CN108346244A - 一种自助终端资金安全监测装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种自助终端资金安全监测装置及方法，其装置包括壳体和集成安装在所述壳体上的处理器、门禁感应开关、人体感应器、震动触发开关、摄像头、语音播放器、蜂鸣器和通信模块，所述门禁感应开关、人体感应器、震动触发开关、摄像头、语音播放器、蜂鸣器和通信模块均分别与所述处理器连接。本发明装置主要部署在电力穿墙式缴费终端和大堂式缴费终端上，将传统的人工检测升级为自动监测方案，结合“互联网+”技术和物联网应用技术，使用人脸生物识别技术提高资金安全监控的安全性和可靠性，实现终端状态的自动化管理，提升终端资金风险防范的精细化管理质量，使得营业员与营业厅管理效率双双提高，整体提升电力公司的管理水平。
Description
技术领域
本发明涉及电力产品的资金安全领域，具体涉及一种自助终端资金安全监测装置及方法。
背景技术
随着电力服务水平和科学技术水平的日益提高，越来越多的自助设备在电力缴费中发挥着重要作用，资金安全问题越来越受到电力部门的高度重视，对信息化、网络化的自助服务终端实行安全性、可靠性更高的资金监控是大势所需，而目前缺少相应技术解决各类电力自助终端的资金风险问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种自助终端资金安全监测装置及方法，实现终端状态的自动化管理，提升终端资金风险防范的精细化管理质量。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种自助终端资金安全监测装置，包括壳体和集成安装在所述壳体上的处理器、门禁感应开关、人体感应器、摄像头、语音播放器、蜂鸣器和通信模块，所述门禁感应开关、人体感应器、摄像头、语音播放器、蜂鸣器和通信模块均分别与所述处理器连接。
本发明的有益效果是：本发明一种自助终端资金安全监测装置主要部署在电力穿墙式缴费终端和大堂式缴费终端上，将传统的人工检测升级为自动监测方案，结合“互联网+”技术和物联网应用技术，使用人脸生物识别技术提高资金安全监控的安全性和可靠性，实现终端状态的自动化管理，提升终端资金风险防范的精细化管理质量，使得营业员与营业厅管理效率双双提高，整体提升电力公司的管理水平。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，所述处理器具体为STM32F429型号的单片机，所述摄像头的型号为OV5640，并通过DCMI接口与所述处理器连接。
采用上述进一步方案的有益效果是：STM32F429型号的单片机具有单独的硬件FPU(浮点运算单元)，支持浮指令集，通过协处理器控制寄存器的寄存器设置即开启STM32F429的硬件FPU功能，所以浮点运算只需要几条指令，可以大大提高浮点运算速度；OV5640是OV(OmniVision)公司生产的一颗1/4寸的CMOS QSXGA(2592*1944)图像传感器，提供了一个完整的500W像素摄像头解决方案，并且集成了自动对焦(AF)功能，具有非常高的性价比。
进一步，所述通信模块包括4G通信模块、WIFI/BT通信模块、串口/485/以太网通信模块中的一种或多种的组合。
进一步，所述处理器上还连接有指示灯，所述指示灯包括设备运行状态指示灯、通信状态指示灯、拍照状态指示灯和报警状态指示灯。
进一步，还包括显示屏，所述显示屏与所述处理器连接，且所述显示屏为RGB电阻显示屏。
进一步，还包括输入设备，所述输入设备与所述处理器相连，所述输入设备为实体按键或/和触摸虚拟按键。
进一步，所述处理器上还配设有电源管理电路，所述电源管理电路连接在所述处理器的电源接口上，所述电源管理电路外接AC220-DC12电源和充电电池。
采用上述进一步方案的有益效果是：本发明的装置中配设有充电电池，保证在断电情况能正常工作。
进一步，所述处理器上还配设有外部存储器，所述外部存储器具体为SD卡或U盘。
基于上述一种自助终端资金安全监测装置，本发明还提供一种自助终端资金安全监测方法。
一种自助终端资金安全监测方法，包括以下步骤，
S1，通过门禁感应开关检测门禁开关状态，若门禁感应开关检测到门禁开关状态为关闭状态时，则处理器控制门禁感应开关继续检测门禁开关状态，若门禁感应开关检测到门禁开关状态由关闭状态变为开启状态后时，则处理器控制摄像头启动并启动人脸识别任务；
S2，判断人体感应器是否检测到有移动体，若无，则处理器控制门禁感应开关继续检测门禁开关状态；若有，则摄像头采集视频流信息，且处理器从摄像头采集的视频流信息中抓取并保存移动体的图像；
S3，对图像进行人脸识别处理，得出识别结果；
S4，通过通信模块上传识别结果，以监测自助终端资金安全。
本发明的有益效果是：本发明一种自助终端资金安全监测方法将传统的人工检测升级为自动监测方案，结合“互联网+”技术和物联网应用技术，使用人脸生物识别技术提高资金安全监控的安全性和可靠性，实现终端状态的自动化管理，提升终端资金风险防范的精细化管理质量，使得营业员与营业厅管理效率双双提高，整体提升电力公司的管理水平。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，对图像进行人脸识别处理的具体过程如下，
图像获取：从摄像头采集的视频流信息中获取图像，并对图像进行大小和灰度值的图像归一化处理；
人脸定位：基于图像归一化处理的图像，使用正面人脸图像传统模板匹配的方法定位图像中的人脸；
人脸特征提取：采用PCA的方法在定位的人脸中对人脸特征值进行提取；
矢量标准化：对提取的人脸特征值进行矢量标准化处理；
矢量排列：对矢量标准化处理后的人脸特征值进行重新排序；
特征匹对：采用欧氏距离判断方法对矢量标准化处理后且重新排列的人脸特征值与人脸模板灰度矩阵进行匹配，得到识别结果。
采用上述进一步方案的有益效果是：本发明的方法采用PCA(主成分分析)方法提取特征向量，从而通过特征提取降低特征向量维度，计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间，不仅仅是对高维数据进行降维，更重要的是经过降维去除了噪声，发现数据中的模式。
附图说明
图1为本发明一种自助终端资金安全监测装置的硬件结构示意图；
图2为本发明一种自助终端资金安全监测方法的流程图；
图3为本发明一种自助终端资金安全监测方法中人脸识别的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，一种自助终端资金安全监测装置，包括壳体和集成安装在所述壳体上的处理器、门禁感应开关、人体感应器、摄像头、语音播放器、蜂鸣器和通信模块，所述门禁感应开关、人体感应器、摄像头、语音播放器、蜂鸣器和通信模块均分别与所述处理器连接。
在本具体实施例或其他实施例中：所述处理器具体为STM32F429型号的单片机，所述摄像头的型号为OV5640，并通过DCMI接口与所述处理器连接。
在本具体实施例或其他实施例中：所述通信模块包括4G通信模块、WIFI/BT通信模块、串口/485/以太网通信模块中的一种或多种的组合。
在本具体实施例或其他实施例中：所述处理器上还连接有指示灯，所述指示灯包括设备运行状态指示灯、通信状态指示灯、拍照状态指示灯和报警状态指示灯。
在本具体实施例或其他实施例中：本发明还包括显示屏，所述显示屏与所述处理器连接，且所述显示屏为RGB电阻显示屏。
在本具体实施例或其他实施例中：还包括输入设备，所述输入设备与所述处理器相连，所述输入设备为实体按键或/和触摸虚拟按键。
在本具体实施例或其他实施例中：所述处理器上还配设有电源管理电路，所述电源管理电路连接在所述处理器的电源接口上，所述电源管理电路外接AC220-DC12电源和充电电池。
在本具体实施例或其他实施例中：所述处理器上还配设有外部存储器，所述外部存储器具体为SD卡或U盘。
在本具体实施例或其他实施例中：本发明的装置还包括测温探头和震动触发器，所述震动触发开关与所述处理器连接。
本发明装置具有门禁提醒/人体感应提醒功能：当营业员或者自助终端维护人员打开或者关闭自助终端门的时候，或者有移动物体在本发明的装置附近有移动特征时，本发明的自助终端资金安全监测装置能检测到门禁感应开关/人体感应器状态改变，并控制扬声器发出提示音，例如开门时提示“自助终端后门已打开”，关门时提示“自助终端后门已关闭”。
在本发明的装置中，门禁数据主要分为两类：人体感应和门禁感应。其中门禁感应开关还可替换为接近开关，根据不同应用场景使用不同种类的门禁开关；在本实施例中使用人体感应器和门禁感应开关的组合，人体感应器感应到人体在摄像头前方移动会上报遥信1信号，2s后无移动特征则发送遥信0信号，这样保证人体感应器对移动物体的感应实时性；门禁每次门开或者门关，门禁感应开关都能马上感应到，其中还需要100ms的消抖时间，防止震动、误操作导致的门禁开关动作。
在本发明的装置中，摄像头采集视频流信息：摄像头通过DCMI接口与处理器连接，OV5640是OV(OmniVision)公司生产的一颗1/4寸的CMOS QSXGA(2592*1944)图像传感器，提供了一个完整的500W像素摄像头解决方案，并且集成了自动对焦(AF)功能，具有非常高的性价比。CMOS QSXGA(2592*1944)图像传感器体积小、工作电压低，提供单片QSXGA摄像头和影像处理器的所有功能；通过SCCB总线控制，可以输出整帧、子采样、缩放和取窗口等方式的各种分辨率8/10位影像数据。该产品QSXGA图像最高达到15帧/秒(1080P图像可达30帧，720P图像可达60帧，QVGA分辨率时可达120帧)。用户可以完全控制图像质量、数据格式和传输方式。所有图像处理功能过程包括伽玛曲线、白平衡、对比度、色度等都可以通过SCCB接口编程。OmmiVision图像传感器应用独有的传感器技术，通过减少或消除光学或电子缺陷如固定图案噪声、拖尾、浮散等，提高图像质量，得到清晰稳定的彩色图像。
正常运行状态下，视频流信息通过总线上传到显示屏显示，当自助终端资金安全监测装置检测到异常状态发生，终端程序需要截取视频流信息，并将图片信息保存到SD卡/U盘上，并详细记录操作时间。启动人脸识别系统，识别保存在SD卡/U盘上的图片信息，如果识别成功，则认为是允许通过的操作员，如果识别失败认为是非法的操作员，同时通过无线传输将保存于SD卡/U盘的图片信息上传到服务器端，当一张图片信息上传完毕后删除装置保存的图片信息。服务器端数据库信息可以被web远程访问，或者被手机客户端远程访问。
在本发明的装置中，处理器中配设有外部存储器，其中适合单片机系统的是SD卡，它不仅容量可以做到很大(32Gb以上)，而且支持SPI接口，方便移动，并且有几种体积的尺寸可供选择(标准的SD卡尺寸，以及TF卡尺寸等)，能满足不同应用的要求。只需要4个IO口即可外扩一个最大达32GB以上的外部存储器，容量从几十M到几十G选择尺度很大，更换也很方便，编程也简单，是单片机大容量外部存储器的首选。移植fatfs文件系统需要SD卡驱动和对文件系统代码修改，具体分为MMC_SD的驱动模块代码和对diskio模块的修改。本发明使用fatfs文件系统驱动SD卡/U盘，方便对文件操作。
在本发明的装置中，4G通信模块选型为SIM7600c模块，mini pcie底板采用现有模块，并采用5v电源单独供电，通过单片机的串口的TTL电平与mini pcie接口连接，软件开发包括有对串口驱动开发和AT指令系统开发，通过一个任务控制通信模块的状态管理。
本发明的装置还具有终端门长时未关提醒功能：当自助终端资金安全监测装置检测到终端的门禁状态为长时间未关闭(这里的时间可以设置，例如设置为10分钟)，那么检测装置蜂鸣器将发出报警，并且发送短信给等级营业员，提醒营业员及时将终端门关闭。
本发明的装置还具有业务短信通知功能：每台自助终端可以留存电话号码(一个或者多个)，当自助终端门被打开超时或者在非工作时段打开，系统将发送短信到该电话号码对应的手机负责人。
本发明的装置还具有程序远程升级、监控功能：自助终端程序远程升级可以及时的对各网点终端程序进行更新；能够及时反馈终端运行状态(发票缺纸)、模块加载失败等告警提醒提示。
在本发明的装置中，系统安全性采用如下方案实现：
1.软件加密、口令认证：软件运行，登入系统，需要刷卡，输入密码；密码采用md5加密,软件后台通信3des加密，保证局域网信息通信安全。
2.数据安全:软件每天定时备份数据。
3.安全监控运行：加装视频监控，对操作过程进行全程视频监控；软件运行时，会产生监控进程，监控主进程是否正常，记录运行日志，如发生异常，监控进程即使进行处理，保证全过程可追溯。
4.网络安全：联网主机进行ip地址和mac地址绑定，防止未经授权的主机接入；终端内网运行。
5.授权可控操作：软件运行时，客户只能在授权的范围内操作，以防止其他误操作破坏系统。
本发明的装置主要基于物联网通信技术在嵌入式领域应用，结合现有“互联网+”技术，使用人脸识别技术基于人的脸部特征信息进行身份识别，首先检测拍照预览图像中的人脸，根据预设的目标人脸图像中的面部特征从检测到的所述人脸中识别目标人脸，如果被识别为正确匹配的身份则认为允许操作，只上送操作员信息与时间，如果被识别为错误匹配的身份则需要上传高质量的操作人员图片信息以及相关操作记录、时间等，添加人脸识别技术后可以更智能管理资金安全问题，特别是对缴费终端门禁状态和终端附近人体感应信息记录的管理，为营业厅资金风险管理提供更为便捷的服务。
本发明的自助终端资金安全监测装置主要部署在电力穿墙式缴费终端和大堂式缴费终端上，通过高清摄像头实时记录终端门禁视频流信息，如果发现门禁或者人体感应控制异常截取视频流信息并存储为图片信息，通过对图片的预处理判断是否获取到人脸信息，如果获取到人脸信息则通过人脸定位、人脸特征值提取、特征值比对判断是否为人脸模板中的识别对象，如果特征匹配则为正确匹配对象，如果不匹配则为错误匹配对象。正确匹配的信息只需要上传身份信息、门禁开关门时间等信息，如果错误匹配的信息则需要上传身份图片信息、门禁开关门时间信息，通过服务器自动身份识别该不明身份。这些信息通过无线网络上传到服务器，方便管理人员远程查看异常信息，为营业厅提供了7×24小时的终端门锁监控，以加强缴费终端资金风险防范。
基于上述一种自助终端资金安全监测装置，本发明还提供一种自助终端资金安全监测方法。
如图2所示，一种自助终端资金安全监测方法，包括以下步骤，
S1，通过门禁感应开关检测门禁开关状态，若门禁感应开关检测到门禁开关状态为关闭状态时，则处理器控制门禁感应开关继续检测门禁开关状态，若门禁感应开关检测到门禁开关状态由关闭状态变为开启状态时，则处理器控制摄像头启动并启动人脸识别任务；
S2，判断人体感应器是否检测到有移动体，若无，则处理器控制门禁感应开关继续检测门禁开关状态；若有，则摄像头采集视频流信息，且处理器从摄像头采集的视频流信息中抓取并保存移动体的图像；
S3，对图像进行人脸识别处理，得出识别结果；
S4，通过通信模块上传识别结果，以监测自助终端资金安全。
如图3所示，对图像进行人脸识别处理的具体过程如下，图像获取：从摄像头采集的视频流信息中获取图像，并对图像进行大小和灰度值的图像归一化处理；
人脸定位：基于图像归一化处理的图像，使用正面人脸图像传统模板匹配的方法定位图像中的人脸；
人脸特征提取：采用PCA的方法在定位的人脸中对人脸特征值进行提取；
矢量标准化：对提取的人脸特征值进行矢量标准化处理；
矢量排列：对矢量标准化处理后的人脸特征值进行重新排序；
特征匹对：采用欧氏距离判断方法对矢量标准化处理后且重新排列的人脸特征值与人脸模板灰度矩阵进行匹配，得到识别结果。
在本发明的方法中，通过软件程序控制各步骤的执行，操作系统移植实时操作系统ucosⅢ，其中软件主任务初始化流程具体为：进入main主函数，主任务开始后进入系统硬件初始化流程，然后开始系统软件初始化流程，系统软件初始化完毕后开始创建主任务，然后创建有主控任务和通信任务两个子任务，初始化完毕后挂起主任务分别运行这两个子任务。
在本发明的方法中，执行主控任务工作流程如下：当任务创建完毕后开始主控任务工作，主控任务检测门禁开关状态，当门禁开关状态一直为关闭状态时继续监测，变化为开启状态后启动摄像头并开始人脸识别任务，人脸识别任务初始化过程中对人脸数据初始化，主要包括有人脸检测定位模板的初始化、平均脸模板的初始化、特征脸模板的初始化以及人脸比对模板的初始化等，该部分数据存储于外扩的NAND FLASH中提高数据初始化速度。此时如果人体感应器检测到有移动物体则开始抓取图片，并保存抓取的图片信息文件到自助终端资金安全监测装置的SD卡/U盘。人脸识别任务检测到存储的图片信息后开始图象处理，如果识别到该图片中有人脸特征值，通过人脸识别算法程序进行人脸检测、人脸定位、人脸图象特征值提取等，由于STMF429外扩有32M字节的SDRAM，该部分数据在该外扩SDRAM中运行保证内存空间充足。最后计算得到的人脸特征值与位于flash中的人脸特征值模板库对比，在给定的阈值范围内给出识别结果。识别成功则上传识别人身份信息以及门禁开关时间等信息，如果识别失败则需要上传图片信息方便服务器查询非法识别人身份，通信任务将图片文件信息文件分包解包后通过4g模块传输到服务器端，服务器端通过联网信息查询该非法识别人信息，同时需要上传门禁信息以及人体感应模块信息等。识别成功的图片信息需要删除，识别失败的图片信息保存在装置内以便于离线查询。
系统初始化完毕后从NAND FLASH中载入程序和相关模板初始化数据，以便于特征数据提取使用，该初始化数据主要是预先通过人脸库样本训练后得到，预先烧写在NANDFLASH中。当程序主任务检测到门禁开关状态变化和人体感应器被触发后，摄像头拍摄图片数据被保存在SD卡/U盘中，人脸识别程序开始工作：
(1)人脸获取。图象数据从SD卡/U盘中读取，图片信息被保存于pData变量中，对图象做简单处理，主要是大小和灰度值的归一化处理。
(2)人脸定位。人脸定位的目的是判断抓取的图片信息中是否有人脸信息存在，如果能提取到人脸信息则能做出准确定位。一般人脸定位程序的定位顺序为头部信息定位、脸部信息定位、眼睛信息定位、瞳孔信息定位等，我们采用的程序定位算法基于图象归一化处理的图象信息，这样的图象信息背景简单，光照均匀，使用正面人脸图象传统模板匹配的算法定位人脸。
(3)人脸特征提取。本发明采用PCA方法对人脸特征值提取，通过对人脸定位后数据需要与平均脸模板相减，得到的数据投影到特征脸矩阵，得到人脸特征值。
(4)矢量标准化。通过特征提取后得到的特征值相差很大，如果直接与模板匹对识别会降低计算效率，可以对特征值的标准化处理后提高运算效率减少匹对时间。
(5)矢量排列。特征矢量信息标准化后必须对特征进行重新排序，以解决相同类别图象具有相同的结构特征和不同类别图象具有不同的结构特征的问题，是特征信息具有可区分性、稳定性和独立性的特点。该过程为矢量排列。
(6)特征匹对。特征匹配过程采用欧氏距离判断得到，即人脸模板灰度矩阵与输入图象信息的欧式距离来判断，如果匹配结果高于设定的阈值范围则为匹配成功，否则为匹配失败。
在本发明的识别方法中，人脸识别技术是生物技术与计算机技术的复合应用，所有自助终端的资金安全问题归根揭底是监测人的问题，市场对资金安全问题的安全性和可靠性要求高，由于资金安全监测装置的目标样本有限，所以我们采用本地特征向量提取与比对的方案解决识别问题可以大大提高嵌入式设备的效率。识别算法通过选用几个特征矩形训练模板，通过训练得到最适合的矩形来识别人脸。
由于STM32F429单片机具有单独的硬件FPU(浮点运算单元)，支持浮指令集，通过协处理器控制寄存器的寄存器设置即开启STM32F429的硬件FPU功能，所以浮点运算只需要几条指令，可以大大提高浮点运算速度。本发明采用PCA(主成分分析)方法提取特征向量，从而通过特征提取降低特征向量维度，计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间，不仅仅是对高维数据进行降维，更重要的是经过降维去除了噪声，发现数据中的模式。PCA把原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的m个特征互不相关，从旧特征到新特征的映射捕获数据中的固有变异性，利用变化矩阵就可以将从图片中提取的人脸图象投影到特征脸子空间。
采用PCA方法人脸识别过程如下：
1)从SD卡/U盘读取图象数据，将人脸图像样本表征为向量；
2)通过提取的向量计算投影矩阵，计算投影矩阵的特征值以及特征向量，并通过该值取得特征脸子空间，计算已有训练样本集{x1，x2，…xn}的平均向量计算每个训练样本与该平均向量的偏差；
3)计算协方差矩阵、协方差矩阵的特征值和特征向量。特征向量在人脸识别中的应用也称为特征脸，选取具有最大特征值的N′(N′＜N)个特征向量用于表征人脸，表示样本向量的维数，由这个特征向量组合而成的空间称为特征脸子空间；
4)将待测图像与样本图象同时投影到特征空间；
分类并识别，这里我们采用最近邻分类方法作为人脸识别分类器，通过最短欧氏距离作为判定准则，在样本空间中匹对与测试样本距离最近的训练样本，该训练样本所对应的类别即为所属的判定类别。其中，测试样本的投影x和个样本平均值的投影的欧氏距离得到。如果计算得到的距离小于一个给定的阈值，则该图象身份即为识别成功，否则为识别失败。
本发明一种自助终端资金安全监测方法将传统的人工检测升级为自动监测方案，结合“互联网+”技术和物联网应用技术，使用人脸生物识别技术提高资金安全监控的安全性和可靠性，实现终端状态的自动化管理，提升终端资金风险防范的精细化管理质量，使得营业员与营业厅管理效率双双提高，整体提升电力公司的管理水平。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种自助终端资金安全监测装置，其特征在于：包括壳体和集成安装在所述壳体上的处理器、门禁感应开关、人体感应器、摄像头、语音播放器、蜂鸣器和通信模块，所述门禁感应开关、人体感应器、摄像头、语音播放器、蜂鸣器和通信模块均分别与所述处理器连接。
2.根据权利要求1所述的一种自助终端资金安全监测装置，其特征在于：所述处理器具体为STM32F429型号的单片机，所述摄像头的型号为OV5640，并通过DCMI接口与所述处理器连接。
3.根据权利要求1或2所述的一种自助终端资金安全监测装置，其特征在于：所述通信模块包括4G通信模块、WIFI/BT通信模块、串口/485/以太网通信模块中的一种或多种的组合。
4.根据权利要求1或2所述的一种自助终端资金安全监测装置，其特征在于：所述处理器上还连接有指示灯，所述指示灯包括设备运行状态指示灯、通信状态指示灯、拍照状态指示灯和报警状态指示灯。
5.根据权利要求1或2所述的一种自助终端资金安全监测装置，其特征在于：还包括显示屏，所述显示屏与所述处理器连接，且所述显示屏为RGB电阻显示屏。
6.根据权利要求1或2所述的一种自助终端资金安全监测装置，其特征在于：还包括输入设备，所述输入设备与所述处理器相连，所述输入设备为实体按键或/和触摸虚拟按键。
7.根据权利要求1或2所述的一种自助终端资金安全监测装置，其特征在于：所述处理器上还配设有电源管理电路，所述电源管理电路连接在所述处理器的电源接口上，所述电源管理电路外接AC220-DC12电源和充电电池。
8.根据权利要求1或2所述的一种自助终端资金安全监测装置，其特征在于：所述处理器上还配设有外部存储器，所述外部存储器具体为SD卡或U盘。
9.一种自助终端资金安全监测方法，其特征在于：包括以下步骤，
S1，通过门禁感应开关检测门禁开关状态，若门禁感应开关检测到门禁开关状态为关闭状态时，则处理器控制门禁感应开关继续检测门禁开关状态，若门禁感应开关检测到门禁开关状态由关闭状态变为开启状态时，则处理器控制摄像头启动并启动人脸识别任务；
S2，判断人体感应器是否检测到有移动体，若无，则处理器控制门禁感应开关继续检测门禁开关状态，；若有，则摄像头采集视频流信息，且处理器从摄像头采集的视频流信息中抓取并保存移动体的图像；
S3，对图像进行人脸识别处理，得出识别结果；
S4，通过通信模块上传识别结果，以监测自助终端资金安全。
10.根据权利要求9所述的一种自助终端资金安全监测方法，其特征在于：对图像进行人脸识别处理的具体过程如下，
图像获取：从摄像头采集的视频流信息中获取图像，并对图像进行大小和灰度值的图像归一化处理；
人脸定位：基于图像归一化处理的图像，使用正面人脸图像传统模板匹配的方法定位图像中的人脸；
人脸特征提取：采用PCA的方法在定位的人脸中对人脸特征值进行提取；
矢量标准化：对提取的人脸特征值进行矢量标准化处理；
矢量排列：对矢量标准化处理后的人脸特征值进行重新排序；
特征匹对：采用欧氏距离判断方法对矢量标准化处理后且重新排列的人脸特征值与人脸模板灰度矩阵进行匹配，得到识别结果。
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