量。

Description

一种人工智能识别RFID钱箱内货币长短款的装置和方法
技术领域
本发明涉及人工智能、金融机具、物联网、RFID技术领域，具体涉及一种人工智能识别RFID钱箱内货币长短款的装置和方法。
背景技术
目前金融从业人员在柜台工作时，经常班后结数时发现长款或短款，在日常工作中压力很大，很担心错数，导致服务时间长，客户排队时间长。
长款或短款的原因，基本上是应付款时收款，应收款时付款，目前没有解决办法。
长款或短款如果在客户在时，立即发现，很容易解决，但班后结数时发现，则要寻找原因，冲数，经常未能找回要柜员自已出钱解决。
金融从业人员柜台工作时，盖章、数钱等工作会产生震动，影响桌子的稳定。但工作流程中，有50%时间是与客户沟通，打键盘输资料入电脑，数钱等震动的工序。
中国专利：“一种金融RFID自动统计钱箱的系统” 实现金融库存的自动结数，但未能自动找出长短款。
电磁力平衡称重传感器是一种高精度传感器，精度可达1/2000～1/60000，但称量范围仅在几十毫克至十千克之间，广泛用于电子分析天平，是精密质量称量的常用传感器。由于测量分辨率高、灵敏可靠、价格适宜,在精密质量称量、化学反应监测、加速度测量、水分检测等领域获得了越来越多的应用。
发明内容
本发明实施例提供了一种人工智能识别RFID钱箱内货币长短款的装置和使用方法以解决收付款业务中长款或短款发生时能立即发现的问题。
本发明的目的之一是，银行业务中，长款或短款发生时能立即发现。
本发明的目的之一是，减少银行业务中的内控时间成本，缩短业务时间，从而减少客户排队时间。
本发明通过以下技术方案实现上述目的。
一种人工智能识别RFID钱箱内货币长短款的装置，包括存取款凭证、抽屉、柜位组、脚箱、摄像系统、减震键盘、文字识别系统和金融服务器。
所述存取款凭证用于客户存取款时填写，包括元、角二个券别区域和存取款标志，券别区域用于记录各面额钞票有多少张，元位券别下面有7个表格，分别由100、50、20、10、5、2和1这7个数字、斜杠和空格组成；角位券分别由0.5、0.2和0.1这3个数字、斜杠和空格组成。
所述抽屉包括视角传感器、基准图像、柜位座、振动测量传感器、温度传感器、电池、控制系统和蓝牙装置，用于放置柜位组，保证柜位组稳定和无风，用于检测钞票的进出，用于为柜位提供电源和通讯。
视角传感器在抽屉内前方有8个，内左边有2个，略高于且对应一个柜位。
基准图像在抽屉内后方有8个，内右边有2个，略高于且对应一个柜位，与视角传感器一一对应。
视角传感器和基准图像联合用于检测钞票的进出，当柜位对应的前方和左边视角传感器均检测到基准图像异常时，判定该柜位有一次钞票的进出。
柜位座由柜座和边缘组成，柜座略凹，有电路接口，用于放置柜位；边缘1毫米宽，用于防止柜位的电磁力平衡称重传感器的承重台与抽屉之间接触。
所述柜位组由多个柜位组成，用于放置散钞、整把钞票。
柜位包括下面的电磁力平衡称重传感器、上面的柜位身。
电磁力平衡称重传感器包括上面的承重台和下面的基座，基座底部有电路接口。
柜位分为元位柜位、角位柜位、整把柜位与章证柜位。
元位柜位有七个位于左前方，用于放置一元到百元面额且少于100张的钞票。
角位柜位有三个位于左后方，用于放置一角到伍角面额且少于100张的钞票。
章证柜位于后方中间，用于放置章证。
整把柜位于右边，用于放置整把的钞票。
所述脚箱包括视角传感器和基准图像组，视角传感器和基准图像一一对应位于箱的两边，用于检测整捆钞票的进出。
所述摄像系统位于柜员上方，用于将柜员写在角、元位券别区域内的张数和存取款标志区域内的图像，传送到文字识别系统。
所述减震键盘用于业务资料的输入，减震键盘与桌子接触的地方装有橡胶减震垫。
所述文字识别系统用于识别个位券别，元位券别内柜员手写的张数，用于识别存取款标志。
