CN108629873A - 一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统 - Google Patents
一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108629873A CN108629873A CN201810334015.XA CN201810334015A CN108629873A CN 108629873 A CN108629873 A CN 108629873A CN 201810334015 A CN201810334015 A CN 201810334015A CN 108629873 A CN108629873 A CN 108629873A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- visitor
- payment
- reservation
- code
- quick response
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000004044 response Effects 0.000 title claims abstract description 36
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 49
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 27
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 14
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 11
- 238000003801 milling Methods 0.000 claims description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 8
- 239000013589 supplement Substances 0.000 claims description 8
- 108091026890 Coding region Proteins 0.000 claims description 7
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 4
- 108700026244 Open Reading Frames Proteins 0.000 claims description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 2
- 230000001788 irregular Effects 0.000 claims description 2
- 230000005693 optoelectronics Effects 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims 1
- 210000004279 orbit Anatomy 0.000 description 22
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 7
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 5
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 description 5
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 4
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 3
- 210000004709 eyebrow Anatomy 0.000 description 3
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 2
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 210000000887 face Anatomy 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 210000004209 hair Anatomy 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 238000005530 etching Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C9/00—Individual registration on entry or exit
- G07C9/20—Individual registration on entry or exit involving the use of a pass
- G07C9/27—Individual registration on entry or exit involving the use of a pass with central registration
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
