CN111192392B - 身份验证方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种身份验证方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，所述方法包括：获取电力施工的工作票图片；从所述工作票图片中提取施工人员名单；获取待入场施工人员的人脸数据和证件信息；判断所述人脸数据与所述证件信息中的人像数据是否匹配；若是，将各所述证件信息中的名称与所述施工人员名单进行对比；当各所述证件信息中的名称与所述施工人员名单均匹配时，开启出入设备以使所述待入场施工人员进入所述电力施工的场地。本申请提供的方案可以确保入场施工的施工人员与工作票中的人员名单完全一致，从而提高了电力施工的安全性。

Description

身份验证方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及电力施工技术领域，特别是涉及一种身份验证方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。

背景技术

当前在对电力系统进行施工之前，为了保证施工的安全，通常需要人工将工作票上所列的施工人员名单、待入场施工人员的身份证和待入场施工人员进行查验，若三者一致，则允许待入场施工人员进入施工场地进行施工。其中，工作票是准许在电气设备及系统软件上工作的书面命令，包含有施工人员名单。

然而，人工查验的方式不能确保工作票上的施工人员名单与真实到场的待入场各施工人员完全一致，从而影响了电力施工安全性。

发明内容

基于此，有必要针对传统方案不能确保工作票上的施工人员名单与真实到场的待入场施工人员完全一致，影响电力施工安全性的技术问题，提供一种身份验证方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。

一种身份验证方法，包括：

获取电力施工的工作票图片；

从所述工作票图片中提取施工人员名单；

获取待入场施工人员的人脸数据和证件信息；

判断所述人脸数据与所述证件信息中的人像数据是否匹配；

若是，将各所述证件信息中的名称与所述施工人员名单进行对比；

当各所述证件信息中的名称与所述施工人员名单均匹配时，开启出入设备以使所述待入场施工人员进入所述电力施工的场地。

在一个实施例中，所述从所述工作票图片中提取施工人员名单，包括：

对所述工作票图片进行二值化处理，得到处理后工作票图片；

从所述处理后工作票图片中提取候选文本特征；

对所述候选文本特征进行识别，得到候选文本；

对所述候选文本进行检错，得到目标文本；

从所述目标文本中提取出施工人员名单。

在一个实施例中，所述对所述候选文本进行检错，得到目标文本，包括：

利用语言模型对所述候选文本进行检测，得到所述候选文本中识别错误的文字；

对所述识别错误的文字进行校正，将校正后的候选文本作为目标文本。

在一个实施例中，所述对所述候选文本特征进行识别，得到候选文本之后，还包括：

获取文字排版模板；

根据所述文字排版模板对所述候选文本进行格式化；

所述对所述候选文本进行检错，得到目标文本，包括：

对格式化后的候选文本进行检错，得到目标文本。

在一个实施例中，所述对所述候选文本进行检错，得到目标文本之后，还包括：

获取文字排版模板；

根据所述文字排版模板对所述目标文本进行格式化；

所述从所述目标文本中提取出施工人员名单，包括：

从格式化后的目标文本中提取出施工人员名单。

在一个实施例中，所述获取待入场施工人员的人脸数据和证件信息，包括：

采集待入场各施工人员的人脸照片，对所述人脸照片进行人脸识别，得到人脸数据；

扫描所述待入场施工人员的证件，获取证件信息。

在一个实施例中，所述将各所述证件信息中的名称与所述施工人员名单进行对比之前，还包括：

根据所述证件信息中的身份识别号获取对应的资质信息；

根据所述资质信息，判断所述待入场施工人员是否具有施工资质；

当所述待入场施工人员具有施工资质时，执行所述将各所述证件信息中的名称与所述施工人员名单进行对比的步骤。

一种身份验证装置，所述装置包括：

工作票获取模块，用于获取电力施工的工作票图片；

名单提取模块，用于从所述工作票图片中提取施工人员名单；

人脸数据获取模块，用于获取待入场施工人员的人脸数据和证件信息；

信息核对模块，用于判断所述人脸数据与所述证件信息中的人像数据是否匹配；若是，将各所述证件信息中的名称与所述施工人员名单进行对比；

出入设备开启模块，用于当各所述证件信息中的名称与所述施工人员名单均匹配时，开启出入设备以使所述待入场施工人员进入所述电力施工的场地。

在一个实施例中，所述名单提取模块，还用于：

对所述工作票图片进行二值化处理，得到处理后工作票图片；

从所述处理后工作票图片中提取候选文本特征；

对所述候选文本特征进行识别，得到候选文本；

对所述候选文本进行检错，得到目标文本；

从所述目标文本中提取出施工人员名单。

在一个实施例中，所述名单提取模块，还用于：

利用语言模型对所述候选文本进行检测，得到所述候选文本中识别错误的文字；

对所述识别错误的文字进行校正，将校正后的候选文本作为目标文本。

在一个实施例中，所述装置还包括：模板获取模块和格式化模块；其中：

模板获取模块，用于获取文字排版模板；

格式化模块，用于根据所述文字排版模板对所述候选文本进行格式化；

所述名单提取模块，还用于：

对格式化后的候选文本进行检错，得到目标文本。

在一个实施例中，所述格式化模块，还用于根据所述文字排版模板对所述目标文本进行格式化；

所述名单提取模块，还用于从格式化后的目标文本中提取出施工人员名单。

在一个实施例中，所述人脸数据获取模块，还用于：

采集待入场各施工人员的人脸照片，对所述人脸照片进行人脸识别，得到人脸数据；

扫描所述待入场施工人员的证件，获取证件信息。

在一个实施例中，所述装置还包括：资质信息获取模块和资质判断模块；其中：

资质信息获取模块，用于根据所述证件信息中的身份识别号获取对应的资质信息；

资质判断模块，用于根据所述资质信息，判断所述待入场施工人员是否具有施工资质；

所述信息核对模块，还用于当所述待入场施工人员具有施工资质时，将各所述证件信息中的名称与所述施工人员名单进行对比。

一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上所述任一项方法的步骤。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上所述任一项方法的步骤。

上述身份验证方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，获取电力施工的工作票图片；从工作票图片中提取施工人员名单；获取待入场施工人员的人脸数据和证件信息；判断人脸数据与证件信息中的人像数据是否匹配；若是，将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比；当各证件信息中的名称与施工人员名单均匹配时，开启出入设备以使待入场施工人员进入电力施工的场地，从而确保入场施工的施工人员与工作票中的人员名单完全一致，从而提高了电力施工的安全性。

附图说明

图1为一个实施例中身份验证方法的应用环境图；

图2为一个实施例中身份验证方法的流程示意图；

图3为一个实施例中工作票图片的示意图；

图4为一个实施例中名单提取步骤的流程示意图；

图5为一个实施例中资质验证步骤的流程示意图；

图6为一个实施例中身份验证方法的流程示意图；

图7为另一个实施例中身份验证方法的流程示意图；

图8为一个实施例中身份验证装置的结构框图；

图9为另一个实施例中身份验证装置的结构框图；

图10为一个实施例中计算机设备的结构框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

图1为一个实施例中身份验证方法的应用环境图。参照图1，该身份验证方法应用于身份验证系统。该身份验证系统包括终端110和服务器120。终端110 和服务器120通过网络连接。其中终端110上运行有OCR系统和人证对比分析系统，终端110在获取电力施工的工作票图片之后，通过OCR系统从工作票图片中提取施工人员名单，以及通过人证对比分析系统获取待入场施工人员的人脸数据和证件信息；判断人脸数据与证件信息中的人像数据是否匹配，若是，终端110则将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比；当各证件信息中的名称与施工人员名单均匹配时，开启出入设备以使待入场施工人员进入电力施工的场地。

终端110具体可以是台式终端或移动终端，移动终端具体可以手机、平板电脑、笔记本电脑等中的至少一种。服务器120可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

如图2所示，在一个实施例中，提供了一种身份验证方法。本实施例主要以该方法应用于上述图1中的终端110来举例说明。参照图2，该身份验证方法具体包括如下步骤：

S202，获取电力施工的工作票图片。

其中，工作票是准许在电气设备及系统软件上工作的书面命令，也是执行保证安全技术措施的书面依据。工作票的内容主要包括工作票编号、工作负责人、工作班成员、工作地点和工作内容，计划工作时间、工作终结时间，停电范围、安全措施，工作许可人、工作票签发人、工作票审批人、送电后评语等。工作票图片为包含工作票全部内容的图片，具体可以是对工作票进行拍照或扫描所得的图片。图3所示是一张尚未填写的工作票图片，本申请中所获取的工作票图片是已经填写完成的工作票图片。

在一个实施例中，终端通过图像采集装置对工作票进行拍摄，从而获得工作票图片。其中图像采集装置可以是高清摄像头或高拍仪，获得的工作票图片是高分辨率图像，例如，使用高清摄像头拍摄得到A3画幅且像素达到1200w 像素的工作票图片。

S204，从工作票图片中提取施工人员名单。

其中，施工人员名单为工作票中所填写的工作班成员，是要执行工作票对应工作内容的人员名单。

在一个实施例中，终端在获取工作票图片之后，利用OCR系统对工作票图片进行预处理，然后对预处理后的工作票进行文字检测，得到文字区域，然后对检测到的文字区域进行文字识别，并从识别结果中提取出施工人员名单。其中，图像预处理用来抑制图像中的噪声，提高识别率；文字检测是将工作票图片中的文字检测出来，通常给出先验的文本区域，然后使用过滤器去掉非文本区域，最终将同一组的文本区域进行拼接，得到最终的结果；文本识别是文字提取部分的目标，本质是一种翻译过程，即将图像关联像素翻译为文本序列。

S206，获取待入场施工人员的人脸数据和证件信息。

其中，待入场施工人员为将要进入施工场地进行施工的人员。人脸数据为对待入场施工人员的人脸进行图像采集所得数据。证件信息为待入场施工人员的证件中能证明待入场施工人员身份的信息。证件具体可以是身份证、户口本、护照等。

在一个实施例中，终端通过摄像头直接采集待入场施工人员的人脸照片，然后利用人脸识别模型对人脸照片进行识别，得到人脸数据。

在一个实施例中，终端先通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，确保摄像头采集的为真实活体人脸，然后采集待入场施工人员的人脸照片，然后对人脸照片进行识别，得到人脸数据。

在一个实施例中，终端通过扫描设备扫描待入场施工人员证件，并获得对应的证件信息。其中，证件信息中至少包含有证件对应的人像数据和名称。

S208，判断人脸数据与证件信息中的人像数据是否匹配；若是，将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比。

其中，证件信息中的人像数据可以是在扫描证件时获取到的证件对应的头像照片，例如扫描身份证时获取到身份证头像。证件信息中的名称可以是对应待入场施工人员的姓名，例如扫描身份证时获取到该身份证对应的姓名。

在一个实施例中，终端在得到人脸数据和证件信息之后，通过人证对比系统判断人脸数据与证件信息中的人像数据是否匹配，若是，则将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比。

在一个实施例中，终端在得到人脸数据和证件信息之后，将人脸数据和证件信息发送至服务器，服务器通过人证对比系统判断人脸数据与证件信息中的人像数据是否匹配，服务器对比通过之后，向终端发送匹配通过的通知，终端在接收到该通知之后，将各证件信息中的名称与施工人员名单发送至服务器，指示服务器将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比。

S210，当各证件信息中的名称与施工人员名单均匹配时，开启出入设备以使待入场施工人员进入电力施工的场地。

其中，各证件信息中的名称与施工人员名单均匹配是指，施工人员名单内的各个名字均有证件信息中的名称与其对应。

在一个实施例中，终端通过将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比，确定各证件信息中的名称与施工人员名单均匹配，则开启出入设备以使待入场施工人员进入电力施工的场地进行施工。

在一个实施例中，终端将各证件信息中的名称与施工人员名单发送至服务器，指示服务器将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比，服务器在确定各证件信息中的名称与施工人员名单均匹配之后，向终端发送匹配通过的通知，终端在接收到该匹配通过的通知后，开启出入设备以使待入场施工人员进入电力施工的场地进行施工。

上述实施例中，终端通过获取电力施工的工作票图片；从工作票图片中提取施工人员名单；获取待入场施工人员的人脸数据和证件信息；判断人脸数据与证件信息中的人像数据是否匹配；若是，将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比；当各证件信息中的名称与施工人员名单均匹配时，开启出入设备以使待入场施工人员进入电力施工的场地，从而确保入场施工的施工人员与工作票中的人员名单完全一致，从而提高了电力施工的安全性。

在一个实施例中，如图4所示，S204具体包括以下步骤：

S402，对工作票图片进行二值化处理，得到处理后工作票图片。

其中，二值化处理是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。具体可以是全局二值化或局部二值化，全局二值化是指，根据自定义阀值对图像进行二值化处理，即灰度值大于阀值时设该像素灰度值为255，灰度值小于阈值时设该像素灰度值为0；局部二值化是指，在局部范围内根据特定算法算出局部的阀值，然后根据局部阈值进行局部二值化处理。

在一个实施例中，终端获取电力施工的工作票图片之后，使用OTSU算法 (大津法或最大类间方差法)对工作票图片进行二值化处理，得到处理后的工作票图片。其中，OTSU算法是利用阈值将原图像分成前景、背景两个图象，前景图像用n1、csum和m1来表示在当前阈值下的前景的点数、质量矩和平均灰度，背景图像用n2、sum-csum和m2来表示在当前阈值下的背景的点数、质量矩和平均灰度，当取最大类间方差时，背景与前景差别最大，从而对图片进行二值化处理。

S404，从处理后工作票图片中提取候选文本特征。

S406，对候选文本特征进行识别，得到候选文本。

在一个实施例中，终端使用CTPN(Connectionist Text Proposal Network)算法，从处理后的工作票中提取候选文本特征。其中，CTPN算法的网络模型主要包括：主要包括三个部分：卷积层、双向LSTM、全连接层。CTPN将文本检测的问题转换成一系列细粒度的文本并提议，基于RPN网络提出了一种新的锚框回归机制，首先将文本区域细分成每个小区域，然后预测每一个区域的文本垂直位置和文本置信度，最终得到高精度的文本区域位置的先验信息。该算法使用循环神经网络将卷积得到特征映射进行连接，这种无缝连接使得网络可以获得文本行的上下文信息，使其可以检测更加具有挑战的文本行。该算法可以在单个过程中处理多尺度和多语言的文本，避免后续的过滤和细化操作。

在一个实施例中，终端对工作票进行文本检测和文本识别的过程在同一个工作流中，具体可以采用FOTS(Fast Oriented Text Spotting)框架进行文本识别。如图5所示，为FOTS(Fast Oriented Text Spotting)框架的原理图。即通过端到端的网络将两文本检测和文本识别合并起来一起训练模型，两阶段通过一个共享特征层连接，然后利用该训练后的模型进行文本识别。

在一个实施例中，终端在获取到候选文本特征之后，将候选文本特征输入到循环神经网络编码器和连接时序分类(CTC)解码器中进行识别，得到候选文本。

S408，对候选文本进行检错，得到目标文本。

S410，从目标文本中提取出施工人员名单。

其中，检错是对识别得到的候选文本进行检测，确定其中的识别错误的文字，并对其进行更正。

在一个实施例中，终端在得到候选文本之后，利用语言模型对候选文本进行检测，得到候选文本中识别错误的文字，并对识别错误的文字进行校正，将校正后的候选文本作为目标文本，然后通过人名识别算法从目标文本中提取出施工人员名单。例如，将工作票中的“李玉”识别成候选文本“李王”，通过语言模型对该候选文本“李王”进行检测，得到“李王”是错误的，并对其进行校正，得到目标文本“李玉”。

在一个实施例中，终端在得到目标文本之后，根据关键词“工作班成员”，确定出该关键词在识别文本中的位置，并根据该关键词在识别文本中的位置，确定出施工人员名单中各名字的位置，并提取出施工人员名单。

上述实施例中，终端通过对工作票图片进行二值化处理，从处理后工作票图片中提取候选文本特征，对候选文本特征进行识别，得到候选文本，对候选文本进行检错，得到目标文本，从而可以快速、准确地从目标文本中提取出施工人员名单，提高了所提取名单的准确率，从而可以提高对待入场施工人员进行核验的速度。

在一个实施例中，终端在对候选文本特征进行识别得到候选文本之后，获取文字排版模板，然后根据文字排版模板对候选文本进行格式化，并对格式化后的候选文本进行检错，得到目标文本。

在一个实施例中，终端在对候选文本特征进行识别得到候选文本之后，对候选文本进行检错，然后获取文字排版模板，并根据文字排版模板对目标文本进行格式化，并从格式化后的目标文本中提取出施工人员名单。

上述实施例中，终端获取文字排版模板，并根据文字排版模板对候选文本进行格式化，或者对目标文本进行格式化，从而使得最终得到的目标文本或者格式化的目标文本的文字排版是固定的，从而可以快速、准确地从目标文本中提取出施工人员名单，进而提高对待入场施工人员进行核验的速度。

在一个实施例中，证件信息中还包括身份识别号，如图6所示，上述身份验证方法还包括以下步骤：

S602，根据证件信息中的身份识别号获取对应的资质信息。

其中，身份识别号用于唯一确定待入场施工人员的身份，具体可以是身份证号码。

在一个实施例中，终端在获取到证件信息之后，根据证件信息中的身份识别号，从数据库中查找该身份识别号对应的资质信息，从而得到该身份识别号对应的资质信息。

S604，根据资质信息，判断待入场施工人员是否具有施工资质。

在一个实施例中，终端在得到目标文本之后，从目标文本中提取出工作内容，并根据工作内容确定施工人员所需满足的资质条件，并判断根据身份识别号对应的资质信息是否满足该施工条件，从而确定出身份识别号对应的待入场施工人员是否具有施工资质。

S606，当待入场施工人员具有施工资质时，执行将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比的步骤。

上述实施例中，终端通过根据证件信息中的身份识别号获取对应的资质信息，根据资质信息，判断待入场施工人员是否具有施工资质，当待入场施工人员具有施工资质时，执行将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比的步骤，从而可以保证进入施工场地的施工人员具有执行对应工作内容的资质，从而提高了电力施工的安全性。

如图7所示，在一个实施例中，还提供了一种身份验证方法。本实施例主要以该方法应用于上述图1中的终端110来举例说明。参照图7，该身份验证方法具体包括如下步骤：

S702，获取电力施工的工作票图片。

S704，对工作票图片进行二值化处理，得到处理后工作票图片。

S706，从处理后工作票图片中提取候选文本特征。

S708，对候选文本特征进行识别，得到候选文本。

S710，利用语言模型对候选文本进行检测，得到候选文本中识别错误的文字。

S712，对识别错误的文字进行校正，将校正后的候选文本作为目标文本。

S714，获取文字排版模板。

S716，根据文字排版模板对目标文本进行格式化。

S718，从格式化后的目标文本中提取出施工人员名单。

S720，采集待入场各施工人员的人脸照片，对人脸照片进行人脸识别，得到人脸数据。

S722，扫描待入场施工人员的证件，获取证件信息。

S724，判断人脸数据与证件信息中的人像数据是否匹配。

S726，若是，将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比。

S728，当各证件信息中的名称与施工人员名单均匹配时，开启出入设备以使待入场施工人员进入电力施工的场地。

图2、4、6和7为一个实施例中身份验证方法的流程示意图。应该理解的是，虽然图2、4、6和7的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2、4、6和7中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种身份验证装置，该装置包括：工作票获取模块802，名单提取模块804，人脸数据获取模块806，信息核对模块808和出入设备开启模块810；其中：

工作票获取模块802，用于获取电力施工的工作票图片；

名单提取模块804，用于从工作票图片中提取施工人员名单；

人脸数据获取模块806，用于获取待入场施工人员的人脸数据和证件信息；

信息核对模块808，用于判断人脸数据与证件信息中的人像数据是否匹配；若是，将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比；

出入设备开启模块810，用于当各证件信息中的名称与施工人员名单均匹配时，开启出入设备以使待入场施工人员进入电力施工的场地。

上述实施例中，终端通过获取电力施工的工作票图片；从工作票图片中提取施工人员名单；获取待入场施工人员的人脸数据和证件信息；判断人脸数据与证件信息中的人像数据是否匹配；若是，将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比；当各证件信息中的名称与施工人员名单均匹配时，开启出入设备以使待入场施工人员进入电力施工的场地，从而确保入场施工的施工人员与工作票中的人员名单完全一致，从而提高了电力施工的安全性。

在一个实施例中，名单提取模块804，还用于：

对工作票图片进行二值化处理，得到处理后工作票图片；

从处理后工作票图片中提取候选文本特征；

对候选文本特征进行识别，得到候选文本；

对候选文本进行检错，得到目标文本；

从目标文本中提取出施工人员名单。

在一个实施例中，名单提取模块804，还用于：

利用语言模型对候选文本进行检测，得到候选文本中识别错误的文字；

对识别错误的文字进行校正，将校正后的候选文本作为目标文本。

上述实施例中，终端通过对工作票图片进行二值化处理，从处理后工作票图片中提取候选文本特征，对候选文本特征进行识别，得到候选文本，对候选文本进行检错，得到目标文本，从而可以快速、准确地从目标文本中提取出施工人员名单，提高了所提取名单的准确率，从而可以提高对待入场施工人员进行核验的速度。

在一个实施例中，如图9所示，装置还包括：模板获取模块812和格式化模块814；其中：

模板获取模块812，用于获取文字排版模板；

格式化模块814，用于根据文字排版模板对候选文本进行格式化；

名单提取模块804，还用于：

对格式化后的候选文本进行检错，得到目标文本。

在一个实施例中，格式化模块814，还用于根据文字排版模板对目标文本进行格式化；

名单提取模块804，还用于从格式化后的目标文本中提取出施工人员名单。

上述实施例中，终端获取文字排版模板，并根据文字排版模板对候选文本进行格式化，或者对目标文本进行格式化，从而使得最终得到的目标文本或者格式化的目标文本的文字排版是固定的，从而可以快速、准确地从目标文本中提取出施工人员名单，进而提高对待入场施工人员进行核验的速度。

在一个实施例中，人脸数据获取模块806，还用于：

采集待入场各施工人员的人脸照片，对人脸照片进行人脸识别，得到人脸数据；

扫描待入场施工人员的证件，获取证件信息。

在一个实施例中，装置还包括：资质信息获取模块816和资质判断模块818；其中：

资质信息获取模块816，用于根据证件信息中的身份识别号获取对应的资质信息；

资质判断模块818，用于根据资质信息，判断待入场施工人员是否具有施工资质；

信息核对模块808，还用于当待入场施工人员具有施工资质时，将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比。

上述实施例中，终端通过根据证件信息中的身份识别号获取对应的资质信息，根据资质信息，判断待入场施工人员是否具有施工资质，当待入场施工人员具有施工资质时，执行将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比的步骤，从而可以保证进入施工场地的施工人员具有执行对应工作内容的资质，从而提高了电力施工的安全性。

图10示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是图1中的终端110。如图10所示，该计算机设备包括该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、输入装置和显示屏。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现身份验证方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行身份验证方法。计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，本申请提供的身份验证装置可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图10所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储组成该身份验证装置的各个程序模块，比如，图8所示的工作票获取模块802，名单提取模块804，人脸数据获取模块806，信息核对模块808和出入设备开启模块810。各个程序模块构成的计算机程序使得处理器执行本说明书中描述的本申请各个实施例的身份验证方法中的步骤。

例如，图10所示的计算机设备可以通过如图8所示的身份验证装置中的工作票获取模块802执行S202。计算机设备可通过名单提取模块804执行S204。计算机设备可通过人脸数据获取模块806执行S206。计算机设备可通过信息核对模块808执行S208。计算机设备可通过出入设备开启模块810执行S210。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：获取电力施工的工作票图片；从工作票图片中提取施工人员名单；获取待入场施工人员的人脸数据和证件信息；判断人脸数据与证件信息中的人像数据是否匹配；若是，将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比；当各证件信息中的名称与施工人员名单均匹配时，开启出入设备以使待入场施工人员进入电力施工的场地。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行从工作票图片中提取施工人员名单的步骤时，使得处理器具体执行以下步骤：对工作票图片进行二值化处理，得到处理后工作票图片；从处理后工作票图片中提取候选文本特征；对候选文本特征进行识别，得到候选文本；对候选文本进行检错，得到目标文本；从目标文本中提取出施工人员名单。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行对候选文本进行检错，得到目标文本的步骤时，使得处理器具体执行以下步骤：利用语言模型对候选文本进行检测，得到候选文本中识别错误的文字；对识别错误的文字进行校正，将校正后的候选文本作为目标文本。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：获取文字排版模板；根据文字排版模板对候选文本进行格式化；计算机程序被处理器执行对候选文本进行检错，得到目标文本的步骤时，使得处理器具体执行以下步骤：对格式化后的候选文本进行检错，得到目标文本。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：获取文字排版模板；根据文字排版模板对目标文本进行格式化；计算机程序被处理器执行从目标文本中提取出施工人员名单的步骤时，使得处理器具体执行以下步骤：从格式化后的目标文本中提取出施工人员名单。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行获取待入场施工人员的人脸数据和证件信息的步骤时，使得处理器具体执行以下步骤：采集待入场各施工人员的人脸照片，对人脸照片进行人脸识别，得到人脸数据；扫描待入场施工人员的证件，获取证件信息。

在一个实施例中，将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比之前，还包括：根据证件信息中的身份识别号获取对应的资质信息；根据资质信息，判断待入场施工人员是否具有施工资质；当待入场施工人员具有施工资质时，执行将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：获取电力施工的工作票图片；从工作票图片中提取施工人员名单；获取待入场施工人员的人脸数据和证件信息；判断人脸数据与证件信息中的人像数据是否匹配；若是，将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比；当各证件信息中的名称与施工人员名单均匹配时，开启出入设备以使待入场施工人员进入电力施工的场地。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行从工作票图片中提取施工人员名单的步骤时，使得处理器具体执行以下步骤：对工作票图片进行二值化处理，得到处理后工作票图片；从处理后工作票图片中提取候选文本特征；对候选文本特征进行识别，得到候选文本；对候选文本进行检错，得到目标文本；从目标文本中提取出施工人员名单。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行对候选文本进行检错，得到目标文本的步骤时，使得处理器具体执行以下步骤：利用语言模型对候选文本进行检测，得到候选文本中识别错误的文字；对识别错误的文字进行校正，将校正后的候选文本作为目标文本。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：获取文字排版模板；根据文字排版模板对候选文本进行格式化；计算机程序被处理器执行对候选文本进行检错，得到目标文本的步骤时，使得处理器具体执行以下步骤：对格式化后的候选文本进行检错，得到目标文本。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：获取文字排版模板；根据文字排版模板对目标文本进行格式化；计算机程序被处理器执行从目标文本中提取出施工人员名单的步骤时，使得处理器具体执行以下步骤：从格式化后的目标文本中提取出施工人员名单。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行获取待入场施工人员的人脸数据和证件信息的步骤时，使得处理器具体执行以下步骤：采集待入场各施工人员的人脸照片，对人脸照片进行人脸识别，得到人脸数据；扫描待入场施工人员的证件，获取证件信息。

在一个实施例中，将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比之前，还包括：根据证件信息中的身份识别号获取对应的资质信息；根据资质信息，判断待入场施工人员是否具有施工资质；当待入场施工人员具有施工资质时，执行将各证件信息中的名称与施工人员名单进行对比的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM (EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM 以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM (SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM (RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态 RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种身份验证方法，包括：

获取电力施工的工作票图片；

从所述工作票图片中提取目标文本，确定关键词在所述目标文本中的位置，基于所述关键词在所述目标文本中的位置确定各名字的位置，基于各所述名字的位置从所述目标文本中提取施工人员名单；所述目标文本为对工作票图片进行识别所得到的；

采集待入场施工人员的人脸照片，对所述人脸照片进行识别，得到人脸数据；

扫描所述待入场施工人员证件，获得对应的证件信息；

判断所述人脸数据与所述证件信息中的人像数据是否匹配；所述人像数据为扫描证件所获取到的头像照片；

若是，根据所述证件信息中的身份识别号获取对应的资质信息；从目标文本中提取出工作内容，根据所述工作内容确定所述施工人员所需满足的资质条件；判断所述资质信息是否满足所述资质条件；当所述资质信息满足所述资质条件时，确定所述施工人员具有施工资质，将各所述证件信息中的名称与所述施工人员名单进行对比；

当各所述证件信息中的名称与所述施工人员名单均匹配时，开启出入设备以使所述待入场施工人员进入所述电力施工的场地。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述工作票图片中提取目标文本，包括：

对所述工作票图片进行二值化处理，得到处理后工作票图片；

从所述处理后工作票图片中提取候选文本特征；

对所述候选文本特征进行识别，得到候选文本；

对所述候选文本进行检错，得到目标文本。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述候选文本进行检错，得到目标文本，包括：

利用语言模型对所述候选文本进行检测，得到所述候选文本中识别错误的文字；

对所述识别错误的文字进行校正，将校正后的候选文本作为目标文本。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述候选文本特征进行识别，得到候选文本之后，还包括：

获取文字排版模板；

根据所述文字排版模板对所述候选文本进行格式化；

所述对所述候选文本进行检错，得到目标文本，包括：

对格式化后的候选文本进行检错，得到目标文本。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述候选文本进行检错，得到目标文本之后，还包括：

获取文字排版模板；

根据所述文字排版模板对所述目标文本进行格式化；

所述确定关键词在所述目标文本中的位置，基于所述关键词在所述目标文本中的位置确定各名字的位置，基于各所述名字的位置从所述目标文本中提取施工人员名单，包括：

确定关键词在所述格式化后的目标文本中的位置，基于所述关键词在所述格式化后的目标文本中的位置确定各名字的位置，基于各所述名字的位置从所述格式化后的目标文本中提取施工人员名单。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当基于眨眼、张嘴、摇头、点头组合动作，确保摄像头采集的为真实活体人脸时，执行所述采集待入场施工人员的人脸照片的步骤。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述身份识别号用于唯一确定待入场施工人员的身份。

8.一种身份验证装置，其特征在于，所述装置包括：

工作票获取模块，用于获取电力施工的工作票图片；

名单提取模块，用于从所述工作票图片中提取目标文本，确定关键词在所述目标文本中的位置，基于所述关键词在所述目标文本中的位置确定各名字的位置，基于各所述名字的位置从所述目标文本中提取施工人员名单；所述目标文本为对工作票图片进行识别所得到的；

人脸数据获取模块，用于采集待入场施工人员的人脸照片，对所述人脸照片进行识别，得到人脸数据；扫描所述待入场施工人员证件，获得对应的证件信息；

信息核对模块，用于判断所述人脸数据与所述证件信息中的人像数据是否匹配；若是，根据所述证件信息中的身份识别号获取对应的资质信息；从目标文本中提取出工作内容，根据所述工作内容确定所述施工人员所需满足的资质条件；判断所述资质信息是否满足所述资质条件；当所述资质信息满足所述资质条件时，确定所述施工人员具有施工资质，将各所述证件信息中的名称与所述施工人员名单进行对比；所述人像数据为扫描证件所获取到的头像照片；

出入设备开启模块，用于当各所述证件信息中的名称与所述施工人员名单均匹配时，开启出入设备以使所述待入场施工人员进入所述电力施工的场地。

9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

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