所述金融服务器包括模糊识别服务器、温度补偿服务器和避振调度服务器，用于识别校正，将库存与账务核对，如果错，提醒柜员手工检查并修改；温度补偿服务器用于从温度传感器取得抽屉内温度，据此校正电磁力平衡称重传感器的称重结果；避振调度服务器从振动测量传感器取得信息，在振动的允许范围时，通知金融服务器从电磁力平衡称重传感器测量柜位内重量。
所述人工智能模糊识别服务器使用神经网络图像识别算法，从摄像系统取得特定面值钞票的全部或部分图像，评估特定面值钞票的新旧程度；使用模糊k-近邻算法，假设同一柜位每一张钞票面值相同，但由于新旧，重量略有差异的情况下，对每一个柜位分别设立模糊规则库，根据重量、增加的重量判定里面的钞票数量。
一种人工智能识别RFID钱箱内货币长短款的装置的使用方法，步骤如下。
A、客户存款，填写存款凭证，将现金与存款凭证一起送入柜台，交给柜员；柜员先清点大数，与客户、凭证核对。
B、柜员清点百元面额钞票，将钞票按整捆、整把、散钞清分；将总张数记入元位券别；摄像装置将清分过程中的图像送人工智能模糊识别服务器，识别钞票面值和新旧程度。
C、摄像装置将B步骤中柜员手写的总张数的图像送到文字识别系统，识别出张数，数量超过一千的，每一千记录为一捆，有多少千记录多少捆，数量在100到999张的，每百记录为一把，有多少百记录多少把，数量在1到99张的，记录为张数，有多少张记录多少张。
D、摄像装置将B步骤中柜员手写的存取款凭证的存取款标志的图像送到文字识别系统，识别目前是存款还是取款。
E、如果是取款，金融服务器等待视角传感器检测钞票的进出，检测进出发生后，在取款取时间内识别券别内柜员手写的张数，如果没有识别成功，则提示柜员重新处理；在取款放时间内，视角传感器检测钞票的进出一次，如果没有检测成功，则提示柜员重新处理；如果识别和检测成功，则将库存更新一次并与帐务核对。
F、如果是存款，金融服务器在识别券别内柜员手写的张数后，在存款放时间内，视角传感器检测钞票的进出一次，如果没有检测成功，则提示柜员重新处理；如果识别和检测成功，则将库存更新一次并与帐务核对。
G、如果有不同券别钞票，重复步骤B到F，直到清点完全部钞票后将抽屉推回桌子至关好状态。
H、完成一笔业务后，如果是元位柜位、角位柜位有超过100张的，金融服务器提醒柜员用扎钞纸捆扎成整把并放入整把柜位；整把柜位如果有超过10把同面额钞票，金融服务器提醒柜员用捆扎成整捆并放入脚箱。
I、金融服务器随时显示各柜位和脚箱的钞票张数和金额，与上一业务相比，各柜位的钞票是增加还是减少，方便柜员在客户清点时、签名时和间隙时清点部分或全部柜位和脚箱的钞票。
J、避振调度服务器在每一业务完成后且条件允许时，称量各柜位内钞票重量；温度补偿服务器进行温度补偿后将各柜位重量送金融服务器，如果新业务开始时，仍未能称量，发出提示。
K、人工智能模糊识别服务器首先判断钞票重量对应钞票是增加或减少，如果与账务不相符时发出警告；如果相符，根据钞票重量判断钞票张数，并与金融服务器在步骤E和F识别的钞票张数相核对，如果不相符，发出不相符提示、训练算法版本和训练样本数，由柜员根据当天钞票污损程度和人工智能模糊识别服务器训练程度作出应对。
本发明方法的有益效果是：银行业务中，长款或短款发生时能立即发现，减少银行业务中的内控时间成本，缩短业务时间，从而减少客户排队时间。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1：一种人工智能识别RFID钱箱内货币长短款的装置。
图2：存取款凭证。
图3：柜位。
图4：一种人工智能识别RFID钱箱内货币长短款的装置的使用方法。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例l一种人工智能识别RFID钱箱内货币长短款的装置。
如图l所示，本发明实施例一种人工智能识别RFID钱箱内货币长短款的装置，包括存取款凭证、抽屉、柜位组、脚箱、摄像系统、减震键盘、文字识别系统和金融服务器。