Abstract
一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统，包括智能终端、外网服务器、内网服务器、门禁设备、车辆管理设备以及支付设备，访客通过智能终端访问外网服务器，进行预约申请，支付管理包括扫码器和充值机，充值机根据录入访客姓名、电话号码、身份证号生成唯一的访客二维付款码，用于身份识别，访客使用该付款码通过充值机进行充值并进行支付。
Description
技术领域
本发明属于访客管理系统领域，特别涉及一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统。
背景技术
通过对实地调研，当前访客管理系统存在以下问题：采用的是访客到政府排队进行访问登记，排队耗时较长；登记员进行查证身份证信息、访客录入时，需先打电话同被访人进行确认，手续繁琐；访客拿到访客临时证，到达入闸处，大厅门卫负责刷卡检查证件是否可用，并未对访客身份进行验证，存在安全隐患；当前访客系统，对于访客而言，耗时较长，手续繁琐，易耽误访客邀约时间，同时给访客留下不良的印象，降低了政府办事效率，导致服务水平低下；当前车辆管理依旧采用落后的纸质通行证以及电话确认的两种方式，安全性较低且时效性较差；食堂消费依然采用传统的IC卡，使用不便且易损坏、丢失。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统。
为了实现上述目的，本发明的技术方案为：一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统，包括智能终端、外网服务器、内网服务器、门禁设备、车辆管理设备以及支付设备，访客通过智能终端访问外网服务器，进行预约申请，审核部门通过网络服务器对访客的预约进行审批，并将审批结果分别反馈给外网服务器和内网服务器，外网服务器根据审批结果生成预约反馈发送给智能终端，内网服务器分别与门禁设备、车辆管理设备以及支付设备连接，如果预约反馈通过，门禁设备将允许持有该预约反馈的访客进入办公区，车辆管理设备允许持有该预约反馈的车辆进入停车场，支付设备将允许持有该预约反馈的访客进行支付活动；其中，支付管理包括扫码器和充值机，充值机根据录入访客姓名、电话号码、身份证号生成唯一的访客二维付款码，用于身份识别，访客使用该付款码通过充值机进行充值并进行支付。
本发明的有益效果：
1)访客预约是一种基于互联网的访客管理方案，利用该预约系统，访客在任何地点均可对来访进行预约而无需长时间等待。它改善了门禁环境，简化了登记流程，节约了访问时间
2)访客登录该系统后，根据自己办事需求，查询所需要到访部门的预约情况，选中部门后，访客可以查看该部门近期的预约情况，以便选择合适的时间进行预约。
3)在后台权限管理中加入区间免预约功能予以防止外来机关工作人员频繁预约的困扰；
4)在门禁管理中对于区间免预约的工作人员可开放多次通行权限，进而增加了工作效率也在安全方面提高了保障，做到有迹可循；
5)机关事务工作人员，可将免预约的外来工作人员的来访部门和来访次数做相应的记录和统计，方便后期的结果查询；
6)人脸、指纹双重识别，实用性高、安全可靠，系统采用网络信息加密传输，支持远程进行控制和管理，可应用于重点区域的门禁安全控制，
6)通过面部识别算法，可以有效的识别实时采集的活体人脸图像与数据库存储的图像间的差异，从而有效识别用户，防止通过简单的非活体照片对门禁进行欺骗；
7)车辆管理是基于识别技术开发的一项管理系统。在车辆信息管理模块中，可以通过数据可视化界面对数据库中的车辆新信息进行查询，新增，修改，删除等操作，提高工作效率和安全性；
8)采用了人工神经网络识别方法对车牌进行识别，因此识别率较高，抗干扰性好；
9)使用新式的加密算法加密交易信息并使用二维码进行支付，在保证了交易的安全性前提下，实现了交易的便捷，提高了用户体验。
附图说明
图1为本发明的系统构成图；
图2为本发明的面部图像的匹配比对流程图；
图3为本发明的车牌图的图像识别流程图；
图4为本发明的二维码支付流程图；
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步的说明。
本发明的实施例参考图1-4所示。
一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统，包括智能终端、外网服务器、内网服务器、门禁设备、车辆管理设备以及支付设备，访客通过智能终端访问外网服务器，进行预约申请，审核部门通过网络服务器对访客的预约进行审批，并将审批结果分别反馈给外网服务器和内网服务器，外网服务器根据审批结果生成预约反馈发送给智能终端，内网服务器分别与门禁设备、车辆管理设备以及支付设备连接，如果预约反馈通过，门禁设备将允许持有该预约反馈的访客进入办公区，车辆管理设备允许持有该预约反馈的车辆进入停车场，支付设备将允许持有该预约反馈的访客进行支付活动；其中，支付管理包括扫码器和充值机，充值机根据录入访客姓名、电话号码、身份证号生成唯一的访客二维付款码，用于身份识别，访客使用该付款码通过充值机进行充值并进行支付。
其中，二维付款码包括编码区域和功能样式，
编码区域直接与信息表示相关，包括编码数据、版本格式及纠错编码；
功能样式提供辅助信息,方便对二维码图片的识别，包括定位图形、分隔符、位置探测图形、校正图形；
其中，二维付款码生成过程包括：
步骤1，将电话号码、身份证号、支付密码、支付信息转换为128位原始数据M；
步骤2，数据加密，具体为：
步骤2.1，产生密钥，
选择三个大素数a1、a2、a3，计算模数n，
n＝a1×a2×a3，
得到欧拉函数
选择随机整数k1，使得且
根据a1、a2、a3大小关系计算X，GCD(X,n)＝1，且n-MAX(a1,a2,a3)≤X≤n，
将求解得到的X代入下式中，求解得到k2；
k2＝k1 -1MOD(X)，
则，(k1,X)为公钥,(k2,X)为私钥；
步骤2.2，加密信息，
使用公钥(k1,X)对原始数据加密，
C＝Mk1MOD(X)，
C即为加密后的密文；
其中，三个大素数a1、a2、a3的二进制数的位数大于100，模数n的二进制数的位数大于200，三个大素数a1、a2、a3相互之间的差的绝对值大于50；
素数的产生对算法的安全性有至关重要的作用，满足以上的条件，才能保证加密算法可以合理的时间范围内抵抗因子分解的攻击。
步骤3，二维码生成，
步骤3.1，数据分析，对要编码的密文C进行分析,确定数据的类型,确定数据编码适当的模式及纠错等级,以完成数据的高效编码,确定符号版本；
步骤3.2，数据编码，将需要编码的密文C按数据分析阶段确定的相应编码模式编码成为特定的位串,组成为模式指示符+字符计数指示符+编码数据信息比特流的形式，提供了多种数据编码模式供根据实际应用来做选择,包括ECI模式、数字模式、8位字节模式、字母数字模式及汉字模式,每一种模式都有其相对应的可支持字符集以及对应的编码规则表；
步骤3.3，纠错编码及最终码字构造，为编码数据生成纠错码字,以提供二维码符号本身一定的容错性能，二维码标准共制定了四个等级的纠错能力,在纠错编码的过程中,结合选择的符号版本及应用需要设置合理的纠错等级。根据选择的版本及纠错级别,按照相关标准将数据码字进行分块,对每一个小分块分别运用纠错算法生成该分块对应的纠错码字,并将其追加到相应的数据码字之后,形成符号的最终码字序列；
步骤3.4，在矩阵中布置模块，该步骤主要做的工作是与符号版本相对应的空白正方形矩阵中,完成功能图形及符号字符的表示及其位置布局，功能图形的位置及结构己经由标准固定,根据标准在功能图形区的相应位置上设置深色模块，对于符号字符,以长、高分别为2个及4个模块大小的规则矩形模块阵列来表示,但如果其与定位图形等符号中的功能图形挨得很近时,则转化为不规则的形式以减少相互间的干扰，其在矩阵中的布局从数据编码区域的右下开始,从右往左,用2*4规则模块由上至下进行填充；
步骤3.5，掩膜，对符号的非功能图形区进行操作,用标准给出的参考图形及其生成条件对上一步的矩阵进行异或运算,对所有结果进行评价,选出效果最好的,以使符号中的深浅色模块尽量分布均匀,生成二维码；
其中，支付过程为，
步骤1，扫码器扫描二维码获取密文C，并解密，使用私钥(k2,X)来解密获得原始数据M，则，
步骤2，将原始数据M转换为电话号码、身份证号、支付密码、支付信息，进行支付操作。
在二维码生成到支付的过程中都是使用加密后的数据，因此极大保证了交易的安全性。
其中，定位图形在整个二维码结构中的作用是用来为编码区域的模块位置做基准参考,确定了二维码中每个最小模块的大小,表示符号中模块的的最小刻度，定位图形直接决定了二维码的密度及版本信息，二维码符号中包括水平和垂直两个定位图形,分别在二维码模块矩阵的第六行和第六列,且他们分别处在顶部两个“回”字型位置探测图形及左边两个探测图形的中间；
分隔符的主要作用是隔离二维码的编码区域及其所有的位置探测图形,组成分隔符的模块全部为浅色,整个分隔符的宽度为一个模块的大小；
位置探测图形位于在二维码符号的左下角、左上角及右上角,为一个类似于“回”字型的图形；
校正图形的整体结构和位置探测图形的整体结构类似,只是组成校正图形的三个正方形更小,最外层的深色正方形边长为5个模块大小,中间的浅色正方形边长为3个模块大小,最里面则为一个深色模块，二维码符号中,校正图形的数量并不固定,取决于二维码版本，二维码的版本不断更新,每种版本规定的二维码符号尺寸都不一样,每升级一个版本,它的符号边长大小都比前一版多四个模块,最小的版本1符号尺寸为21*21模块；
格式信息主要是包括一些掩膜及纠错相关的信息。
充值方式主要分为统一充值与自助充值两种，分别适用不同的场景，统一充值主要用于单位批量为访客进行充值,自助充值仅支持访客个人充值；
扫码器扫描二维付款码进行消费，管理员消费统计分为两种查看方式，一种为访客查询个人的消费详情，另一种为查看每台扫码器所收入的金额。
该系统简化了登记流程，节约了访问时间,工作效率提高。
其中，所述预约申请的具体过程为：访客通过智能终端登录外网服务器上的预约系统，根据办事需求，查询所需要到访部门的预约情况，选中到访部门后，访客查看该到访部门近期的预约情况，以便选择合适的时间进行预约，访客在填写预约信息需将姓名、电话号码、身份证号、到访部门、到访时间如实填写并将面部照片和指纹上传至预约系统，还可根据需求填写同行人员或车辆信息。
其中，车辆信息包括车牌号、车型和颜色；
其中，生成所述预约反馈的具体过程为：访客在预约申请后，审核部门通过预约系统即时收到访问申请，等待审核部门审批，预约系统将审核部门的审批结果生成预约反馈，通过微信或短信平台发送至访客的智能终端；
预约反馈包括访客的姓名、电话号码、身份证号、到访部门、到访时间、面部照片、指纹、车辆信息、预约状态、权限，
反馈内容丰富，便于后续的数据处理以及统计分析。
其中，预约申请待审时间为30分钟，若30分钟内未被处理，预约系统将根据预约情况对申请进行自动批复并通过微信或短信平台发送至访客的智能终端；
防止长时间没有答复造成的用户体验下降。
其中，预约反馈将被自动录入内网服务器的数据库中，相关人员与访客本人可以随时通过平台或微信查询预约申请；
采用多种平台，预约更加灵活方便。
其中，预约系统包括后台权限管理模块，审核部门通过权限管理模块结合预约反馈对访客进行权限设置，允许外来工作人员在一定时间段内免预约，操作门禁设备中对于免预约的时间段内的工作人员开放多次通行权限，并将免预约的外来工作人员的到访部门和来访次数做相应的记录和统计录入内网服务器的数据库中。
免预约的方式增加了工作效率也在安全方面提高了保障。
其中，门禁设备包括监控摄像头、指纹采集装置、生物识别门禁控制器以及电子锁，监控摄像头动态采集实时访客面部图像，指纹采集设备采集实时访客指纹，生物识别门禁控制器能够对实时访客面部图像和实时访客指纹进行识别，并进行匹配比对，如果二者都比对成功后，打开电子锁，允许访客通过门禁，如果二者比对多次失败，会实时启动报警。
双重比对提高了系统安全性。
面部图像的匹配比对过程如下：
步骤1，尺寸归一化,具体为：
步骤1.1，获取27个面部基准点，分别为：右瞳孔、左瞳孔、鼻尖、右嘴角、左嘴角、右眉外端点、右眉内端点、右眼眶外端点、右眼眶上端点、右眼眶下端点、右眼眶内端点、左眉内端点、左眉外端点、左眼眶内端点、左眼眶上端点、左眼眶下端点、左眼眶外端点、鼻根部右端点、鼻根部左端点、鼻翼右部、鼻翼左部、鼻翼右端点、鼻翼左端点、上嘴唇上端点、上嘴唇下端点、下嘴唇上端点、下嘴唇下端点；
上述基准点将面部最具特征的部分提取，从而提高了识别的精度；
步骤1.2，根据右眼眶外端点、右眼眶上端点、右眼眶下端点、右眼眶内端点确定右眼中心点，根据左眼眶内端点、左眼眶上端点、左眼眶下端点、左眼眶外端点确定左眼中心点，寻找右眼中心点和左眼中心点的面部中心点，以此面部中心点作为图像原点，旋转面部图像，使右眼中心点和左眼中心点连成的线在水平位置，从而端正了面部图像；
步骤1.3，根据面部基准点结合面部比例特征，将面部主要部分切割出来，其后将切割后的面部图像通过缩放变换为统一尺寸大小的图像，消除面部部分之外的如头发、背景等冗余信息；
其中，冗余信息包括头发、背景；
删除冗余信息，更加凸显面部特征。
步骤1.4，归一化眼眶距离比方差，
步骤1.4.1，计算右眼眶上端点、右眼眶下端点的距离d；
步骤1.4.2，计算面部中心点与鼻翼左、右端点中点的距离l；
步骤1.4.3，计算眼眶距离比r＝d/l，眼眶距离比反应了面部的比例特征；
步骤1.4.4，根据眼眶距离比，以鼻翼左、右端点中点为原点等比缩放并裁
剪面部图像；
步骤2，灰度归一化，
步骤2.1，灰度调整，
步骤3，构建直方图，
步骤3.1,构建λ空间，计算各像素点的梯度幅值T(i,j)和方向角A(i,j)，增
强轮廓信息，
其中，Tx(i,j)和Ty(i,j)分别代表水平和垂直方向上的梯度幅值，
步骤3.2,以各个面部基准点为中心，构建27个大小为100×100的像素方形区域，构建每行的直方分量函数hj(i,j)＝A(i,j)×T(i,j),i＝1,2......100,j＝1,2......100，直方分量为hj＝[hj(1,j),hj(2,j)......hj(i,j),......hj(100,j)]，构建每个方形区域的直方分量Hk＝[h1,h2...hj...h100],k＝1,2......27；
上述直方图涵盖了多种信息，并且构成了单一向量，并与计算，提高了运算速度。
步骤4，计算相似度，
通过步骤1-3将实时访客面部图像和预约上传面部照片进行处理得到各自的直方分量，分别为和通过比对两个直方分量，从而计算二者之间的相似度，具体计算构成如下：
如果D小于0.3则认为匹配成功，否则匹配失败。
通过上述面部识别算法，可以有效的识别实时采集的活体人脸图像与数据库存储的图像间的差异，从而有效识别用户，防止通过简单的非活体照片对门禁进行欺骗。
其中，车辆管理设备包括车牌识别相机、车辆出入管理器以及通道轧机，车辆出入管理器将车牌识别相机捕捉的车辆信息与内网服务器的数据库中的车牌信息进行比对，比对成功后，将车牌号码、车辆类型、车辆颜色、进入时间、操作方式、报警状态以及车牌图上传至内网服务器的数据库中，车辆出入管理器控制通道轧机放行，如果比对多次失败，车辆出入管理器则会自动上传信息至管理人员。
车辆信息全面，便于管理人员的管理。
其中，通道轧机包括闸杆、夹头、叉杆、机箱、机箱盖、电机、减速器、带轮、齿轮、连杆、遥杆、主轴、平衡弹簧、光电开关、控制盒，车牌识别相机安装通道轧机的机箱上，采集图像拍照时与车辆车牌的高度基本平齐。
实现了轧机和相机一体化设置，并且水平拍摄，角度更准确。
其中，车牌识别相机捕捉车辆信息并与内网服务器的数据库中的车牌信息进行比对包括车牌识别相机捕捉的车牌图经过图像识别后与内网服务器的数据库中的车牌号码比对、车辆类型比对以及车辆颜色比对，
其中，车牌图的图像识别的具体过程为：
步骤1，灰度转换；
步骤2，对比度均衡化，设g(i,j),(i＝1,2,...,M；j＝1,2,...,N)为灰度转换后的图像，其中，M、N分别为图像像素尺寸上的高和宽，图像的灰度变化范围为[0,255]；
步骤2.1，根据原图像[f(i,j)]M×N构建256维的hf(t),t＝0,1,2,...,255向量；
步骤2.2求原图像的灰度分布概率pf(t)向量，
其中，Nf为图像的总像素个数；
步骤2.3，计算图像各个灰度值的累计分布概率pa(k)，则，
其中，pa(0)＝0；
步骤2.4，直方图均衡化计算，得到处理后图像的像素值g(i,j)，则，g(i,j)＝255*pa(k)。
因此可以根据原图像的统计量求得均衡后各像素的灰度变换值，均衡化后的图像对比度得到加强，避免对车牌部分产生干扰，使光照不均的车牌变得较为清晰。
步骤3，对灰度图像进行中值滤波，使用Canny算子和梯度算子进行边缘检测，使用腐蚀操作来消除边界点，使车牌区域凸显出来；
中值滤波能够有效地保护图像边缘，并且可以除去噪声；Canny算子为双阈值方法，不易受到噪声干扰，能检测出真正的弱边缘；梯度算子能够沿特定方向检测，梯度算子和Canny算子二者结合能够极大地减少了运算量和数据量，有效去掉不相关的部分图像。
步骤4，车牌定位；
步骤4.1，构建结构矩阵对图像进行闭运算，把车牌区域填充成一个连通区域，消除小的区域，连通车牌部分，标志出预选区域；
步骤4.2，将预选区域设置为白色，像素值为0，其他区域设为黑色,像素值为1；对图像中的每个封闭的白色区块进行标注，具体为：
对图像进行扫描，遇到第一个像素值为1的标注为LAB，然后对其8邻域的对象进行扫描，如果这八个像素值均为1，则这些像素都在一个区域中，标注为LAB，然后继续扫描，直到扫描到像素值为0的像素时表示这一区域已经标注完毕，当再次扫描到像素值为1的点时，LAB＝LAB+1，依次对整个图像进行扫描；
步骤4.3，计算标注区域的长宽比，具体为：
标注完所有区域后，计算每个区域的高度和宽度，将每个区域的上下左右的极值点分别标记为Wmax，Wmin，Hmax，Hmin，则宽度W＝Wmax-Wmin，高度H＝Hmax-Hmin；
步骤4.4，区域筛选，具体为：使用宽高比W/H作为约束条件，将宽高比W/H在[2，5]以外的区域都删掉，如果宽高比W/H符合要求的区域有多个，则根据绝对的宽度值W和高度值H，进一步减少干扰区域；计算剩余区域的面积，将每块区域中像素的个数累加并平均值，选择并移除小于500的连通区域，从而得到车牌区域；
步骤4.5，通过对矩形区域的定位来获得车牌的具体位置；
步骤5，采用Hough变换来检测矩形区域的倾斜角，再根据检测出来的倾斜角度进行插值旋转，使矩形区域中的字符水平排列；
相机尽量调节成与车牌保持水平的位置，但是并不能保证车牌悬挂有倾斜角，如果不矫正将会给下一步字符分割造成很大影响，而Hough变换对直线的提取有很强的抗干扰能力。
步骤6，字符识别，
步骤6.1，字符分割；
步骤6.2，字符归一化，具体为：根据字符提取时的上下边界以及字符分割时得到的左右边界，计算各个字符的高度和宽度，将计算的结果进行统计，将其最大值作为归一化的模板尺寸，通过计算测试，将字符尺寸都统一为50×25的像素大小；
步骤6.3，字符提取，具体为：采用粗网格特征提取法，将字符等分为10×5个网格，对网格内黑色像素个数进行统计；
步骤6.4，神经网路识别，具体过程为：
步骤6.4.1,设计三个BP神经网络来识别车牌的字符，分别为区分汉字或数字和英文字母的BP网络、汉字的BP网络以及数字和英文字母的BP网络，将字符特征组成特征生成特征样本；
步骤6.4.2,将特征样本输入到BP神经网络进行学习，建立识别模型；
步骤6.4.3,利用建立好的模型对车牌字符进行识别；
步骤6.4.4,输出识别结果。
由于采用了人工神经网络识别方法，因此识别率较高，抗干扰性也比较好。
其中，管理人员通过车辆出入管理器的数据可视化界面对内网服务器的数据库中的车辆信息进行查询、新增、修改、删除等操作。以上所述实施方式仅表达了本发明的一种实施方式，但并不能因此而理解为对本发明范围的限制。应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统，包括智能终端、外网服务器、内网服务器、门禁设备、车辆管理设备以及支付设备，访客通过智能终端访问外网服务器，进行预约申请，审核部门通过网络服务器对访客的预约进行审批，并将审批结果分别反馈给外网服务器和内网服务器，外网服务器根据审批结果生成预约反馈发送给智能终端，内网服务器分别与门禁设备、车辆管理设备以及支付设备连接，如果预约反馈通过，门禁设备将允许持有该预约反馈的访客进入办公区，车辆管理设备允许持有该预约反馈的车辆进入停车场，支付设备将允许持有该预约反馈的访客进行支付活动；其中，支付管理包括扫码器和充值机，充值机根据录入访客姓名、电话号码、身份证号生成唯一的访客二维付款码，用于身份识别，访客使用该付款码通过充值机进行充值并进行支付。
2.根据权利要求1所述的一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统，其特征在于：二维付款码包括编码区域和功能样式，
编码区域直接与信息表示相关，包括编码数据、版本格式及纠错编码；功能样式提供辅助信息,方便对二维码图片的识别，包括定位图形、分隔符、位置探测图形、校正图形，其中，二维付款码生成过程包括：
步骤1，将电话号码、身份证号、支付密码、支付信息转换为128位原始数据M；
步骤2，数据加密，
步骤3，二维码生成。
3.根据权利要求2所述的一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统，其特征在于步骤2具体为：
步骤2.1，产生密钥，
选择三个大素数a1、a2、a3，计算模数n，
n＝a1×a2×a3，
得到欧拉函数
选择随机整数k1，使得且
根据a1、a2、a3大小关系计算X，GCD(X,n)＝1，且n-MAX(a1,a2,a3)≤X≤n，
将求解得到的X代入下式中，求解得到k2；
则，(k1,X)为公钥,(k2,X)为私钥；
步骤2.2，加密信息，
使用公钥(k1,X)对原始数据加密，
C＝Mk1MOD(X)，
C即为加密后的密文；
其中，三个大素数a1、a2、a3的二进制数的位数大于100，模数n的二进制数的位数大于200，三个大素数a1、a2、a3相互之间的差的绝对值大于50。
4.根据权利要求2所述的一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统，其特征在于步骤3具体为：
步骤3.1，数据分析，对要编码的密文C进行分析,确定数据的类型,确定数据编码适当的模式及纠错等级,以完成数据的高效编码,确定符号版本；
步骤3.2，数据编码，将需要编码的密文C按数据分析阶段确定的相应编码模式编码成为特定的位串,组成为模式指示符+字符计数指示符+编码数据信息比特流的形式，提供了多种数据编码模式供根据实际应用来做选择,包括ECI模式、数字模式、8位字节模式、字母数字模式及汉字模式,每一种模式都有其相对应的可支持字符集以及对应的编码规则表；
步骤3.3，纠错编码及最终码字构造，为编码数据生成纠错码字,以提供二维码符号本身一定的容错性能，二维码标准共制定了四个等级的纠错能力,在纠错编码的过程中,结合选择的符号版本及应用需要设置合理的纠错等级。根据选择的版本及纠错级别,按照相关标准将数据码字进行分块,对每一个小分块分别运用纠错算法生成该分块对应的纠错码字,并将其追加到相应的数据码字之后,形成符号的最终码字序列；
步骤3.4，在矩阵中布置模块，该步骤主要做的工作是与符号版本相对应的空白正方形矩阵中,完成功能图形及符号字符的表示及其位置布局，功能图形的位置及结构己经由标准固定,根据标准在功能图形区的相应位置上设置深色模块，对于符号字符,以长、高分别为2个及4个模块大小的规则矩形模块阵列来表示,但如果其与定位图形等符号中的功能图形挨得很近时,则转化为不规则的形式以减少相互间的干扰，其在矩阵中的布局从数据编码区域的右下开始,从右往左,用2*4规则模块由上至下进行填充；
步骤3.5，掩膜，对符号的非功能图形区进行操作,用标准给出的参考图形及其生成条件对上一步的矩阵进行异或运算,对所有结果进行评价,选出效果最好的,以使符号中的深浅色模块尽量分布均匀,生成二维码。
5.根据权利要求2所述的一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统，其特征在于支付过程为：
步骤1，扫码器扫描二维码获取密文C，并解密，使用私钥(k2,X)来解密获得原始数据M，则，
步骤2，将原始数据M转换为电话号码、身份证号、支付密码、支付信息，进行支付操作。
6.根据权利要求2所述的一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统，其特征在于：定位图形在整个二维码结构中的作用是用来为编码区域的模块位置做基准参考,确定了二维码中每个最小模块的大小,表示符号中模块的的最小刻度，定位图形直接决定了二维码的密度及版本信息，二维码符号中包括水平和垂直两个定位图形,分别在二维码模块矩阵的第六行和第六列,且他们分别处在顶部两个“回”字型位置探测图形及左边两个探测图形的中间；
分隔符的主要作用是隔离二维码的编码区域及其所有的位置探测图形,组成分隔符的模块全部为浅色,整个分隔符的宽度为一个模块的大小；
位置探测图形位于在二维码符号的左下角、左上角及右上角,为一个类似于“回”字型的图形；
校正图形的整体结构和位置探测图形的整体结构类似,只是组成校正图形的三个正方形更小,最外层的深色正方形边长为5个模块大小,中间的浅色正方形边长为3个模块大小,最里面则为一个深色模块，二维码符号中,校正图形的数量并不固定,取决于二维码版本，二维码的版本不断更新,每种版本规定的二维码符号尺寸都不一样,每升级一个版本,它的符号边长大小都比前一版多四个模块,最小的版本1符号尺寸为21*21模块；
格式信息主要是包括一些掩膜及纠错相关的信息。
7.根据权利要求1所述的一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统，其特征在于：充值方式主要分为统一充值与自助充值两种，分别适用不同的场景，统一充值主要用于单位批量为访客进行充值,自助充值仅支持访客个人充值；扫码器扫描二维付款码进行消费，管理员消费统计分为两种查看方式，一种为访客查询个人的消费详情，另一种为查看每台扫码器所收入的金额。
8.根据权利要求1所述的一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统，其特征在于预约申请的具体过程为：访客通过智能终端登录外网服务器上的预约系统，根据办事需求，查询所需要到访部门的预约情况，选中到访部门后，访客查看该到访部门近期的预约情况，以便选择合适的时间进行预约，访客在填写预约信息需将姓名、电话号码、身份证号、到访部门、到访时间如实填写并将面部照片和指纹上传至预约系统，还可根据需求填写同行人员或车辆信息，车辆信息包括车牌号、车型和颜色；
生成所述预约反馈的具体过程为：访客在预约申请后，审核部门通过预约系统即时收到访问申请，等待审核部门审批，预约系统将审核部门的审批结果生成预约反馈，通过微信或短信平台发送至访客的智能终端；
预约反馈包括访客的姓名、电话号码、身份证号、到访部门、到访时间、面部照片、指纹、车辆信息、预约状态、权限，
预约申请待审时间为30分钟，若30分钟内未被处理，预约系统将根据预约情况对申请进行自动批复并通过微信或短信平台发送至访客的智能终端。
9.根据权利要求8所述的一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统，其特征在于：预约反馈将被自动录入内网服务器的数据库中，相关人员与访客本人可以随时通过平台或微信查询预约申请；
预约系统包括后台权限管理模块，审核部门通过权限管理模块结合预约反馈对访客进行权限设置，允许外来工作人员在一定时间段内免预约，操作门禁设备中对于免预约的时间段内的工作人员开放多次通行权限，并将免预约的外来工作人员的到访部门和来访次数做相应的记录和统计录入内网服务器的数据库中。
10.根据权利要求1所述的一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统，其特征在于：车辆管理设备包括车牌识别相机、车辆出入管理器以及通道轧机，车辆出入管理器将车牌识别相机捕捉的车辆信息与内网服务器的数据库中的车牌信息进行比对，比对成功后，将车牌号码、车辆类型、车辆颜色、进入时间、操作方式、报警状态以及车牌图上传至内网服务器的数据库中，车辆出入管理器控制通道轧机放行，如果比对多次失败，车辆出入管理器则会自动上传信息至管理人员；
通道轧机包括闸杆、夹头、叉杆、机箱、机箱盖、电机、减速器、带轮、齿轮、连杆、遥杆、主轴、平衡弹簧、光电开关、控制盒，车牌识别相机安装通道轧机的机箱上，采集图像拍照时与车辆车牌的高度基本平齐；
车牌识别相机捕捉车辆信息并与内网服务器的数据库中的车牌信息进行比对包括车牌识别相机捕捉的车牌图经过图像识别后与内网服务器的数据库中的车牌号码比对、车辆类型比对以及车辆颜色比对。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810334015.XA CN108629873A (zh) | 2018-04-15 | 2018-04-15 | 一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810334015.XA CN108629873A (zh) | 2018-04-15 | 2018-04-15 | 一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108629873A true CN108629873A (zh) | 2018-10-09 |
Family
ID=63705095
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810334015.XA Pending CN108629873A (zh) | 2018-04-15 | 2018-04-15 | 一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108629873A (zh) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109308536A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-02-05 | 安徽灵图壹智能科技有限公司 | 一种区块链医院探访安防管理系统及方法 |
| CN109727025A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-07 | 广东铭鸿数据有限公司 | 一种基于车载电子标签的无感支付方法及设备 |
| CN109727024A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-07 | 广东铭鸿数据有限公司 | 一种基于扫码支付的无感支付方法及装置 |
| CN111126198A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-05-08 | 中山大学 | 一种基于深度表示学习跟动态匹配的行人再识别方法 |
| CN112052702A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-12-08 | 北京智通云联科技有限公司 | 一种识别二维码的方法和装置 |
| CN113096289A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-07-09 | 厦门熵基科技有限公司 | 一种多访客协同预约方法、客户端、设备和介质 |
| CN117094349A (zh) * | 2023-10-19 | 2023-11-21 | 中国物品编码中心 | 二维码图形的生成方法、装置、设备及介质 |
-
2018
- 2018-04-15 CN CN201810334015.XA patent/CN108629873A/zh active Pending
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109308536A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-02-05 | 安徽灵图壹智能科技有限公司 | 一种区块链医院探访安防管理系统及方法 |
| CN109727025A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-07 | 广东铭鸿数据有限公司 | 一种基于车载电子标签的无感支付方法及设备 |
| CN109727024A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-07 | 广东铭鸿数据有限公司 | 一种基于扫码支付的无感支付方法及装置 |
| CN111126198A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-05-08 | 中山大学 | 一种基于深度表示学习跟动态匹配的行人再识别方法 |
| CN111126198B (zh) * | 2019-12-11 | 2023-05-09 | 中山大学 | 一种基于深度表示学习跟动态匹配的行人再识别方法 |
| CN112052702A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-12-08 | 北京智通云联科技有限公司 | 一种识别二维码的方法和装置 |
| CN112052702B (zh) * | 2020-08-10 | 2023-12-19 | 北京智通云联科技有限公司 | 一种识别二维码的方法和装置 |
| CN113096289A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-07-09 | 厦门熵基科技有限公司 | 一种多访客协同预约方法、客户端、设备和介质 |
| CN117094349A (zh) * | 2023-10-19 | 2023-11-21 | 中国物品编码中心 | 二维码图形的生成方法、装置、设备及介质 |
| CN117094349B (zh) * | 2023-10-19 | 2024-01-09 | 中国物品编码中心 | 二维码图形的生成方法、装置、设备及介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108335396A (zh) | 一种具有车牌识别的人工智能访客管理系统 | |
| CN108629873A (zh) | 一种具有二维码支付的人工智能访客管理系统 | |
| CN109300200A (zh) | 一种具有面部识别的人工智能访客管理系统 | |
| US7158657B2 (en) | Face image recording system | |
| CN107680294A (zh) | 房产信息查询方法、系统、终端设备及存储介质 | |
| CN106529380A (zh) | 图像的识别方法及装置 | |
| CN106982426A (zh) | 一种远程实现旧卡实名制的方法与系统 | |
| CN105450411A (zh) | 利用卡片特征进行身份验证的方法、装置及系统 | |
| JP2007272320A (ja) | 入場管理システム | |
| CN103793990A (zh) | 发票的验证方法和系统 | |
| CN101303724A (zh) | 一种认证授权方法及系统 | |
| CN106981016A (zh) | 一种远程自助实名购买电话卡的方法与系统 | |
| CN114863506B (zh) | 准入权限的验证方法、装置、系统和身份认证终端 | |
| Fuzail et al. | Face detection system for attendance of class’ students | |
| JP2004284344A (ja) | Ｉｄカード作成装置、ｉｄカード、顔認証端末装置、顔認証装置およびシステム | |
| CN108986342B (zh) | 一种基于云计算平台的人脸识别寄存柜系统 | |
| CN108734235A (zh) | 一种用于电子处方的身份识别方法及系统 | |
| CN109145559A (zh) | 一种结合表情识别的智能终端人脸解锁方法 | |
| CN112560683A (zh) | 一种翻拍图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN107054137A (zh) | 基于人脸识别的充电桩控制装置及其控制方法 | |
| JP2005084980A (ja) | 顔画像付きカード用データ生成装置および方法並びにプログラム | |
| CN113421079A (zh) | 一种基于共享充电宝租赁柜的借还共享充电宝方法 | |
| Omri et al. | Cloud-based mobile system for biometrics authentication | |
| CN109285260A (zh) | 一种闸机控制方法及装置 | |
| CN116308888B (zh) | 一种基于神经网络的操作票管理系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20200108 Address after: Room 201, unit 3, building 16, No. 3, Baisha Road, Tangjiawan, Xiangzhou District, Zhuhai City, Guangdong Province Applicant after: Chen Huiping Address before: 519000 RB09 unit, teaching area 1, Software Park Road, Tangjia Bay, Zhuhai high tech Zone, Guangdong Applicant before: ZHUHAI HUAQING INNOVATION TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20181009 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |