CN114129162A - 基于物联网的反诈骗辅助系统及方法 - Google Patents
基于物联网的反诈骗辅助系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114129162A CN114129162A CN202111128096.6A CN202111128096A CN114129162A CN 114129162 A CN114129162 A CN 114129162A CN 202111128096 A CN202111128096 A CN 202111128096A CN 114129162 A CN114129162 A CN 114129162A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- subsystem
- client
- fraud
- body temperature
- physiological information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 43
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims abstract description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 6
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims description 47
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 claims description 40
- 230000008451 emotion Effects 0.000 claims description 31
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 15
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 11
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 claims description 8
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 7
- 230000010247 heart contraction Effects 0.000 claims description 7
- 238000011176 pooling Methods 0.000 claims description 7
- 238000012800 visualization Methods 0.000 claims description 7
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 claims description 6
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 claims description 6
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims description 5
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 5
- 206010012374 Depressed mood Diseases 0.000 claims description 4
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims description 4
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims description 4
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 claims description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 238000004861 thermometry Methods 0.000 claims description 4
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims description 3
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims description 3
- 230000008921 facial expression Effects 0.000 claims description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 3
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000006855 networking Effects 0.000 claims description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 3
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 3
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 206010054196 Affect lability Diseases 0.000 description 1
