CN110427254A - 任务处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种任务处理方法，涉及数据处理领域，该方法包括：在接收到薪资处理请求时，根据预设任务创建规则创建对应的薪资处理任务，所述薪资处理任务包括多个，各薪资处理任务标记同一随机编号；根据所述薪资处理任务的类型将所述薪资处理任务分发至对应的任务队列；采用多个线程从所述任务队列中并行提取标记有同一随机编号的薪资处理任务，并进行处理；接收所述多个线程返回的处理结果，并根据所述处理结果进行薪资计算。本发明还提供一种任务处理装置、设备及计算机可读存储介质。本发明通过中间处理流程的并行执行来节省任务处理时间，可提高薪资任务处理效率。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种任务处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
个人所得税是调整征税机关与自然人(居民、非居民人)之间在个人所得税的征纳与管理过程中所发生的社会关系的法律规范的总称。由于国家对于个税的调整，目前个人所得税(简称个税)与房贷按揭、生育、子女等多种信息挂钩。在进行薪资计算处理的过程中，服务器在接收到薪资处理请求时，通常是先查看识别员工上传的各种图像信息，得到员工信息后，再查询上述其他个税相关信息，然后，对员工信息进行核验，进而再确定对应的薪资计算规则，进行薪资计算。当公司员工数量较多时，需要识别、查询获取和核验的数据也较多，从而使得各个流程的耗时较长，导致薪资任务的处理时间较长，处理效率较低。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种任务处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在通过中间处理流程的并行执行来节省任务处理时间，从而提高薪资任务处理效率。
为实现上述目的，本发明提供一种任务处理方法，所述任务处理方法包括：
在接收到薪资处理请求时，根据预设任务创建规则创建对应的薪资处理任务，所述薪资处理任务包括多个，各薪资处理任务标记同一随机编号；
根据所述薪资处理任务的类型将所述薪资处理任务分发至对应的任务队列；
采用多个线程从所述任务队列中并行提取标记有同一随机编号的薪资处理任务，并进行处理；
接收所述多个线程返回的处理结果，并根据所述处理结果进行薪资计算。
可选地，所述在接收到薪资处理请求时，根据预设任务创建规则创建对应的薪资处理任务的步骤包括：
在接收到薪资处理请求时，获取所述薪资处理请求中携带的员工基本信息、上传材料信息和请求类型；
根据所述请求类型确定薪资处理任务的类型，并获取与所述薪资处理任务的类型对应的薪资处理任务模板；
将所述员工基本信息和所述上传材料信息中的员工材料图像填充至所述薪资处理任务模板中，以创建对应的薪资处理任务。
可选地，所述任务队列包括识别任务队列、查询任务队列和验证任务队列，所述采用多个线程从所述任务队列中并行提取标记有同一随机编号的薪资处理任务，并进行处理的步骤包括：
根据随机编号的生成顺序，采用第一线程从所述识别任务队列中提取对应的员工信息识别任务，根据所述员工信息识别任务获取所述员工材料图像，并对所述员工材料图像进行识别，得到员工信息；
采用第二线程从所述查询任务队列中提取与所述员工信息识别任务标记有同一随机编号的专项信息查询任务，并根据所述专项信息查询任务查询家庭成员信息、继续教育信息和大病医疗信息；
采用第三线程从所述验证任务队列中提取与所述员工信息识别任务标记有同一随机编号的信息验证任务，并根据所述信息验证任务进行员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证。
可选地，所述对所述员工材料图像进行识别，得到员工信息的步骤包括：
对所述员工材料图像进行预处理，得到处理后的员工材料图像；
对所述处理后的员工材料图像进行文字定位，并对定位后的文字进行字符切割；
对切割得到的字符图像进行逐行扫描和逐列扫描，分别统计出每行和每列黑色像素点的数量，得到切割得到的字符的投影统计特征；
将所述切割得到的字符图像等分成预设尺寸的网格，统计各网格内黑色像素点的数量，得到所述切割得到的字符的粗网格特征；
基于所述投影统计特征和所述粗网格特征对所述切割得到的字符进行识别，得到识别结果；
基于自然语言处理技术对所述识别结果进行分析，得到员工信息。
可选地，所述根据所述信息验证任务进行员工身份的真实性验证、房产证的真实性验证、贷款合同的有效性验证和租房信息的真实性验证的步骤包括：
根据所述信息验证任务获取所述员工基本信息中的身份证号、员工人脸图像、房产证信息、贷款合同信息和租房信息，并获取身份证人脸图像；
将所述员工人脸图像与所述身份证人脸图像进行比对，以进行员工身份的真实性验证；
根据所述身份证号从预设房源信息查询接口查询对应的真实房源信息，并检测所述真实房源信息与所述房产证信息是否一致，以进行房产证的真实性验证；
根据所述贷款合同信息从对应的银行接口查询是否存在对应的贷款数据，以进行贷款合同的有效性验证；
根据所述租房信息中的房主身份证号从所述预设房源信息查询接口查询对应的房源真实物理信息，并检测所述房源真实物理信息与所述租房信息中的房源物理信息是否一致，以进行租房信息的真实性验证。
可选地，所述接收所述多个线程返回的处理结果，并根据所述处理结果进行薪资计算的步骤包括：
接收所述多个线程返回的处理结果，所述处理结果包括所述员工信息、所述家庭成员信息、所述继续教育信息、所述大病医疗信息和验证结果；
基于所述验证结果判断员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证是否均通过；
当员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证均通过时，基于所述员工信息、所述家庭成员信息、所述继续教育信息和所述大病医疗信息检测员工是否符合预设专项附加扣税条件，并根据检测结果得到目标扣税信息；
根据所述目标扣税信息匹配对应的应纳税所得额计算公式，并根据所述目标应纳税所得额计算公式和所述上传材料信息中的员工工资总额计算得到应纳税所得额；
根据所述应纳税所得额按预设计算公式计算得到应纳个税，并根据所述应纳个税和所述员工工资总额计算得到员工薪资。
可选地，所述任务处理方法还包括：
在得到薪资计算结果后，获取与所述薪资处理请求对应客户的加密公钥；
基于所述加密公钥对所述薪资计算结果进行加密，并将加密后的薪资计算结果发送至对应的客户终端。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种任务处理装置，所述任务处理装置包括：
任务创建模块，用于在接收到薪资处理请求时，根据预设任务创建规则创建对应的薪资处理任务，所述薪资处理任务包括多个，各薪资处理任务标记同一随机编号；
任务分发模块，用于根据所述薪资处理任务的类型将所述薪资处理任务分发至对应的任务队列；
任务处理模块，用于采用多个线程从所述任务队列中并行提取标记有同一随机编号的薪资处理任务，并进行处理；
薪资计算模块，用于接收所述多个线程返回的处理结果，并根据所述处理结果进行薪资计算。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种任务处理设备，所述任务处理设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的任务处理程序，其中所述任务处理程序被所述处理器执行时，实现如上所述的任务处理方法的步骤。
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任务处理程序，其中所述任务处理程序被处理器执行时，实现如上所述的任务处理方法的步骤。
本发明提供一种任务处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，在接收到薪资处理请求时，根据预设任务创建规则创建对应的薪资处理任务，其中，薪资处理任务包括多个，各薪资处理任务标记同一随机编号；根据薪资处理任务的类型将创建得到的薪资处理任务分发至对应的任务队列，进而采用多个线程从任务队列中并行提取标记有同一随机编号的薪资处理任务，并进行处理；接收多个线程返回的处理结果，并根据该处理结果进行薪资计算。通过上述方式，本发明可根据薪资处理请求智能创建对应的薪资处理任务，进而分发至对应的任务队列，在处理过程中，可通过多个线程对各薪资处理任务进行并行处理，从而可节省任务处理时间，提高薪资任务处理效率。
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设备结构示意图；
图2为本发明任务处理方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明任务处理方法第一实施例中步骤S30的细化流程示意图；
图4为本发明任务处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。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明实施例涉及的任务处理设备可以是PC(personal computer，个人计算机)、笔记本电脑、服务器等具有显示和处理功能的终端设备。
如图1所示，该任务处理设备可以包括：处理器1001，例如CPU(CentralProcessing Unit，中央处理器)，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。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(如无线保真Wireless-Fidelity，Wi-Fi接口)；存储器1005可以是高速随机存取存储器(random accessmemory，RAM)，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中示出的任务处理设备结构并不构成对任务处理设备的限定，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。
继续参照图1，图1中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、网络通信模块以及任务处理程序。在图1中，网络通信模块可用于连接服务器，与服务器进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的任务处理程序，并执行本发明实施例提供的任务处理方法。
基于上述硬件结构，提出本发明任务处理方法的各个实施例。
本发明提供一种任务处理方法。
参照图2，图2为本发明任务处理方法第一实施例的流程示意图。
在本实施例中，该任务处理方法包括：
步骤S10，在接收到薪资处理请求时，根据预设任务创建规则创建对应的薪资处理任务，所述薪资处理任务包括多个，各薪资处理任务标记同一随机编号；
在本实施例中，该任务处理方法由任务处理设备实现，该任务处理设备可以是PC、笔记本电脑、服务器等设备，该任务处理设备以服务器为例进行说明。
在本实施例中，公司的财务人员需要进行薪资计算时，可先通知员工在对应的APP(Application，应用程序)/软件上上传相关的信息(如员工基本信息和员工材料图像，其中，员工基本信息至少包括员工身份证号和员工人脸图像(为实时拍摄或录入的)，还可以包括房产证信息、贷款合同信息和租房信息中的一种或多种；员工材料图像至少包括身份证图像，还可以包括房产证、贷款合同和租房合同的图像)，然后财务人员可通过登录对应的APP/软件后点击信息录入选项，以将员工上传的信息录入到系统中，进而选择薪资计算选项，选择目标员工，以导入其员工基本信息和员工材料图像，并输入或上传员工的员工工资总额，选择请求类型，进而触发薪资处理请求。当然，可以理解的是，员工基本信息的填写和上传材料信息(包括员工材料图像和员工工资总额)的上传，还可以是公司的财务人员在收集完员工的身份证、房产证、贷款合同或租房合同的照片或者扫描件之后，自行进行填写和上传。
此时，服务器在接收到薪资处理请求时，根据预设任务创建规则创建对应的薪资处理任务，其中，薪资处理任务包括多个，各薪资处理任务标记同一随机编号，以便于后续对同一随机编号的任务进行提取和并行处理。具体的，步骤S10包括：
步骤a1，在接收到薪资处理请求时，获取所述薪资处理请求中携带的员工基本信息、上传材料信息和请求类型；
服务器在接收到薪资处理请求时，获取该薪资处理请求中携带的员工基本信息、上传材料信息和请求类型，其中，员工基本信息至少包括员工身份证号，还可以包括房产证信息、贷款合同信息和租房信息中的一种或多种，上传材料信息可以包括员工材料图像和员工工资总额。其中，请求类型可以包括识别、查询和验证中的一种或多种过程组合成的类型，例如，客户只需对上传的员工信息进行识别和查询时，可只勾选识别和查询这2种类型；客户需对上传的员工信息进行识别、查询和验证时，则需勾选识别、查询和验证这3种类型。
步骤a2，根据所述请求类型确定薪资处理任务的类型，并获取与所述薪资处理任务的类型对应的薪资处理任务模板；
然后，根据请求类型确定薪资处理任务的类型，并获取与薪资处理任务的类型对应的薪资处理任务模板。例如，请求类型包括识别、查询和验证这3种类型时，则确定薪资处理任务的类型包括识别任务、查询任务和验证任务，对应的获取识别任务模板、查询任务模板和验证任务模板。
步骤a3，将所述员工基本信息和所述上传材料信息中的员工材料图像填充至所述薪资处理任务模板中，以创建对应的薪资处理任务。
进而，将员工基本信息和上传材料信息中的员工材料图像填充至对应的薪资处理任务模板中，以创建对应的薪资处理任务。具体的，可将员工材料图像填充至识别任务模板中，将员工基本信息中的身份证号填充至查询任务模板中，将员工基本信息和员工材料图像中的身份证图像填充至验证任务模板中。当然，上述填充方式仅为其中一种，可根据实际设定的模板来进行对应的信息填充。
步骤S20，根据所述薪资处理任务的类型将所述薪资处理任务分发至对应的任务队列；
在创建完薪资处理任务之后，根据薪资处理任务的类型将创建得到的薪资处理任务分发至对应的任务队列，其中，任务队列可以包括识别任务队列、查询任务队列和验证任务队列。
步骤S30，采用多个线程从所述任务队列中并行提取标记有同一随机编号的薪资处理任务，并进行处理；
在对薪资处理任务进行分发后，采用多个线程从任务队列中并行提取标记有同一随机编号的薪资处理任务，并进行处理。其中，任务队列包括识别任务队列、查询任务队列和验证任务队列，具体的，先根据随机编号的生成顺序，采用第一线程从识别任务队列中提取对应的员工信息识别任务，根据员工信息识别任务获取员工材料图像，并对员工材料图像进行识别，得到员工信息；采用第二线程从查询任务队列中提取与员工信息识别任务标记有同一随机编号的专项信息查询任务，并根据专项信息查询任务查询家庭成员信息、继续教育信息和大病医疗信息；采用第三线程从验证任务队列中提取与员工信息识别任务标记有同一随机编号的信息验证任务，并根据信息验证任务进行员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证。具体的执行过程可参照下述实施方式，此处不作赘述。
步骤S40，接收所述多个线程返回的处理结果，并根据所述处理结果进行薪资计算。
各线程在处理完成后，会将对应的处理结果返回至服务器，此时，服务器在接收到多个线程返回的处理结果时，根据该处理结果进行薪资计算。其中，处理结果包括员工信息、家庭成员信息、继续教育信息、大病医疗信息和验证结果。服务器在接收到处理结果后，先基于验证结果判断员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证是否均通过；当员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证均通过时，基于员工信息、家庭成员信息、继续教育信息和大病医疗信息检测员工是否符合预设专项附加扣税条件，并根据检测结果得到目标扣税信息；然后，根据目标扣税信息匹配对应的应纳税所得额计算公式，并根据目标应纳税所得额计算公式和上传材料信息中的员工工资总额计算得到应纳税所得额；最后，根据应纳税所得额按预设计算公式计算得到应纳个税，并根据应纳个税和员工工资总额计算得到员工薪资。具体的执行过程可参照下述实施方式，此处不作赘述。
本发明实施例提供一种任务处理方法，在接收到薪资处理请求时，根据预设任务创建规则创建对应的薪资处理任务，其中，薪资处理任务包括多个，各薪资处理任务标记同一随机编号；根据薪资处理任务的类型将创建得到的薪资处理任务分发至对应的任务队列，进而采用多个线程从任务队列中并行提取标记有同一随机编号的薪资处理任务，并进行处理；接收多个线程返回的处理结果，并根据该处理结果进行薪资计算。通过上述方式，本发明实施例可根据薪资处理请求智能创建对应的薪资处理任务，进而分发至对应的任务队列，在处理过程中，可通过多个线程对各薪资处理任务进行并行处理，从而可节省任务处理时间，提高薪资任务处理效率。
进一步的，参照图3，图3为本发明任务处理方法第一实施例中步骤S30的细化流程示意图。其中，任务队列包括识别任务队列、查询任务队列和验证任务队列，具体的，步骤S30包括：
步骤S31，根据随机编号的生成顺序，采用第一线程从所述识别任务队列中提取对应的员工信息识别任务，根据所述员工信息识别任务获取所述员工材料图像，并对所述员工材料图像进行识别，得到员工信息；
在本实施例中，任务队列包括识别任务队列、查询任务队列和验证任务队列，根据随机编号的生成顺序，采用第一线程从识别任务队列中提取对应的员工信息识别任务，根据员工信息识别任务获取员工材料图像，并对员工材料图像进行识别，得到员工信息。其中，步骤“对所述员工材料图像进行识别，得到员工信息”包括：
步骤b1，对所述员工材料图像进行预处理，得到处理后的员工材料图像；
具体的，员工信息的获取过程为：先对员工材料图像进行预处理，得到处理后的员工材料图像。其中，预处理包括图像旋转、倾斜矫正、亮度调整、和对比度调整等处理。图像旋转，主要是针对上传的员工材料图像可能在水平或垂直方向上产生一定角度的倾斜，可支持在顺时针(或逆时针)方向上连续旋转90度，并支持在顺时针(或逆时针)方向上连续旋转任意角度以供选择。倾斜矫正，主要是针对员工材料图像中的字符偏离水平或垂直方向的情况进行校正，以避免影响OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)软件对其进行文本定位和字符分割，进而影响后续的识别准确度。亮度调整和对比度调整，是针对图像被过度曝光显得很白，或者光线不足显得很暗，使得图像背景跟图像字符观察不清楚，进而可通过调节图像的两个基本属性——亮度与对比度来获得整体效果的提升，从而得到质量更高的图像，具体的，可先计算图像的RGB像素均值M，然后对图像的每个像素点去除该像素均值M，进而对去掉像素均值M后的像素点乘以对比度系数，再加上均值M后乘以亮度系数，以对图像的各像素点的RGB值进行重新赋值，增加文字和背景的对比度，提高OCR的识别准确率。
步骤b2，对所述处理后的员工材料图像进行文字定位，并对定位后的文字进行字符切割；
经过预处理之后，对上述得到的处理后的员工材料图像进行文字定位，并对定位后的文字进行字符切割。具体的，可先对图片进行水平投影，找到每一行的上界限和下界限，进行行切割；进而对切割出来的每一行，进行垂直投影，找到每一个字符的左右边界，进行单个字符的切割。
步骤b3，对切割得到的字符图像进行逐行扫描和逐列扫描，分别统计出每行和每列黑色像素点的数量，得到切割得到的字符的投影统计特征；
步骤b4，将所述切割得到的字符图像等分成预设尺寸的网格，统计各网格内黑色像素点的数量，得到所述切割得到的字符的粗网格特征；
然后，对切割得到的字符进行特征提取，在本发明中，选取了投影统计特征和粗网格特征2个特征，具体的，投影统计特征的提取过程为：先对切割得到的字符图像进行逐行扫描，具体可以为自左向右进行逐行的扫描，统计出每行黑色像素点的数量，然后进行逐列扫描，具体可以为自上而下进行逐列的扫描，统计出每列的黑色像素点的数量，得到切割得到的字符的投影统计特征(包括逐行扫描的统计结果和逐列扫描的统计结果)。粗网格特征的提取过程为：将切割得到的字符图像等分成预设尺寸的网格，然后统计各网格内黑色像素点的数量，将统计结果作为切割得到的字符的粗网格特征。其中，预设尺寸可以根据实际需要进行设定，如可设为4*4、或8*8，此处不作限定。
需要说明的是，步骤a3和a4的执行顺序不分先后。此外，在具体实施例中，提取字符特征时，字符特征并不局限于上述两种，还可以选用其他类型的字符特征，例如，粗外围特征、外轮廓特征、内轮廓特征、方向线素特征、均匀网格特征、和LBP(Local BinaryPattern，局部二值模式)特征等。
步骤b5，基于所述投影统计特征和所述粗网格特征对所述切割得到的字符进行识别，得到识别结果；
基于提取得到的字符特征(包括投影统计特征和粗网格特征)对切割得到的字符进行识别，得到识别结果。其中，字符识别可通过预先训练好的分类器对提取得到的字符特征进行分类识别。
步骤a6，基于自然语言处理技术对所述识别结果进行分析，得到员工信息。
在得到识别结果之后，基于自然语言处理技术对该识别结果进行分析，得到员工信息。其中，自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是处理自然语言的关键，是要让计算机“理解”自然语言，包括词法分析、句法分析和语义分析。其中，词法分析包括分词、词性标注、命名实体识别和词义消歧；句法分析是将输入句子从序列形式变成树状结构，从而可以捕捉到句子内部词语之间的搭配或者修饰关系；语义分析的最终目的是理解句子表达的真实语义，可基于训练好的神经网络语言模型来进行语义分析。当然，在具体实施例中，可通过检索技术对识别结果进行分析，以得到员工信息。
步骤S32，采用第二线程从所述查询任务队列中提取与所述员工信息识别任务标记有同一随机编号的专项信息查询任务，并根据所述专项信息查询任务查询家庭成员信息、继续教育信息和大病医疗信息；
采用第二线程从查询任务队列中提取与员工信息识别任务标记有同一随机编号的专项信息查询任务，并根据专项信息查询任务查询家庭成员信息、继续教育信息和大病医疗信息。其中，家庭成员信息包括子女信息和老人信息，可根据员工基本信息中的身份证号通过公安局数据管理系统查询得到其子女信息(包括子女个数)和老人信息(是否有60岁以上的父母)，并根据身份证号通过教育管理系统查询得到继续教育信息，同时根据身份证号通过社会医疗保险管理信息系统查询医疗费用支出信息，以得到大病医疗信息。
步骤S33，采用第三线程从所述验证任务队列中提取与所述员工信息识别任务标记有同一随机编号的信息验证任务，并根据所述信息验证任务进行员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证。
采用第三线程从验证任务队列中提取与员工信息识别任务标记有同一随机编号的信息验证任务，并根据信息验证任务进行员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证。其中，步骤“根据所述信息验证任务进行员工身份的真实性验证、房产证的真实性验证、贷款合同的有效性验证和租房信息的真实性验证”包括：
步骤c1，根据所述信息验证任务获取所述员工基本信息中的身份证号、员工人脸图像、房产证信息、贷款合同信息和租房信息，并获取身份证人脸图像；
步骤c2，将所述员工人脸图像与所述身份证人脸图像进行比对，以进行员工身份的真实性验证；
先进行员工身份的真实性验证，具体的，先根据信息验证任务获取员工基本信息中的身份证号、员工人脸图像、房产证信息、贷款合同信息和租房信息，并获取身份证人脸图像，然后将员工人脸图像与身份证人脸图像进行比对，以进行员工身份的真实性验证，其中，人脸图像的获取，可在员工上传员工材料的过程中进行采集，人脸图像的比对方法可参照现有技术，此处不作赘述。当然，在具体实施例中，还可以在员工上传证件的过程中直接进行身份验证，或者，通过联网核查的方式进行员工身份的真实性验证。
步骤c3，根据所述身份证号从预设房源信息查询接口查询对应的真实房源信息，并检测所述真实房源信息与所述房产证信息是否一致，以进行房产证的真实性验证；
然后，根据身份证号通过预设房源信息查询接口查询与该身份证号对应的真实房源信息，并检测查询到的真实房源信息与员工上传的房产证信息是否一致，以进行房产证的真实性验证。若信息一致，则说明房产证信息真实；若信息不一致，则说明房产证信息不真实。此外，可以理解的是，在实际应用时，还可以通过对应的房产局的数据库接口获取与该身份证号对应的真实房源信息。
步骤c4，根据所述贷款合同信息从对应的银行接口查询是否存在对应的贷款数据，以进行贷款合同的有效性验证；
根据获取到的贷款合同信息进行贷款合同的有效性验证，具体的，可根据贷款合同信息通过对应的银行接口(该银行接口的确定可根据贷款合同信息的贷款银行来确定)查询是否存在对应的贷款数据。若存在，则证明贷款合同的有效性；若不存在，则证明贷款合同不具有有效性。当然，在实时应用时，还可以根据贷款合同信息中的合同号通过对应的银行接口查询真实贷款合同信息，然后检测真实贷款合同信息与贷款合同信息是否一致(如检测贷款方、贷款金额、贷款时间等信息是否一致)，以进行贷款合同的有效性验证。
步骤c5，根据所述租房信息中的房主身份证号从所述预设房源信息查询接口查询对应的房源真实物理信息，并检测所述房源真实物理信息与所述租房信息中的房源物理信息是否一致，以进行租房信息的真实性验证。
然后，进行租房信息的真实性验证，具体的，可根据租房信息中的房主身份证号从预设房源信息查询接口查询对应的房源真实物理信息，并检测该查询到的房源真实物理信息与租房信息中的房源物理信息是否一致，以进行租房信息的真实性验证。其中，房屋真实物理信息和房源物理信息可以包括但不限于位置、面积等。若检测得到信息一致，则说明租房信息真实；若检测得到信息不一致，则说明租房信息不真实。当然，在具体实施例中，对于房源真实物理信息的获取还可通过对应的房产局的数据库接口来进行获取。
需要说明的是，步骤S31、S32和S33之间的执行顺序不分先后，步骤c1-c2、c3、c4和c5之间的执行顺序不分先后。
进一步的，基于上述各实施方式，步骤S40包括：
步骤d1，接收所述多个线程返回的处理结果，所述处理结果包括所述员工信息、所述家庭成员信息、所述继续教育信息、所述大病医疗信息和验证结果；
在本实施例中，在采用多个线程对标记有同一随机编号的薪资处理任务进行处理后，接收多个线程返回的处理结果，其中，处理结果包括员工信息、家庭成员信息、继续教育信息、大病医疗信息和验证结果。
步骤d2，基于所述验证结果判断员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证是否均通过；
步骤d3，当员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证均通过时，基于所述员工信息、所述家庭成员信息、所述继续教育信息和所述大病医疗信息检测员工是否符合预设专项附加扣税条件，并根据检测结果得到目标扣税信息；
先基于验证结果判断员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证是否均通过，当员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证均通过时，则基于员工信息、家庭成员信息、继续教育信息和大病医疗信息检测员工是否符合预设专项附加扣税条件，并根据检测结果得到目标扣税信息。其中，预设专项附加扣税条件包括子女教育、继续教育、大病医疗、首套住房贷款利息、租房租金和赡养老人这六项专项费附加扣除的条件。在上述获取到家庭成员信息、继续教育信息和大病医疗信息后，根据家庭成员信息、继续教育信息、大病医疗信息检测员工是否符合对应的子女教育、继续教育、大病医疗和赡养老人这四项专项附加扣除的条件。同时，可根据房产证信息中的房产证号通过政府房地产数据库查询是否为首套房，然后根据房产证信息和贷款合同信息确定贷款信息，进而确定是否为首套房贷，即得到首套房贷信息，并根据租房合同确定是否为租房，即得到租房信息，即可根据员工信息中的房产证信息、贷款合同信息和租房信息检测员工是否符合首套住房贷款利息和租房租金这两项专项附加扣除的条件。
当员工身份、房产证、贷款合同和租房信息中的某一项或多项验证未通过时，则根据验证结果生成对应的提示信息，并发送至对应的客户终端，以提示员工进行重新上传或修改。
步骤d4，根据所述目标扣税信息匹配对应的应纳税所得额计算公式，并根据所述目标应纳税所得额计算公式和所述上传材料信息中的员工工资总额计算得到应纳税所得额；
进而，根据目标扣税信息匹配对应的应纳税所得额计算公式，并根据目标应纳税所得额计算公式和上传材料信息中的员工工资总额计算得到应纳税所得额。其中，对于应纳税所得额计算公式的匹配，具体的，可先根据目标扣税信息确定专项附加项定额，进而匹配对应的应纳税所得额计算公式，专项附加项定额包括子女教育、继续教育、大病医疗、首套住房贷款利息、租房租金和赡养老人专项费，其中，子女教育专项费是根据子女数量进行收费，每个子女按每月1000元的标准定额扣除；继续教育专项费是根据学历教育类型进行收费，若为学历继续教育，则在学历教育期间按照每月400元的标准定额扣除；若为技能人员职业资格继续教育或专业技术人员职业资格继续教育，则在取得相关证书的年度，按照每月300元的标准定额扣除；大病医疗专项费是根据在社会医疗保险管理信息系统记录的(包括医保目录范围内的自付部分和医保目录范围外的自费部分)由个人负担超过15000元的医药费用支出部分，为大病医疗支出，可按5000元/月的标准定额扣除；对于首套住房贷款利息专项费，在偿还贷款期间，可以按照每月1000元的标准定额扣除；对于租房租金专项费，依据住房租赁合同，按每月1200元的标准定额扣除；对于赡养老人专项费，如存在赡养60岁(含)以上父母以及其他法定赡养人的赡养支出，则按每月2000元的标准定额扣除。应纳税所得额计算公式为：应纳税所得额＝员工工资总额-专项附加项定额-社会保险费-预设起征点。其中，社会保险费为五险一金，社会保险费＝员工工资总额*预设五险一金百分比，预设五险一金百分比为一预设值；预设起征点也为一预设值，例如，根据目前的个税缴纳政策，可设为5000，当然，该值可以根据实际个税政策的变化而变化；专项附加项定额事故根据员工的目标扣税信息确定，如无任何专项附加项时，则应纳税所得额＝员工工资总额-社会保险费-预设起征点；如只有子女教育专项附加项，则应纳税所得额＝员工工资总额-子女教育专项费-社会保险费-预设起征点。
步骤d5，根据所述应纳税所得额按预设计算公式计算得到应纳个税，并根据所述应纳个税和所述员工工资总额计算得到员工薪资。
最后，根据应纳税所得额按预设计算公式计算得到应纳个税，并根据应纳个税和员工工资总额计算得到员工薪资。其中，该预设计算公式为：应纳个税＝应纳税所得额*税率-速算扣除数。具体的，可先根据应纳税所得额的所在范围和预设映射关系表确定税率和速算扣除数，进而根据应纳税所得额、税率和速算扣除数计算得到应纳个税。其中，预设映射关系表包括不同范围的应纳税所得额与税率、速算扣除数之间的映射关系。
进一步的，基于上述各实施例，提出本发明任务处理方法的第二实施例。
在本实施例中，在步骤S40之后，该任务处理方法还包括：
步骤A，在得到薪资计算结果后，获取与所述薪资处理请求对应客户的加密公钥；
步骤B，基于所述加密公钥对所述薪资计算结果进行加密，并将加密后的薪资计算结果发送至对应的客户终端。
由于薪资数据是比较隐私的数据，服务器在返回薪资计算结果时，需保障数据传输的安全性。在本实施例中，服务器在计算得到薪资计算结果后，获取与薪资处理请求对应客户的加密公钥，然后基于该加密公钥对薪资计算结果进行加密，然后再将加密后的薪资计算结果发送至对应的客户终端。通过加密公钥进行加密后，只有客户使用与该加密公钥对应的加密私钥才能进行解密，以获取到薪资计算结果，从而可保障数据的安全性，避免客户公司的薪资数据泄露。
此外，需要说明的是，为进一步保证客户公司员工数据的安全性，客户在发起薪资计算请求时，还可以采用服务器公开的公钥对上传的数据信息进行加密。
本发明还提供一种任务处理装置。
参照图4，图4为本发明任务处理装置第一实施例的功能模块示意图。
在本实施例中，所述任务处理装置包括：
任务创建模块10，用于在接收到薪资处理请求时，根据预设任务创建规则创建对应的薪资处理任务，所述薪资处理任务包括多个，各薪资处理任务标记同一随机编号；
任务分发模块20，用于根据所述薪资处理任务的类型将所述薪资处理任务分发至对应的任务队列；
任务处理模块30，用于采用多个线程从所述任务队列中并行提取标记有同一随机编号的薪资处理任务，并进行处理；
薪资计算模块40，用于接收所述多个线程返回的处理结果，并根据所述处理结果进行薪资计算。
其中，上述任务处理装置的各虚拟功能模块存储于图1所示任务处理设备的存储器1005中，用于实现任务处理程序的所有功能；各模块被处理器1001执行时，可实现智能核对员工信息，自动计算出薪资，从而提高薪资计算效率的功能。
进一步的，所述任务创建模块10包括：
第一获取单元，用于在接收到薪资处理请求时，获取所述薪资处理请求中携带的员工基本信息、上传材料信息和请求类型；
第二获取单元，用于根据所述请求类型确定薪资处理任务的类型，并获取与所述薪资处理任务的类型对应的薪资处理任务模板；
任务创建单元，用于将所述员工基本信息和所述上传材料信息中的员工材料图像填充至所述薪资处理任务模板中，以创建对应的薪资处理任务。
进一步的，所述任务队列包括识别任务队列、查询任务队列和验证任务队列，所述任务处理模块30包括：
图像识别单元，用于根据随机编号的生成顺序，采用第一线程从所述识别任务队列中提取对应的员工信息识别任务，根据所述员工信息识别任务获取所述员工材料图像，并对所述员工材料图像进行识别，得到员工信息；
信息查询单元，用于采用第二线程从所述查询任务队列中提取与所述员工信息识别任务标记有同一随机编号的专项信息查询任务，并根据所述专项信息查询任务查询家庭成员信息、继续教育信息和大病医疗信息；
信息验证单元，用于采用第三线程从所述验证任务队列中提取与所述员工信息识别任务标记有同一随机编号的信息验证任务，并根据所述信息验证任务进行员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证。
进一步的，所述图像识别单元包括：
预处理子单元，用于对所述员工材料图像进行预处理，得到处理后的员工材料图像；
字符切割子单元，用于对所述处理后的员工材料图像进行文字定位，并对定位后的文字进行字符切割；
第一特征提取子单元，用于对切割得到的字符图像进行逐行扫描和逐列扫描，分别统计出每行和每列黑色像素点的数量，得到切割得到的字符的投影统计特征；
第二特征提取子单元，用于将所述切割得到的字符图像等分成预设尺寸的网格，统计各网格内黑色像素点的数量，得到所述切割得到的字符的粗网格特征；
字符识别子单元，用于基于所述投影统计特征和所述粗网格特征对所述切割得到的字符进行识别，得到识别结果；
语义分析子单元，用于基于自然语言处理技术对所述识别结果进行分析，得到员工信息。
进一步的，所述信息验证单元包括：
第一获取子单元，用于根据所述信息验证任务获取所述员工基本信息中的身份证号、员工人脸图像、房产证信息、贷款合同信息和租房信息，并获取身份证人脸图像；
第一验证子单元，用于将所述员工人脸图像与所述身份证人脸图像进行比对，以进行员工身份的真实性验证；
第二验证子单元，用于根据所述身份证号从预设房源信息查询接口查询对应的真实房源信息，并检测所述真实房源信息与所述房产证信息是否一致，以进行房产证的真实性验证；
第三验证子单元，用于根据所述贷款合同信息从对应的银行接口查询是否存在对应的贷款数据，以进行贷款合同的有效性验证；
第四验证子单元，用于根据所述租房信息中的房主身份证号从所述预设房源信息查询接口查询对应的房源真实物理信息，并检测所述房源真实物理信息与所述租房信息中的房源物理信息是否一致，以进行租房信息的真实性验证。
进一步的，所述薪资计算模块40包括：
结果接收单元，用于接收所述多个线程返回的处理结果，所述处理结果包括所述员工信息、所述家庭成员信息、所述继续教育信息、所述大病医疗信息和验证结果；
结果判断单元，用于基于所述验证结果判断员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证是否均通过；
信息检测单元，用于当员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证均通过时，基于所述员工信息、所述家庭成员信息、所述继续教育信息和所述大病医疗信息检测员工是否符合预设专项附加扣税条件，并根据检测结果得到目标扣税信息；
第一计算单元，用于根据所述目标扣税信息匹配对应的应纳税所得额计算公式，并根据所述目标应纳税所得额计算公式和所述上传材料信息中的员工工资总额计算得到应纳税所得额；
第二计算单元，用于根据所述应纳税所得额按预设计算公式计算得到应纳个税，并根据所述应纳个税和所述员工工资总额计算得到员工薪资。
进一步的，所述任务处理装置还包括：
公钥获取模块，用于在得到薪资计算结果后，获取与所述薪资处理请求对应客户的加密公钥；
结果加密模块，用于基于所述加密公钥对所述薪资计算结果进行加密，并将加密后的薪资计算结果发送至对应的客户终端。
其中，上述任务处理装置中各个模块的功能实现与上述任务处理方法实施例中各步骤相对应，其功能和实现过程在此处不再一一赘述。
本发明还提供一种任务处理设备，该任务处理设备包括存储器、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任务处理程序，所述任务处理程序被所述处理器执行时实现如以上任一项实施例所述的任务处理方法的步骤。
本发明任务处理设备的具体实施例与上述任务处理方法各实施例基本相同，在此不作赘述。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有任务处理程序，所述任务处理程序被处理器执行时实现如以上任一项实施例所述的任务处理方法的步骤。
本发明计算机可读存储介质的具体实施例与上述任务处理方法各实施例基本相同，在此不作赘述。
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设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，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)
1.一种任务处理方法，其特征在于，所述任务处理方法包括以下步骤：
在接收到薪资处理请求时，根据预设任务创建规则创建对应的薪资处理任务，所述薪资处理任务包括多个，各薪资处理任务标记同一随机编号；
根据所述薪资处理任务的类型将所述薪资处理任务分发至对应的任务队列；
采用多个线程从所述任务队列中并行提取标记有同一随机编号的薪资处理任务，并进行处理；
接收所述多个线程返回的处理结果，并根据所述处理结果进行薪资计算。
2.如权利要求1所述的任务处理方法，其特征在于，所述在接收到薪资处理请求时，根据预设任务创建规则创建对应的薪资处理任务的步骤包括：
在接收到薪资处理请求时，获取所述薪资处理请求中携带的员工基本信息、上传材料信息和请求类型；
根据所述请求类型确定薪资处理任务的类型，并获取与所述薪资处理任务的类型对应的薪资处理任务模板；
将所述员工基本信息和所述上传材料信息中的员工材料图像填充至所述薪资处理任务模板中，以创建对应的薪资处理任务。
3.如权利要求2所述的任务处理方法，其特征在于，所述任务队列包括识别任务队列、查询任务队列和验证任务队列，所述采用多个线程从所述任务队列中并行提取标记有同一随机编号的薪资处理任务，并进行处理的步骤包括：
根据随机编号的生成顺序，采用第一线程从所述识别任务队列中提取对应的员工信息识别任务，根据所述员工信息识别任务获取所述员工材料图像，并对所述员工材料图像进行识别，得到员工信息；
采用第二线程从所述查询任务队列中提取与所述员工信息识别任务标记有同一随机编号的专项信息查询任务，并根据所述专项信息查询任务查询家庭成员信息、继续教育信息和大病医疗信息；
采用第三线程从所述验证任务队列中提取与所述员工信息识别任务标记有同一随机编号的信息验证任务，并根据所述信息验证任务进行员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证。
4.如权利要求3所述的任务处理方法，其特征在于，所述对所述员工材料图像进行识别，得到员工信息的步骤包括：
对所述员工材料图像进行预处理，得到处理后的员工材料图像；
对所述处理后的员工材料图像进行文字定位，并对定位后的文字进行字符切割；
对切割得到的字符图像进行逐行扫描和逐列扫描，分别统计出每行和每列黑色像素点的数量，得到切割得到的字符的投影统计特征；
将所述切割得到的字符图像等分成预设尺寸的网格，统计各网格内黑色像素点的数量，得到所述切割得到的字符的粗网格特征；
基于所述投影统计特征和所述粗网格特征对所述切割得到的字符进行识别，得到识别结果；
基于自然语言处理技术对所述识别结果进行分析，得到员工信息。
5.如权利要求3所述的任务处理方法，其特征在于，所述根据所述信息验证任务进行员工身份的真实性验证、房产证的真实性验证、贷款合同的有效性验证和租房信息的真实性验证的步骤包括：
根据所述信息验证任务获取所述员工基本信息中的身份证号、员工人脸图像、房产证信息、贷款合同信息和租房信息，并获取身份证人脸图像；
将所述员工人脸图像与所述身份证人脸图像进行比对，以进行员工身份的真实性验证；
根据所述身份证号从预设房源信息查询接口查询对应的真实房源信息，并检测所述真实房源信息与所述房产证信息是否一致，以进行房产证的真实性验证；
根据所述贷款合同信息从对应的银行接口查询是否存在对应的贷款数据，以进行贷款合同的有效性验证；
根据所述租房信息中的房主身份证号从所述预设房源信息查询接口查询对应的房源真实物理信息，并检测所述房源真实物理信息与所述租房信息中的房源物理信息是否一致，以进行租房信息的真实性验证。
6.如权利要求3所述的任务处理方法，其特征在于，所述接收所述多个线程返回的处理结果，并根据所述处理结果进行薪资计算的步骤包括：
接收所述多个线程返回的处理结果，所述处理结果包括所述员工信息、所述家庭成员信息、所述继续教育信息、所述大病医疗信息和验证结果；
基于所述验证结果判断员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证是否均通过；
当员工身份、房产证、贷款合同和租房信息的验证均通过时，基于所述员工信息、所述家庭成员信息、所述继续教育信息和所述大病医疗信息检测员工是否符合预设专项附加扣税条件，并根据检测结果得到目标扣税信息；
根据所述目标扣税信息匹配对应的应纳税所得额计算公式，并根据所述目标应纳税所得额计算公式和所述上传材料信息中的员工工资总额计算得到应纳税所得额；
根据所述应纳税所得额按预设计算公式计算得到应纳个税，并根据所述应纳个税和所述员工工资总额计算得到员工薪资。
7.如权利要求1至6中任一项所述的任务处理方法，其特征在于，所述任务处理方法还包括：
在得到薪资计算结果后，获取与所述薪资处理请求对应客户的加密公钥；
基于所述加密公钥对所述薪资计算结果进行加密，并将加密后的薪资计算结果发送至对应的客户终端。
8.一种任务处理装置，其特征在于，所述任务处理装置包括：
任务创建模块，用于在接收到薪资处理请求时，根据预设任务创建规则创建对应的薪资处理任务，所述薪资处理任务包括多个，各薪资处理任务标记同一随机编号；
任务分发模块，用于根据所述薪资处理任务的类型将所述薪资处理任务分发至对应的任务队列；
任务处理模块，用于采用多个线程从所述任务队列中并行提取标记有同一随机编号的薪资处理任务，并进行处理；
薪资计算模块，用于接收所述多个线程返回的处理结果，并根据所述处理结果进行薪资计算。
9.一种任务处理设备，其特征在于，所述任务处理设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的任务处理程序，其中所述任务处理程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的任务处理方法的步骤。
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任务处理程序，其中所述任务处理程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的任务处理方法的步骤。
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