CN110415128A - 保单信息管理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及大数据技术领域，公开了一种保单信息管理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，保单信息管理方法包括：将原始保单信息存储至历史信息表；将批改信息的生成时间与批改信息关联存储至批改信息记录表；当接收到查询指令时，获取查询指令对应的查询时刻；从批改信息记录表中获取生成时间小于或等于查询时刻的目标批改信息；根据目标批改信息的批改类型以及批改内容对历史信息表进行更新，生成目标保单信息；将目标保单信息发送至所述原始保单信息对应的投保人终端。通过本发明，保证了保单在各个时刻的数据均能被查询到，且在保单数据遭到批改时，无需对批改前的保单数据进行备份，降低了数据库的负荷，节省了数据库资源。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种保单信息管理方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
目前，当一份保单数据x在T0时刻被存入数据库后，若在T1时刻，对保单数据x进行了批改，得到了新的保单数据x`，为了后续能查询到T1时刻前的保单数据，则此时需要对保单数据x做一次备份；后续，若在T2时刻，对保单数据x`进行了批改，得到了新的保单数据x``，为了后续能查询到T2时刻前的保单数据，则此时需要对保单数据x`做一次备份。即在现有机制中，为了保证后续能查询到保单在各个时刻的数据，每对保单数据进行一次批改，便会执行一次备份动作。
当保单数据的量很大时，每次备份的数据量也会很大，备份数据会占据大量的数据库资源，导致业务系统的运行速度降低，难以满足业务需求。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种保单信息管理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中为了保证后续能查询到保单在各个时刻的数据，对保单信息每进行一次批改，便需要对批改前的保单信息做一次全盘备份，从而导致数据库资源被大量占用的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种保单信息管理方法，所述保单信息管理方法包括以下步骤：
将原始保单信息存储至历史信息表；
当检测到针对原始保单信息的批改操作时，基于所述批改操作，生成批改信息；
获取所述批改信息的生成时间，并将所述生成时间与所述批改信息关联存储至批改信息记录表，其中，所述批改信息包括批改类型以及批改内容；
当接收到查询指令时，获取所述查询指令对应的查询时刻；
从所述批改信息记录表中获取生成时间小于或等于所述查询时刻的目标批改信息；
根据所述目标批改信息的批改类型以及批改内容对历史信息表进行更新，生成目标保单信息；
将所述目标保单信息发送至所述原始保单信息对应的投保人终端。
可选地，在所述当检测到针对原始保单信息的批改操作时，基于所述批改操作，生成批改信息的步骤之前，还包括：
当接收到针对所述原始保单信息的批改请求时，进行身份认证；
若身份认证通过，则显示批改界面，以供操作人进行批改操作。
可选地，所述当接收到针对所述原始保单信息的批改请求时，进行身份认证的步骤包括：
当接收到针对所述原始保单信息的批改请求时，获取用户人脸图像；
检测所述人脸图像与预置的人脸图像是否匹配；
若所述人脸图像与预置的人脸图像匹配，则实时获取双目摄像头采集的双目用户头部图像；
基于所述双目用户头部图像，进行活体检测；
若活体检测通过，则身份认证通过。
可选地，所述基于所述双目用户头部图像，进行活体检测的步骤包括：
基于预置双目立体匹配算法，计算所述双目用户头部图像对应的视差图像；
将所述视差图像转换为深度图像，并计算所述深度图像的灰度共生矩阵；
从所述灰度共生矩阵中提取所述深度图像的纹理特征，并将各纹理特征级联成灰度共生矩阵特征向量；
将所述灰度共生矩阵特征向量输入预设的分类模型进行分类，得到分类结果，所述分类结果包括活体与非活体；
若所述分类结果为活体，则判定活体检测通过。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种保单信息管理装置，所述保单信息管理装置包括：
第一存储模块，用于将原始保单信息存储至历史信息表；
生成模块，用于当检测到针对原始保单信息的批改操作时，基于所述批改操作，生成批改信息；
第二存储模块，用于获取所述批改信息的生成时间，并将所述生成时间与所述批改信息关联存储至批改信息记录表，其中，所述批改信息包括批改类型以及批改内容；
时刻获取模块，用于当接收到查询指令时，获取所述查询指令对应的查询时刻；
查询模块，用于从所述批改信息记录表中获取生成时间小于或等于所述查询时刻的目标批改信息；
保单生成模块，用于根据所述目标批改信息的批改类型以及批改内容对历史信息表进行更新，生成目标保单信息；
发送模块，用于将所述目标保单信息发送至所述原始保单信息对应的投保人终端。
可选地，所述保单信息管理装置还包括：
认证模块，用于当接收到针对所述原始保单信息的批改请求时，进行身份认证；
批改模块，用于若身份认证通过，则显示批改界面，以供操作人进行批改操作。
可选地，所述认证模块包括：
第一获取单元，用于当接收到针对所述原始保单信息的批改请求时，获取用户人脸图像；
检测单元，用于检测所述人脸图像与预置的人脸图像是否匹配；
第二获取单元，用于若所述人脸图像与预置的人脸图像匹配，则实时获取双目摄像头采集的双目用户头部图像；
活体检测单元，用于基于所述双目用户头部图像，进行活体检测；
判定单元，若活体检测通过，则身份认证通过。
可选地，所述活体检测单元包括：
融合子单元，用于基于预置双目立体匹配算法，计算所述双目用户头部图像对应的视差图像；
计算子单元，用于将所述视差图像转换为深度图像，并计算所述深度图像的灰度共生矩阵；
级联子单元，用于从所述灰度共生矩阵中提取所述深度图像的纹理特征，并将各纹理特征级联成灰度共生矩阵特征向量；
分类子单元，用于将所述灰度共生矩阵特征向量输入预设的分类模型进行分类，得到分类结果，所述分类结果包括活体与非活体；
判定子单元，若所述分类结果为活体，则判定活体检测通过。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种保单信息管理设备，所述保单信息管理设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的保单信息管理程序，所述保单信息管理程序被所述处理器执行时实现如上所述的保单信息管理方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有保单信息管理程序，所述保单信息管理程序被处理器执行时实现如上所述的保单信息管理方法的步骤。
本发明中，将原始保单信息存储至历史信息表；当检测到针对原始保单信息的批改操作时，基于所述批改操作，生成批改信息；获取所述批改信息的生成时间，并将所述生成时间与所述批改信息关联存储至批改信息记录表，其中，所述批改信息包括批改类型以及批改内容；当接收到查询指令时，获取所述查询指令对应的查询时刻；从所述批改信息记录表中获取生成时间小于或等于所述查询时刻的目标批改信息；根据所述目标批改信息的批改类型以及批改内容对历史信息表进行更新，生成目标保单信息；将所述目标保单信息发送至所述原始保单信息对应的投保人终端。通过本发明，保证了保单在各个时刻的数据均能被查询到，且在保单数据遭到批改时，无需对批改前的保单数据进行备份，降低了数据库的负荷，节省了数据库资源。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的保单信息管理设备结构示意图；
图2为本发明保单信息管理方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明保单信息管理装置第一实施例的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的保单信息管理设备结构示意图。
本发明实施例保单信息管理设备可以是PC，也可以便携计算机、服务器等具有数据处理能力的终端设备。
如图1所示，该保单信息管理设备可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的保单信息管理设备结构并不构成对保单信息管理设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及保单信息管理程序。
在图1所示的保单信息管理设备中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的保单信息管理程序，并执行以下保单信息管理方法的各个实施例的步骤。
参照图2，图2为本发明保单信息管理方法第一实施例的流程示意图。
在本发明保单信息管理方法第一实施例中，保单信息管理方法包括：
步骤S10，将原始保单信息存储至历史信息表；
本实施例中，如表1所示，表1为存储了保单号为1的原始保单信息的历史信息表。
表1
如表1所示，历史信息表中存储有保单号为1的原始保单信息。原始保单信息包括保单号以及被保人信息和其对应的被保金额、起始时间。其中，保单号用于区分不同的保单，被保人信息为能唯一标识每个被保人的信息，例如身份证号码。本实施例中，历史信息表存储于数据库中。历史信息表中可记录多组保单号不同的原始保单信息，当然也可以设置多个历史信息表，用于存储保单号不同的原始保单信息。
步骤S20，当检测到针对原始保单信息的批改操作时，基于所述批改操作，生成批改信息；
本实施例中，对原始保单进行新增、修改、删除等操作均称为批改操作(批改操作并不限于新增、修改、删除这三种，具体根据实际需要进行删减或扩充)。例如，在上述原始保单中新增新的信息：被保人信息G，对应的金额以及起始时间分别为S7、T7；在上述原始保单中删除被保人信息A，以及对应的被保金额S1、起始时间T1；将上述原始保单中的T1修改为T1`。
一可选实施例中，在保单信息管理设备的显示界面上显示批改界面，批改界面的主界面上提供有“新增”、“修改”以及“删除”的功能选项。若当前需要在上述原始保单中新增新的信息：被保人信息G，对应的金额以及起始时间分别为S7、T7；在上述原始保单中删除被保人信息A，以及对应的被保金额S1、起始时间T1；以及将上述原始保单中的T1修改为T1`。
操作人首先在主界面上选择“新增”功能，然后进入“新增”功能对应的第一功能界面，在第一功能界面上显示信息输入框，操作人可以通过键盘输入的方式，将被保人信息G，对应的金额以及起始时间分别为S7、T7输入信息输入框中，然后点击确认，保单信息管理设备基于操作的人操作，生成批改信息1(即新增被保人信息G，和对应的金额S7以及起始时间T7)，并返回主界面；操作人在主界面上选择“修改”功能，然后进入“修改”功能对应的第二功能界面，在第二功能界面上显示上述历史信息表，以供操作人基于显示的历史信息表进行修改操作，将历史信息表中的T1修改为T1`，保单信息管理设备检测到此次的修改操作，基于修改操作，生成批改信息2(即T1被修改为T1`)，并返回主界面；操作人继续在主界面上选择“删除”功能，然后进入“删除”功能对应的第三功能界面，在第三功能界面上显示上述历史信息表，以供操作人基于显示的历史信息表进行删除操作，操作人选择被保人信息A，以及对应的被保金额S1、起始时间T1，然后选择删除，保单信息管理设备检测到此次的删除操作，基于删除操作，生成批改信息3(即删除被保人信息A，以及对应的被保金额S1、起始时间T1)。上述批改操作以保单号为1的原始保单为例，因此，生成的批改信息会增加针对保单号为1的原始保单的标注信息。
步骤S30，获取所述批改信息的生成时间，并将所述生成时间与所述批改信息关联存储至批改信息记录表，其中，所述批改信息包括批改类型以及批改内容；
本实施例中，如步骤S20所述的批改场景，所有的批改动作操作完成后，操作人选择保留当前批改，保单信息管理设备接收到该保留指令时，获取当前时间T，作为批改信息(包括上述批改信息1、2和3)的生成时间，并将时间T以及批改信息(包括上述批改信息1、2和3)关联存储至批改信息记录表中，其中，批改信息1、2和3以及对应的生成时间即为原始保单信息的增量信息。由于，生成的批改信息增加有针对保单号为1的原始保单的标注信息，因此，将批改信息与生成时间关联存储至保单号为1的原始保单对应的批改信息记录表1中。本实施例中，数据库中可以存在多个批改信息记录表，用于存储不同保单号的原始保单对应的批改信息及其生成时间。当然，可以是使用一张批改信息记录表，用于存储不同保单号的原始保单对应的批改信息及其生成时间，如表2所示，表2为批改信息记录表的示意表。
表2
| 保单号 | 批改信息 | 生成时间 |
| 保单号1 | 批改信息1 | T1 |
| 保单号2 | 批改信息2 | T2 |
| 保单号3 | 批改信息3 | T3 |
| ...... | ...... | ...... |
其中，批改信息包括批改类型以及批改内容，例如批改信息1的批改类型为：新增，批改内容为：被保人信息G，对应的金额以及起始时间分别为S7、T7；批改信息2的批改类型为：删除，批改内容为：被保人信息A，以及对应的被保金额S1、起始时间T1；批改信息3的批改类型为：修改，批改内容为：T1修改为T1`。
步骤S40，当接收到查询指令时，获取所述查询指令对应的查询时刻；
本实施例中，对一份保单而言，若其经过了多次批改，则在不同时刻，其数据是不同的。以保单号为1的原始保单信息而言，其对应的批改信息的生成时间分别为：2018.01.15、2018.03.22、2018.05.20、2018.08.07，若需要查询该保单在2018.06.12时的数据，则选择查询时刻为2018.06.12，并基于该查询时刻触发查询指令。当保单信息管理设备接收到该查询指令时，获取查询指令对应的查询时刻2018.06.12。
步骤S50，从所述批改信息记录表中获取生成时间小于或等于所述查询时刻的目标批改信息；
本实施例中，若保单号为1的原始保单信息，其对应的批改信息的生成时间分别为：2018.01.15、2018.03.22、2018.05.20、2018.08.07，且查询时刻为2018.06.12，则获取的目标批改信息为2018.01.15、2018.03.22以及2018.05.20对应的批改信息。
步骤S60，根据所述目标批改信息的批改类型以及批改内容对历史信息表进行更新，生成目标保单信息；
本实施例中，若目标批改信息为2018.01.15、2018.03.22以及2018.05.20对应的批改信息，且分别为：“新增被保人信息G，对应的金额以及起始时间分别为S7、T7”、“删除被保人信息A，以及对应的被保金额S1、起始时间T1”以及“将T1修改为T1`”。则将“被保人信息G，对应的金额以及起始时间分别为S7、T7”添加至表1中，从表1中查找“被保人信息A，以及对应的被保金额S1、起始时间T1”，然后删除，将表1中的T1修改为T1`(可通过正则表达的技术式实现)，即可得目标保单信息。
步骤S70，将所述目标保单信息发送至所述原始保单信息对应的投保人终端。
本实施例中，得到目标保单信息后，将目标保单信息发送至原始保单信息对应的投保人终端(原始保单数据在存入历史信息表时记录每份原始保单数据对应的投保人终端的联络信息)。
本实施例中，将原始保单信息存储至历史信息表；当检测到针对原始保单信息的批改操作时，基于所述批改操作，生成批改信息；获取所述批改信息的生成时间，并将所述生成时间与所述批改信息关联存储至批改信息记录表，其中，所述批改信息包括批改类型以及批改内容；当接收到查询指令时，获取所述查询指令对应的查询时刻；从所述批改信息记录表中获取生成时间小于或等于所述查询时刻的目标批改信息；根据所述目标批改信息的批改类型以及批改内容对历史信息表进行更新，生成目标保单信息；将所述目标保单信息发送至所述原始保单信息对应的投保人终端。通过本实施例，保证了保单在各个时刻的数据均能被查询到，且在保单数据遭到批改时，无需对批改前的保单数据进行备份，降低了数据库的负荷，节省了数据库资源。
进一步地，本发明保单信息管理方法一实施例中，在步骤S20之前，还包括：
当接收到针对所述原始保单信息的批改请求时，进行身份认证；
本实施例中，为了保证保单信息的安全性，在需要对保单信息进行修改时，操作人首先触发批改请求(例如点击批改请求触发按钮)，保单信息管理设备接收到该请求时，对操作人进行身份认证。身份认证的方式不限，例如：指纹认证、密码认证、人脸识别等。
若身份认证通过，则显示批改界面，以供操作人进行批改操作。
本实施例中，基于保单信息管理设备获取到的认证信息，将该认证信息同预置的合法认证信息进行对比，若对比结果表明该认证信息同预置的合法认证信息较为匹配，则认定身份认证通过，则显示批改界面(例如在保单信息管理设备的显示屏上显示批改操作界面)，以供操作人进行批改操作。
本实施例中，当用户需要对原始保单信息进行批改时，首先对用户进行身份认证，只有通过身份认证之后，用户才有权限对原始保单信息进行批改，提高了对保单信息的安全保障。
进一步地，在本发明保单信息管理方法一实施例中，所述当接收到针对所述原始保单信息的批改请求时，进行身份认证的步骤包括：
当接收到针对所述原始保单信息的批改请求时，获取用户人脸图像；
本实施例中，为了保证保单信息的安全性，在需要对保单信息进行修改时，操作人首先触发批改请求(例如点击批改请求触发按钮)，保单信息管理设备接收到该请求时，启用摄像头，对保单信息管理设备正前方的区域进行拍摄，得到用户人脸图像。
检测所述人脸图像与预置的人脸图像是否匹配；
本实施例中，将当前拍摄得到的用户人脸图像与预置的人脸图像进行人脸对比。本实施例对于人脸比对具体实现方式不限。比如先分别提取当前拍摄得到的用户人脸图像与预置的人脸图像的人脸特征，然后进行人脸特征比对，若人脸特征匹配率超过预设阈值，比如90％，则可确定人脸图像与预置的人脸图像匹配。
若所述人脸图像与预置的人脸图像匹配，则实时获取双目摄像头采集的双目用户头部图像；
本实施例中，若人脸图像与预置的人脸图像匹配，为了进一步提升用户身份核验的准确性，因此采用双目摄像头采集用户头部图像。其中，双目摄像头是指具有两个摄像头的摄像装置，相对于单目摄像头采集的图像而言，双目摄像头能分别从两个不同角度采集图像，也即可以同时采集到不同角度对应的两份用户头部图像(也即双目用户头像)。
基于所述双目用户头部图像，进行活体检测；若活体检测通过，则身份认证通过。
本实施例中，由于双目用户头部图像携带有更多的信息，进而更利于进行活体检测并且检测结果具有较高的可信度。比如不同角度下用户脸部的光线特征不一样，则使用双目摄像头拍摄得到的图像也具有不一样的纹理特征，而该纹理特征是难以通过照片、面具等方式伪造出来的，因此具有较高的防伪能力。
进一步地，在本发明保单信息管理方法一实施例中，所述基于所述双目用户头部图像，进行活体检测的步骤包括：
基于预置双目立体匹配算法，计算所述双目用户头部图像对应的视差图像；
本实施例中，通过双目摄像头采集的用户头部图像包括左视图用户头部图像与右视图用户头部图像，通过双目立体匹配算法可获得左右视图对应的视差图像。
本实施例对于预置的双目立体匹配算法不限，例如SAD(Sum of AbsoluteDifferences)算法、SSD(Sum of Square Differences)算法等。
本实施例中，通过双目立体匹配算法计算双目用户头部图像对应的视差图像的处理流程如下：
(1)进行匹配代价计算
匹配代价计算的目的是衡量待匹配像素与候选像素之间的相关性。两个像素无论是否为同名点，都可以通过匹配代价函数计算匹配代价，代价越小则说明相关性越大，是同名点的概率也越大。
每个像素在搜索同名点之前，往往会指定一个视差搜索范围D，视差搜索时将范围限定在D内，用一个大小为W×H×D(W为图像宽度，H为图像高度)的三维矩阵C来存储每个像素在视差范围内每个视差下的匹配代价值。矩阵C通常称为DSI(Disparity Space Image)。
匹配代价计算的方法有很多，例如灰度绝对值差、灰度绝对值差之和、归一化相关系数等方法来计算两个像素的匹配代价。
(2)对匹配代价进行聚合
代价聚合的根本目的是让代价值能够准确的反映像素之间的相关性。上一步匹配代价的计算往往只会考虑局部信息，通过两个像素邻域内一定大小的窗口内的像素信息来计算代价值，这很容易受到图像噪声的影响，而且当图像处于弱纹理或重复纹理区域，这个代价值极有可能无法准确的反映像素之间的相关性。
因此，通过代价聚合建立邻接像素之间的联系，以一定的准则(如相邻像素应该具有连续的视差值)来对代价矩阵进行优化。每个像素在某个视差下的新代价值都会根据其相邻像素在同一视差值或者附近视差值下的代价值来重新计算，得到新的DSI。常用的代价聚合方法有扫描线法、动态规划法、SGM算法中的路径聚合法等。
(3)计算视差图像
视差图像计算是通过代价聚合之后的代价矩阵S来确定每个像素的最优视差值，通常使用赢家通吃算法(WTA，Winner-Takes-All)来计算，即某个像素的所有视差下的代价值中，选择最小代价值所对应的视差作为最优视差。
(4)对视差图像进行优化
视差图像优化的目的是对上一步得到的视差图像进一步优化，改善视差图像的质量，包括剔除错误视差、适当平滑以及子像素精度优化等处理，一般采用左右一致性检查(Left-Right Check)算法剔除因为遮挡和噪声而导致的错误视差；采用剔除小连通区域算法来剔除孤立异常点；采用中值滤波(Median Filter)、双边滤波(Bilateral Filter)等平滑算法对视差图像进行平滑。
将所述视差图像转换为深度图像，并计算所述深度图像的灰度共生矩阵；
本实施例中，在获得双目用户头部图像对应的视差图像后，通过以下视差与深度的转换公式，可将视差图像转换为深度图像：
depth＝(f*baseline)/disp；
上式中，depth表示深度图的深度值，f表示归一化的焦距，baseline表示两个相机光心之间的距离，称作基线距离；disp表示视差值。视差的单位是像素表示，深度值的单位往往是毫米表示。
在获得深度图像后，需进一步计算深度图像的灰度共生矩阵。灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两像素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。假设取图像(N×N)中任意一点(x，y)及偏离它的另一点(x+a，y+b)，设该点对的灰度值为(g1，g2)。令点(x，y)在整个图像上移动，则会得到各种(g1，g2)值，设灰度值的级数为k，则(g1，g2)的组合共有k的平方种。对于整个图像，统计出每一种(g1，g2)值出现的次数，然后排列成一个矩阵，再用(g1，g2)出现的总次数将它们归一化为出现的概率P(g1，g2)，则得到的矩阵称为灰度共生矩阵。图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度等综合信息。
从所述灰度共生矩阵中提取所述深度图像的纹理特征，并将各纹理特征级联成灰度共生矩阵特征向量；
由于灰度共生矩阵的数据量较大，一般不直接作为区分纹理的特征，而是基于它构建的一些统计量作为区分纹理的特征，包括：能量、熵、对比度、均匀性、相关性、方差、和平均、和方差、和熵、差方差、差平均、差熵、相关信息测度以及最大相关系数。
本实施例中具体以上述基于灰度共生矩阵所生成的统计量作为深度图像的纹理特征，并将各纹理特征级联成灰度共生矩阵特征向量。
将所述灰度共生矩阵特征向量输入预设的分类模型进行分类，得到分类结果，所述分类结果包括活体与非活体；若所述分类结果为活体，则判定活体检测通过。
本实施例中，在获得深度图像的灰度共生矩阵后，提取深度图像的纹理特征，并将各纹理特征级联成灰度共生矩阵特征向量，以便于采用支持向量机的活体分类模型，对灰度共生矩阵特征向量进行分类，最后根据分类结果，确定当前检测对象是否为活体。
其中，在进行活体检测之前，预先从大量活体以及非活体用户的人脸图像中提取灰度共生矩阵特征向量，并进行活体与非活体的样本标记，然后再以灰度共生矩阵特征向量为训练样本进行机器学习，得到能够识别活体与非活体的活体分类模型，使得该活体分类模型能够基于灰度共生矩阵特征向量进行活体检测。
现有活体检测方式通常采用的是基于用户动作的活体检测，用户需要按照系统给出的动作指令作出相应动作，也即现有活体检测方式需要用户予以配合。本实施例基于双目摄像头进行活体检测，用户无需动作上的配合即可完成检测，并且活体检测结果更为可信与准确。
参照图3，图3为本发明保单信息管理装置第一实施例的功能模块示意图。
在本发明保单信息管理装置第一实施例中，保单信息管理装置包括：
第一存储模块10，用于将原始保单信息存储至历史信息表；
生成模块20，用于当检测到针对原始保单信息的批改操作时，基于所述批改操作，生成批改信息；
第二存储模块30，用于获取所述批改信息的生成时间，并将所述生成时间与所述批改信息关联存储至批改信息记录表，其中，所述批改信息包括批改类型以及批改内容；
时刻获取模块40，用于当接收到查询指令时，获取所述查询指令对应的查询时刻；
查询模块50，用于从所述批改信息记录表中获取生成时间小于或等于所述查询时刻的目标批改信息；
保单生成模块60，用于根据所述目标批改信息的批改类型以及批改内容对历史信息表进行更新，生成目标保单信息；
发送模块70，用于将所述目标保单信息发送至所述原始保单信息对应的投保人终端。
本实施例中，将原始保单信息存储至历史信息表；当检测到针对原始保单信息的批改操作时，基于所述批改操作，生成批改信息；获取所述批改信息的生成时间，并将所述生成时间与所述批改信息关联存储至批改信息记录表，其中，所述批改信息包括批改类型以及批改内容；当接收到查询指令时，获取所述查询指令对应的查询时刻；从所述批改信息记录表中获取生成时间小于或等于所述查询时刻的目标批改信息；根据所述目标批改信息的批改类型以及批改内容对历史信息表进行更新，生成目标保单信息；将所述目标保单信息发送至所述原始保单信息对应的投保人终端。通过本实施例，保证了保单在各个时刻的数据均能被查询到，且在保单数据遭到批改时，无需对批改前的保单数据进行备份，降低了数据库的负荷，节省了数据库资源。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有保单信息管理程序，所述保单信息管理程序被处理器执行时实现如上保单信息管理方法的各个实施例的步骤。
本发明计算机可读存储介质的具体实施例与上述保单信息管理方法的各个实施例基本相同，在此不做赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种保单信息管理方法，其特征在于，所述保单信息管理方法包括以下步骤：
将原始保单信息存储至历史信息表；
当检测到针对原始保单信息的批改操作时，基于所述批改操作，生成批改信息；
获取所述批改信息的生成时间，并将所述生成时间与所述批改信息关联存储至批改信息记录表，其中，所述批改信息包括批改类型以及批改内容；
当接收到查询指令时，获取所述查询指令对应的查询时刻；
从所述批改信息记录表中获取生成时间小于或等于所述查询时刻的目标批改信息；
根据所述目标批改信息的批改类型以及批改内容对历史信息表进行更新，生成目标保单信息；
将所述目标保单信息发送至所述原始保单信息对应的投保人终端。
2.如权利要求1所述的保单信息管理方法，其特征在于，在所述当检测到针对原始保单信息的批改操作时，基于所述批改操作，生成批改信息的步骤之前，还包括：
当接收到针对所述原始保单信息的批改请求时，进行身份认证；
若身份认证通过，则显示批改界面，以供操作人进行批改操作。
3.如权利要求2所述的保单信息管理方法，其特征在于，所述当接收到针对所述原始保单信息的批改请求时，进行身份认证的步骤包括：
当接收到针对所述原始保单信息的批改请求时，获取用户人脸图像；
检测所述人脸图像与预置的人脸图像是否匹配；
若所述人脸图像与预置的人脸图像匹配，则实时获取双目摄像头采集的双目用户头部图像；
基于所述双目用户头部图像，进行活体检测；
若活体检测通过，则身份认证通过。
4.如权利要求3所述的保单信息管理方法，其特征在于，所述基于所述双目用户头部图像，进行活体检测的步骤包括：
基于预置双目立体匹配算法，计算所述双目用户头部图像对应的视差图像；
将所述视差图像转换为深度图像，并计算所述深度图像的灰度共生矩阵；
从所述灰度共生矩阵中提取所述深度图像的纹理特征，并将各纹理特征级联成灰度共生矩阵特征向量；
将所述灰度共生矩阵特征向量输入预设的分类模型进行分类，得到分类结果，所述分类结果包括活体与非活体；
若所述分类结果为活体，则判定活体检测通过。
5.一种保单信息管理装置，其特征在于，所述保单信息管理装置包括：
第一存储模块，用于将原始保单信息存储至历史信息表；
生成模块，用于当检测到针对原始保单信息的批改操作时，基于所述批改操作，生成批改信息；
第二存储模块，用于获取所述批改信息的生成时间，并将所述生成时间与所述批改信息关联存储至批改信息记录表，其中，所述批改信息包括批改类型以及批改内容；
时刻获取模块，用于当接收到查询指令时，获取所述查询指令对应的查询时刻；
查询模块，用于从所述批改信息记录表中获取生成时间小于或等于所述查询时刻的目标批改信息；
保单生成模块，用于根据所述目标批改信息的批改类型以及批改内容对历史信息表进行更新，生成目标保单信息；
发送模块，用于将所述目标保单信息发送至所述原始保单信息对应的投保人终端。
6.如权利要求5所述的保单信息管理装置，其特征在于，所述保单信息管理装置还包括：
认证模块，用于当接收到针对所述原始保单信息的批改请求时，进行身份认证；
批改模块，用于若身份认证通过，则显示批改界面，以供操作人进行批改操作。
7.如权利要求6所述的保单信息管理装置，其特征在于，所述认证模块包括：
第一获取单元，用于当接收到针对所述原始保单信息的批改请求时，获取用户人脸图像；
检测单元，用于检测所述人脸图像与预置的人脸图像是否匹配；
第二获取单元，用于若所述人脸图像与预置的人脸图像匹配，则实时获取双目摄像头采集的双目用户头部图像；
活体检测单元，用于基于所述双目用户头部图像，进行活体检测；
判定单元，若活体检测通过，则身份认证通过。
8.如权利要求7所述的保单信息管理装置，其特征在于，所述活体检测单元包括：
融合子单元，用于基于预置双目立体匹配算法，计算所述双目用户头部图像对应的视差图像；
计算子单元，用于将所述视差图像转换为深度图像，并计算所述深度图像的灰度共生矩阵；
级联子单元，用于从所述灰度共生矩阵中提取所述深度图像的纹理特征，并将各纹理特征级联成灰度共生矩阵特征向量；
分类子单元，用于将所述灰度共生矩阵特征向量输入预设的分类模型进行分类，得到分类结果，所述分类结果包括活体与非活体；
判定子单元，若所述分类结果为活体，则判定活体检测通过。
9.一种保单信息管理设备，其特征在于，所述保单信息管理设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的保单信息管理程序，所述保单信息管理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的保单信息管理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有保单信息管理程序，所述保单信息管理程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的保单信息管理方法的步骤。
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