- 206010022998 Irritability Diseases 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000001121 heart beat frequency Effects 0.000 description 1
- 229940088597 hormone Drugs 0.000 description 1
- 239000005556 hormone Substances 0.000 description 1
- 210000003016 hypothalamus Anatomy 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000036651 mood Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
- A61B5/165—Evaluating the state of mind, e.g. depression, anxiety
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0033—Features or image-related aspects of imaging apparatus classified in A61B5/00, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; arrangements of imaging apparatus in a room
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
- A61B5/0077—Devices for viewing the surface of the body, e.g. camera, magnifying lens
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/0205—Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
- A61B5/02055—Simultaneously evaluating both cardiovascular condition and temperature
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
- A61B5/02416—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate using photoplethysmograph signals, e.g. generated by infrared radiation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7235—Details of waveform analysis
- A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
- A61B5/7267—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems involving training the classification device
Abstract
本发明公开了基于物联网的反诈骗辅助系统及方法，其系统包括感知子系统、传输子系统及应用子系统，其中：感知子系统：一端连接传输子系统，用于采集客户的基本生理信息，并将采集到的基本生理信息通过传输子系统发送给应用子系统；传输子系统：一端连接感知子系统，另一端连接应用子系统，用于接收感知子系统上传的基本生理信息并将其发送给应用子系统；应用子系统：一端连接传输子系统，通过传输子系统接收并处理感知子系统上传的基本生理信息。本发明能够进一步提升银行反欺诈水平，降低群众向诈骗份子转账的可能性，提高市民对银行的满意度，辅助银行工作人员对客户是否陷入诈骗案件进行更深入可靠的判断，增加他们阻止诈骗实施的可能性。
Description
技术领域
本发明涉及反诈骗技术领域，尤其涉及基于物联网的反诈骗辅助系统及方法。
背景技术
在申请号为CN201910921382.4的发明专利申请文件汇总提出了一种诈骗预警信息生成方法及装置，其方法包括：获得用户在第一设定时长内的视频信息和用户在第二设定时长内的银行账户记录信息；从用户在第一设定时长内的视频信息中提取用户的行为特征信息，所述行为特征信息包括轨迹跟踪特征信息、动作特征信息和表情特征信息其中之一或任意组合；将用户的行为特征信息和在第二设定时长内的银行账户记录信息输入至深度学习模型，确认用户是否处于被诈骗过程；在用户处于被诈骗过程时，生成诈骗预警信息。
该专利中还提到：在诈骗过程中，广大受害者往往选择去特定地点，例如去银行ATM机或者网点进行转账汇款。尽管网点有时能够成功拦截诈骗事件，但是还有相当部分诈骗不能实时拦截，主要原因是不能实时地生成预警信息，从而不能及时拦截诈骗，而依靠人为预警的方式的人力成本太大。该技术方案中通过动作特征信息和表情特征信息来确定当事人是否存在诈骗行为或被诈骗，但动作和表情都很容易控制，因此判断准确性不高。
电信与网络诈骗具有隐蔽性强、危害范围广等特征。
进一步提升银行反欺诈水平，可以降低群众向诈骗份子转账的可能性，提高市民对银行的满意度。因此亟需一套新型的系统，辅助银行工作人员对客户是否陷入诈骗案件进行更深入可靠的判断，增加他们阻止诈骗实施的可能性。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供基于物联网的反诈骗辅助系统及方法，用以解决现有技术中电信与网络诈骗具有隐蔽性强、危害范围广的技术问题。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