所述存取款凭证用于客户存取款时填写，包括元、角二个券别区域和存取款标志，券别区域用于记录各面额钞票有多少张，元位券别下面有7个表格，分别由100、50、20、10、5、2和1这7个数字、斜杠和空格组成；角位券分别由0.5、0.2和0.1这3个数字、斜杠和空格组成。
所述抽屉包括视角传感器、基准图像、柜位座、振动测量传感器、温度传感器、电池、控制系统和蓝牙装置，用于放置柜位组，保证柜位组稳定和无风，用于检测钞票的进出，用于为柜位提供电源和通讯。
视角传感器在抽屉内前方有8个，内左边有2个，略高于且对应一个柜位。
基准图像在抽屉内后方有8个，内右边有2个，略高于且对应一个柜位，与视角传感器一一对应。
视角传感器和基准图像联合用于检测钞票的进出，当柜位对应的前方和左边视角传感器均检测到基准图像异常时，判定该柜位有一次钞票的进出。
柜位座由柜座和边缘组成，柜座略凹，有电路接口，用于放置柜位；边缘1毫米宽，用于防止柜位的电磁力平衡称重传感器的承重台与抽屉之间接触。
所述柜位组由多个柜位组成，用于放置散钞、整把钞票。
柜位包括下面的电磁力平衡称重传感器、上面的柜位身。
电磁力平衡称重传感器包括上面的承重台和下面的基座，基座底部有电路接口。
柜位分为元位柜位、角位柜位、整把柜位与章证柜位。
元位柜位有七个位于左前方，用于放置一元到百元面额且少于100张的钞票。
角位柜位有三个位于左后方，用于放置一角到伍角面额且少于100张的钞票。
章证柜位于后方中间，用于放置章证。
整把柜位于右边，用于放置整把的钞票。
所述脚箱包括视角传感器和基准图像组，视角传感器和基准图像一一对应位于箱的两边，用于检测整捆钞票的进出。
所述摄像系统位于柜员上方，用于将柜员写在角、元位券别区域内的张数和存取款标志区域内的图像，传送到文字识别系统。
所述减震键盘用于业务资料的输入，减震键盘与桌子接触的地方装有橡胶减震垫。
所述文字识别系统用于识别个位券别，元位券别内柜员手写的张数，用于识别存取款标志。
所述金融服务器包括模糊识别服务器、温度补偿服务器和避振调度服务器，用于识别校正，将库存与账务核对，如果错，提醒柜员手工检查并修改；温度补偿服务器用于从温度传感器取得抽屉内温度，据此校正电磁力平衡称重传感器的称重结果；避振调度服务器从振动测量传感器取得信息，在振动的允许范围时，通知金融服务器从电磁力平衡称重传感器测量柜位内重量。
所述人工智能模糊识别服务器使用神经网络图像识别算法，从摄像系统取得特定面值钞票的全部或部分图像，评估特定面值钞票的新旧程度；使用模糊k-近邻算法，假设同一柜位每一张钞票面值相同，但由于新旧，重量略有差异的情况下，对每一个柜位分别设立模糊规则库，根据重量、增加的重量判定里面的钞票数量。
实施例2存取款凭证。
如图2所示，本发明实施例存取款凭证用于客户存取款时填写，包括元、角二个券别区域和存取款标志，券别区域用于记录各面额钞票有多少张，元位券别下面有7个表格，分别由100、50、20、10、5、2和1这7个数字、斜杠和空格组成；角位券分别由0.5、0.2和0.1这3个数字、斜杠和空格组成。
实施例3柜位。
如图3所示，本发明实施例柜位包括下面的电磁力平衡称重传感器、上面的柜位身。
电磁力平衡称重传感器包括上面的承重台和下面的基座，基座底部有电路接口。
柜位分为元位柜位、角位柜位、整把柜位与章证柜位。
元位柜位有七个位于左前方，用于放置一元到百元面额且少于100张的钞票。
角位柜位有三个位于左后方，用于放置一角到伍角面额且少于100张的钞票。
章证柜位于后方中间，用于放置章证。
整把柜位于右边，用于放置整把的钞票。
实施例4一种人工智能识别RFID钱箱内货币长短款的装置的使用方法。
如图4所示，本发明实施例一种人工智能识别RFID钱箱内货币长短款的装置的使用方法，步骤如下。
A、客户存款，填写存款凭证，将现金与存款凭证一起送入柜台，交给柜员；柜员先清点大数，与客户、凭证核对。
B、柜员清点百元面额钞票，将钞票按整捆、整把、散钞清分；将总张数记入元位券别；摄像装置将清分过程中的图像送人工智能模糊识别服务器，识别钞票面值和新旧程度。
C、摄像装置将B步骤中柜员手写的总张数的图像送到文字识别系统，识别出张数，数量超过一千的，每一千记录为一捆，有多少千记录多少捆，数量在100到999张的，每百记录为一把，有多少百记录多少把，数量在1到99张的，记录为张数，有多少张记录多少张。
D、摄像装置将B步骤中柜员手写的存取款凭证的存取款标志的图像送到文字识别系统，识别目前是存款还是取款。
E、如果是取款，金融服务器等待视角传感器检测钞票的进出，检测进出发生后，在取款取时间内识别券别内柜员手写的张数，如果没有识别成功，则提示柜员重新处理；在取款放时间内，视角传感器检测钞票的进出一次，如果没有检测成功，则提示柜员重新处理；如果识别和检测成功，则将库存更新一次并与帐务核对。
F、如果是存款，金融服务器在识别券别内柜员手写的张数后，在存款放时间内，视角传感器检测钞票的进出一次，如果没有检测成功，则提示柜员重新处理；如果识别和检测成功，则将库存更新一次并与帐务核对。
G、如果有不同券别钞票，重复步骤B到F，直到清点完全部钞票后将抽屉推回桌子至关好状态。
H、完成一笔业务后，如果是元位柜位、角位柜位有超过100张的，金融服务器提醒柜员用扎钞纸捆扎成整把并放入整把柜位；整把柜位如果有超过10把同面额钞票，金融服务器提醒柜员用捆扎成整捆并放入脚箱。
I、金融服务器随时显示各柜位和脚箱的钞票张数和金额，与上一业务相比，各柜位的钞票是增加还是减少，方便柜员在客户清点时、签名时和间隙时清点部分或全部柜位和脚箱的钞票。
J、避振调度服务器在每一业务完成后且条件允许时，称量各柜位内钞票重量；温度补偿服务器进行温度补偿后将各柜位重量送金融服务器，如果新业务开始时，仍未能称量，发出提示。
K、人工智能模糊识别服务器首先判断钞票重量对应钞票是增加或减少，如果与账务不相符时发出警告；如果相符，根据钞票重量判断钞票张数，并与金融服务器在步骤E和F识别的钞票张数相核对，如果不相符，发出不相符提示、训练算法版本和训练样本数，由柜员根据当天钞票污损程度和人工智能模糊识别服务器训练程度作出应对。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (2)

1.一种人工智能识别RFID钱箱内货币长短款的装置，其特征在于，包括存取款凭证、抽屉、柜位组、脚箱、摄像系统、减震键盘、文字识别系统和金融服务器；
所述存取款凭证用于客户存取款时填写，包括元、角二个券别区域和存取款标志，券别区域用于记录各面额钞票有多少张，元位券别下面有7个表格，分别由100、50、20、10、5、2和1这7个数字、斜杠和空格组成；角位券分别由0.5、0.2和0.1这3个数字、斜杠和空格组成；
所述抽屉包括视角传感器、基准图像、柜位座、振动测量传感器、温度传感器、电池、控制系统和蓝牙装置，用于放置柜位组，保证柜位组稳定和无风，用于检测钞票的进出，用于为柜位提供电源和通讯；
视角传感器在抽屉内前方有8个，内左边有2个，略高于且对应一个柜位；
基准图像在抽屉内后方有8个，内右边有2个，略高于且对应一个柜位，与视角传感器一一对应；
视角传感器和基准图像联合用于检测钞票的进出，当柜位对应的前方和左边视角传感器均检测到基准图像异常时，判定该柜位有一次钞票的进出；
柜位座由柜座和边缘组成，柜座略凹，有电路接口，用于放置柜位；边缘1毫米宽，用于防止柜位的电磁力平衡称重传感器的承重台与抽屉之间接触；
所述柜位组由多个柜位组成，用于放置散钞、整把钞票；
柜位分为元位柜位、角位柜位、整把柜位与章证柜位；
元位柜位有七个位于左前方，用于放置一元到百元面额且少于100张的钞票；
角位柜位有三个位于左后方，用于放置一角到伍角面额且少于100张的钞票；
章证柜位于后方中间，用于放置章证；
整把柜位于右边，用于放置整把的钞票；
