CN112990936A - 一种基于大数据的校园监控系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的校园监控系统及方法，所述校园监控系统包括学生数据库、支付请求接收模块、请求金额比较模块、第一处理模块和第二处理模块，所述学生数据库用于存储学生的校园一卡通及其关联一卡通的信息、学生的人脸图像及其关联图像，所述校园一卡通与学生的人脸图像及其关联图像一一对应，所述支付请求接收模块用于检测是否接收到某个校园一卡通发起支付请求时，在接收到支付请求时，获取该校园一卡通的支付请求金额，并令请求金额比较模块将支付请求金额与金额阈值进行比较。

Description

一种基于大数据的校园监控系统及方法

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体为一种基于大数据的校园监控系统及方法。

背景技术

随着校园的数字化、信息化建设的逐步深入，校园内的各种信息资源整合已经进入全面规划和实施阶段，校园一卡通以结合学校正在进行的统一身份认证、人事、学工等MIS和应用系统等建设。校园一卡通就是使全校所有师生员工每人持一张校园卡，这张校园卡取代以前的各种证件，师生员工在学校各处出入、办事、活动和消费时通过校园一卡通便可进行，最终实现“一卡在手，走遍校园”。但是现有技术中，校园一卡通在进行消费支付时存在风险和不安全的情况。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的校园监控系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的校园监控系统，所述校园监控系统包括学生数据库、支付请求接收模块、请求金额比较模块、第一处理模块和第二处理模块，所述学生数据库用于存储学生的校园一卡通及其关联一卡通的信息、学生的人脸图像及其关联图像，所述校园一卡通与学生的人脸图像及其关联图像一一对应，所述支付请求接收模块用于检测是否接收到某个校园一卡通发起支付请求时，在接收到支付请求时，获取该校园一卡通的支付请求金额，并令请求金额比较模块将支付请求金额与金额阈值进行比较，在支付请求金额小于金额阈值时，令第一处理模块根据历史支付请求频率判断是否允许该次支付请求，在支付请求金额大于等于金额阈值时，令第二处理模块设该校园一卡通为待验一卡通，并采集支付场景图像并分析判断是否允许该次支付请求。

进一步的，所述校园监控系统还包括信息关联模块，所述信息关联模块用于获取学生的班级信息，在存在某两个学生的班级信息相同，令其中一个学生的校园一卡通为另一个学生的校园一卡通的关联一卡通，其中一个学生的人脸图像为另一个学生的关联图像；所述第一处理模块包括支付请求间隔获取模块、支付请求比较模块和警告传输模块，所述支付请求间隔获取模块用于获取该校园一卡通最近q次中每次发起支付请求时与上一次发起支付请求的时间间隔的平均值，所述支付请求比较模块将时间间隔的平均值与第一支付间隔阈值进行比较，在时间间隔的平均值大于第一支付间隔阈值，允许该次支付请求，在时间间隔的平均值小于等于第一支付间隔阈值时，令警告传输模块传输警告信息给相应的学生。

进一步的，所述第二处理模块包括支付场景图像采集模块、图像分离模块、第一相似度比较模块、第二相似度比较模块、历史支付判断模块和位置轨迹获取判断模块，所述历史支付判断模块包括支付参数获取模块、第一占比计算模块和第一占比比较模块，所述支付参数获取模块用于获取待验一卡通和参考一卡通最近m次的支付时间和支付位置，所述第一占比计算模块用于统计两者的支付位置相同且两者的支付时间的时间间隔小于等于第二支付间隔阈值的次数n，并据此计算出第一占比n/m，所述第一占比比较模块将第一占比n/m与第一占比阈值进行比较，在第一占比n/m大于等于第一占比阈值，允许待验一卡通的该次支付请求，在第一占比n/m小于第一占比阈值时令位置轨迹获取判断模块获取待验一卡通的位置轨迹并据此判定是否允许该次支付请求。

进一步的，所述位置轨迹获取判断模块包括当天轨迹获取模块、周期轨迹比较模块和关联轨迹比较模块，所述当天轨迹获取模块用于获取待验一卡通当天最近预设时间段的位置轨迹，所述周期轨迹比较模块将当天轨迹获取模块获取的轨迹与上一个周期同一时间段的位置轨迹进行相似度比较，在两者相似度大于等于第三相似度阈值，允许该次支付请求，在两者相似度小于第三相似度阈值时，关联轨迹比较模块获取各个关联一卡通的位置轨迹，在存在不止一个的关联一卡通的位置轨迹与待验一卡通的位置轨迹的相似度大于等于第四相似度阈值时，允许待验一卡通的支付请求，否则，拒绝该次支付请求。

