CN112215574A - 车驾管业务工单的生成方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

车驾管业务工单的生成方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN112215574A CN202011116233.XA CN202011116233A CN112215574A CN 112215574 A CN112215574 A CN 112215574A CN 202011116233 A CN202011116233 A CN 202011116233A CN 112215574 A CN112215574 A CN 112215574A
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Abstract

本发明涉及人工智能技术领域，应用于智慧交通领域中，提供一种车驾管业务工单的生成方法、装置、设备及存储介质，用于提高车驾管业务工单的生成效率。车驾管业务工单的生成方法包括：对任务型语音机器人获取的初始用户语音信息进行意图识别得到车驾管待办业务信息；根据车驾管待办业务信息对预置数据库中的用户资料数据进行匹配得到业务待办资料；对视频采集器采集的视频流数据进行图像截取得到目标图像；通过图像处理模型对目标图像进行图像处理得到目标信息；根据车驾管待办业务信息、目标信息和获取的用户信息生成车驾管业务工单。此外，本发明还涉及区块链技术，车驾管待办业务信息、目标信息、用户信息和车驾管业务工单可存储于区块链中。

Description

车驾管业务工单的生成方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及人工智能的智能决策领域，尤其涉及一种车驾管业务工单的生成方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着机动车和机动车驾驶人数量的日益增加，关于车驾管的各项业务量也随之剧增。为了提高车驾管的业务办理效率，对于车驾管的业务服务办理的各种系统，即车驾管业务服务管理系统应运而生。
目前，车驾管业务服务管理系统对于业务资料数据的处理方式，一般都是采用通过用户点击业务按钮触发业务办理指令，并通过执行业务办理指令采集用户输入的符合规则的业务资料数据，将用户输入的扫描版或纸质版的业务资料数据，并由用户点击基于业务资料数据的按钮触发业务工单生成指令，执行业务工单生成指令以生成对应的业务工单的方式。
上述方式虽然能够提高业务资料数据的非人工采集问题，但是，业务办理指令和业务工单生成指令都是须由用户点击相应的按钮触发而进行，导致其对业务资料数据处理的时间较长以及重复多次生成、处理对业务资料数据处理的进程，而且业务资料数据为扫描版或纸质版，其业务资料数据的类型单一，导致对业务资料数据的采集需进行多次操作以提高业务资料数据的准确性，从而导致业务资料数据对应的车驾管业务工单的生成效率较低。
发明内容
本发明提供一种车驾管业务工单的生成方法、装置、设备及存储介质，用于提高车驾管业务工单的生成效率。
本发明第一方面提供了一种车驾管业务工单的生成方法，包括：
通过预置的任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对所述初始用户语音信息进行意图识别，得到车驾管待办业务信息；
根据所述车驾管待办业务信息，对预置数据库中的用户资料数据进行匹配，得到所述车驾管待办业务信息对应的业务待办资料；
通过预置的视频采集器采集所述业务待办资料的视频流数据，并对所述业务待办资料的视频流数据进行图像截取，得到目标图像；
通过预置的图像处理模型对所述目标图像进行图像处理，得到目标信息，并根据所述车驾管待办业务信息调用所述任务型语音机器人，获取基于所述车驾管待办业务信息的目标用户语音信息中的用户信息；
根据所述车驾管待办业务信息、所述目标信息和所述用户信息，生成对应的车驾管业务工单。
可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述通过预置的图像处理模型对所述目标图像进行图像处理，得到目标信息，包括：
当所述目标图像为证件图像和人脸图像时，调用预置的人脸识别处理模型，分别对所述证件图像和所述人脸图像进行人脸特征提取，得到证件人脸特征信息和图像人脸特征信息；
将所述证件人脸特征信息与所述图像人脸特征信息进行对比分析，得到分析结果；
调用预置的证件图像处理模型，对所述证件图像进行图像分割和特征信息匹配处理，得到证件信息；
将所述分析结果和所述证件信息确定为所述目标信息。
可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述调用预置的证件图像处理模型，对所述证件图像进行图像分割和特征信息匹配处理，得到证件信息，包括：
调用预置的证件图像处理模型，按照预置的证件字符分布规则对所述证件图像进行水平投影处理，得到投影处理图像；
对所述投影处理图像进行字符分割，得到字符图像，对所述字符图像进行字符提取，得到证件信息字符；
通过预置的字符模板，对所述证件信息字符进行图形匹配、笔画匹配和几何特征匹配，得到匹配的目标字符，并将所述目标字符确定为所述证件信息。
可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述通过预置的视频采集器采集所述业务待办资料的视频流数据，并对所述业务待办资料的视频流数据进行图像截取，得到目标图像，包括：
当所述业务待办资料为用户证件照时，调用所述任务型语音机器人输出所述用户证件照的需求信息，并通过预置的视频采集器采集基于所述需求信息的视频流数据；
通过预置的开源计算机视觉库，对所述视频流数据进行图像截取，得到初始图像；
将预置的证件照图像模板映射至所述初始图像，得到所述初始图像的映射轮廓区域；
根据所述映射轮廓区域，对所述初始图像进行区域分割和尺寸大小变换，得到所述目标图像。
可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述通过预置的任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对所述初始用户语音信息进行意图识别，得到车驾管待办业务信息，包括：
通过预置的任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对所述初始用户语音信息进行语音识别和文本转换，得到语音文本信息；
对所述语音文本信息进行分词、词性拼接和词性过滤，得到多个语音关键词；
判断所述多个语音关键词中是否存在预置的业务关键词；
若所述多个语音关键词中存在预置的业务关键词，则将所述业务关键词对应的语音关键词确定为所述车驾管待办业务信息；
若所述多个语音关键词中不存在预置的业务关键词，则对用户的语音信息进行迭代的采集、语音识别和业务关键词匹配，直至得到所述车驾管待办业务信息。
可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述根据所述车驾管待办业务信息、所述目标信息和所述用户信息，生成对应的车驾管业务工单之后，还包括：
通过预置的非对称加密算法，分别对所述业务待办资料的视频流数据、所述目标图像、所述目标信息、所述用户信息和所述车驾管业务工单进行加密，得到加密视频流数据、加密目标图像、加密目标信息、加密用户信息和加密车驾管业务工单；
将所述加密视频流数据、所述加密目标图像、所述加密目标信息、所述加密用户信息和所述加密车驾管业务工单，存储至预置云服务端。
可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述将所述加密视频流数据、所述加密目标信息、所述加密目标图像、所述加密用户信息和所述加密车驾管业务工单，存储至预置云服务端之后，还包括：
获取预置的多个工单处理端的工单未处理量和工单处理阈值，根据所述工单未处理量和所述工单处理阈值，将所述加密车驾管业务工单发送至对应的工单处理端。
本发明第二方面提供了一种车驾管业务工单的生成装置，包括：
语音识别模块，用于通过预置的任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对所述初始用户语音信息进行意图识别，得到车驾管待办业务信息；
信息匹配模块，用于根据所述车驾管待办业务信息，对预置数据库中的用户资料数据进行匹配，得到所述车驾管待办业务信息对应的业务待办资料；
图像截取模块，用于通过预置的视频采集器采集所述业务待办资料的视频流数据，并对所述业务待办资料的视频流数据进行图像截取，得到目标图像；
图像处理模块，用于通过预置的图像处理模型对所述目标图像进行图像处理，得到目标信息，并根据所述车驾管待办业务信息调用所述任务型语音机器人，获取基于所述车驾管待办业务信息的目标用户语音信息中的用户信息；
生成模块，用于根据所述车驾管待办业务信息、所述目标信息和所述用户信息，生成对应的车驾管业务工单。
可选的，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述图像处理模块包括：
提取单元，用于当所述目标图像为证件图像和人脸图像时，调用预置的人脸识别处理模型，分别对所述证件图像和所述人脸图像进行人脸特征提取，得到证件人脸特征信息和图像人脸特征信息；
分析单元，用于将所述证件人脸特征信息与所述图像人脸特征信息进行对比分析，得到分析结果；
分割匹配单元，用于调用预置的证件图像处理模型，对所述证件图像进行图像分割和特征信息匹配处理，得到证件信息；
确定单元，用于将所述分析结果和所述证件信息确定为所述目标信息。
可选的，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述分割匹配单元具体用于：
调用预置的证件图像处理模型，按照预置的证件字符分布规则对所述证件图像进行水平投影处理，得到投影处理图像；
对所述投影处理图像进行字符分割，得到字符图像，对所述字符图像进行字符提取，得到证件信息字符；
通过预置的字符模板，对所述证件信息字符进行图形匹配、笔画匹配和几何特征匹配，得到匹配的目标字符，并将所述目标字符确定为所述证件信息。
可选的，在本发明第二方面的第三种实现方式中，所述图像截取模块具体用于：
当所述业务待办资料为用户证件照时，调用所述任务型语音机器人输出所述用户证件照的需求信息，并通过预置的视频采集器采集基于所述需求信息的视频流数据；
通过预置的开源计算机视觉库，对所述视频流数据进行图像截取，得到初始图像；
将预置的证件照图像模板映射至所述初始图像，得到所述初始图像的映射轮廓区域；
根据所述映射轮廓区域，对所述初始图像进行区域分割和尺寸大小变换，得到所述目标图像。
可选的，在本发明第二方面的第四种实现方式中，所述语音识别模块具体用于：
通过预置的任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对所述初始用户语音信息进行语音识别和文本转换，得到语音文本信息；
对所述语音文本信息进行分词、词性拼接和词性过滤，得到多个语音关键词；
判断所述多个语音关键词中是否存在预置的业务关键词；
若所述多个语音关键词中存在预置的业务关键词，则将所述业务关键词对应的语音关键词确定为所述车驾管待办业务信息；
若所述多个语音关键词中不存在预置的业务关键词，则对用户的语音信息进行迭代的采集、语音识别和业务关键词匹配，直至得到所述车驾管待办业务信息。
可选的，在本发明第二方面的第五种实现方式中，所述车驾管业务工单的生成装置，还包括：
加密模块，用于通过预置的非对称加密算法，分别对所述业务待办资料的视频流数据、所述目标图像、所述目标信息、所述用户信息和所述车驾管业务工单进行加密，得到加密视频流数据、加密目标图像、加密目标信息、加密用户信息和加密车驾管业务工单；
存储模块，用于将所述加密视频流数据、所述加密目标图像、所述加密目标信息、所述加密用户信息和所述加密车驾管业务工单，存储至预置云服务端。
可选的，在本发明第二方面的第六种实现方式中，所述车驾管业务工单的生成装置，还包括：
处理发送模块，用于获取预置的多个工单处理端的工单未处理量和工单处理阈值，根据所述工单未处理量和所述工单处理阈值，将所述加密车驾管业务工单发送至对应的工单处理端。
本发明第三方面提供了一种车驾管业务工单的生成设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述车驾管业务工单的生成设备执行上述的车驾管业务工单的生成方法。
本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的车驾管业务工单的生成方法。
本发明提供的技术方案中，通过预置的任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对初始用户语音信息进行意图识别，得到车驾管待办业务信息；根据车驾管待办业务信息，对预置数据库中的用户资料数据进行匹配，得到车驾管待办业务信息对应的业务待办资料；通过预置的视频采集器采集业务待办资料的视频流数据，并对业务待办资料的视频流数据进行图像截取，得到目标图像；通过预置的图像处理模型对目标图像进行图像处理，得到目标信息，并根据车驾管待办业务信息调用任务型语音机器人，获取基于车驾管待办业务信息的目标用户语音信息中的用户信息；根据车驾管待办业务信息、目标信息和用户信息，生成对应的车驾管业务工单。本发明实施例中，通过任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对初始用户语音信息进行意图识别，并提取基于车驾管待办业务信息的目标用户语音信息中的用户信息，根据车驾管待办业务信息对预置数据库中的用户资料数据进行匹配，对视频采集器采集的业务待办资料的视频流数据进行图像截取得到目标图像，通过图像处理模型对目标图像进行图像处理得到目标信息，根据车驾管待办理业务、目标信息和用户信息，生成对应的车驾管业务工单，能够自动执行语音处理和图像处理，减少了系统的处理时间、反应时间以及操作次数，丰富了采集的业务待办资料的数据，提高了业务待办资料的数据采集准确性，从而提高了车驾管业务工单的生成效率。
附图说明
图1为本发明实施例中车驾管业务工单的生成方法的一个实施例示意图；
图2为本发明实施例中车驾管业务工单的生成方法的另一个实施例示意图；
图3为本发明实施例中车驾管业务工单的生成装置的一个实施例示意图；
图4为本发明实施例中车驾管业务工单的生成装置的另一个实施例示意图；
图5为本发明实施例中车驾管业务工单的生成设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供了一种车驾管业务工单的生成方法、装置、设备及存储介质，提高了车驾管业务工单的生成效率。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中车驾管业务工单的生成方法的一个实施例包括：
101、通过预置的任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对初始用户语音信息进行意图识别，得到车驾管待办业务信息。
可以理解的是，本发明的执行主体可以为车驾管业务工单的生成装置，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。
预置显示界面被用户点击，触发语音获取指令，根据语音获取语音调用预置的任务型语音机器人，对用户进行咨询，并通过预置的麦克风或其他的语音采集器采集用户对于任务型语音机器人咨询回复的初始用户语音信息，将初始用户语音信息进行文本转换、关键词提取和业务关键词匹配，从而得到车驾管待办业务信息。其中，任务型语音机器人为基于车驾管的办理业务对话的语音数据，进行训练而得的人工智能的神经网络深度学习模型。
需要说明的是，当任务型语音机器人识别到初始用户语音信息为预设的语音转换信息时，连接预置的人工服务端的通道，并将该初始用户语音信息转换为文本信息，将该文本信息发送至人工服务端，例如：当任务型语音机器人识别到初始用户语音信息为基于咨询语音“您是否需要办理换证或补证业务”的回复语音“否”(即预设的语音转换信息)时，输出语音“抱歉，暂无法提供补换证以外自助视频服务，稍后将为您转接人工服务，请稍后”连接预置的人工服务端的通道，并将所有的初始用户语音信息转换为文本信息，将该文本信息发送至人工服务端。
102、根据车驾管待办业务信息，对预置数据库中的用户资料数据进行匹配，得到车驾管待办业务信息对应的业务待办资料。
例如，服务器得到车驾管待办业务信息后，获取用户的驾驶证信息，该用户的驾驶证号可通过服务器调用任务型语音机器人对用户进行咨询，得到基于咨询的用户语音信息，对该用户语音信息进行语音识别和驾驶证信息提取而得，也可通过用户在预置显示界面输入驾驶证号，服务器读取其输入的驾驶证信息而得，生成驾驶证信息和车驾管待办理业务信息的哈希值，根据哈希值对预置数据库中的用户资料数据散列表进行检索，得到对应的元素，根据用户资料数据散列表的元素映射关系，得到元素对应的业务资料字段，判断各业务资料字段的字段值是否为预设值0(预设值表示未办理的字段值，此例子为0)，若是，则将对应的业务资料字段解析为对应的业务资料，从而得到车驾管待办业务对应的业务待办资料，若否，则返回判断结果，该判断结果为N，即没有需待办理的业务待办资料。
103、通过预置的视频采集器采集业务待办资料的视频流数据，并对业务待办资料的视频流数据进行图像截取，得到目标图像。
例如，业务待办资料为对应的身份证信息为申请过相关业务，需要进行身份证信息采集以及人脸认证，服务器预置的视频采集器对用户身份证进行摄像，并对用户的头部进行摄像，以采集用户身份证视频流数据和用户头部视频流数据，即业务待办资料的视频流数据，调用预置图像截图工具，分别对用户身份证视频流数据和用户头部视频流数据进行帧采样，得到用户身份证图像和用户头部图像，分别对用户身份证图像和用户头部图像依次进行降噪、光处理、灰度增强拉伸和二值化处理，得到预处理后的用户身份证图像和用户头部图像，即目标图像。
104、通过预置的图像处理模型对目标图像进行图像处理，得到目标信息，并根据车驾管待办业务信息调用任务型语音机器人，获取基于车驾管待办业务信息的目标用户语音信息中的用户信息。
例如，当目标图像为用户证件照图像时，通过预置的图像处理模型对用户证件照图像进行图像特征提取，得到图像特征，判断图像特征中是否包含违禁信息、敏感信息和/或字符，若否，则保存该目标图像，若是，则将包含的违禁信息、敏感信息和/或字符反馈至预置显示界面。当目标图像包含证件和用户人脸的图像时，则将通过人脸识别模型对证件的证件和用户人脸的图像进行图像处理和、人脸特征提取和人脸认证处理，从而得到目标信息。当车驾管待办业务信息包括需返还/寄送证件的业务信息，则调用任务型语音机器人输出咨询语音，并通过语音采集器采集基于咨询语音的目标用户语音信息，对目标用户语音信息进行文本转换和特征信息提取，得到收件信息，该收件信息包括收件人姓名信息、联系号码以及地址信息，并将收件信息渲染至预置页面，或以弹窗的形式将收件信息反馈至用户端。
105、根据车驾管待办业务信息、目标信息和用户信息，生成对应的车驾管业务工单。
服务器得到车驾管待办业务信息、目标信息和用户信息后，将车驾管待办业务信息、目标信息和用户信息写入预置的表格Excel表格中，从而得到车驾管业务工单(该车驾管业务工单可为工单文件)，该车驾管业务工单包括车驾管待办业务信息、目标信息和用户信息的字段名、字段值、数据项、数据项名和备注。服务器将车驾管业务工单发送至预置审核端，由预置审核端对车驾管业务工单进行解析得到车驾管业务工单信息，并对车驾管业务工单信息进行处理，或者，服务器对车驾管业务工单进行解析得到车驾管业务工单信息，将车驾管业务工单信息渲染至预置显示页面。
本发明实施例中，通过任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对初始用户语音信息进行意图识别，并提取基于车驾管待办业务信息的目标用户语音信息中的用户信息，根据车驾管待办业务信息对预置数据库中的用户资料数据进行匹配，对视频采集器采集的业务待办资料的视频流数据进行图像截取得到目标图像，通过图像处理模型对目标图像进行图像处理得到目标信息，根据车驾管待办理业务、目标信息和用户信息，生成对应的车驾管业务工单，能够自动执行语音处理和图像处理，减少了系统的处理时间、反应时间以及操作次数，丰富了采集的业务待办资料的数据，提高了业务待办资料的数据采集准确性，从而提高了车驾管业务工单的生成效率。本方案可应用于智慧交通领域中，从而推动智慧城市的建设。
请参阅图2，本发明实施例中车驾管业务工单的生成方法的另一个实施例包括：
201、通过预置的任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对初始用户语音信息进行意图识别，得到车驾管待办业务信息。
具体地，服务器通过预置的任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对初始用户语音信息进行语音识别和文本转换，得到语音文本信息；对语音文本信息进行分词、词性拼接和词性过滤，得到多个语音关键词；判断多个语音关键词中是否存在预置的业务关键词；若多个语音关键词中存在预置的业务关键词，则将业务关键词对应的语音关键词确定为车驾管待办业务信息；若多个语音关键词中不存在预置的业务关键词，则对用户的语音信息进行迭代的采集、语音识别和业务关键词匹配，直至得到车驾管待办业务信息。
例如，当服务器检测到语音获取指令被触发时，调用预置的任务型语音机器人进行语音咨询和引导，并通过预置的语音采集器采集到基于语音咨询和引导的初始用户语音信息，对初始用户语音信息依次进行语音端点检测、语音分段和分段语音的文本转换处理，得到语音文本信息，按照预置的基于车驾管知识和业务咨询信息的词典，对语音文本信息进行分析，得到分词，按照预置的车驾管业务词性规则，对分词进行拼接和词性过滤，得到语音关键词A和语音关键词B；
预置的业务关键词为C、D和E，可用通过计算A分别与C、D和E的相似度，得到相似度A1、A2和A3，可用通过计算B分别与C、D和E的相似度，得到相似度B1、B2和B3，判断A1、A2、A3、B1、B2和B3是否存在大于预设阈值的相似度，若是，则将大于预设阈值的相似度A1对应的语音关键词确定为车驾管待办业务信息，若否，则调用任务型语音机器人对用户重新进行业务咨询和语音信息采集，并对采集的语音信息进行上述步骤101-103的执行过程以及上述业务关键词的相似度判断的执行过程，直至得到车驾管待办业务信息；
也可通过判断A、B对应的语音关键词字符中是否存在与C、D和E对应的业务关键词字符相同的语音关键词字符，若是，则将该语音关键词字符对应的语音关键词确定为车驾管待办业务信息，若否，则调用任务型语音机器人对用户重新进行业务咨询和语音信息采集，并对采集的语音信息进行上述步骤101-103的执行过程以及上述的业务关键词字符判断的执行过程，直至得到车驾管待办业务信息。
202、根据车驾管待办业务信息，对预置数据库中的用户资料数据进行匹配，得到车驾管待办业务信息对应的业务待办资料。
步骤202的执行过程与上述步骤102的执行过程类似，在此不再赘述。
203、通过预置的视频采集器采集业务待办资料的视频流数据，并对业务待办资料的视频流数据进行图像截取，得到目标图像。
具体地，当业务待办资料为用户证件照时，服务器调用任务型语音机器人输出用户证件照的需求信息，并通过预置的视频采集器采集基于需求信息的视频流数据；通过预置的开源计算机视觉库，对视频流数据进行图像截取，得到初始图像；将预置的证件照图像模板映射至初始图像，得到初始图像的映射轮廓区域；根据映射轮廓区域，对初始图像进行区域分割和尺寸大小变换，得到目标图像。
例如，当业务待办资料为用户证件照时，通过任务型语音机器人获取用户证件照的拍摄事项数据(即需求信息)，该拍摄事项数据可包括衣着深色上衣和以白墙作为背景，通过摄像头对用户基于拍摄事项数据(即需求信息)的摄像数据进行采集，得到基于需求信息的视频流数据，通过开源计算机视觉库opencv，对基于需求信息的视频流数据进行图像帧读取，从基于需求信息的视频流数据中获取其中一帧，得到初始图像，按照预设比例将预置的证件照图像模板映射至初始图像，得到初始图像的映射轮廓区域，按照初始图像的映射轮廓区域，对初始图像进行区域裁剪得到候选图像，判断候选图像的尺寸大小是否符合预置证件照的尺寸大小，若是，则将对应的候选图像确定为目标图像，若否，则将候选图像的尺寸大小变换为预置证件照的尺寸大小，从而得到目标图像。
204、通过预置的图像处理模型对目标图像进行图像处理，得到目标信息，并根据车驾管待办业务信息调用任务型语音机器人，获取基于车驾管待办业务信息的目标用户语音信息中的用户信息。
具体地，服务器当目标图像为证件图像和人脸图像时，调用预置的人脸识别处理模型，分别对证件图像和人脸图像进行人脸特征提取，得到证件人脸特征信息和图像人脸特征信息；将证件人脸特征信息与图像人脸特征信息进行对比分析，得到分析结果；调用预置的证件图像处理模型，对证件图像进行图像分割和特征信息匹配处理，得到证件信息；将分析结果和证件信息确定为目标信息。
例如，证件图像为用户的身份证的图像，人脸图像为用户的人脸图像，该人脸图像可包含用户的全身，也可仅包含用户的头部，预置的人脸识别处理模型为人工智能的多个模型的深度学习神经网络结构组合构成，调用人脸识别处理模型，根据预置的证件图像人脸候选框对证件图像进行检测和标注，得到目标框，将目标框以及目标框内的人脸图像提取，得到证件人脸图像，通过预置的注意力机制对证件人脸图像进行注意力特征提取，得到证件人脸特征信息，通过人脸识别处理模型，根据预置的人脸框位置信息和人脸特征点坐标信息，对人脸图像进行监测和标注，从而得到特征点标注区域，对人脸图像中的特征点标注区域进行分割和提取，得到目标人脸图像，通过预置的注意力机制对目标人脸图像进行注意力特征提取，得到图像人脸特征信息，计算证件人脸特征信息与图像人脸特征信息之间的余弦相似度，并判断该余弦相似度是否大于预置的目标阈值90％，若是，则判定为同一个人，若否，则判定为非同一个人，从而得到分析结果，并反馈该分析结果至预置页面和预置审核端，服务器预先根据大量的身份证图像中的字符信息，创建了每个字符的字符模板，调用预置的证件图像处理模型，对证件图像进行图像分割，得到字符图像，并对字符图像进行特征提取得到字符信息后，将字符模板与字符信息进行匹配，得到对应的字符，将对应的字符作为证件信息，从而得到包含分析结果和证件信息的目标信息。
具体地，服务器调用预置的证件图像处理模型，按照预置的证件字符分布规则对证件图像进行水平投影处理，得到投影处理图像；对投影处理图像进行字符分割，得到字符图像，对字符图像进行字符提取，得到证件信息字符；通过预置的字符模板，对证件信息字符进行图形匹配、笔画匹配和几何特征匹配，得到匹配的目标字符，并将目标字符确定为证件信息。
例如，调用预置的证件图像处理模型，按照预置的证件字符分布规则对证件图像进行水平投影处理，得到投影处理图像，该证件字符分布规则为证件上字符的所在区域和位置，将证件图像对应的字符投影区域进行分割，得到字符图像，对字符图像进行字符特征提取，得到证件信息字符，其中，对证件信息字符进行的图形匹配、笔画匹配和几何特征匹配的执行过程可具备先后执行逻辑顺序，也可具备并列的执行逻辑；
先后执行逻辑顺序如：以证件信息字符的其中一个字符F为例，将证件信息字符F与预置的字符模板H1-H8进行重合对比，并计算其重合度，获得其重合度大于第一预设重合度的字符H1、H2、H3和H4，以实现对证件信息字符的图形匹配，并获取F的笔画数量，以及H1、H2、H3和H4的字符笔画数量，分析H1、H2、H3和H4中与F笔画数量相同的字符，得到字符H3和H4，以实现对证件信息字符的笔画匹配，计算F分别与H3和H4之间的空间向量相似度，得到相似度为F1和F2，判断F1、F2是否大于第一预设相似度阈值，若F1大于第一预设相似度阈值，F2小于或等于第一预设相似度阈值，则将H3确定为目标字符，若F2大于第一预设相似度阈值，F1小于或等于第一预设相似度阈值，则将H4确定为目标字符，以实现对证件信息字符的几何特征匹配；
并列的执行逻辑如：以证件信息字符的其中一个字符G为例，将证件信息字符G与预置的字符模板K1-K10进行重合对比，并计算其重合度，获得其重合度大于第二预设重合度的字符K1、K2和K3，并获取G的笔画数量，以及K1-K10的字符笔画数量，分析K1-K10中与F笔画数量相同的字符，得到字符K1、K2、K4和K7，计算G分别与K1-K10之间的空间向量相似度，得到相似度为G1-G10，判断G1-G10是否大于第二预设相似度阈值，得到K1-K10中大于第二预设相似度阈值的字符K1和K10，将图形匹配、笔画匹配和几何特征匹配中重合的字符确定为字符，K1、K2和K3，K1、K2、K4和K7，以及K1和K10中，重合的字符为K1，则将K1确定为目标字符；
将多个目标字符对应的字符序列为证件信息。
205、根据车驾管待办业务信息、目标信息和用户信息，生成对应的车驾管业务工单。
步骤205的执行过程与上述步骤105的执行过程类似，在此不再赘述。
206、通过预置的非对称加密算法，分别对业务待办资料的视频流数据、目标图像、目标信息、用户信息和车驾管业务工单进行加密，得到加密视频流数据、加密目标图像、加密目标信息、加密用户信息和加密车驾管业务工单。
服务器通过预置的非对称加密算法(ron rivest、adi shamir、leonard adleman，RSA)，分别对业务待办资料的视频流数据、目标图像、目标信息、用户信息和车驾管业务工单进行加密，得到预加密后的业务待办资料的视频流数据、目标图像、目标信息、用户信息和车驾管业务工单，通过椭圆加密算法(Elliptic curve cryptography，ECC)，分别对预加密后的业务待办资料的视频流数据、目标图像、目标信息、用户信息和车驾管业务工单进行加密，得到加密视频流数据、加密目标图像、加密目标信息、加密用户信息和加密车驾管业务工单。
207、将加密视频流数据、加密目标图像、加密目标信息、加密用户信息和加密车驾管业务工单，存储至预置云服务端。
服务器将加密视频流数据、加密目标信息、加密用户信息和加密车驾管业务工单上传至预置的对象存储服务端(object storage service，OBS)，即云服务端，保证了业务办理资料的视频流数据、目标图像、目标信息、用户信息和车驾管业务工单的安全性和存取的高效性。
具体地，服务器将加密视频流数据、加密目标图像、加密目标信息、加密用户信息和加密车驾管业务工单，存储至预置云服务端之后，还获取预置的多个工单处理端的工单未处理量和工单处理阈值，根据工单未处理量和工单处理阈值，将加密车驾管业务工单发送至对应的工单处理端。
例如：服务器读取到工单处理端N1的工单处理阈值为50个，工单未处理量为9个，工单处理端N2的工单处理阈值为45个，工单未处理量为10个，工单处理端N3的工单处理阈值为40个，工单未处理量为5个，工单处理端N1、工单处理端N2和工单处理端N3的工单处理类型相同，即均对应车驾管业务工单的工单处理类型，分别计算工单处理端N1、N2和N3的工单未处理占比，得到0.180、0.222和0.125，将加密车驾管业务工单发送至工单未处理占比最小值对应的工单处理端，即工单处理端N3，以提高工单处理端对加密车驾管业务工单的工单处理效率。
本发明实施例中，不仅能够自动执行语音处理和图像处理，减少了系统的处理时间、反应时间以及操作次数，丰富了采集的业务待办资料的数据，提高了业务待办资料的数据采集准确性，从而提高了车驾管业务工单的生成效率。还可以通过对业务待办资料的视频流数据、目标图像、目标信息、用户信息和车驾管业务工单进行加密，并存储至预置云服务端，保证了业务待办资料的视频流数据、目标图像、目标信息、用户信息和车驾管业务工单的安全性和存取的高效性。本方案可应用于智慧交通领域中，从而推动智慧城市的建设。
上面对本发明实施例中车驾管业务工单的生成方法进行了描述，下面对本发明实施例中车驾管业务工单的生成装置进行描述，请参阅图3，本发明实施例中车驾管业务工单的生成装置一个实施例包括：
语音识别模块301，用于通过预置的任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对初始用户语音信息进行意图识别，得到车驾管待办业务信息；
信息匹配模块302，用于根据车驾管待办业务信息，对预置数据库中的用户资料数据进行匹配，得到车驾管待办业务信息对应的业务待办资料；
图像截取模块303，用于通过预置的视频采集器采集业务待办资料的视频流数据，并对业务待办资料的视频流数据进行图像截取，得到目标图像；
图像处理模块304，用于通过预置的图像处理模型对目标图像进行图像处理，得到目标信息，并根据车驾管待办业务信息调用任务型语音机器人，获取基于车驾管待办业务信息的目标用户语音信息中的用户信息；
生成模块305，用于根据车驾管待办业务信息、目标信息和用户信息，生成对应的车驾管业务工单。
上述车驾管业务工单的生成装置中各个模块的功能实现与上述车驾管业务工单的生成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。
本发明实施例中，通过任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对初始用户语音信息进行意图识别，并提取基于车驾管待办业务信息的目标用户语音信息中的用户信息，根据车驾管待办业务信息对预置数据库中的用户资料数据进行匹配，对视频采集器采集的业务待办资料的视频流数据进行图像截取得到目标图像，通过图像处理模型对目标图像进行图像处理得到目标信息，根据车驾管待办理业务、目标信息和用户信息，生成对应的车驾管业务工单，能够自动执行语音处理和图像处理，减少了系统的处理时间、反应时间以及操作次数，丰富了采集的业务待办资料的数据，提高了业务待办资料的数据采集准确性，从而提高了车驾管业务工单的生成效率。本方案可应用于智慧交通领域中，从而推动智慧城市的建设。
请参阅图4，本发明实施例中车驾管业务工单的生成装置的另一个实施例包括：
语音识别模块301，用于通过预置的任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对初始用户语音信息进行意图识别，得到车驾管待办业务信息；
信息匹配模块302，用于根据车驾管待办业务信息，对预置数据库中的用户资料数据进行匹配，得到车驾管待办业务信息对应的业务待办资料；
图像截取模块303，用于通过预置的视频采集器采集业务待办资料的视频流数据，并对业务待办资料的视频流数据进行图像截取，得到目标图像；
图像处理模块304，用于通过预置的图像处理模型对目标图像进行图像处理，得到目标信息，并根据车驾管待办业务信息调用任务型语音机器人，获取基于车驾管待办业务信息的目标用户语音信息中的用户信息；
生成模块305，用于根据车驾管待办业务信息、目标信息和用户信息，生成对应的车驾管业务工单；
加密模块306，用于通过预置的非对称加密算法，分别对业务待办资料的视频流数据、目标图像、目标信息、用户信息和车驾管业务工单进行加密，得到加密视频流数据、加密目标图像、加密目标信息、加密用户信息和加密车驾管业务工单；
存储模块307，用于将加密视频流数据、加密目标图像、加密目标信息、加密用户信息和加密车驾管业务工单，存储至预置云服务端。
可选的，图像处理模块304包括：
提取单元3041，用于当目标图像为证件图像和人脸图像时，调用预置的人脸识别处理模型，分别对证件图像和人脸图像进行人脸特征提取，得到证件人脸特征信息和图像人脸特征信息；
分析单元3042，用于将证件人脸特征信息与图像人脸特征信息进行对比分析，得到分析结果；
分割匹配单元3043，用于调用预置的证件图像处理模型，对证件图像进行图像分割和特征信息匹配处理，得到证件信息；
确定单元3044，用于将分析结果和证件信息确定为目标信息。
可选的，分割匹配单元3043还可以具体用于：
调用预置的证件图像处理模型，按照预置的证件字符分布规则对证件图像进行水平投影处理，得到投影处理图像；
对投影处理图像进行字符分割，得到字符图像，对字符图像进行字符提取，得到证件信息字符；
通过预置的字符模板，对证件信息字符进行图形匹配、笔画匹配和几何特征匹配，得到匹配的目标字符，并将目标字符确定为证件信息。
可选的，图像截取模块303还可以具体用于：
当业务待办资料为用户证件照时，调用任务型语音机器人输出用户证件照的需求信息，并通过预置的视频采集器采集基于需求信息的视频流数据；
通过预置的开源计算机视觉库，对视频流数据进行图像截取，得到初始图像；
将预置的证件照图像模板映射至初始图像，得到初始图像的映射轮廓区域；
根据映射轮廓区域，对初始图像进行区域分割和尺寸大小变换，得到目标图像。
可选的，语音识别模块301还可以具体用于：
通过预置的任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对初始用户语音信息进行语音识别和文本转换，得到语音文本信息；
对语音文本信息进行分词、词性拼接和词性过滤，得到多个语音关键词；
判断多个语音关键词中是否存在预置的业务关键词；
若多个语音关键词中存在预置的业务关键词，则将业务关键词对应的语音关键词确定为车驾管待办业务信息；
若多个语音关键词中不存在预置的业务关键词，则对用户的语音信息进行迭代的采集、语音识别和业务关键词匹配，直至得到车驾管待办业务信息。
可选的，车驾管业务工单的生成装置，还包括：
处理发送模块308，用于获取预置的多个工单处理端的工单未处理量和工单处理阈值，根据工单未处理量和工单处理阈值，将加密车驾管业务工单发送至对应的工单处理端。
上述车驾管业务工单的生成装置中各模块和各单元的功能实现与上述车驾管业务工单的生成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。
本发明实施例中，不仅能够自动执行语音处理和图像处理，减少了系统的处理时间、反应时间以及操作次数，丰富了采集的业务待办资料的数据，提高了业务待办资料的数据采集准确性，从而提高了车驾管业务工单的生成效率。还可以通过对业务待办资料的视频流数据、目标图像、目标信息、用户信息和车驾管业务工单进行加密，并存储至预置云服务端，保证了业务待办资料的视频流数据、目标图像、目标信息、用户信息和车驾管业务工单的安全性和存取的高效性。本方案可应用于智慧交通领域中，从而推动智慧城市的建设。
上面图3和图4从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的车驾管业务工单的生成装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中车驾管业务工单的生成设备进行详细描述。
图5是本发明实施例提供的一种车驾管业务工单的生成设备的结构示意图，该车驾管业务工单的生成设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，CPU)510(例如，一个或一个以上处理器)和存储器520，一个或一个以上存储应用程序533或数据532的存储介质530(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器520和存储介质530可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质530的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对车驾管业务工单的生成设备500中的一系列指令操作。更进一步地，处理器510可以设置为与存储介质530通信，在车驾管业务工单的生成设备500上执行存储介质530中的一系列指令操作。
车驾管业务工单的生成设备500还可以包括一个或一个以上电源540，一个或一个以上有线或无线网络接口550，一个或一个以上输入输出接口560，和/或，一个或一个以上操作系统531，例如Windows Serve，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图5示出的车驾管业务工单的生成设备结构并不构成对车驾管业务工单的生成设备的限定，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。
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可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行车驾管业务工单的生成方法的步骤。
进一步地，计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案的全部或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一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种车驾管业务工单的生成方法，其特征在于，所述车驾管业务工单的生成方法包括：
通过预置的任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对所述初始用户语音信息进行意图识别，得到车驾管待办业务信息；
根据所述车驾管待办业务信息，对预置数据库中的用户资料数据进行匹配，得到所述车驾管待办业务信息对应的业务待办资料；
通过预置的视频采集器采集所述业务待办资料的视频流数据，并对所述业务待办资料的视频流数据进行图像截取，得到目标图像；
通过预置的图像处理模型对所述目标图像进行图像处理，得到目标信息，并根据所述车驾管待办业务信息调用所述任务型语音机器人，获取基于所述车驾管待办业务信息的目标用户语音信息中的用户信息；
根据所述车驾管待办业务信息、所述目标信息和所述用户信息，生成对应的车驾管业务工单。
2.根据权利要求1所述的车驾管业务工单的生成方法，其特征在于，所述通过预置的图像处理模型对所述目标图像进行图像处理，得到目标信息，包括：
当所述目标图像为证件图像和人脸图像时，调用预置的人脸识别处理模型，分别对所述证件图像和所述人脸图像进行人脸特征提取，得到证件人脸特征信息和图像人脸特征信息；
将所述证件人脸特征信息与所述图像人脸特征信息进行对比分析，得到分析结果；
调用预置的证件图像处理模型，对所述证件图像进行图像分割和特征信息匹配处理，得到证件信息；
将所述分析结果和所述证件信息确定为所述目标信息。
3.根据权利要求2所述的车驾管业务工单的生成方法，其特征在于，所述调用预置的证件图像处理模型，对所述证件图像进行图像分割和特征信息匹配处理，得到证件信息，包括：
调用预置的证件图像处理模型，按照预置的证件字符分布规则对所述证件图像进行水平投影处理，得到投影处理图像；
对所述投影处理图像进行字符分割，得到字符图像，对所述字符图像进行字符提取，得到证件信息字符；
通过预置的字符模板，对所述证件信息字符进行图形匹配、笔画匹配和几何特征匹配，得到匹配的目标字符，并将所述目标字符确定为所述证件信息。
4.根据权利要求1所述的车驾管业务工单的生成方法，其特征在于，所述通过预置的视频采集器采集所述业务待办资料的视频流数据，并对所述业务待办资料的视频流数据进行图像截取，得到目标图像，包括：
当所述业务待办资料为用户证件照时，调用所述任务型语音机器人输出所述用户证件照的需求信息，并通过预置的视频采集器采集基于所述需求信息的视频流数据；
通过预置的开源计算机视觉库，对所述视频流数据进行图像截取，得到初始图像；
将预置的证件照图像模板映射至所述初始图像，得到所述初始图像的映射轮廓区域；
根据所述映射轮廓区域，对所述初始图像进行区域分割和尺寸大小变换，得到所述目标图像。
5.根据权利要求1所述的车驾管业务工单的生成方法，其特征在于，所述通过预置的任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对所述初始用户语音信息进行意图识别，得到车驾管待办业务信息，包括：
通过预置的任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对所述初始用户语音信息进行语音识别和文本转换，得到语音文本信息；
对所述语音文本信息进行分词、词性拼接和词性过滤，得到多个语音关键词；
判断所述多个语音关键词中是否存在预置的业务关键词；
若所述多个语音关键词中存在预置的业务关键词，则将所述业务关键词对应的语音关键词确定为所述车驾管待办业务信息；
若所述多个语音关键词中不存在预置的业务关键词，则对用户的语音信息进行迭代的采集、语音识别和业务关键词匹配，直至得到所述车驾管待办业务信息。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的车驾管业务工单的生成方法，其特征在于，所述根据所述车驾管待办业务信息、所述目标信息和所述用户信息，生成对应的车驾管业务工单之后，还包括：
通过预置的非对称加密算法，分别对所述业务待办资料的视频流数据、所述目标图像、所述目标信息、所述用户信息和所述车驾管业务工单进行加密，得到加密视频流数据、加密目标图像、加密目标信息、加密用户信息和加密车驾管业务工单；
将所述加密视频流数据、所述加密目标图像、所述加密目标信息、所述加密用户信息和所述加密车驾管业务工单，存储至预置云服务端。
7.根据权利要求6所述的车驾管业务工单的生成方法，其特征在于，所述将所述加密视频流数据、所述加密目标图像、所述加密目标信息、所述加密用户信息和所述加密车驾管业务工单，存储至预置云服务端之后，还包括：
获取预置的多个工单处理端的工单未处理量和工单处理阈值，根据所述工单未处理量和所述工单处理阈值，将所述加密车驾管业务工单发送至对应的工单处理端。
8.一种车驾管业务工单的生成装置，其特征在于，所述车驾管业务工单的生成装置包括：
语音识别模块，用于通过预置的任务型语音机器人获取初始用户语音信息，对所述初始用户语音信息进行意图识别，得到车驾管待办业务信息；
信息匹配模块，用于根据所述车驾管待办业务信息，对预置数据库中的用户资料数据进行匹配，得到所述车驾管待办业务信息对应的业务待办资料；
图像截取模块，用于通过预置的视频采集器采集所述业务待办资料的视频流数据，并对所述业务待办资料的视频流数据进行图像截取，得到目标图像；
图像处理模块，用于通过预置的图像处理模型对所述目标图像进行图像处理，得到目标信息，并根据所述车驾管待办业务信息调用所述任务型语音机器人，获取基于所述车驾管待办业务信息的目标用户语音信息中的用户信息；
生成模块，用于根据所述车驾管待办业务信息、所述目标信息和所述用户信息，生成对应的车驾管业务工单。
9.一种车驾管业务工单的生成设备，其特征在于，所述车驾管业务工单的生成设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；
所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述车驾管业务工单的生成设备执行如权利要求1-7中任意一项所述的车驾管业务工单的生成方法。
10.一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指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述车驾管业务工单的生成方法。
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