柜位包括下面的电磁力平衡称重传感器和上面的柜位身；
电磁力平衡称重传感器包括上面的承重台和下面的基座，基座底部有电路接口；
所述脚箱包括视角传感器和基准图像组，视角传感器和基准图像一一对应位于箱的两边，用于检测整捆钞票的进出；
所述摄像系统位于柜员上方，用于将柜员写在角、元位券别区域内的张数和存取款标志区域内的图像，传送到文字识别系统；
所述减震键盘用于业务资料的输入，减震键盘与桌子接触的地方装有橡胶减震垫；
所述文字识别系统用于识别个位券别，元位券别内柜员手写的张数，用于识别存取款标志；
所述金融服务器包括模糊识别服务器、温度补偿服务器和避振调度服务器，用于识别校正，将库存与账务核对，如果错，提醒柜员手工检查并修改；温度补偿服务器用于从温度传感器取得抽屉内温度，据此校正电磁力平衡称重传感器的称重结果；避振调度服务器从振动测量传感器取得信息，在振动的允许范围时，通知金融服务器从电磁力平衡称重传感器测量柜位内重量；
所述人工智能模糊识别服务器使用神经网络图像识别算法，从摄像系统取得特定面值钞票的全部或部分图像，评估特定面值钞票的新旧程度；使用模糊k-近邻算法，假设同一柜位每一张钞票面值相同，但由于新旧，重量略有差异的情况下，对每一个柜位分别设立模糊规则库，根据重量、增加的重量判定里面的钞票数量。
2.一种人工智能识别RFID钱箱内货币长短款的装置的方法，其特征在于，步骤如下：
A、客户存款，填写存款凭证，将现金与存款凭证一起送入柜台，交给柜员；柜员先清点大数，与客户、凭证核对；
B、柜员清点百元面额钞票，将钞票按整捆、整把、散钞清分；将总张数记入元位券别；摄像装置将清分过程中的图像送人工智能模糊识别服务器，识别钞票面值和新旧程度；
C、摄像装置将B步骤中柜员手写的总张数的图像送到文字识别系统，识别出张数，数量超过一千的，每一千记录为一捆，有多少千记录多少捆，数量在100到999张的，每百记录为一把，有多少百记录多少把，数量在1到99张的，记录为张数，有多少张记录多少张；
D、摄像装置将B步骤中柜员手写的存取款凭证的存取款标志的图像送到文字识别系统，识别目前是存款还是取款；
E、如果是取款，金融服务器等待视角传感器检测钞票的进出，检测进出发生后，在取款取时间内识别券别内柜员手写的张数，如果没有识别成功，则提示柜员重新处理；在取款放时间内，视角传感器检测钞票的进出一次，如果没有检测成功，则提示柜员重新处理；如果识别和检测成功，则将库存更新一次并与帐务核对；
F、如果是存款，金融服务器在识别券别内柜员手写的张数后，在存款放时间内，视角传感器检测钞票的进出一次，如果没有检测成功，则提示柜员重新处理；如果识别和检测成功，则将库存更新一次并与帐务核对；
G、如果有不同券别钞票，重复步骤B到F，直到清点完全部钞票后将抽屉推回桌子至关好状态；
H、完成一笔业务后，如果是元位柜位、角位柜位有超过100张的，金融服务器提醒柜员用扎钞纸捆扎成整把并放入整把柜位；整把柜位如果有超过10把同面额钞票，金融服务器提醒柜员用捆扎成整捆并放入脚箱；
I、金融服务器随时显示各柜位和脚箱的钞票张数和金额，与上一业务相比，各柜位的钞票是增加还是减少，方便柜员在客户清点时、签名时和间隙时清点部分或全部柜位和脚箱的钞票；
J、避振调度服务器在每一业务完成后且条件允许时，称量各柜位内钞票重量；温度补偿服务器进行温度补偿后将各柜位重量送金融服务器，如果新业务开始时，仍未能称量，发出提示；
K、人工智能模糊识别服务器首先判断钞票重量对应钞票是增加或减少，如果与账务不相符时发出警告；如果相符，根据钞票重量判断钞票张数，并与金融服务器在步骤E和F识别的钞票张数相核对，如果不相符，发出不相符提示、训练算法版本和训练样本数，由柜员根据当天钞票污损程度和人工智能模糊识别服务器训练程度作出应对。
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