CN112100424A - 证件图像分类采集方法、装置、设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种证件图像分类采集方法，该方法包括：响应图像采集请求，根据图像采集请求确定用户的至少一个目标证件的目标图像分类采集流程；根据目标图像分类采集流程对至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。本发明针对不同的证件图像采集请求，分别设置了相应的证件图像分类采集流程，提高了证件图像采集的灵活性，同时也满足了证件图像分类采集的需求。此外，还提出了证件图像分类采集装置、计算机设备和存储介质。
Description
技术领域
本发明涉及证件采集技术领域，尤其是涉及证件图像分类采集方法、装置、设备和介质。
背景技术
证件图像是用于证明用户身份的照片图像，被广泛用于各个业务活动的开展过程中，因此对与证件图像的采集就显得十分重要。
而目前保险公司采集用户证件图像通常只采用单一的“一个萝卜一个坑”式的图像采集方式。这种图像采集方式在进行多项图像材料采集时，需要在单项图像材料采集完成之后，重新返回到图像采集页面重新选择下一项需采集的图像材料，继续采集，这样导致在材料项较多的情况下图像采集过程比较繁琐。同时这种采集方式不能根据采集人员的专业程度来选择适合的方式，不够灵活。
发明内容
基于此，有必要针对上述问题，提供灵活的证件图像分类采集方法、装置、设备和介质。
一种证件图像分类采集的方法，所述方法包括：
响应图像采集请求，根据所述图像采集请求确定用户的至少一个目标证件的目标图像分类采集流程；
根据所述目标图像分类采集流程对所述至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
在其中一个实施例中，所述根据所述目标图像分类采集流程对所述至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像，包括：
当所述目标图像分类采集流程为逐次图像分类采集流程时，获取当前目标证件预设类型的当前采集图像，判断所述当前采集图像是否符合当前图像分类要求，所述当前目标证件为所述至少一个目标证件中的任意一个目标证件，所述预设类型为所述当前目标证件待采集类型中的任意一个；
若所述当前采集图像符合所述当前图像分类要求，则将所述当前采集图像作为所述分类采集图像，直至得到所述当前目标证件预设第二数量张符合图像分类要求的分类采集图像；
若所述当前采集图像不符合所述当前图像分类要求，则返回所述获取当前目标证件预设类型的当前采集图像的步骤。
在其中一个实施例中，所述根据所述目标图像分类采集流程对所述至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像，包括：
当所述目标图像分类采集流程为统一图像分类采集流程时，获取所述至少一个目标证件的统一采集图像集；
对所述统一采集图像集中的统一采集图像进行图像识别，筛选出预设数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
在其中一个实施例中，所述响应图像采集请求，包括：
响应用户端和审批端发送的视频图像采集请求；
所述根据所述目标图像分类采集流程对所述至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像，包括：
获取所述用户端发送的实时采集视频及所述审批端发送的当前图像采集命令；
根据所述当前图像采集命令对所述实时采集视频进行截屏操作，得到当前视频采集图像；
识别所述当前视频采集图像的当前图像类型，当所述当前图像类型满足所述分类采集图像的图像分类要求时，将所述当前视频采集图像作为所述分类采集图像；
获取所述审批端发送的下一图像采集命令，将所述下一图像采集命令作为所述当前图像采集命令，直至得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
在其中一个实施例中，在所述得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像之后，还包括：
获取所述分类采集图像的图像属性；其中，所述图像分类属性包括图像来源、图像加密信息、图像生命周期；
根据所述图像属性进行分类统计及评估操作。
在其中一个实施例中，所述根据所述图像属性进行分类统计及评估操作，包括：
根据所述图像来源对所述分类采集图像进行来源分类统计；
根据所述图像加密信息对所述分类采集图像的图像风险进行评估；
根据所述图像生命周期对所述分类采集图像的采集效率进行评估。
在其中一个实施例中，在所述得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像之后，还包括：
从所述分类采集图像中提取所述至少一个目标证件分别对应的证件信息；
获取数据库验证信息，根据所述数据库验证信息对所述证件信息进行要素信息验证，当所述证件信息不符合验证要求时，对不符合验证要求的证件信息对应的数据库验证信息进行更正。
一种证件图像分类采集装置，所述装置包括：
流程确认模块，用于响应图像采集请求，根据所述图像采集请求确定用户的至少一个目标证件的目标图像分类采集流程；
图像采集模块，用于根据所述目标图像分类采集流程对所述至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
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下步骤：
响应图像采集请求，根据所述图像采集请求确定用户的至少一个目标证件的目标图像分类采集流程；
根据所述目标图像分类采集流程对所述至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
一种证件图像分类采集设备，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下步骤：
响应图像采集请求，根据所述图像采集请求确定用户的至少一个目标证件的目标图像分类采集流程；
根据所述目标图像分类采集流程对所述至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
本发明提供了证件图像分类采集方法、装置、设备和介质，针对不同的证件图像采集请求，分别设置了相应的证件图像分类采集流程，提高了证件图像采集的灵活性，同时也满足了证件图像分类采集的需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
其中：
图1为第一实施例中证件图像分类采集方法的流程示意图；
图2为第二实施例中证件图像分类采集方法的流程示意图；
图3为一个实施例中证件图像分类采集装置的结构示意图；
图4为一个实施例中证件图像分类采集设备的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，图1第一实施例中证件图像分类采集方法的流程示意图，本第一实施例中证件图像分类采集方法提供的步骤包括：
步骤102，响应图像采集请求，根据图像采集请求确定用户的至少一个目标证件的目标图像分类采集流程。
保险具有不同的销售渠道，例如线下实体销售渠道、线上远程销售渠道等，但不论基于何种销售方式，都需要对保险购买用户的证件图像进行采集，以避免保险信息出现差错，或出现骗保等异常行为。而基于不同的证件图像采集场景，通过设置不同的证件图像采集流程，可增加证件图像采集的灵活性并提高证件图像采集的效率。
本实施例中，为满足不同的证件图像采集场景，证件图像分类采集设备预先向采集人员及用户提供了不同的图像采集请求选项，包括统一图像采集请求、视频图像采集请求等。当证件图像分类采集设备获取到输入的其中一种图像采集请求时，证件图像分类采集根据该图像采集请求确定后续需要执行的目标图像分类采集流程并准备相应的执行参数。示例性的，当获取到统一图像采集请求时，证件图像分类采集设备的显示界面跳转至统一图像分类采集流程的执行界面。此外，证件图像分类采集设备还应根据待购买保险产品的产品类别确定目标证件的证件数量以及证件图像的采集数量等相关参数。
步骤104，根据目标图像分类采集流程对至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
其中，目标证件的证件数量及分类采集图像的第一数量因为保险产品的用户信息要求不同而不尽相同。在一个具体实施例中，例如进行交通类保险的证件图像采集时，需要对包括身份证、驾驶证、行驶证及银行卡在内的“三证一卡”进行证件图像采集，而预设第一数量为8张。而对于其他类的保险产品而言，例如医疗险而言，无需提供驾驶证、行驶证的证件图像，而需提供户口薄的证件图像，预设第一数量也不尽相同。而图像分类要求具体指的是证件图像的图像类型分类要求，以交通类保险的证件图像为例，采集的分类采集图像通常需包括：身份证国徽面、身份证人像面、驾驶证正本正面、驾驶证副本正面、行驶证正本正面、行驶证副本正面、行驶证副本背面及银行卡正面等8个不同图像类型的证件图像。本实施例中可预先构建不同保险产品的证件信息数据库，包括每类保险产品所需的目标证件的证件数量及证件图像的采集数量等相关参数内容，在执行目标图像分类采集流程可直接调取，从而进一步提高证件图像的采集效率。
在一个具体实施例中，当目标图像分类采集流程为逐次图像分类采集流程时(即将其中一张分类采集图像的采集为一个采集周期，重复性执行采集周期直至采集到第一数量张图像分类要求的分类采集图像)，采集操作包括：首先，获取当前目标证件预设类型的当前采集图像。其中当前目标证件为至少一个目标证件中的任意一个目标证件，预设类型为当前目标证件待采集类型中的任意一个。而对于不属于目标证件的证件或不属于预设类型的当前采集图像，证件图像分类采集设备应在图像识别之后及时提醒证件错误或证件类型错误。以交通险保险为例，例如采集到户口簿的证件图像，或采集到银行卡反面等。
其次，确定当前图像分类要求并判断当前采集图像是否符合当前图像分类要求。若当前采集图像符合当前图像分类要求，则将当前采集图像作为分类采集图像，直至得到当前目标证件预设第二数量张符合图像分类要求的分类采集图像。示例性的，若当前图像分类要求为身份证国徽面，而当前采集图像正好是身份证国徽面，则将该身份证国徽面作为其中一张分类采集图像。再重复获取当前目标证件预设类型的当前采集图像，直至得到当前目标证件预设第二数量张符合图像分类要求的分类采集图像。其中，预设第二数量是指当前目标证件所有应采集的分类采集图像，以交通类保险为例，身份证的预设第二预设数量为2，行驶证的预设第二数量为3。当当前目标证件的分类采集图像采集完成后，继续进行下一目标证件的分类采集图像的采集，而当所有目标证件均满足预设第二数量的数量要求后，即可确定分类采集图像满足第一数量的数量要求。相反的，若当前采集图像不符合当前图像分类要求，则返回获取当前目标证件预设类型的当前采集图像的步骤。
在一个具体实施例中，当图像分类流程为统一图像分类采集流程时，采集操作包括：首先，获取至少一个目标证件的统一采集图像集，具体可以是对身份证、驾驶证、行驶证及银行卡等目标证件的每一页或每一面分别采集预设多张统一采集图像，例如对目标证件的每一页或每一面分别采集3张证件图像。其次，对统一采集图像集中的每张统一采集图像进行图像识别，确定每张统一采集图像是否满足图像分类要求，并去除其中不满足图像分类要求的统一采集图像。以交通类保险为例，去除图像类型为银行卡反面的统一采集图像。进一步的，筛选后可得到满足同一图像分类要求的多张统一采集图像，例如3张身份证人像面，对这3张身份证人像面可通过进行图像清晰度的评估、图像摆放角度的评估等方式来筛选其中一张最终上传的分类采集图像。
在一个具体实施例中，通过视频图像采集流程来采集分类采集图像。具体的，当证件图像分类采集设备获取到用户端和审批端发送的视频图像采集请求时，证件图像分类采集设备构建起用户端和审批端的通讯连接。证件图像分类采集设备获取来自用户端发送的实时采集视频后将该实时采集视频共享至审批端。审批端的审批人员可通过语音或文字来提示用户进行操作，并在确认实时采集视频的证件图像满足清晰度、摆放角度等要求后进行快捷键点击截图。证件图像分类采集设备获取到当前图像采集命令后，对实时采集视频进行截屏操作，得到实时采集视频的一帧当前视频采集图像。证件图像分类采集设备识别该当前视频采集图像的当前图像类型，当该当前图像类型满足当前分类采集图像的图像分类要求时，将当前视频采集图像作为分类采集图像的其中一张。证件图像分类采集设备继续获取来自审批端的下一图像采集命令，直至得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。可以理解的是，视频图像采集流程也可以是在得到预设第一数量张当前视频采集图像后再进行图像识别分类。进一步的，本实施例中，还可以对实时采集视频进行录像，得到录像采集视频。审批端可以根据录像采集视频对已确定的分类采集图像进行进一步修改。
上述证件图像分类采集方法，针对不同的证件图像采集请求，分别设置了相应的证件图像分类采集流程，提高了证件图像采集的灵活性，同时也满足了证件图像分类采集的需求。
如图2所示，图2第二实施例中证件图像分类采集方法的流程示意图，本第二实施例中证件图像分类采集方法提供的步骤包括：
步骤202，响应图像采集请求，根据图像采集请求确定用户的至少一个目标证件的目标图像分类采集流程。
步骤204，根据目标图像分类采集流程对至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
在一个具体的实施场景中，步骤202-204与第一实施例中证件图像分类采集方法的步骤102-104基本一致，此处不再进行赘述。
步骤206，获取分类采集图像的图像属性。
其中，图像分类属性包括图像来源、图像加密信息、图像生命周期等属性。其中图像来源具体包括电脑终端、手机终端、保险柜台设备等来源。图像加密信息具体包括图像的md5值(Message-Digest Algorithm，信息摘要算法)。图像生命周期具体是指分类采集图像经过图像创建、图像修改(调整分类，比如由身份证调整成驾驶证)、图像删除等图像操作所涵盖的周期时间。
步骤208，根据图像属性进行分类统计及评估操作。
在一个具体实施例中，分类操作具体包括根据图像来源对分类采集图像进行来源分类统计，例如将来源于远程电脑终端的分类采集图像归类为电脑端图像，将来源于远程手机终端的分类采集图像归类为手机端图像。进一步的，对于同一来源的分类采集图像还可以效率评估，从而评价该证件图像分类采集方式的整体效率。例如对电脑端图像的生命周期进行平均周期分析或正态周期分析，从而可知电脑端图像的整体图像生命周期的情况，当整体图像生命周期较短时，反映电脑端图像的采集效率较高；当整体图像生命周期较长时，反映电脑端图像的采集效率较低。此外，图像生命周期内的修改及删除次数也可以反映图像的采集效率。当修改及删除次数较多时，确定图像的采集效率较低；当修改及删除次数较少时，确定图像的采集效率较高。根据图像的生命周期可以对证件图像分类采集方式进行针对性的改进，从而提高该证件图像分类采集方式的采集效率。
在另一个具体实施例中，评估操作还包括风险评估操作。例如在同一交通事故的赔付过程中，假如用户已根据交通事故的报案材料，进行了报案和保险的理赔，证件图像分类采集设备会记录报案材料中证件图像的md5值。而若该用户或其他用户使用相同的报案材料进行再次报案理赔，证件图像分类采集设备会通过md5值的比对来判断存在骗保行为。
步骤210，从分类采集图像中提取至少一个目标证件分别对应的证件信息。
其中，证件信息包括姓名、身份证号、银行卡号及手机号等信息。
步骤212，获取数据库验证信息，根据数据库验证信息对证件信息进行要素信息验证，当证件信息不符合验证要求时，对不符合验证要求的证件信息对应的数据库验证信息进行更正。
本实施例中，对于每个客户会预先收集客户的证件信息并建立证件信息数据库。在执行本步骤时，会调取目标用户的目标证件相关的数据库验证信息，并与证件信息进行一一的比对。例如对于身份证而言，会进行三要素验证(姓名、身份证号及手机号)，对于银行卡而言，会进行四要素验证(姓名、身份证号、银行卡号及手机号)。而在数据库验证信息与证件信息不一致的情况，会根据证件信息对数据库验证信息进行更新，防止后续步骤发现信息无效的时候又重复沟通。
本实施例中步骤206-208与步骤210-212可以同步执行也可以顺序执行。
在一个实施例中，如图3所示，提出了一种证件图像分类采集装置，该装置包括：
流程确认模块302，用于响应图像采集请求，根据图像采集请求确定用户的至少一个目标证件的目标图像分类采集流程。
图像采集模块304，用于根据目标图像分类采集流程对至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
上述证件图像分类采集装置，针对不同的证件图像采集请求，分别设置了相应的证件图像分类采集流程，提高了证件图像采集的灵活性，同时也满足了证件图像分类采集的需求。
在一个实施例中，图像采集模块304，还具体用于：当目标图像分类采集流程为逐次图像分类采集流程时，获取当前目标证件预设类型的当前采集图像，判断当前采集图像是否符合当前图像分类要求，当前目标证件为至少一个目标证件中的任意一个目标证件，预设类型为当前目标证件待采集类型中的任意一个；若当前采集图像符合当前图像分类要求，则将当前采集图像作为分类采集图像，直至得到当前目标证件预设第二数量张符合图像分类要求的分类采集图像；若当前采集图像不符合当前图像分类要求，则返回获取当前目标证件预设类型的当前采集图像的步骤。
在一个实施例中，图像采集模块304，还具体用于：当目标图像分类采集流程为统一图像分类采集流程时，获取至少一个目标证件的统一采集图像集；对统一采集图像集中的统一采集图像进行图像识别，筛选出预设数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
在一个实施例中，流程确认模块302，还具体用于：响应用户端和审批端发送的视频图像采集请求；图像采集模块304，还具体用于：获取用户端发送的实时采集视频及审批端发送的当前图像采集命令；根据当前图像采集命令对实时采集视频进行截屏操作，得到当前视频采集图像；识别当前视频采集图像的当前图像类型，当当前图像类型满足分类采集图像的图像分类要求时，将当前视频采集图像作为分类采集图像；获取审批端发送的下一图像采集命令，将下一图像采集命令作为当前图像采集命令，直至得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
在一个实施例中，证件图像分类采集装置还包括：图像属性获取模块，用于获取分类采集图像的图像属性；其中，图像分类属性包括图像来源、图像加密信息、图像生命周期；根据图像属性进行分类统计及评估操作。
在一个实施例中，图像属性获取模块，还具体用于：根据图像来源对分类采集图像进行来源分类统计；根据图像加密信息对分类采集图像的图像风险进行评估；根据图像生命周期对分类采集图像的采集效率进行评估。
在一个实施例中，证件图像分类采集装置还包括：证件信息验证模块，用于从分类采集图像中提取至少一个目标证件分别对应的证件信息；获取数据库验证信息，根据数据库验证信息对证件信息进行要素信息验证，当证件信息不符合验证要求时，对不符合验证要求的证件信息对应的数据库验证信息进行更正。
图4示出了一个实施例中证件图像分类采集设备的内部结构图。如图4所示，该证件图像分类采集设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该证件图像分类采集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，可使得处理器实现证件图像分类采集方法。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，可使得处理器执行证件图像分类采集方法。本领域技术人员可以理解，图4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证件图像分类采集设备的限定，具体的证件图像分类采集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。
一种证件图像分类采集设备，包括存储器、处理器以及存储在该存储器中并可在该处理器上执行的计算机程序，该处理器执行该计算机程序时实现如下步骤：响应图像采集请求，根据图像采集请求确定用户的至少一个目标证件的目标图像分类采集流程；根据目标图像分类采集流程对至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
在一个实施例中，根据目标图像分类采集流程对至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像，包括：当目标图像分类采集流程为逐次图像分类采集流程时，获取当前目标证件预设类型的当前采集图像，判断当前采集图像是否符合当前图像分类要求，当前目标证件为至少一个目标证件中的任意一个目标证件，预设类型为当前目标证件待采集类型中的任意一个；若当前采集图像符合当前图像分类要求，则将当前采集图像作为分类采集图像，直至得到当前目标证件预设第二数量张符合图像分类要求的分类采集图像；若当前采集图像不符合当前图像分类要求，则返回获取当前目标证件预设类型的当前采集图像的步骤。
在一个实施例中，根据目标图像分类采集流程对至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像，包括：当目标图像分类采集流程为统一图像分类采集流程时，获取至少一个目标证件的统一采集图像集；对统一采集图像集中的统一采集图像进行图像识别，筛选出预设数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
在一个实施例中，响应图像采集请求，包括：响应用户端和审批端发送的视频图像采集请求；根据目标图像分类采集流程对至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像，包括：获取用户端发送的实时采集视频及审批端发送的当前图像采集命令；根据当前图像采集命令对实时采集视频进行截屏操作，得到当前视频采集图像；识别当前视频采集图像的当前图像类型，当当前图像类型满足分类采集图像的图像分类要求时，将当前视频采集图像作为分类采集图像；获取审批端发送的下一图像采集命令，将下一图像采集命令作为当前图像采集命令，直至得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
在一个实施例中，在得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像之后，还包括：获取分类采集图像的图像属性；其中，图像分类属性包括图像来源、图像加密信息、图像生命周期；根据图像属性进行分类统计及评估操作。
在一个实施例中，根据图像属性进行分类统计及评估操作，包括：根据图像来源对分类采集图像进行来源分类统计；根据图像加密信息对分类采集图像的图像风险进行评估；根据图像生命周期对分类采集图像的采集效率进行评估。
在一个实施例中，在得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像之后，还包括：从分类采集图像中提取至少一个目标证件分别对应的证件信息；获取数据库验证信息，根据数据库验证信息对证件信息进行要素信息验证，当证件信息不符合验证要求时，对不符合验证要求的证件信息对应的数据库验证信息进行更正。
一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：响应图像采集请求，根据图像采集请求确定用户的至少一个目标证件的目标图像分类采集流程；根据目标图像分类采集流程对至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
在一个实施例中，根据目标图像分类采集流程对至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像，包括：当目标图像分类采集流程为逐次图像分类采集流程时，获取当前目标证件预设类型的当前采集图像，判断当前采集图像是否符合当前图像分类要求，当前目标证件为至少一个目标证件中的任意一个目标证件，预设类型为当前目标证件待采集类型中的任意一个；若当前采集图像符合当前图像分类要求，则将当前采集图像作为分类采集图像，直至得到当前目标证件预设第二数量张符合图像分类要求的分类采集图像；若当前采集图像不符合当前图像分类要求，则返回获取当前目标证件预设类型的当前采集图像的步骤。
在一个实施例中，根据目标图像分类采集流程对至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像，包括：当目标图像分类采集流程为统一图像分类采集流程时，获取至少一个目标证件的统一采集图像集；对统一采集图像集中的统一采集图像进行图像识别，筛选出预设数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
在一个实施例中，响应图像采集请求，包括：响应用户端和审批端发送的视频图像采集请求；根据目标图像分类采集流程对至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像，包括：获取用户端发送的实时采集视频及审批端发送的当前图像采集命令；根据当前图像采集命令对实时采集视频进行截屏操作，得到当前视频采集图像；识别当前视频采集图像的当前图像类型，当当前图像类型满足分类采集图像的图像分类要求时，将当前视频采集图像作为分类采集图像；获取审批端发送的下一图像采集命令，将下一图像采集命令作为当前图像采集命令，直至得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
在一个实施例中，在得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像之后，还包括：获取分类采集图像的图像属性；其中，图像分类属性包括图像来源、图像加密信息、图像生命周期；根据图像属性进行分类统计及评估操作。
在一个实施例中，根据图像属性进行分类统计及评估操作，包括：根据图像来源对分类采集图像进行来源分类统计；根据图像加密信息对分类采集图像的图像风险进行评估；根据图像生命周期对分类采集图像的采集效率进行评估。
在一个实施例中，在得到用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像之后，还包括：从分类采集图像中提取至少一个目标证件分别对应的证件信息；获取数据库验证信息，根据数据库验证信息对证件信息进行要素信息验证，当证件信息不符合验证要求时，对不符合验证要求的证件信息对应的数据库验证信息进行更正。
需要说明的是，上述证件图像分类采集方法、装置、设备及计算机可读存储介质属于一个总的发明构思，证件图像分类采集方法、装置、设备及计算机可读存储介质实施例中的内容可相互适用。
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，该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)
1.一种证件图像分类采集的方法，其特征在于，所述方法包括：
响应图像采集请求，根据所述图像采集请求确定用户的至少一个目标证件的目标图像分类采集流程；
根据所述目标图像分类采集流程对所述至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像分类采集流程对所述至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像，包括：
当所述目标图像分类采集流程为逐次图像分类采集流程时，获取当前目标证件预设类型的当前采集图像，判断所述当前采集图像是否符合当前图像分类要求，所述当前目标证件为所述至少一个目标证件中的任意一个目标证件，所述预设类型为所述当前目标证件待采集类型中的任意一个；
若所述当前采集图像符合所述当前图像分类要求，则将所述当前采集图像作为所述分类采集图像，直至得到所述当前目标证件预设第二数量张符合图像分类要求的分类采集图像；
若所述当前采集图像不符合所述当前图像分类要求，则返回所述获取当前目标证件预设类型的当前采集图像的步骤。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像分类采集流程对所述至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像，包括：
当所述目标图像分类采集流程为统一图像分类采集流程时，获取所述至少一个目标证件的统一采集图像集；
对所述统一采集图像集中的统一采集图像进行图像识别，筛选出预设数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应图像采集请求，包括：
响应用户端和审批端发送的视频图像采集请求；
所述根据所述目标图像分类采集流程对所述至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像，包括：
获取所述用户端发送的实时采集视频及所述审批端发送的当前图像采集命令；
根据所述当前图像采集命令对所述实时采集视频进行截屏操作，得到当前视频采集图像；
识别所述当前视频采集图像的当前图像类型，当所述当前图像类型满足所述分类采集图像的图像分类要求时，将所述当前视频采集图像作为所述分类采集图像；
获取所述审批端发送的下一图像采集命令，将所述下一图像采集命令作为所述当前图像采集命令，直至得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像之后，还包括：
获取所述分类采集图像的图像属性；其中，所述图像分类属性包括图像来源、图像加密信息、图像生命周期；
根据所述图像属性进行分类统计及评估操作。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像属性进行分类统计及评估操作，包括：
根据所述图像来源对所述分类采集图像进行来源分类统计；
根据所述图像加密信息对所述分类采集图像的图像风险进行评估；
根据所述图像生命周期对所述分类采集图像的采集效率进行评估。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像之后，还包括：
从所述分类采集图像中提取所述至少一个目标证件分别对应的证件信息；
获取数据库验证信息，根据所述数据库验证信息对所述证件信息进行要素信息验证，当所述证件信息不符合验证要求时，对不符合验证要求的证件信息对应的数据库验证信息进行更正。
8.一种证件图像分类采集装置，其特征在于，所述装置包括：
流程确认模块，用于响应图像采集请求，根据所述图像采集请求确定用户的至少一个目标证件的目标图像分类采集流程；
图像采集模块，用于根据所述目标图像分类采集流程对所述至少一个目标证件进行图像分类采集操作，以得到所述用户预设第一数量张符合图像分类要求的分类采集图像。
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。
10.一种证件图像分类采集设备，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。
Priority Applications (1)
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Publications (1)
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| CN112100424A true CN112100424A (zh) | 2020-12-18 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113077354A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-07-06 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种电子设备的投保校验方法和装置 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106357949A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-01-25 | 珠海赛纳打印科技股份有限公司 | 一种扫描装置、图像形成设备和扫描方法 |
| CN106529520A (zh) * | 2016-10-09 | 2017-03-22 | 中国传媒大学 | 基于运动员号码识别的马拉松比赛照片管理方法 |
| CN108335193A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-07-27 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 全流程信贷方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN109284894A (zh) * | 2018-08-10 | 2019-01-29 | 广州虎牙信息科技有限公司 | 图片审核方法、装置、存储介质和计算机设备 |
| CN110689658A (zh) * | 2019-10-08 | 2020-01-14 | 北京邮电大学 | 一种基于深度学习的出租车票据识别方法和系统 |
| CN110796054A (zh) * | 2019-10-21 | 2020-02-14 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 证件验真方法及装置 |
| CN111008623A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-04-14 | 京东数字科技控股有限公司 | 证件图像采集方法、装置、设备及存储介质 |
-
2020
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Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106357949A (zh) * | 2016-08-26 | 2017-01-25 | 珠海赛纳打印科技股份有限公司 | 一种扫描装置、图像形成设备和扫描方法 |
| CN106529520A (zh) * | 2016-10-09 | 2017-03-22 | 中国传媒大学 | 基于运动员号码识别的马拉松比赛照片管理方法 |
| CN108335193A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-07-27 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 全流程信贷方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN109284894A (zh) * | 2018-08-10 | 2019-01-29 | 广州虎牙信息科技有限公司 | 图片审核方法、装置、存储介质和计算机设备 |
| CN110689658A (zh) * | 2019-10-08 | 2020-01-14 | 北京邮电大学 | 一种基于深度学习的出租车票据识别方法和系统 |
| CN110796054A (zh) * | 2019-10-21 | 2020-02-14 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 证件验真方法及装置 |
| CN111008623A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-04-14 | 京东数字科技控股有限公司 | 证件图像采集方法、装置、设备及存储介质 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113077354A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-07-06 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种电子设备的投保校验方法和装置 |
| CN113077354B (zh) * | 2021-04-23 | 2022-06-07 | 蚂蚁胜信(上海)信息技术有限公司 | 一种电子设备的投保校验方法和装置 |
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