一种基于大数据的校园监控方法，所述校园监控方法包括以下：

预先建立学生数据库，所述学生数据库用于存储学生的校园一卡通及其关联一卡通的信息、学生的人脸图像及其关联图像，所述校园一卡通与学生的人脸图像及其关联图像一一对应；

当检测到某个校园一卡通发起支付请求时，获取该校园一卡通的支付请求金额，

如果支付请求金额小于金额阈值，获取该校园一卡通最近q次中每次发起支付请求时与上一次发起支付请求的时间间隔的平均值，如果时间间隔的平均值大于第一支付间隔阈值，允许该次支付请求，如果时间间隔的平均值小于等于第一支付间隔阈值，那么传输警告信息给相应的学生；

如果支付请求金额大于等于金额阈值，设该校园一卡通为待验一卡通，采集支付场景图像并分析判断是否允许该次支付请求。

进一步的，所述校园监控方法还包括：

获取学生的班级信息，如果存在某两个学生的班级信息相同，那么其中一个学生的校园一卡通为另一个学生的校园一卡通的关联一卡通，其中一个学生的人脸图像为另一个学生的关联图像。

进一步的，所述采集支付场景图像并分析判断是否允许该次支付请求包括以下：

从支付场景图像中识别出所有的人脸图像，提取各个人脸图像的尺寸，并按照尺寸从大到小的顺序排序，选取排序第一的人脸图像为验证人脸图像，除验证人脸图像以外的人脸图像为辅助人脸图像；

将验证人脸图像与学生数据库中与待验一卡通相对应的人脸图像进行比较，如果两者的相似度小于第一相似度阈值，拒绝该次支付请求；

如果两者的相似度大于等于第一相似度阈值，将辅助人脸图像与待验一卡通所对应的关联图像相对比，如果存在一个关联图像与辅助人脸图像的相似度大于等于第二相似度阈值，设该关联图像所对应的校园一卡通为参照一卡通，

获取待验一卡通和参考一考通的历史支付情况，根据两者的历史支付情况判断是否允许待验一卡通的该次支付。

进一步的，所述获取待验一卡通的位置轨迹并据此判定是否允许该次支付请求包括以下：

获取待验一卡通当天最近预设时间段的位置轨迹，并将该位置轨迹与上一个周期同一时间段的位置轨迹进行相似度比较，如果两者相似度大于等于第三相似度阈值，允许该次支付请求；

否则，获取各个关联一卡通的位置轨迹，如果存在不止一个的关联一卡通的位置轨迹与待验一卡通的位置轨迹的相似度大于等于第四相似度阈值，那么允许待验一卡通的支付请求，否则，拒绝该次支付请求。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明在检测到使用校园一卡通支付比较频繁或者使用校园一卡通的支付金额比较大时，对使用校园一卡通进行支付的场景中的人脸图像、以及校园一卡通的位置轨迹进行识别认证，从而提高了使用校园一卡通支付时的安全性。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明基于大数据的校园监控系统的模块示意图。

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做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。

请参阅图1，本发明提供技术方案： 一种基于大数据的校园监控系统，所述校园监控系统包括学生数据库、支付请求接收模块、请求金额比较模块、第一处理模块和第二处理模块，所述学生数据库用于存储学生的校园一卡通及其关联一卡通的信息、学生的人脸图像及其关联图像，所述校园一卡通与学生的人脸图像及其关联图像一一对应，所述支付请求接收模块用于检测是否接收到某个校园一卡通发起支付请求时，在接收到支付请求时，获取该校园一卡通的支付请求金额，并令请求金额比较模块将支付请求金额与金额阈值进行比较，在支付请求金额小于金额阈值时，令第一处理模块根据历史支付请求频率判断是否允许该次支付请求，在支付请求金额大于等于金额阈值时，令第二处理模块设该校园一卡通为待验一卡通，并采集支付场景图像并分析判断是否允许该次支付请求。

所述校园监控系统还包括信息关联模块，所述信息关联模块用于获取学生的班级信息，在存在某两个学生的班级信息相同，令其中一个学生的校园一卡通为另一个学生的校园一卡通的关联一卡通，其中一个学生的人脸图像为另一个学生的关联图像；所述第一处理模块包括支付请求间隔获取模块、支付请求比较模块和警告传输模块，所述支付请求间隔获取模块用于获取该校园一卡通最近q次中每次发起支付请求时与上一次发起支付请求的时间间隔的平均值，所述支付请求比较模块将时间间隔的平均值与第一支付间隔阈值进行比较，在时间间隔的平均值大于第一支付间隔阈值，允许该次支付请求，在时间间隔的平均值小于等于第一支付间隔阈值时，令警告传输模块传输警告信息给相应的学生。

所述第二处理模块包括支付场景图像采集模块、图像分离模块、第一相似度比较模块、第二相似度比较模块、历史支付判断模块和位置轨迹获取判断模块，所述历史支付判断模块包括支付参数获取模块、第一占比计算模块和第一占比比较模块，所述支付参数获取模块用于获取待验一卡通和参考一卡通最近m次的支付时间和支付位置，所述第一占比计算模块用于统计两者的支付位置相同且两者的支付时间的时间间隔小于等于第二支付间隔阈值的次数n，并据此计算出第一占比n/m，所述第一占比比较模块将第一占比n/m与第一占比阈值进行比较，在第一占比n/m大于等于第一占比阈值，允许待验一卡通的该次支付请求，在第一占比n/m小于第一占比阈值时令位置轨迹获取判断模块获取待验一卡通的位置轨迹并据此判定是否允许该次支付请求。

所述位置轨迹获取判断模块包括当天轨迹获取模块、周期轨迹比较模块和关联轨迹比较模块，所述当天轨迹获取模块用于获取待验一卡通当天最近预设时间段的位置轨迹，所述周期轨迹比较模块将当天轨迹获取模块获取的轨迹与上一个周期同一时间段的位置轨迹进行相似度比较，在两者相似度大于等于第三相似度阈值，允许该次支付请求，在两者相似度小于第三相似度阈值时，关联轨迹比较模块获取各个关联一卡通的位置轨迹，在存在不止一个的关联一卡通的位置轨迹与待验一卡通的位置轨迹的相似度大于等于第四相似度阈值时，允许待验一卡通的支付请求，否则，拒绝该次支付请求。

一种基于大数据的校园监控方法，所述校园监控方法包括以下：

预先建立学生数据库，所述学生数据库用于存储学生的校园一卡通及其关联一卡通的信息、学生的人脸图像及其关联图像，所述校园一卡通与学生的人脸图像及其关联图像一一对应；

如果存在某两个学生的班级信息相同，那么其中一个学生的校园一卡通为另一个学生的校园一卡通的关联一卡通，其中一个学生的人脸图像为另一个学生的关联图像；

当检测到某个校园一卡通发起支付请求时，获取该校园一卡通的支付请求金额，

如果支付请求金额小于金额阈值，获取该校园一卡通最近q次中每次发起支付请求时与上一次发起支付请求的时间间隔的平均值，即是获取校园一卡通最近q次支付的间隔时间，即是获取该校园一卡通的消费支付频率；

如果时间间隔的平均值大于第一支付间隔阈值，允许该次支付请求，如果时间间隔的平均值小于等于第一支付间隔阈值，那么传输警告信息给相应的学生；

如果支付请求金额大于等于金额阈值，设该校园一卡通为待验一卡通，采集支付场景图像并分析判断是否允许该次支付请求。采集支付场景图像为从支付地点出采集支付场景图像，从而才能确保识别出的最大尺寸的人脸图像为校园一卡通持卡人的人脸图像

所述采集支付场景图像并分析判断是否允许该次支付请求包括以下：

从支付场景图像中识别出所有的人脸图像，提取各个人脸图像的尺寸，并按照尺寸从大到小的顺序排序，选取排序第一的人脸图像为验证人脸图像，除验证人脸图像以外的人脸图像为辅助人脸图像；

将验证人脸图像与学生数据库中与待验一卡通相对应的人脸图像进行比较，如果两者的相似度小于第一相似度阈值，拒绝该次支付请求；

如果两者的相似度大于等于第一相似度阈值，将辅助人脸图像与待验一卡通所对应的关联图像相对比，如果存在一个关联图像与辅助人脸图像的相似度大于等于第二相似度阈值，设该关联图像所对应的校园一卡通为参照一卡通，判断辅助人脸图像是否为待验一卡通的持卡人的同班同学，进一步提高支付时的安全性能，在支付场景中存在持卡人的同班同学时，对持卡人的同班同学和持卡人历史一起进行消费的情况进行判断该次两人是否是一起进行消费；如果不存在一个关联图像与辅助人脸图像的相似度大于等于第二相似度阈值，那么就获取待验一卡通位置轨迹并据此判定是否允许该次支付请求；

获取待验一卡通和参考一考通的历史支付情况，根据两者的历史支付情况判断是否允许待验一卡通的该次支付。

所述根据两者的历史支付情况判断是否允许待验一卡通的该次支付包括以下：

获取待验一卡通和参考一卡通最近m次的支付时间和支付位置，统计两者的支付位置相同且两者的支付时间的时间间隔小于等于第二支付间隔阈值的次数n，如果第一占比n/m大于等于第一占比阈值，那么允许待验一卡通的该次支付请求；

否则，获取待验一卡通位置轨迹并据此判定是否允许该次支付请求。

所述获取待验一卡通的位置轨迹并据此判定是否允许该次支付请求包括以下：

获取待验一卡通当天最近预设时间段的位置轨迹，并将该位置轨迹与上一个周期同一时间段的位置轨迹进行相似度比较，如果两者相似度大于等于第三相似度阈值，允许该次支付请求；本实施例中的周期时间长度为一周，在校学生的作息时间习惯、位置轨迹都是比较固定的，所以通过一卡通的上一周同一时间段的位置轨迹情况来判断校园一卡通是否是持卡人本人进行的支付，比如当天为周三，设最近预设时间段长度为两个小时，发起支付请求的时间为中午十一点半，就将周三当天九点半到十一点半的校园一卡通的位置轨迹与上一周周三九点半到十一点半的校园一卡通的位置轨迹进行相似度比较；

否则，获取各个关联一卡通的位置轨迹，如果存在不止一个的关联一卡通的位置轨迹与待验一卡通的位置轨迹的相似度大于等于第四相似度阈值，那么允许待验一卡通的支付请求，否则，拒绝该次支付请求。关联一卡通的位置轨迹即为同班同学的校园一卡通的位置轨迹，因为同一个班级的学生的上课下课时间差不多，所以将同班同学的校园一卡通的位置轨迹作为参考。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，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。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于大数据的校园监控系统，其特征在于，所述校园监控系统包括学生数据库、支付请求接收模块、请求金额比较模块、第一处理模块和第二处理模块，所述学生数据库用于存储学生的校园一卡通及其关联一卡通的信息、学生的人脸图像及其关联图像，所述校园一卡通与学生的人脸图像及其关联图像一一对应，所述支付请求接收模块用于检测是否接收到某个校园一卡通发起支付请求时，在接收到支付请求时，获取该校园一卡通的支付请求金额，并令请求金额比较模块将支付请求金额与金额阈值进行比较，在支付请求金额小于金额阈值时，令第一处理模块根据历史支付请求频率判断是否允许该次支付请求，在支付请求金额大于等于金额阈值时，令第二处理模块设该校园一卡通为待验一卡通，并采集支付场景图像并分析判断是否允许该次支付请求。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的校园监控系统，其特征在于：所述校园监控系统还包括信息关联模块，所述信息关联模块用于获取学生的班级信息，在存在某两个学生的班级信息相同，令其中一个学生的校园一卡通为另一个学生的校园一卡通的关联一卡通，其中一个学生的人脸图像为另一个学生的关联图像；所述第一处理模块包括支付请求间隔获取模块、支付请求比较模块和警告传输模块，所述支付请求间隔获取模块用于获取该校园一卡通最近q次中每次发起支付请求时与上一次发起支付请求的时间间隔的平均值，所述支付请求比较模块将时间间隔的平均值与第一支付间隔阈值进行比较，在时间间隔的平均值大于第一支付间隔阈值，允许该次支付请求，在时间间隔的平均值小于等于第一支付间隔阈值时，令警告传输模块传输警告信息给相应的学生。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的校园监控系统，其特征在于：所述第二处理模块包括支付场景图像采集模块、图像分离模块、第一相似度比较模块、第二相似度比较模块、历史支付判断模块和位置轨迹获取判断模块，所述历史支付判断模块包括支付参数获取模块、第一占比计算模块和第一占比比较模块，所述支付参数获取模块用于获取待验一卡通和参考一卡通最近m次的支付时间和支付位置，所述第一占比计算模块用于统计两者的支付位置相同且两者的支付时间的时间间隔小于等于第二支付间隔阈值的次数n，并据此计算出第一占比n/m，所述第一占比比较模块将第一占比n/m与第一占比阈值进行比较，在第一占比n/m大于等于第一占比阈值，允许待验一卡通的该次支付请求，在第一占比n/m小于第一占比阈值时令位置轨迹获取判断模块获取待验一卡通的位置轨迹并据此判定是否允许该次支付请求。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的校园监控系统，其特征在于：所述位置轨迹获取判断模块包括当天轨迹获取模块、周期轨迹比较模块和关联轨迹比较模块，所述当天轨迹获取模块用于获取待验一卡通当天最近预设时间段的位置轨迹，所述周期轨迹比较模块将当天轨迹获取模块获取的轨迹与上一个周期同一时间段的位置轨迹进行相似度比较，在两者相似度大于等于第三相似度阈值，允许该次支付请求，在两者相似度小于第三相似度阈值时，关联轨迹比较模块获取各个关联一卡通的位置轨迹，在存在不止一个的关联一卡通的位置轨迹与待验一卡通的位置轨迹的相似度大于等于第四相似度阈值时，允许待验一卡通的支付请求，否则，拒绝该次支付请求。

5.一种基于大数据的校园监控方法，其特征在于：所述校园监控方法包括以下：

预先建立学生数据库，所述学生数据库用于存储学生的校园一卡通及其关联一卡通的信息、学生的人脸图像及其关联图像，所述校园一卡通与学生的人脸图像及其关联图像一一对应；

当检测到某个校园一卡通发起支付请求时，获取该校园一卡通的支付请求金额，

如果支付请求金额小于金额阈值，获取该校园一卡通最近q次中每次发起支付请求时与上一次发起支付请求的时间间隔的平均值，如果时间间隔的平均值大于第一支付间隔阈值，允许该次支付请求，如果时间间隔的平均值小于等于第一支付间隔阈值，那么传输警告信息给相应的学生；

如果支付请求金额大于等于金额阈值，设该校园一卡通为待验一卡通，采集支付场景图像并分析判断是否允许该次支付请求。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的校园监控方法，其特征在于：所述校园监控方法还包括：

获取学生的班级信息，如果存在某两个学生的班级信息相同，那么其中一个学生的校园一卡通为另一个学生的校园一卡通的关联一卡通，其中一个学生的人脸图像为另一个学生的关联图像。

7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的校园监控方法，其特征在于：所述采集支付场景图像并分析判断是否允许该次支付请求包括以下：

从支付场景图像中识别出所有的人脸图像，提取各个人脸图像的尺寸，并按照尺寸从大到小的顺序排序，选取排序第一的人脸图像为验证人脸图像，除验证人脸图像以外的人脸图像为辅助人脸图像；

将验证人脸图像与学生数据库中与待验一卡通相对应的人脸图像进行比较，如果两者的相似度小于第一相似度阈值，拒绝该次支付请求；

如果两者的相似度大于等于第一相似度阈值，将辅助人脸图像与待验一卡通所对应的关联图像相对比，如果存在一个关联图像与辅助人脸图像的相似度大于等于第二相似度阈值，设该关联图像所对应的校园一卡通为参照一卡通，

获取待验一卡通和参考一考通的历史支付情况，根据两者的历史支付情况判断是否允许待验一卡通的该次支付。

8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的校园监控方法，其特征在于：所述根据两者的历史支付情况判断是否允许待验一卡通的该次支付包括以下：

获取待验一卡通和参考一卡通最近m次的支付时间和支付位置，统计两者的支付位置相同且两者的支付时间的时间间隔小于等于第二支付间隔阈值的次数n，如果第一占比n/m大于等于第一占比阈值，那么允许待验一卡通的该次支付请求；

否则，获取待验一卡通位置轨迹并据此判定是否允许该次支付请求。

9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的校园监控方法，其特征在于：所述获取待验一卡通位置轨迹并据此判定是否允许该次支付请求包括以下：

获取待验一卡通当天最近预设时间段的位置轨迹，并将该位置轨迹与上一个周期同一时间段的位置轨迹进行相似度比较，如果两者相似度大于等于第三相似度阈值，允许该次支付请求；

否则，获取各个关联一卡通的位置轨迹，如果存在不止一个的关联一卡通的位置轨迹与待验一卡通的位置轨迹的相似度大于等于第四相似度阈值，那么允许待验一卡通的支付请求，否则，拒绝该次支付请求。

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