CN112837066A - 基于支付装置的安防系统和方法 - Google Patents

Abstract

本说明书提供的基于支付装置的安防系统和方法，在支付机具的硬件基础上增加安防功能，在不影响支付机具支付功能的前提下，借助支付机具上的图像采集装置实现安防功能。所述系统和方法中的支付机具的工作模式能够在预先设定的条件下在支付模式和安防模式之间进行切换。当工作模式处于支付模式时，支付机具能够采集目标对象的图像数据并进行生物特征提取和识别，以完成支付操作。当工作模式处于安防模式时，支付机具能够采集目标场景内的图像数据，并进行人体检测，在识别出可疑目标入侵时发出警报。所述系统和方法在不额外增加硬件设备、不需要对设备结构进行改进的情况下同时实现支付功能和防盗功能，以降低运营成本。

Description

基于支付装置的安防系统和方法

技术领域

本说明书涉及安防领域，尤其涉及一种基于支付装置的安防系统和方法。

背景技术

随着电子支付技术的快速发展，越来越多的线下实体店铺都配备有电子支付设备，比如，人脸识别支付设备。而对于线下经营店铺，为了保证店铺安全，商家通常会在线下店铺内额外购置安防摄像头以进行监控，在监控到可疑目标后进行报警。而安防摄像头和电子支付设备的基础硬件都是摄像头。额外购置安防摄像头不仅增加了店铺经营的成本，并且占用空间资源。

因此，需要提供一种能够将支付系统和安防系统集成，降低成本的基于支付装置的安防系统和方法。

发明内容

本说明书提供一种能够将支付系统和安防系统集成，降低成本的基于支付装置的安防系统和方法。

第一方面，本说明书提供一种基于支付装置的安防系统，包括图像采集装置以及控制装置，所述图像采集装置工作时采集目标场景内的图像数据；所述控制装置工作时与所述图像采集装置通信连接，以接收所述图像数据，并基于工作模式对所述图像数据进行数据处理，其中所述工作模式基于预设条件在支付模式和安防模式之间进行切换。

在一些实施例中，所述基于预设条件在支付模式和安防模式之间进行切换，包括：基于用户的触发操作在所述支付模式和所述安防模式之间进行切换。

在一些实施例中，所述基于预设条件在支付模式和安防模式之间进行切换，包括：基于预先设定的所述支付模式对应的时间窗口和所述安防模式对应的时间窗口在所述支付模式和所述安防模式之间进行切换。

在一些实施例中，所述基于预设条件在支付模式和安防模式之间进行切换，包括：基于所述目标场景的光照强度在所述支付模式和所述安防模式之间进行切换。

在一些实施例中，所述基于所述目标场景的光照强度在所述支付模式和所述安防模式之间进行切换，包括：确定所述目标场景的光照强度大于预设值，切换为所述支付模式；或者确定所述目标场景的光找强度小于所述预设值，切换为所述安防模式。

在一些实施例中，当所述工作模式处于所述安防模式时，所述基于工作模式对所述图像数据进行数据处理，包括：对所述图像数据进行人体检测，检测所述图像数据中是否存在目标人体；以及确定所述图像数据中存在所述目标人体，启动警报。

在一些实施例中，所述检测所述图像数据中是否存在目标人体，包括：对所述图像数据进行所述人体检测，检测所述图像数据中是否存在人体；确定所述图像数据中存在N个人体，基于所述图像数据的时间顺序，确定所述N个人体中的每个人体的跟踪序列，其中，N为正整数；以及基于所述每个人体的跟踪序列和预设的决策逻辑，检测所述图像数据中是否存在所述目标人体。

在一些实施例中，所述基于所述每个人体的跟踪序列和预设的决策逻辑，检测所述图像数据中是否存在所述目标人体，包括：确定所述图像数据中存在所述目标人体，包括以下情况中的至少一种：确定所述N个人体中的至少一个人体在第一预设时间内的运动方向改变次数小于预设次数；确定所述N个人体中的至少一个人体在第二预设时间内的位移大于预设位移值；以及确定所述N个人体中的至少一个人体与所述控制装置中预先存储的目标人体特征不匹配；或者确定所述图像数据中不存在所述目标人体，包括以下情况中的至少一种：确定所述N个人体中没有人体在所述第一预设时间内的运动方向改变次数小于所述预设次数；确定所述N个人体中没有人体所述在第二预设时间内的位移大于所述预设位移值；以及确定所述N 个人体中的所有人体与所述控制装置中预先存储的所述目标人体特征相匹配。

在一些实施例中，所述图像采集装置包括摄像头以及探测传感器，所述摄像头工作时采集所述图像数据；当所述控制装置处于所述支付模式时，所述探测传感器被配置为进行活体识别，当所述控制装置处于所述安防模式时，所述探测传感器被配置为检测是否有移动物体进入所述目标场景。

在一些实施例中，所述探测传感器包括红外传感器。

在一些实施例中，当所述工作模式处于所述支付模式时，所述基于工作模式对所述图像数据进行数据处理，包括：对所述图像数据中的目标对象进行生物特征提取，确定所述目标对象的生物特征，所述目标对象包括进行支付的对象；对所述目标对象的生物特征进行生物特征识别，确定所述目标对象的目标支付账户；以及对所述目标支付账户执行扣款操作。

第二方面，本说明书提供一种基于支付装置的安防方法，应用于本说明书第一方面所述的基于支付装置的安防系统，包括通过所述控制装置执行：基于所述预设条件确定所述控制装置的所述工作模式；接收所述图像数据；以及基于所述工作模式对所述图像数据进行所述数据处理。

在一些实施例中，所述基于所述预设条件确定所述控制装置的所述工作模式，包括：基于用户的触发操作确定所述工作模式。

在一些实施例中，所述基于所述预设条件确定所述控制装置的所述工作模式，包括：基于预先设定的所述支付模式对应的时间窗口和所述安防模式对应的时间窗口确定所述工作模式。

在一些实施例中，所述基于所述预设条件确定所述控制装置的所述工作模式，包括：基于所述目标场景的光照强度确定所述工作模式。

在一些实施例中，所述基于所述目标场景的光照强度确定所述工作模式，包括：确定所述目标场景的光照强度大于预设值，确定所述工作模式为所述支付模式；或者确定所述目标场景的光找强度小于所述预设值，确定所述工作模式为所述安防模式。

在一些实施例中，当所述工作模式处于所述安防模式时，所述基于所述工作模式对所述图像数据进行数据处理，包括：对所述图像数据进行人体检测，检测所述图像数据中是否存在目标人体；以及确定所述图像数据中存在所述目标人体，启动警报。

在一些实施例中，所述检测所述图像数据中是否存在目标人体，包括：对所述图像数据进行所述人体检测，检测所述图像数据中是否存在人体；确定所述图像数据中存在N个人体，基于所述图像数据的时间顺序，确定所述N个人体中的每个人体的跟踪序列，其中，N为正整数；以及基于所述每个人体的跟踪序列和预设的决策逻辑，检测所述图像数据中是否存在所述目标人体。

在一些实施例中，所述基于所述每个人体的跟踪序列和预设的决策逻辑，检测所述图像数据中是否存在所述目标人体，包括：确定所述图像数据中存在所述目标人体，包括以下情况中的至少一种：确定所述N个人体中的至少一个人体在第一预设时间内的运动方向改变次数小于预设次数；确定所述N个人体中的至少一个人体在第二预设时间内的位移大于预设位移值；以及确定所述N个人体中的至少一个人体与所述控制装置中预先存储的目标人体特征不匹配；或者确定所述图像数据中不存在所述目标人体，包括以下情况中的至少一种：确定所述N个人体中没有人体在所述第一预设时间内的运动方向改变次数小于所述预设次数；确定所述N个人体中没有人体所述在第二预设时间内的位移大于所述预设位移值；以及确定所述N 个人体中的所有人体与所述控制装置中预先存储的所述目标人体特征相匹配。

在一些实施例中，所述图像采集装置包括摄像头以及探测传感器，所述摄像头工作时采集所述图像数据；以及当所述控制装置处于所述支付模式时，所述探测传感器被配置为进行活体识别，当所述控制装置处于所述安防模式时，所述探测传感器被配置为检测是否有移动物体进入所述目标场景。

在一些实施例中，当所述工作模式处于所述安防模式时，在所述接收所述图像数据之前，所述方法还包括：基于所述探测传感器的检测数据，确定所述目标场景内存在所述移动物体，控制所述摄像头启动采集所述图像数据。

在一些实施例中，所述探测传感器包括红外传感器。

在一些实施例中，当所述工作模式处于所述支付模式时，所述基于所述工作模式对所述图像数据进行数据处理，包括：对所述图像数据中的目标对象进行生物特征提取，确定所述目标对象的生物特征，所述目标对象包括进行支付的对象；对所述目标对象的生物特征进行生物特征识别，确定所述目标对象的目标支付账户；以及对所述目标支付账户执行扣款操作。

由以上技术方案可知，本说明书提供的基于支付装置的安防系统和方法，在支付机具的硬件基础上增加安防功能，在不影响支付机具支付功能的前提下，借助支付机具上的图像采集装置实现安防功能。所述系统和方法中的支付机具的工作模式能够在预先设定的条件下在支付模式和安防模式之间进行切换。当工作模式处于支付模式时，支付机具能够采集目标对象的图像数据并进行生物特征提取和识别，以完成支付操作。当工作模式处于安防模式时，支付机具能够采集目标场景内的图像数据，并进行人体检测，在识别出可疑目标入侵时发出警报。所述系统和方法在支付机具的硬件基础上增加安防功能，在不额外增加硬件设备、不需要对设备结构进行改进的情况下同时实现支付功能和防盗功能，以降低运营成本。

本说明书提供的基于支付装置的安防系统和方法的其他功能将在以下说明中部分列出。根据描述，以下数字和示例介绍的内容将对那些本领域的普通技术人员显而易见。本说明书提供的基于支付装置的安防系统和方法的创造性方面可以通过实践或使用下面详细示例中所述的方法、装置和组合得到充分解释。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例中的技术方案，下面将对实施例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说明书的一些实施例，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。

图1示出了根据本说明书的实施例提供的一种基于支付装置的安防系统的设备示意图；

图2示出了根据本说明书的实施例提供的一种控制装置的设备示意图；

图3示出了根据本说明书的实施例提供的一种基于支付装置的安防方法流程图；以及

图4示出了根据本说明书的实施例提供的一种确定目标人体的流程图。

具体实施方式

以下描述提供了本说明书的特定应用场景和要求，目的是使本领域技术人员能够制造和使用本说明书中的内容。对于本领域技术人员来说，对所公开的实施例的各种局部修改是显而易见的，并且在不脱离本说明书的精神和范围的情况下，可以将这里定义的一般原理应用于其他实施例和应用。因此，本说明书不限于所示的实施例，而是与权利要求一致的最宽范围。

这里使用的术语仅用于描述特定示例实施例的目的，而不是限制性的。比如，除非上下文另有明确说明，这里所使用的，单数形式“一”，“一个”和“该”也可以包括复数形式。当在本说明书中使用时，术语“包括”、“包含”和/或“含有”意思是指所关联的整数，步骤、操作、元素和/或组件存在，但不排除一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元素、组件和/或组的存在或在该系统/方法中可以添加其他特征、整数、步骤、操作、元素、组件和/或组。

考虑到以下描述，本说明书的这些特征和其他特征、以及结构的相关元件的操作和功能、以及部件的组合和制造的经济性可以得到明显提高。参考附图，所有这些形成本说明书的一部分。然而，应该清楚地理解，附图仅用于说明和描述的目的，并不旨在限制本说明书的范围。还应理解，附图未按比例绘制。

本说明书中使用的流程图示出了根据本说明书中的一些实施例的系统实现的操作。应该清楚地理解，流程图的操作可以不按顺序实现。相反，操作可以以反转顺序或同时实现。此外，可以向流程图添加一个或多个其他操作。可以从流程图中移除一个或多个操作。

图1示出了根据本说明书的实施例提供的一种基于支付装置的安防系统001的设备示意图。基于支付装置的安防系统001(以下简称系统001) 同时具备支付功能和安防功能。系统001的工作模式可以在支付模式1和安防模式2之间进行切换。当系统001处于支付模式1时，系统001可以用于对目标场景内的正在支付的目标对象执行支付功能。当系统001处于安防模式2时，系统001可以用于对所述目标场景进行监控，以检测是否有可以人员入侵。安防系统001的硬件设备可以是任意形式的具有摄像头的生物识别支付机具，比如人脸识别支付机具，等等。所述目标场景可以是任意空间区域，比如，超市、商场、餐饮店、便利店，等等。具体地，所述目标场景可以是所述摄像头的视野范围内的场景。具体地，系统001可以包括支撑部件100、图像采集装置200以及控制装置300。在一些实施例中，系统001还可以包括服务器500。在一些实施例中，系统001还可以包括显示器700。

支撑部件100可以是系统010的安装机架。图像采集装置200以及控制装置300均可以安装在支撑部件100上。

图像采集装置200可以安装在支撑部件100上。图像采集装置200工作时可以采集所述目标场景内的图像数据。图像采集装置200可以包括摄像头220。在一些实施例中，图像采集装置200还可以包括探测传感器240。

具体地，摄像头220工作时可以采集视野范围内的所述图像数据。摄像头220可以是任意形式的摄像头。比如，在一些实施例中，摄像头220 可以是RGB摄像头。在一些实施例中，摄像头220可以是RGB摄像头和 IR摄像头。在一些实施例中，摄像头220可以是RGB-IR摄像头。摄像头 220可以是单目摄像头，也可以是双目摄像头。当系统001处于支付模式1 时，摄像头220可以采集所述目标场景内的目标对象的图像数据。所述目标对象可以是当前时刻正在进行支付的对象。当系统001处于安防模式2 时，摄像头220可以采集所述目标场景内的图像数据，检测所述目标场景内是否有可疑人物入侵，以对所述目标场景进行监控。

探测传感器240可以向所述目标场景内发射目标光线，并可以接收所述目标场景内的物体反射回的目标光线。具体地，探测传感器240可以是红外传感器，也可以是其他类型的传感器，比如激光传感器、超声波传感器，等等。为了方便展示，我们将以探测传感器240为红外传感器为例进行描述。

当系统001处于支付模式1时，探测传感器240可以用于进行活体识别。具体地，探测传感器240可以向外发射目标光线并接收所述目标场景内的所述目标对象反射的光线。系统001可以根据探测传感器240接收到的光线信号的强度、相位等参数计算所述目标对象的各个部位距离探测传感器240的距离，从而对正在进行支付的目标对象进行活体检测，防止照片攻击和视频攻击。比如，系统001可以计算所述目标对象脸部的各个部位距离探测传感器240的距离，以识别活体和照片。当探测传感器240为红外传感器时，系统001可以根据红外光流法，根据所述目标对象的所述图像数据序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各个像素点的位置，从而得到各个像素点的运行信息。同时，光流场对物体运动比较敏感，系统001可以利用光流场统一检测所述目标对象眼球移动和眨眼。一般活体的光流特征显示为不规则的向量特征，而照片的光流特征，则是规则有序的向量特征，以此即可区分活体和照片。

当系统001处于安防模式2时，探测传感器240可以用于检测是否有移动物体进入所述目标场景。具体地，探测传感器240可以向外发射目标光线并接收所述目标场景内的所述目标对象反射的光线。系统001可以根据探测传感器240接收到的光线信号的强度、相位等参数，与没有移动物体进入移动场景003时探测传感器240接收到的光线信号的强度、相位等参数进行对比。当有移动物体进入所述目标场景内时，探测传感器240接收到的光线信号参数发生变化。

控制装置300可以存储有执行本说明书描述的基于支付装置的安防方法的数据或指令，并可以执行或用于执行所述数据和/或指令。控制装置300 工作时可以与图像采集装置200通信连接，以获取图像采集装置200采集的所述图像数据。具体地，控制装置300可以与摄像头220通信连接，也可以与探测传感器240通信连接。所述通信连接是指能够直接地或者间接地接收信息的任何形式的连接。在一些实施例中，控制装置300可以同图像采集装置200通过无线通信连接来彼此传递数据；在一些实施例中，控制装置300也可以同图像采集装置200通过电线直接连接来彼此传递数据；在一些实施例中，控制装置300也可以通过电线同其他电路直接连接来建立同图像采集装置200的间接连接，从而实现彼此传递数据。

控制装置300可以包括具有数据信息处理功能的硬件设备和驱动该硬件设备工作所需必要的程序。当然，控制装置300也可以仅为具有数据处理能力的硬件设备，或者，仅为运行在硬件设备中的程序。在一些实施例中，控制装置300可以包括移动设备、平板电脑、笔记本电脑、机动车辆的内置设备或类似内容，或其任意组合。在一些实施例中，所述移动设备可包括智能家居设备、智能移动设备或类似设备，或其任意组合。在一些实施例中，所述智能家居装置可包括智能电视、台式电脑等，或任意组合。在一些实施例中，所述智能移动设备可包括智能手机、个人数字辅助、游戏设备、导航设备等，或其任意组合。在一些实施例中，所述机动车中的内置装置可包括车载计算机、车载电视等。在一些实施例中，控制装置300 可以是具有定位技术的设备，用于定位控制装置300的位置。

图2示出了一种控制装置300的设备示意图。控制装置300可以执行本说明书描述的基于支付装置的安防方法。所述基于支付装置的安防方法在本说明书中的其他部分介绍。如图2所示，控制装置300可以包括至少一个存储介质330和至少一个处理器320。在一些实施例中，控制装置300 还可以包括通信端口350和内部通信总线310。

内部通信总线310可以连接不同的系统组件，包括存储介质330、处理器320和通信端口350。

通信端口350用于控制装置300同外界的数据通信，比如，通信端口 350可以用于控制装置300同图像采集装置200和/或服务器500之间的数据通信。通信端口350可以是有线通信端口也可以是无线通信端口。

存储介质330可以包括数据存储装置。所述数据存储装置可以是非暂时性存储介质，也可以是暂时性存储介质。比如，所述数据存储装置可以包括磁盘332、只读存储介质(ROM)334或随机存取存储介质(RAM) 336中的一种或多种。存储介质330还包括存储在所述数据存储装置中的至少一个指令集。所述指令是计算机程序代码，所述计算机程序代码可以包括执行本说明书提供的基于支付装置的安防方法的程序、例程、对象、组件、数据结构、过程、模块等等。

至少一个处理器320可以同至少一个存储介质330以及通信端口350 通过内部通信总线310通信连接。至少一个处理器320用以执行上述至少一个指令集。当系统001运行时，至少一个处理器320读取所述至少一个指令集，并且根据所述至少一个指令集的指示执行本说明书提供的基于支付装置的安防方法。处理器320可以执行基于支付装置的安防方法包含的所有步骤。处理器320可以是一个或多个处理器的形式，在一些实施例中，处理器320可以包括一个或多个硬件处理器，例如微控制器，微处理器，精简指令集计算机(RISC)，专用集成电路(ASIC)，特定于应用的指令集处理器(ASIP)，中央处理单元(CPU)，图形处理单元(GPU)，物理处理单元(PPU)，微控制器单元，数字信号处理器(DSP)，现场可编程门阵列(FPGA)，高级RISC机器(ARM)，可编程逻辑器件(PLD)，能够执行一个或多个功能的任何电路或处理器等，或其任何组合。仅仅为了说明问题，在本说明书中控制装置300中仅描述了一个处理器320。然而，应当注意，本说明书中控制装置300还可以包括多个处理器，因此，本说明书中披露的操作和/或方法步骤可以如本说明书所述的由一个处理器执行，也可以由多个处理器联合执行。例如，如果在本说明书中控制装置300的处理器320执行步骤A和步骤B，则应该理解，步骤A和步骤B也可以由两个不同处理器320联合或分开执行(例如，第一处理器执行步骤A，第二处理器执行步骤B，或者第一和第二处理器共同执行步骤A和B)。

控制装置300的工作模式可以在支付模式1和安防模式2之间进行切换。当系统001处于支付模式1时，控制装置300中预先关联有目标用户 004的收款账户005。所述目标用户004可以是商家。所述目标对象完成支付后，所述目标对象的支付金额从所述目标对象的支付账户中转移至目标用户004的收款账户005中。当系统001处于安防模式2时，控制装置300中预先关联有目标用户004的目标客户端006的身份信息。具体地，目标客户端006的身份信息可以是目标客户端006的手机号码，也可以是目标客户端006的通讯账号，比如，目标客户端006的通用聊天通讯APP账号，等等。当控制装置300发现可疑人员入侵时，可以基于预先存储的目标客户端006的身份信息向目标客户端006发送可疑人员入侵的提示信息。

控制装置300的工作模式可以基于预设条件在支付模式1和安防模式2 之间进行切换。具体地，控制装置300可以基于用户的触发操作在支付模式1和安防模式2之间进行切换。比如，所述用户可以通过手动操作切换控制装置300的工作模式，如图1所示，通过人机交互界面进行手动操作。所述用户可以是目标用户004，也可以是所述目标对象，还可以是其他用户。

控制装置300也可以基于预先设定的支付模式1对应的时间窗口和安防模式2对应的时间窗口在支付模式1和安防模式2之间进行切换。比如，控制装置300中可以预先设定支付模式1对应的时间窗口，例如8：00～22： 00、10：00～24：00，等等。控制装置300中可以预先设定安防模式2对应的时间窗口，例如22：00～8：00、24：00～10：00，等等。其中，支付模式1对应的时间窗口和安防模式2对应的时间窗口可以进行更改。

控制装置300还可以基于所述目标场景的光照强度在支付模式1和安防模式2之间进行切换。比如，当所述目标场景的光照强度大于预设值时，切换为支付模式1；当所述目标场景的光找强度小于所述预设值时，切换为安防模式2。所述预设值可以预先存储在控制装置300中。所述预设值可以通过人工设定或更改。一般店铺的营业时间时，店铺内部的光线充足，店铺内有店员值守，此时，控制装置300处于支付模式1；当店铺处于非营业时间时，店铺内部光线较暗，此时控制装置300处于安防模式2。

控制装置300还可以与店铺内的门锁进行通信连接，并基于所述门锁的开关状态在支付模式1和安防模式2之间进行切换。比如，当所述门锁状态为打开状态时，控制装置处于支付模式1；当所述门锁的状态为上锁状态时，控制装置300处于安防模式2。

控制装置300还可以同时基于以上条件在支付模式1和安防模式2之间进行切换，并预先设定不同预设条件的优先级。比如，用户的触发操作的优先级高于支付模式1对应的时间窗口和安防模式2对应的时间窗口的优先级。例如，当用户在处于安防模式2对应的时间窗口内触发支付模式1 时，控制装置300可以由安防模式2切换为支付模式1。比如，门锁状态的优先级高于支付模式1对应的时间窗口和安防模式2对应的时间窗口的优先级。例如，当用户在处于支付模式1对应的时间窗口内关闭门锁时，控制装置300可以由支付模式1切换为安防模式2。比如，所述目标场景的光照强度的优先级高于支付模式1对应的时间窗口和安防模式2对应的时间窗口的优先级。例如，当用户在处于支付模式1对应的时间窗口内关闭灯光，使所述光照强度低于所述预设值时，控制装置300可以由支付模式1 切换为安防模式2。

需要说明的是，所述预设条件的优先级可以是任意可能的顺序，本说明书对此不做限定。

如图1所示，在一些实施例中，系统001还可以包括服务器500。服务器500可以与控制装置300进行所述通信连接，以进行数据交互。服务器 500可以与控制装置300之间进行无线通信连接，也可以进行有线通信连接。比如，服务器500与控制装置300可以通过网络进行信息或数据的交换。例如，服务器500可以通过网络从控制装置300获取所述图像数据。在一些实施例中，网络可以是任何类型的有线或无线网络，也可以是其组合。比如，网络可以包括电缆网络，有线网络、光纤网络、电信通信网络、内联网、互联网、局域网(LAN)、广域网(WAN)、无线局域网(WLAN)、大都市市区网(MAN)、广域网(WAN)、公用电话交换网(PSTN)、蓝牙网络、ZigBee网络、近场通信(NFC)网络或类似网络。在一些实施例中，网络可以包括一个或多个网络接入点。

服务器500可以包括具有数据信息处理功能的硬件设备和驱动该硬件设备工作所需必要的程序。当然，服务器500也可以仅为具有数据处理能力的硬件设备，或者，仅为运行在硬件设备中的程序。在一些实施例中，服务器500可以包括移动设备、平板电脑、笔记本电脑、机动车辆的内置设备或类似内容，或其任意组合。需要说明的是，图2所示的设备示意图也可以用于服务器500。

如图1所示，在一些实施例中，系统001还可以包括显示器700。显示器700可以是触摸屏式的液晶显示器(LCD)。显示器700具有图像用户界面(GUI)，可使得目标用户004通过触摸所述图像用户界面(GUI)和/或通过手势与系统001进行人机交互。在一些实施例中，所述人机交互功能包括但不限于：网络浏览、文字处理、采集生物特征、工作模式选择、系统设置等等。

图3示出了根据本说明书的实施例提供的一种基于支付装置的安防方法P100流程图。如前所述，控制装置300可以执行本说明书提供的基于支付装置的安防方法P100。具体地，控制装置300中的处理器320可以执行本说明书提供的基于支付装置的安防方法P100。所述方法P100可以包括：

S120：基于所述预设条件确定控制装置300的所述工作模式。

如前所述，所述预设条件可以是用户的触发操作，也可以是预先设定的支付模式1对应的时间窗口和安防模式2对应的时间窗口，还可以是所述目标场景的光照强度，还可以是所述门锁的状态，还可以是以上预设条件的任意组合或类似内容，等等。也就是说，步骤S120可以包括以下情况中的任意一种：

基于用户的触发操作确定所述工作模式；

基于预先设定的支付模式1对应的时间窗口和安防模式2对应的时间窗口确定所述工作模式；

基于所述目标场景的光照强度确定所述工作模式；以及

基于所述门锁的状态确定所述工作模式。

以基于用户的触发操作确定所述工作模式为例，步骤S120可以是：确定所述用户触发支付模式1，确定所述工作模式为支付模式1；或者确定所述用户触发安防模式2，确定所述工作模式为安防模式2。

以基于预先设定的支付模式1对应的时间窗口和安防模式2对应的时间窗口确定所述工作模式为例，步骤S120可以是：确定当前时刻处于支付模式1对应的时间窗口内，确定所述工作模式为支付模式1；或者确定当前时刻为安防模式2对应的时间窗口内，确定所述工作模式为安防模式2。

以基于所述目标场景的光照强度确定所述工作模式为例，步骤S120可以是：确定所述目标场景的光照强度大于预设值，确定所述工作模式为支付模式1；或者确定所述目标场景的光找强度小于所述预设值，确定所述工作模式为安防模式2。

以基于门锁状态确定所述工作模式为例，步骤S120可以是：确定当前时刻门锁状态为开启状态，确定所述工作模式为支付模式1；或者确定当前时刻门锁状态为关闭状态，确定所述工作模式为安防模式2。

控制装置300还可以同时基于以上条件在支付模式1和安防模式2之间进行切换，并预先设定不同预设条件的优先级，本说明书在此不再赘述。

当控制装置300的工作模式处于安防模式2时，所述方法还包括：

S140：基于探测传感器240的检测数据，确定所述目标场景内存在移动物体，控制摄像头220启动采集所述图像数据。

当所述目标场景内不存在移动物体时，为了节省能源，摄像头220可以不采集图像数据，在节省能源的同时还能降低图像数据占用的数据空间，进一步降低成本。只有当所述目标场景内有移动物体入侵时，摄像头220 才启动采集所述图像数据。如前所述，探测传感器240可以是红外传感器。探测传感器240可以与控制装置300通信连接，控制装置300接收探测传感器240的检测数据。当所述目标场景内没有移动物体时，探测传感器240 的检测数据恒定，几乎没有变化或只存在微小变化，其变化幅度不超过阈值；当所述目标场景内有移动物体入侵时，探测传感器240的接收的信号发生变化，控制装置300基于探测传感器240的监测数据的变化，确定所述目标场景内有移动物体入侵，并控制摄像头220开启，开始采集所述目标场景内的所述图像数据。

S150：接收所述图像数据。

控制装置300可以实时接收所述图像数据，也可以每间隔预设时长接收所述图像数据。

S160：基于所述工作模式对所述图像数据进行所述数据处理。

当所述控制装置300的工作模式为安防模式2时，步骤S160可以包括：

S162：对所述图像数据进行人体检测，检测所述图像数据中是否存在目标人体。

具体地，控制装置300可以对所述图像数据中的每个图像帧进行人体检测。所述人体检测是指检测所述图像数据中的图像帧中是否存在人体。所述人体检测包括人脸识别检测，即通过人脸识别技术检测所述图像帧中是否存在人脸。所述人体检测还包括人体识别检测，通过人体识别技术检测所述图像帧中是否存在人体。控制装置300可以通过预先训练好的人体检测模型对所述图像数据进行人体检测。所述人体检测模型是基于人体图像样本和非人体图像样本通过机器学习得到的。

所述人体检测可以对出现在所述目标场景内的移动物体进行检测，提高监控的准确率。只有当所述移动物体为目标人体时，才进行报警；当所述移动物体不是人体时，则不进行报警，从而避免飞蛾、猫、狗等引起的误检。所述目标人体可以是可疑人员，即可疑的人类。

图4示出了根据本说明书的实施例提供的一种确定目标人体的流程图，即步骤S162的流程图。如图4所示，步骤S162可以包括：

S162-2：对所述图像数据进行所述人体检测，检测所述图像数据中是否存在人体。

所述人体检测如前所述，在此不再赘述。控制装置300可以识别出所述图像数据中的每个图像帧中的人体。当所述图像数据中存在人体时，控制装置300可以使用人体检测框对所述人体进行标注，同时提取出所述人体检测框中的人体的特征数据，并根据所述每个图像帧中的人体的特征数据对所述每个人体标注ID。当所述图像数据中存在N个人体时，控制装置 300执行步骤S162-4。当所述图像数据中不存在人体时，控制装置300则执行步骤S162-8：确定所述图像数据中不存在所述目标人体。

S162-4：确定所述图像数据中存在N个人体，基于所述图像数据的时间顺序，确定所述N个人体中的每个人体的跟踪序列。

其中，N为正整数。当控制装置300确定所述图像数据中存在人体时，控制装置300可以根据所述每个图像帧的时间顺序以及所述每个图像帧中的人体ID以及其在所述图像帧中的位置信息，确定所述N个人体中的每个人体的跟踪序列。

S162-6：基于所述每个人体的跟踪序列和预设的决策逻辑，检测所述图像数据中是否存在所述目标人体。

控制装置300可以根据所述每个人体的跟踪序列对所述每个人体进行运动检测，以从中识别出符合人体运动行为的所述目标人体，从而提高检测的准确率，防止误检。具体地，步骤S162-6可以包括以下情况：

S162-7：确定所述图像数据中存在所述目标人体。

步骤S162-7可以包括以下情况中的至少一种：

确定所述N个人体中的至少一个人体在第一预设时间内的运动方向改变次数小于预设次数；

确定所述N个人体中的至少一个人体在第二预设时间内的位移大于预设位移值；以及

确定所述N个人体中的至少一个人体与所述控制装置中预先存储的目标人体特征不匹配。

S162-8：确定所述图像数据中不存在所述目标人体。

步骤S162-8可以包括以下情况中的至少一种：

确定所述N个人体中没有人体在所述第一预设时间内的运动方向改变次数小于所述预设次数；

确定所述N个人体中没有人体所述在第二预设时间内的位移大于所述预设位移值；以及

确定所述N个人体中的所有人体与所述控制装置中预先存储的所述目标人体特征相匹配。

为防止误检，控制装置300可以根据所述每个人体的跟踪序列以及每个图像帧的时间信息，确定所述每个人体的运动方向改变次数；当所述N 个人体中有至少一个人体的运动方向改变次小于预设次数时，则所述至少一个人体为所述目标人体。当一个人体在一段时间内的运动方向改变次数大于所述预设次数时，则代表当前人体可能在一个小范围内来回震荡，所述当前人体在这一段时间内的行为不符合所述目标人体的运动行为，即不是所述目标人体。具体地，控制装置可以通过预先训练好的震荡过滤模型检测所述N个人体中是否存在所述目标人体。所述震荡过滤模型是基于训练样本通过机器学习得到的。具体地，所述震荡过滤模型用于分析相邻图像帧中同一个人体的运动方向，若所述第一预设时间内(比如连续4帧、8 帧内，等等)运动方向改变(方向夹角大于90度)的次数大于预设次数(比如2次、3次，等等)，则认为该人体的跟踪序列为误检序列。所述震荡过滤模型的输入数据为所述每个人体的跟踪序列以及所述跟踪序列中的每一帧对应的时间，所述震荡过滤模型的输出数据为当前人体是否为震荡状态。当所述当前人体为震荡状态时，则所述当前人体不是所述目标人体；当所述当前人体不是震荡状态时，则所述当前人体为所述目标人体。

为防止误检，控制装置300可以根据所述每个人体的跟踪序列以及每个图像帧的时间信息，确定所述每个人体在所述第二预设时间间隔内的位移；当所述N个人体中有至少一个人体的在所述第二预设的时间内的位移大于预设的位移值时，则所述至少一个人体为所述目标人体。当一个人体在一段时间内的位移低于所述位移值，则代表当前人体在这一段时间内滞留在同一个区域时间较长，此时当前人体被认为不是所述目标人体，比如，人形立牌，等等。具体地，控制装置可以通过预先训练好的滞留区域过滤模型检测所述N个人体中是否存在所述目标人体。所述滞留区域过滤模型是基于训练样本通过机器学习得到的。具体地，滞留区域过滤模型用于分析相邻图像帧中的同一个人体的中心位置的累积位移。若在所述第二预设时间内(比如连续4帧、8帧内，等等)运动累积位移小于预设位移值，则认为当前人体的跟踪序列为误检序列。所述预设位移值可以是预先存储在控制装置300中，并可以进行人工设定或更改。所述预设位移值也可以根据所述每个人体的人体检测框进行设定，比如，所述预设位移值可以是所述人体检测框的1/4，也可以是1/2，甚至可以是其他值，等等。所述滞留区域过滤模型的输入数据为所述每个人体的跟踪序列以及所述跟踪序列中的每一帧对应的时间，所述滞留区域过滤模型的输出数据为当前人体是否为滞留状态。当所述当前人体为滞留状态时，则所述当前人体不是所述目标人体；当所述当前人体不是滞留状态时，则所述当前人体为所述目标人体。

为防止误检，控制装置300可以对所述N个人体进行身份过滤，以确保所述N个人体不是店员或老板等等。控制装置300中可以预先存储有所述店员或老板的人体特征数据，即所述目标人体特征。当所述N个人体中有至少一个人体的人体特征与控制装置300中预先存储的店员或老板的人体特征不匹配时，所述至少一个人体会被认定为所述目标人体。具体地，控制装置300可以通过预先训练好的身份过滤模型确定所述N个人体中是否存在所述目标人体。若所述N个人体中有至少一个人体的人体特征与所述目标人体特征相似度小于阈值T时，则认为所述至少一个人体为所述目标人体。

综上所述，系统001和方法P100在实现对所述目标场景监控的同时，又能有效防止误检，提高监控的准确度。

如图3所示，当控制装置300确定所述目标场景内存在所述目标人体时，控制装置300可以执行：

S164：确定所述图像数据中存在所述目标人体，启动警报。

当所述目标场景内存在所述目标人体时，控制装置300启动所述警报。具体地，步骤S164可以是向所述目标场景广播语音警告信息，以警告所述目标人体。步骤S164还可以是保存所述图像数据。比如，将包含有所述目标人体的图像数据保存至控制装置300中，或者上传至服务器500中，或者同时保存在控制装置300和服务器500中。步骤S164还可以是向目标客户端006发送提示信息。在一些实施例中，所述发送提示信息的方式可以是短信方式，也可以是电话方式，还可以通过其他方式，比如，通过APP，例如，通用的聊天通讯APP，或者目标客户端006和系统001上共同拥有的任何可以进行数据交互的APP。所述提示信息可以是文字信息，也可以是语音信息，还可以是视频信息或图像信息，比如包含有所述目标人体的所述图像数据。步骤S164还可以是向相关部门发送报警信息，控制装置300 中可以预先存储有所述相关部门的身份信息。在一些实施例中，步骤S164 还可以是以上任意方式的组合或类似内容，本说明书对此不做限定。

需要说明的是，当所述图像数据中不存在人体时，则不启动警报，并关闭摄像头220，直至探测传感器240的检测数据在此发生变化，即所述目标场景内再次出现移动物体时，控制装置300再次启动摄像头220启动并采集所述图像数据。

当控制装置300的工作模式为支付模式1时，控制装置300执行如下步骤：

S170：接收所述图像数据。其中，所述图像数据中包括所述目标对象的生物特征图像。

S180：基于所述工作模式，对所述图像数据进行所述数据处理。具体地，步骤S180可以包括：

S182：对所述图像数据中的目标对象进行生物特征提取，确定所述目标对象的生物特征。

所述生物特征可以是人脸特征、虹膜特征、巩膜特征、姿态特征中的至少一个。

S184：对所述目标对象的生物特征进行生物特征识别，确定所述目标对象的目标支付账户。

具体地，步骤S182可以是控制装置300将所述目标对象的生物特征发送给服务器500，服务器500将所述目标对象的生物特征与服务器500中存储的多个生物特征进行匹配，以获取所述目标对象的身份信息，并将所述目标对象的身份发送给控制装置300。其中，所述目标对象的身份信息为与所述目标对象的生物特征相匹配的生物特征关联的身份信息。所述目标对象的身份信息包括所述目标对象关联的目标支付账户。

S186：对所述目标支付账户执行扣款操作。

具体地，步骤S186可以是控制装置300向服务器500发送对所述目标对象的所述目标支付账户执行扣款的扣款请求，所述扣款请求中可以包括扣款的金额、所述目标支付账户以及目标用户004的收款账户005。

综上所述，本说明书提供的基于支付装置的安防系统001，在支付机具的硬件基础上增加安防功能，在不影响支付机具支付功能的前提下，借助支付机具上的图像采集装置200实现安防功能。所述系统001和方法P100 中的控制装置300的工作模式能够在预先设定的条件下在支付模式1和安防模式2之间进行切换。当工作模式处于支付模式1时，控制装置300能够采集目标对象的图像数据并进行生物特征提取和生物特征识别，从而确定所述目标对象的身份信息，以完成支付操作。当工作模式处于安防模式2 时，控制装置300能够采集所述目标场景内的所述图像数据，以对所述目标场景进行监控，并对所述图像数据进行人体检测，在识别出可疑目标(所述目标人体)入侵时发出警报。所述系统001和方法P100在支付机具的硬件基础上增加安防功能，在不额外增加硬件设备、不需要对设备结构进行改进的情况下同时实现支付功能和防盗功能，以降低运营成本。

本说明书另一方面提供一种非暂时性存储介质，存储有至少一组用来基于支付装置的安防可执行指令，当所述可执行指令被处理器执行时，所述可执行指令指导所述处理器实施本说明书所述的基于支付装置的安防方法P100的步骤。在一些可能的实施方式中，本说明书的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码。当所述程序产品在控制装置 300上运行时，所述程序代码用于使控制装置300执行本说明书描述的基于支付装置的安防步骤。用于实现上述方法的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)包括程序代码，并可以在控制装置300上运行。然而，本说明书的程序产品不限于此，在本说明书中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统(例如处理器320)使用或者与其结合使用。所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本说明书操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在控制装置300上执行、部分地在控制装置300上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在控制装置300上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备上执行。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其他实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者是可能有利的。

综上所述，在阅读本详细公开内容之后，本领域技术人员可以明白，前述详细公开内容可以仅以示例的方式呈现，并且可以不是限制性的。尽管这里没有明确说明，本领域技术人员可以理解本说明书需求囊括对实施例的各种合理改变，改进和修改。这些改变，改进和修改旨在由本说明书提出，并且在本说明书的示例性实施例的精神和范围内。

此外，本说明书中的某些术语已被用于描述本说明书的实施例。例如，“一个实施例”，“实施例”和/或“一些实施例”意味着结合该实施例描述的特定特征，结构或特性可以包括在本说明书的至少一个实施例中。因此，可以强调并且应当理解，在本说明书的各个部分中对“实施例”或“一个实施例”或“替代实施例”的两个或更多个引用不一定都指代相同的实施例。此外，特定特征，结构或特性可以在本说明书的一个或多个实施例中适当地组合。

应当理解，在本说明书的实施例的前述描述中，为了帮助理解一个特征，出于简化本说明书的目的，本说明书将各种特征组合在单个实施例、附图或其描述中。然而，这并不是说这些特征的组合是必须的，本领域技术人员在阅读本说明书的时候完全有可能将其中一部分特征提取出来作为单独的实施例来理解。也就是说，本说明书中的实施例也可以理解为多个次级实施例的整合。而每个次级实施例的内容在于少于单个前述公开实施例的所有特征的时候也是成立的。

本文引用的每个专利，专利申请，专利申请的出版物和其他材料，例如文章，书籍，说明书，出版物，文件，物品等，可以通过引用结合于此。用于所有目的的全部内容，除了与其相关的任何起诉文件历史，可能与本文件不一致或相冲突的任何相同的，或者任何可能对权利要求的最宽范围具有限制性影响的任何相同的起诉文件历史。现在或以后与本文件相关联。举例来说，如果在与任何所包含的材料相关联的术语的描述、定义和/或使用与本文档相关的术语、描述、定义和/或之间存在任何不一致或冲突时，使用本文件中的术语为准。

最后，应理解，本文公开的申请的实施方案是对本说明书的实施方案的原理的说明。其他修改后的实施例也在本说明书的范围内。因此，本说明书披露的实施例仅仅作为示例而非限制。本领域技术人员可以根据本说明书中的实施例采取替代配置来实现本说明书中的申请。因此，本说明书的实施例不限于申请中被精确地描述过的实施例。

Claims (23)

1.一种基于支付装置的安防系统，包括：

图像采集装置，工作时采集目标场景内的图像数据；以及

控制装置，工作时与所述图像采集装置通信连接，以接收所述图像数据，并基于工作模式对所述图像数据进行数据处理，其中所述工作模式基于预设条件在支付模式和安防模式之间进行切换。

2.如权利要求1所述的基于支付装置的安防系统，其中，所述基于预设条件在支付模式和安防模式之间进行切换，包括：

基于用户的触发操作在所述支付模式和所述安防模式之间进行切换。

3.如权利要求1所述的基于支付装置的安防系统，其中，所述基于预设条件在支付模式和安防模式之间进行切换，包括：

基于预先设定的所述支付模式对应的时间窗口和所述安防模式对应的时间窗口在所述支付模式和所述安防模式之间进行切换。

4.如权利要求1所述的基于支付装置的安防系统，其中，所述基于预设条件在支付模式和安防模式之间进行切换，包括：

基于所述目标场景的光照强度在所述支付模式和所述安防模式之间进行切换。

5.如权利要求4所述的基于支付装置的安防系统，其中，所述基于所述目标场景的光照强度在所述支付模式和所述安防模式之间进行切换，包括：

确定所述目标场景的光照强度大于预设值，切换为所述支付模式；或者

确定所述目标场景的光找强度小于所述预设值，切换为所述安防模式。

6.如权利要求1所述的基于支付装置的安防系统，其中，当所述工作模式处于所述安防模式时，所述基于工作模式对所述图像数据进行数据处理，包括：

对所述图像数据进行人体检测，检测所述图像数据中是否存在目标人体；以及

确定所述图像数据中存在所述目标人体，启动警报。

7.如权利要求6所述的基于支付装置的安防系统，其中，所述检测所述图像数据中是否存在目标人体，包括：

对所述图像数据进行所述人体检测，检测所述图像数据中是否存在人体；

确定所述图像数据中存在N个人体，基于所述图像数据的时间顺序，确定所述N个人体中的每个人体的跟踪序列，其中，N为正整数；以及

基于所述每个人体的跟踪序列和预设的决策逻辑，检测所述图像数据中是否存在所述目标人体。

8.如权利要求7所述的基于支付装置的安防系统，其中，所述基于所述每个人体的跟踪序列和预设的决策逻辑，检测所述图像数据中是否存在所述目标人体，包括：

确定所述图像数据中存在所述目标人体，包括以下情况中的至少一种：

确定所述N个人体中的至少一个人体在第一预设时间内的运动方向改变次数小于预设次数；

确定所述N个人体中的至少一个人体在第二预设时间内的位移大于预设位移值；以及

确定所述N个人体中的至少一个人体与所述控制装置中预先存储的目标人体特征不匹配；或者

确定所述图像数据中不存在所述目标人体，包括以下情况中的至少一种：

确定所述N个人体中没有人体在所述第一预设时间内的运动方向改变次数小于所述预设次数；

确定所述N个人体中没有人体所述在第二预设时间内的位移大于所述预设位移值；以及

确定所述N个人体中的所有人体与所述控制装置中预先存储的所述目标人体特征相匹配。

9.如权利要求6所述的基于支付装置的安防系统，其中，所述图像采集装置包括：

摄像头，工作时采集所述图像数据；以及

探测传感器，当所述控制装置处于所述支付模式时，所述探测传感器被配置为进行活体识别，当所述控制装置处于所述安防模式时，所述探测传感器被配置为检测是否有移动物体进入所述目标场景。

10.如权利要求9所述的基于支付装置的安防系统，其中，所述探测传感器包括红外传感器。

11.如权利要求1所述的基于支付装置的安防系统，其中，当所述工作模式处于所述支付模式时，所述基于工作模式对所述图像数据进行数据处理，包括：

对所述图像数据中的目标对象进行生物特征提取，确定所述目标对象的生物特征，所述目标对象包括进行支付的对象；

对所述目标对象的生物特征进行生物特征识别，确定所述目标对象的目标支付账户；以及

对所述目标支付账户执行扣款操作。

12.一种基于支付装置的安防方法，应用于权利要求1所述的基于支付装置的安防系统，包括通过所述控制装置执行：

基于所述预设条件确定所述控制装置的所述工作模式；

接收所述图像数据；以及

基于所述工作模式对所述图像数据进行所述数据处理。

13.如权利要求12所述的基于支付装置的安防方法，其中，所述基于所述预设条件确定所述控制装置的所述工作模式，包括：

基于用户的触发操作确定所述工作模式。

14.如权利要求12所述的基于支付装置的安防方法，其中，所述基于所述预设条件确定所述控制装置的所述工作模式，包括：

基于预先设定的所述支付模式对应的时间窗口和所述安防模式对应的时间窗口确定所述工作模式。

15.如权利要求12所述的基于支付装置的安防方法，其中，所述基于所述预设条件确定所述控制装置的所述工作模式，包括：

基于所述目标场景的光照强度确定所述工作模式。

16.如权利要求15所述的基于支付装置的安防方法，其中，所述基于所述目标场景的光照强度确定所述工作模式，包括：

确定所述目标场景的光照强度大于预设值，确定所述工作模式为所述支付模式；或者

确定所述目标场景的光找强度小于所述预设值，确定所述工作模式为所述安防模式。

17.如权利要求12所述的基于支付装置的安防方法，其中，当所述工作模式处于所述安防模式时，所述基于所述工作模式对所述图像数据进行数据处理，包括：

对所述图像数据进行人体检测，检测所述图像数据中是否存在目标人体；以及

确定所述图像数据中存在所述目标人体，启动警报。

18.如权利要求17所述的基于支付装置的安防方法，其中，所述检测所述图像数据中是否存在目标人体，包括：

对所述图像数据进行所述人体检测，检测所述图像数据中是否存在人体；

确定所述图像数据中存在N个人体，基于所述图像数据的时间顺序，确定所述N个人体中的每个人体的跟踪序列，其中，N为正整数；以及

基于所述每个人体的跟踪序列和预设的决策逻辑，检测所述图像数据中是否存在所述目标人体。

19.如权利要求18所述的基于支付装置的安防方法，其中，所述基于所述每个人体的跟踪序列和预设的决策逻辑，检测所述图像数据中是否存在所述目标人体，包括：

确定所述图像数据中存在所述目标人体，包括以下情况中的至少一种：

确定所述N个人体中的至少一个人体在第一预设时间内的运动方向改变次数小于预设次数；

确定所述N个人体中的至少一个人体在第二预设时间内的位移大于预设位移值；以及

确定所述N个人体中的至少一个人体与所述控制装置中预先存储的目标人体特征不匹配；或者

确定所述图像数据中不存在所述目标人体，包括以下情况中的至少一种：

确定所述N个人体中没有人体在所述第一预设时间内的运动方向改变次数小于所述预设次数；

确定所述N个人体中没有人体所述在第二预设时间内的位移大于所述预设位移值；以及

确定所述N个人体中的所有人体与所述控制装置中预先存储的所述目标人体特征相匹配。

20.如权利要求17所述的基于支付装置的安防方法，其中，所述图像采集装置包括：

摄像头，工作时采集所述图像数据；以及

探测传感器，当所述控制装置处于所述支付模式时，所述探测传感器被配置为进行活体识别，当所述控制装置处于所述安防模式时，所述探测传感器被配置为检测是否有移动物体进入所述目标场景。

21.如权利要求20所述的基于支付装置的安防方法，其中，当所述工作模式处于所述安防模式时，在所述接收所述图像数据之前，所述方法还包括：

基于所述探测传感器的检测数据，确定所述目标场景内存在所述移动物体，控制所述摄像头启动采集所述图像数据。

22.如权利要求21所述的基于支付装置的安防方法，其中，所述探测传感器包括红外传感器。

23.如权利要求12所述的基于支付装置的安防方法，其中，当所述工作模式处于所述支付模式时，所述基于所述工作模式对所述图像数据进行数据处理，包括：

对所述图像数据中的目标对象进行生物特征提取，确定所述目标对象的生物特征，所述目标对象包括进行支付的对象；

对所述目标对象的生物特征进行生物特征识别，确定所述目标对象的目标支付账户；以及

对所述目标支付账户执行扣款操作。

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