基于物联网的反诈骗辅助系统，包括感知子系统、传输子系统及应用子系统，其中：
感知子系统：一端连接传输子系统，用于采集客户的基本生理信息，并将采集到的基本生理信息通过传输子系统发送给应用子系统；
传输子系统：一端连接感知子系统，另一端连接应用子系统，用于接收感知子系统上传的基本生理信息并将其发送给应用子系统；
应用子系统：一端连接传输子系统，通过传输子系统接收并处理感知子系统上传的基本生理信息。
优选的，所述感知子系统包括光电式脉搏传感器模块、红外线测温模块及摄像头，其中：
光电式脉搏传感器模块：获取同步心脏跳动的脉冲信号，通过传输子系统将其传输给应用子系统；
红外线测温模块：用于测量客户的体温数据，并通过传输子系统将其传输给应用子系统；
摄像头：拍摄客户办理业务时的面部照片，并通过传输子系统将其传输给应用子系统。
优选的，所述光电式脉搏传感器模块通过反射方式监测客户血管中血样蛋白含量的变化，将采集到的模拟信号放大并转为电信号，从而获取同步心脏跳动的脉冲信号。
优选的，所述红外线测温模块采用远程温度测量设备。
优选的，所述传输子系统采用wifi通信。
优选的，所述应用子系统包括云计算模块及可视化模块，其中：
云计算模块：连接传输子系统，接收同步心脏跳动的脉冲信号与客户的体温数据，并根据脉冲信号计算出客户的心率；接收并分析客户办理业务时的面部照片，得到用户表情中带有的情绪；通过客户的体温、心率及面部表情进行客户情绪的综合判断；
可视化模块：连接云计算模块，通过相应的设备将客户情绪的综合判断结果展示给工作人员。
优选的，所述反诈骗辅助系统还设有定期删除模块，当当前业务结束后，定期删除系统中采集的客户基本生理信息。
优选的，所述云计算模块中接收并分析客户办理业务时的面部照片具体为：将面部图片裁剪为包含面部特征点的固定分辨率的人脸图片，将人脸照片输入具有卷积神经网络的监督深度神经网络模型系统，对输入的面部照片进行数次卷积、池化后，获取神经网络提取到的图片特征，于全连接层进行分类，得到用户表情中带有的情绪。
基于物联网的反诈骗辅助方法，包括以下步骤：
S1：采集用户的基本生理信息，包括：同步心脏跳动的脉冲信号、客户的体温数据及面部照片；
S2：将采集到的用户基本生理信息通过wifi传输给云计算模块；
S3：云计算模块接收并分析用户基本生理信息；
S4：云计算模块分析得出用户的情绪信息；
S5：显示用户情绪的综合判断结果。
优选的，所述S4中云计算模块分析得出用户的情绪信息具体包括以下子步骤：
S41：卷积神经网络读取标签样本进行训练；将面部照片裁剪为包含面部特征点的固定分辨率的人脸图片，将人脸图片输入卷积神经网络，对输入的人脸图片进行数次卷积、池化后，获取神经网络提取到的图片特征，于全连接层进行分类，得到用户表情中带有的情绪，以文字形式显示结果；
S42：设置心率阈值，根据同步心脏跳动的脉冲信号计算出客户的心率，将客户心率与心率阈值进行比较，若客户心率大于心率阈值，则初步判断客户处于紧张、焦虑的状态；
S43：设置体温阈值，将客户体温与体温阈值进行比较，若客户体温高于体温阈值1℃以上，则初步判断客户处于紧张、焦虑的状态，若客户体温低于该阈值2℃以上，则初步判断该客户情绪低落；
S44：根据S41、S42及S43的判断结果，综合评估得出用户目前的情绪信息。
本发明的有益效果：
1、进一步提升银行反欺诈水平，可以降低群众向诈骗份子转账的可能性，提高市民对银行的满意度。
2、能够辅助银行工作人员对客户是否陷入诈骗案件进行更深入可靠的判断，增加他们阻止诈骗实施的可能性。
3、银行的工作人员在得知客户转账时情绪有异常或波动后，能够做出中止业务办理、劝说等行为来减低诈骗实施成功的风险。
附图说明
图1是本发明的系统框图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
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，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，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。
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式。
本实施例中，如图1所示，基于物联网的反诈骗辅助系统，包括感知子系统、传输子系统及应用子系统，其中：
感知子系统：一端连接传输子系统，用于采集客户的基本生理信息，并将采集到的基本生理信息通过传输子系统发送给应用子系统；
传输子系统：一端连接感知子系统，另一端连接应用子系统，用于接收感知子系统上传的基本生理信息并将其发送给应用子系统；
应用子系统：一端连接传输子系统，通过传输子系统接收并处理感知子系统上传的基本生理信息。
在本实施例中，所述感知子系统包括光电式脉搏传感器模块、红外线测温模块及摄像头，其中：
光电式脉搏传感器模块：获取同步心脏跳动的脉冲信号，通过传输子系统将其传输给应用子系统；
红外线测温模块：用于测量客户的体温数据，并通过传输子系统将其传输给应用子系统；
摄像头：拍摄客户办理业务时的面部照片，并通过传输子系统将其传输给应用子系统。
在本实施例中，所述光电式脉搏传感器模块通过反射方式监测客户血管中血样蛋白含量的变化，将采集到的模拟信号放大并转为电信号，从而获取同步心脏跳动的脉冲信号。
在本实施例中，所述红外线测温模块采用远程温度测量设备。
在本实施例中，所述传输子系统采用wifi通信。
在本实施例中，所述应用子系统包括云计算模块及可视化模块，其中：
云计算模块：连接传输子系统，接收同步心脏跳动的脉冲信号与客户的体温数据，并根据脉冲信号计算出客户的心率；接收并分析客户办理业务时的面部照片，得到用户表情中带有的情绪；通过客户的体温、心率及面部表情进行客户情绪的综合判断；
可视化模块：连接云计算模块，通过相应的设备将客户情绪的综合判断结果展示给工作人员。
在本实施例中，所述反诈骗辅助系统还设有定期删除模块，当当前业务结束后，定期删除系统中采集的客户基本生理信息。
在本实施例中，所述云计算模块中接收并分析客户办理业务时的面部照片具体为：将面部图片裁剪为包含面部特征点的固定分辨率的人脸图片，将人脸照片输入具有卷积神经网络的监督深度神经网络模型系统，对输入的面部照片进行数次卷积、池化后，获取神经网络提取到的图片特征，于全连接层进行分类，得到用户表情中带有的情绪。
基于物联网的反诈骗辅助方法，包括以下步骤：
S1：采集用户的基本生理信息，包括：同步心脏跳动的脉冲信号、客户的体温数据及面部照片；
S2：将采集到的用户基本生理信息通过wifi传输给云计算模块；
S3：云计算模块接收并分析用户基本生理信息；
S4：云计算模块分析得出用户的情绪信息；
S5：显示用户情绪的综合判断结果。
在本实施例中，所述S4中云计算模块分析得出用户的情绪信息具体包括以下子步骤：
S41：卷积神经网络读取标签样本进行训练；将面部照片裁剪为包含面部特征点的固定分辨率的人脸图片，将人脸图片输入卷积神经网络，对输入的人脸图片进行数次卷积、池化后，获取神经网络提取到的图片特征，于全连接层进行分类，得到用户表情中带有的情绪，以文字形式显示结果；
S42：设置心率阈值，根据同步心脏跳动的脉冲信号计算出客户的心率，将客户心率与心率阈值进行比较，若客户心率大于心率阈值，则初步判断客户处于紧张、焦虑的状态；
S43：设置体温阈值，将客户体温与体温阈值进行比较，若客户体温高于体温阈值1℃以上，则初步判断客户处于紧张、焦虑的状态，若客户体温低于该阈值2℃以上，则初步判断该客户情绪低落；
S44：根据S41、S42及S43的判断结果，综合评估得出用户目前的情绪信息。
具体的说，一种基于物联网的反诈骗辅助系统及方法，其系统包括光电式脉搏传感器模块，红外线测温模块、摄像头、WiFi通讯模块、云计算应用层、数据可视化系统。光电式脉搏传感器模块通过反射方式监测客户血管中血样蛋白含量的变化，将采集到的模拟信号放大并转为电信号，从而获取同步心脏跳动的脉冲信号。把该脉冲信号通过wifi通讯模块传入云计算应用层中。云计算应用层根据这一信号，计算出客户的心率。
红外线测温模块是一种常见的远程温度测量设备，它可测量物体散发出的电磁波，并将这一模拟信号放大并为电信号，并显示在屏幕上。同样，使用wifi通讯模块将客户的体温数据传至云计算应用层上。
该反诈骗辅助系统中包含的摄像头可以拍摄数张客户办理业务时的面部照片，并将这些照片通过wifi通讯模块传给云计算应用层。
在该系统的云计算应用层中，有卷积神经网络（CNN）这一有监督深度神经网络模型系统，在对输入的人脸图片进行数次卷积、池化后，获取神经网络提取到的图片特征，最终于全连接层进行分类。在读取过大量有“标签”的样本进行训练后，可用于人脸情绪的判断。
云计算应用层接收到这些照片后，裁剪为包含面部特征点的固定分辨率的图片，输入到CNN中，然后得到用户表情中带有的情绪，并可以以文字形式显示结果。
此外，云计算应用层还拥有以下功能：
当算出客户心率高于某一设定阈值（如每分钟90下）后，可初步判断客户有可能处于紧张、焦躁的状态，可能刚刚收到诈骗信息，急于汇款。
当得到客户体温明显高于平均值时，意味着客户有可能处于紧张或焦躁的情绪中，而显著低于平均值时，又意味着客户目前或许情绪低落，这些细节都难以用肉眼察觉。
上述的结果、数据能通过可视化系统将其显示在给客户办理业务的工作人员的相应设备上，辅助业务办理人员判断客户是否陷入诈骗风险，以便采取劝说、拒绝、甚至报警等后续行动。
为保证敏感数据的安全，以上采集到的客户生物信息应在业务结束后定期删除。
具体的，基于卷积神经网络（CNN）这一有监督深度神经网络模型，通过过滤器（卷积核）提取图像特征，在读取过大量有“标签”的样本进行训练后，可用于人脸情绪的判断。目前几乎所有主流的CNN模型都能保证分辨的准确率在90%以上。可使用OpenCV这一开源的软件库，在Linux、Windows等环境下运行，进行深度学习。
具体的，当某一身体健康状况良好的客户体温过高或过低时，意味着他有较大概率处于情绪波动的状态（悲伤的状态会使体温变得更低，焦躁/愤怒则反之），其下丘脑分泌激素导致了这一现象。事先收集人体在悲伤以及躁怒情况下体温的正态分布规律，通过正态分布概率公式，可以得到一个大致的，该客户处于某种情绪的可能性。人在平静状态下的心跳频率也较为固定，可通过设定阈值，当客户的每分钟脉搏数超过这一阈值时，可以判断他有较大概率情绪不稳定，可能刚刚收到诈骗信息，急于汇款。脉搏信息可以通过红外传感器，连接放大器和ADC模数转换器电路得到，将收集到的体温和脉搏的数字信息传到微处理器中再通过wifi模块传入处理层，处理层再将计算的结果结合其他数据做出进一步的判断。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护的范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (10)
1.基于物联网的反诈骗辅助系统，其特征在于，包括感知子系统、传输子系统及应用子系统，其中：
感知子系统：一端连接传输子系统，用于采集客户的基本生理信息，并将采集到的基本生理信息通过传输子系统发送给应用子系统；
传输子系统：一端连接感知子系统，另一端连接应用子系统，用于接收感知子系统上传的基本生理信息并将其发送给应用子系统；
应用子系统：一端连接传输子系统，通过传输子系统接收并处理感知子系统上传的基本生理信息。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的反诈骗辅助系统，其特征在于，所述感知子系统包括光电式脉搏传感器模块、红外线测温模块及摄像头，其中：
光电式脉搏传感器模块：获取同步心脏跳动的脉冲信号，通过传输子系统将其传输给应用子系统；
红外线测温模块：用于测量客户的体温数据，并通过传输子系统将其传输给应用子系统；
摄像头：拍摄客户办理业务时的面部照片，并通过传输子系统将其传输给应用子系统。
3.根据权利要求2所述的基于物联网的反诈骗辅助系统，其特征在于，所述光电式脉搏传感器模块通过反射方式监测客户血管中血样蛋白含量的变化，将采集到的模拟信号放大并转为电信号，从而获取同步心脏跳动的脉冲信号。
4.根据权利要求2所述的基于物联网的反诈骗辅助系统，其特征在于，所述红外线测温模块采用远程温度测量设备。
5.根据权利要求1所述的基于物联网的反诈骗辅助系统，其特征在于，所述传输子系统采用wifi通信。
6.根据权利要求1所述的基于物联网的反诈骗辅助系统，其特征在于，所述应用子系统包括云计算模块及可视化模块，其中：
云计算模块：连接传输子系统，接收同步心脏跳动的脉冲信号与客户的体温数据，并根据脉冲信号计算出客户的心率；接收并分析客户办理业务时的面部照片，得到用户表情中带有的情绪；通过客户的体温、心率及面部表情进行客户情绪的综合判断；
可视化模块：连接云计算模块，通过相应的设备将客户情绪的综合判断结果展示给工作人员。
7.根据权利要求1所述的基于物联网的反诈骗辅助系统，其特征在于，所述反诈骗辅助系统还设有定期删除模块，当当前业务结束后，定期删除系统中采集的客户基本生理信息。
8.根据权利要求6所述的基于物联网的反诈骗辅助系统，其特征在于，所述云计算模块中接收并分析客户办理业务时的面部照片具体为：将面部图片裁剪为包含面部特征点的固定分辨率的人脸图片，将人脸照片输入具有卷积神经网络的监督深度神经网络模型系统，对输入的面部照片进行数次卷积、池化后，获取神经网络提取到的图片特征，于全连接层进行分类，得到用户表情中带有的情绪。
9.基于物联网的反诈骗辅助方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集用户的基本生理信息，包括：同步心脏跳动的脉冲信号、客户的体温数据及面部照片；
S2：将采集到的用户基本生理信息通过wifi传输给云计算模块；
S3：云计算模块接收并分析用户基本生理信息；
S4：云计算模块分析得出用户的情绪信息；
S5：显示用户情绪的综合判断结果。
10.根据权利要求9所述的基于物联网的反诈骗辅助方法，其特征在于，所述S4中云计算模块分析得出用户的情绪信息具体包括以下子步骤：
S41：卷积神经网络读取标签样本进行训练；将面部照片裁剪为包含面部特征点的固定分辨率的人脸图片，将人脸图片输入卷积神经网络，对输入的人脸图片进行数次卷积、池化后，获取神经网络提取到的图片特征，于全连接层进行分类，得到用户表情中带有的情绪，以文字形式显示结果；
S42：设置心率阈值，根据同步心脏跳动的脉冲信号计算出客户的心率，将客户心率与心率阈值进行比较，若客户心率大于心率阈值，则初步判断客户处于紧张、焦虑的状态；
S43：设置体温阈值，将客户体温与体温阈值进行比较，若客户体温高于体温阈值1℃以上，则初步判断客户处于紧张、焦虑的状态，若客户体温低于该阈值2℃以上，则初步判断该客户情绪低落；
S44：根据S41、S42及S43的判断结果，综合评估得出用户目前的情绪信息。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111128096.6A CN114129162A (zh) | 2021-09-26 | 2021-09-26 | 基于物联网的反诈骗辅助系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111128096.6A CN114129162A (zh) | 2021-09-26 | 2021-09-26 | 基于物联网的反诈骗辅助系统及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114129162A true CN114129162A (zh) | 2022-03-04 |
Family
ID=80393929
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111128096.6A Pending CN114129162A (zh) | 2021-09-26 | 2021-09-26 | 基于物联网的反诈骗辅助系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114129162A (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107464188A (zh) * | 2017-06-23 | 2017-12-12 | 浙江大学 | 一种基于物联网情绪感知技术的互联网社交应用系统 |
| CN108805088A (zh) * | 2018-06-14 | 2018-11-13 | 南京云思创智信息科技有限公司 | 基于多模态情绪识别系统的生理信号分析子系统 |
| CN108937973A (zh) * | 2018-06-15 | 2018-12-07 | 四川文理学院 | 一种机器人诊断人体愤怒情绪方法及装置 |
| CN109276236A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-01-29 | 绍兴天宏激光科技有限公司 | 一种基于表情识别的智能医疗监护系统及使用方法 |
| CN109793526A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-05-24 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 测谎方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111144853A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-05-12 | 南京思特齐科技有限公司 | 一种基于多模态识别的人力资源用面试系统 |
| CN113288062A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-08-24 | 深圳中科健安科技有限公司 | 一种多维度人员情绪分析方法及系统 |
-
2021
- 2021-09-26 CN CN202111128096.6A patent/CN114129162A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107464188A (zh) * | 2017-06-23 | 2017-12-12 | 浙江大学 | 一种基于物联网情绪感知技术的互联网社交应用系统 |
| CN108805088A (zh) * | 2018-06-14 | 2018-11-13 | 南京云思创智信息科技有限公司 | 基于多模态情绪识别系统的生理信号分析子系统 |
| CN108937973A (zh) * | 2018-06-15 | 2018-12-07 | 四川文理学院 | 一种机器人诊断人体愤怒情绪方法及装置 |
| CN109276236A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-01-29 | 绍兴天宏激光科技有限公司 | 一种基于表情识别的智能医疗监护系统及使用方法 |
| CN109793526A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-05-24 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 测谎方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111144853A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-05-12 | 南京思特齐科技有限公司 | 一种基于多模态识别的人力资源用面试系统 |
| CN113288062A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-08-24 | 深圳中科健安科技有限公司 | 一种多维度人员情绪分析方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8874471B2 (en) | Retail loss prevention using biometric data | |
| CN108133197B (zh) | 用于生成信息的方法和装置 | |
| CN108509921B (zh) | 用于生成信息的方法和装置 | |
| CN106094614B (zh) | 一种基于互联网的粮情测控远程监管系统 | |
| CN111241883A (zh) | 防止远程被测人员作弊的方法和装置 | |
| CN108470131B (zh) | 用于生成提示信息的方法和装置 | |
| CN115695734A (zh) | 红外热成像防护监控方法、装置、设备、系统和介质 | |
| CN111227789A (zh) | 人体健康监护方法和装置 | |
| CN113724244A (zh) | 健康监测方法、装置及系统、健康检查设备及介质 | |
| CN110673717A (zh) | 用于控制输出设备的方法和装置 | |
| CN111860071A (zh) | 用于识别物品的方法和装置 | |
| CN114129162A (zh) | 基于物联网的反诈骗辅助系统及方法 | |
| CN107064159B (zh) | 一种依据植物黄叶检测判断生长趋势的装置及系统 | |
| WO2020171554A1 (en) | Method and apparatus for measuring body temperature using a camera | |
| CN112446803A (zh) | 监测系统及方法、设备、介质 | |
| CN112418025A (zh) | 基于深度学习的体重检测方法及装置 | |
| CN110148234B (zh) | 校园刷脸接送交互方法、存储介质及系统 | |
| CN111311466A (zh) | 安全控制方法及装置 | |
| CN106326672A (zh) | 入睡检测方法与系统 | |
| US20210224828A1 (en) | Real-time dynamic monitoring of sentiment trends and mitigation of the same in a live setting | |
| CN115736939A (zh) | 房颤患病概率生成方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN115376692A (zh) | 一种健康数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| US20220270405A1 (en) | Information processing device, information processing method, program, recording medium, and camera system | |
| CN113470818A (zh) | 疾病预测方法、装置、系统、电子设备及计算机可读介质 | |
| CN110619734A (zh) | 信息推送方法和装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |