CN115100786B - 一种现钞管控方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种现钞管控方法、系统、设备及存储介质，其中，方法包括：获得第一校验数据组，第一校验数据组包括目标现钞的多种类型的待校验特征数据，根据第一校验数据组和预设真钞特征数据组，计算各类型的待校验特征数据的匹配度，其中，预设真钞特征数据组中包括：多个类型的真钞特征数据以及类型对应关系，类型对应关系为真钞特征数据的类型与待校验特征数据的类型的对应关系，将各类型的待校验特征数据的匹配度的平均值确定为目标现钞的准确度，根据准确度与预设识别精度的乘积，对目标现钞进行真伪识别，根据真伪识别的识别结果，生成与识别结果匹配的现钞管控指令。本发明提高了自助存取款机对伪钞的识别精度和运行可靠性。

Description

一种现钞管控方法、系统、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及现钞识别技术领域，特别是涉及一种现钞管控方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

现有自助存取款机为了降低运营成本，多采用循环钞箱来执行日常的金融业务。其中，循环钞箱是利用用户存入的现钞执行出钞动作的钞箱。由于循环钞箱相较于传统单独的存取款钞箱，在当日服务完毕后，不会由人工对钞箱内的存钞进行二次真伪识别。因此，对于配置有循环钞箱的自助存取款机，其对真伪钞的识别精度，直接影响了自助存取款机的运行可靠性。

但是，由于自助存取款机对真伪钞的识别精度，是由自助存取款机的识别设备和内置识别算法共同决定的。而现有的自助存取款机多采用统一调试的内置识别算法。这就产生了由于不同机体间差异，导致自助存取款机对伪钞的识别精度不统一的问题。并产生由于识别设备精度低导致自助存取款机误收假钞，并将假钞提供给其他取款用户的风险。降低了配置有循环钞箱的自助存取款机的运行可靠性。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种现钞管控方法、系统、设备及存储介质，以实现提高自助存取款机对伪钞的识别精度和运行可靠性的发明目的。具体技术方案如下：

一种现钞管控方法，应用于配置有循环钞箱的自助存取款机，所述方法包括：

获得第一校验数据组，所述第一校验数据组包括目标现钞的多种类型的待校验特征数据。

根据所述第一校验数据组和预设真钞特征数据组，计算各类型的待校验特征数据的匹配度，其中，所述预设真钞特征数据组中包括：多个类型的真钞特征数据以及类型对应关系，所述类型对应关系为所述真钞特征数据的类型与所述待校验特征数据的类型的对应关系。

将各类型的待校验特征数据的匹配度的平均值确定为所述目标现钞的准确度。

根据所述准确度与所述自助存取款机的预设识别精度的乘积，对所述目标现钞进行真伪识别。

根据所述真伪识别的识别结果，生成与所述识别结果匹配的现钞管控指令。

可选的，所述预设识别精度的获得过程，包括：

获得所述自助存取款机的识别精度组，其中，所述识别精度组包括所述自助存取款机对各类型的真钞特征数据的识别精度数据，所述识别精度数据与所述真钞特征数据存在对应关系。

从预设识别精度基准组中，抽取分别与各类型的真钞特征数据对应的识别精度基准，其中，所述识别精度基准与所述真钞特征数据存在对应关系。

将所述识别精度组中各识别精度数据的和，与所述目标基准识别精度组中各识别精度基准的和，作除法运算，获得所述预设识别准确度。

可选的，所述根据所述第一校验数据组和预设真钞特征数据组，计算各类型的待校验特征数据的匹配度，包括：

对各待校验特征数据：

根据该待校验特征数据的数据类型，从所述预设真钞特征数据组中，选取与该待校验特征数据对应的真钞特征数据。将该待校验特征数据和与其对应的真钞特征数据进行数据一致性比对，获得比对结果，并将所述比对结果确定为该待校验特征数据的匹配度。

可选的，所述根据所述准确度与所述自助存取款机的预设识别精度的乘积，对所述目标现钞进行真伪识别，包括：

判断所述乘积是否不小于预设真钞阈值，若是，则输出所述目标现钞是真钞的识别结果。

在所述乘积小于所述预设真钞阈值，则输出所述目标现钞是伪钞的识别结果。

可选的，在所述识别结果是所述目标现钞是伪钞的情况下，所述根据所述真伪识别的识别结果，对所述目标现钞执行与所述识别结果匹配的现钞管控指令，包括：

对所述目标现钞执行吐钞指令，并将所述吐钞指令的生成时刻记录为时刻。

判断在预设时段内，是否采集到与所述第一校验数据组数据一致的第二校验数据组，若是，则将与所述第二校验数据组匹配的当前现钞，确定为所述目标现钞，并对所述目标现钞执行复核指令，其中，所述预设时段的起始时刻是所述时刻。

一种现钞管控系统，所述现钞管控系统包括：

数据获取模块，用于获得第一校验数据组，所述第一校验数据组包括目标现钞的多种类型的待校验特征数据。

匹配度计算模块，用于根据所述第一校验数据组和预设真钞特征数据组，计算各类型的待校验特征数据的匹配度，其中，所述预设真钞特征数据组中包括：多个类型的真钞特征数据以及类型对应关系，所述类型对应关系为所述真钞特征数据的类型与所述待校验特征数据的类型的对应关系。

准确度计算模块，用于将各类型的待校验特征数据的匹配度的平均值确定为所述目标现钞的准确度。

真伪识别模块，用于根据所述准确度与所述自助存取款机的预设识别精度的乘积，对所述目标现钞进行真伪识别。

指令生成模块，用于根据所述真伪识别的识别结果，生成与所述识别结果匹配的现钞管控指令。

可选的，所述真伪识别模块204在获得所述预设识别精度的过程中，被设置为：

获得所述自助存取款机的识别精度组，其中，所述识别精度组包括所述自助存取款机对各类型的真钞特征数据的识别精度数据，所述识别精度数据与所述真钞特征数据存在对应关系。

从预设识别精度基准组中，抽取分别与各类型的真钞特征数据对应的识别精度基准，其中，所述识别精度基准与所述真钞特征数据存在对应关系。

将所述识别精度组中各识别精度数据的和，与所述目标基准识别精度组中各识别精度基准的和，作除法运算，获得所述预设识别准确度。

可选的，所述匹配度计算模块被设置为：

对各待校验特征数据：

根据该待校验特征数据的数据类型，从所述预设真钞特征数据组中，选取与该待校验特征数据对应的真钞特征数据。将该待校验特征数据和与其对应的真钞特征数据进行数据一致性比对，获得比对结果，并将所述比对结果确定为该待校验特征数据的匹配度。

可选的，所述真伪识别模块被设置为：

判断所述乘积是否不小于预设真钞阈值，若是，则输出所述目标现钞是真钞的识别结果。

在所述乘积小于所述预设真钞阈值，则输出所述目标现钞是伪钞的识别结果。

可选的，在所述识别结果是所述目标现钞是伪钞的情况下，所述指令生成模块被设置为：

对所述目标现钞执行吐钞指令，并将所述吐钞指令的生成时刻记录为时刻。

判断在预设时段内，是否采集到与所述第一校验数据组数据一致的第二校验数据组，若是，则将与所述第二校验数据组匹配的当前现钞，确定为所述目标现钞，并对所述目标现钞执行复核指令，其中，所述预设时段的起始时刻是所述时刻。

一种现钞管控设备，所述设备包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器。

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如上述任一项所述的现钞管控方法。

一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由现钞管控设备的处理器执行时，使得所述现钞管控设备能够执行如上述任一项所述的现钞管控方法。

本发明实施例提供的一种现钞管控方法、系统、设备及存储介质，可以通过用于表征各待校验特征数据与其对应的真钞特征数据一致性的匹配度，将不同类型的匹配结果统一为同一量纲的量化数据，提高了后续获得的识别结果的准确度。同时，通过引入表征自助存取款机识别设备的识别精度的预设识别精度，并将预设识别精度与准确度进行乘积运算，从而降低了由于识别设备精度低，导致自助存取款机无法识别出伪钞的概率。进而提高了自助存取款机对伪钞的识别精度和运行可靠性。最后，通过生成与识别结果匹配的现钞管控指令，来实现对真钞和伪钞区别处理，从而提高了自助存取款机的运行可靠性和灵活性。可见，本发明实现了提高自助存取款机对伪钞的识别精度和运行可靠性的发明目的。

当然，实施本发明的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

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。

图1为本发明实施例提供的一种现钞管控方法的流程图；

图2为本发明的一个可选实施例提供的一种现钞管控系统的框图；

图3为本发明的另一个可选实施例提供的一种现钞管控设备的框图。

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。

本发明实施例提供了一种现钞管控方法，应用于配置有循环钞箱的自助存取款机，如图1所示，该现钞管控方法包括：

S101、获得第一校验数据组，第一校验数据组包括目标现钞的多种类型的待校验特征数据。

本领域技术人员可以理解的是，上述第一校验数据组中的各待校验数据，是由上述自助存取款机的现钞特征识别设备，通过对现钞的防伪数据进行采集后获得的。例如：利用红外激光探头对目标现钞进行照射，并通过红外光接收器采集目标现钞反射的红外光波数据；利用磁性探头对目标现钞上的磁性油墨标记进行扫描，并通过感应电路采集磁性信号。本发明对上述第一校验数据组的具体采集方式和过程，不作过多的限定和赘述。

S102、根据第一校验数据组和预设真钞特征数据组，计算各类型的待校验特征数据的匹配度，其中，预设真钞特征数据组中包括：多个类型的真钞特征数据以及类型对应关系，类型对应关系为真钞特征数据的类型与待校验特征数据的类型的对应关系。

可选的，在本发明的一个可选实施例中，上述真钞特征数据，可以根据自助存取款机的识别设备所能采集的数据类型，以及该数据类型对应的具体参数设定。例如，上述识别设备为红外光接收器，则其所能采集的数据类型为红外光波。则将该红外光波及其光波长度确定为一个真钞特征数据。

可选的，在本发明的另一个可选实施例中，上述匹配度可以是用于表征各待校验特征数据与其对应的真钞特征数据一致性的量化数据。由于待校验特征数据具有多种类型，例如验证油墨点的磁性、验证反射的红外光波的波长是否满足真钞的阈值要求等。导致各类型的待校验特征数据的量纲不统一，从而对后续如图1所示的步骤S104中的乘积计算精度产生了影响。因此，本发明通过引入上述匹配度，将不同类型的匹配结果统一为同一量纲的量化数据，提高了后续获得的识别结果的准确度。

本领域技术人员可以理解的是，在实际应用场景下，上述如图1所示的步骤S102的具体实施方式，可以是通过对现有自助存取款机的验钞算法中，添加归一化算法实现。本发明对其具体实现过程不作过多限定和赘述。

S103、将各类型的待校验特征数据的匹配度的平均值确定为目标现钞的准确度。

S104、根据准确度与自助存取款机的预设识别精度的乘积，对目标现钞进行真伪识别。

可选的，在本发明的一个可选实施例中，上述预设识别精度表征了自助存取款机识别设备的识别精度。由于现有技术存在由于自助存取款机的识别设备的识别精度低，导致自助存取款机的运行可靠性降低的问题。因此，本发明通过将上述预设识别精度与上述准确度进行乘积运算，从而降低了由于识别设备精度低，导致自助存取款机无法识别出伪钞的概率。进而提高了自助存取款机对伪钞的识别精度和运行可靠性。

S105、根据真伪识别的识别结果，生成与识别结果匹配的现钞管控指令。

可选的，在本发明的一个可选实施例中，考虑到伪钞对金融秩序的不利影响，且银行机构拥有对伪钞进行没收的权利。因此，在对目标现钞的多次真伪识别不通过的情况下，自助存取款机可以对伪钞执行存钞操作。但在实际应用场景下，由于配置有循环钞箱的自助存取款机中，不存在只用于存钞的钞箱。若对伪钞进行存储，则会导致上述自助存取款机的运行可靠性降低。因此，本发明通过生成与识别结果匹配的现钞管控指令，来实现对真钞和伪钞区别处理，从而提高了上述自助存取款机的运行可靠性和灵活性。

本发明通过用于表征各待校验特征数据与其对应的真钞特征数据一致性的匹配度，将不同类型的匹配结果统一为同一量纲的量化数据，提高了后续获得的识别结果的准确度。同时，通过引入表征自助存取款机识别设备的识别精度的预设识别精度，并将预设识别精度与准确度进行乘积运算，从而降低了由于识别设备精度低，导致自助存取款机无法识别出伪钞的概率。进而提高了自助存取款机对伪钞的识别精度和运行可靠性。最后，通过生成与识别结果匹配的现钞管控指令，来实现对真钞和伪钞区别处理，从而提高了自助存取款机的运行可靠性和灵活性。可见，本发明实现了提高自助存取款机对伪钞的识别精度和运行可靠性的发明目的。

可选的，上述预设识别精度的获得过程，包括：

获得自助存取款机的识别精度组，其中，识别精度组包括自助存取款机对各类型的真钞特征数据的识别精度数据，识别精度数据与真钞特征数据存在对应关系。

从预设识别精度基准组中，抽取分别与各类型的真钞特征数据对应的识别精度基准，其中，识别精度基准与真钞特征数据存在对应关系。

将识别精度组中各识别精度数据的和，与目标基准识别精度组中各识别精度基准的和，作除法运算，获得预设识别准确度。

需要说明的是，在实际应用场景下，上述预设识别精度的获得方式有多种，在此示例性的提供一种：

设定当前场景为自助存取款机的出场调试场景。控制第一自助存取款机、第二自助存取款机和第三自助存取款机，对同一组现钞进行识别，并获取其各自助群款机的各类型识别精度数据。其中，上述识别精度数据的数据类型均为小数。

为了方便描述，设定第三自助存款机的各类型识别精度数据最高。则根据第三自助存款机的各类型识别精度数据，构建上述预设识别精度基准组。

将三台自助存取款机的各类型识别精度数据分别求和。为了方便描述，将第一自助存取款机对应的和为第一数据。将第二自助存取款机对应的和为第二数据。将第三自助存取款机对应的和为基准数据。

则将第一数据与基准数据的商，确定为第一自助存取款机的预设识别精度。将将第二数据与基准数据的商，确定为第二自助存取款机的预设识别精度。

可选的，根据第一校验数据组和预设真钞特征数据组，计算各类型的待校验特征数据的匹配度，包括：

对各待校验特征数据：

根据该待校验特征数据的数据类型，从预设真钞特征数据组中，选取与该待校验特征数据对应的真钞特征数据。将该待校验特征数据和与其对应的真钞特征数据进行数据一致性比对，获得比对结果，并将比对结果确定为该待校验特征数据的匹配度。

本领域技术人员可以理解的是，上述一致性比对的具体实施方式，可以通过现有自助存取款机中验钞算法实现，本发明对此不作过多限定和赘述。

可选的，根据准确度与自助存取款机的预设识别精度的乘积，对目标现钞进行真伪识别，包括：

判断乘积是否不小于预设真钞阈值，若是，则输出目标现钞是真钞的识别结果。

在乘积小于预设真钞阈值，则输出目标现钞是伪钞的识别结果。

可选的，在本发明的一个可选实施例中，上述预设真钞阈值是根据自助存取款机中识别算法的识别精度下限值，与上述预设识别精度的乘积来确定。

可选的，在识别结果是目标现钞是伪钞的情况下，根据真伪识别的识别结果，对目标现钞执行与识别结果匹配的现钞管控指令，包括：

对目标现钞执行吐钞指令，并将吐钞指令的生成时刻记录为时刻。

判断在预设时段内，是否采集到与第一校验数据组数据一致的第二校验数据组，若是，则将与第二校验数据组匹配的当前现钞，确定为目标现钞，并对目标现钞执行复核指令，其中，预设时段的起始时刻是时刻。

可选的，在本发明的一个可选实施例中，上述复核指令的具体内容可以是：

对目标现钞执行吐钞指令，以使自助存取款机通过吐钞口将目标现钞吐出。

同时，上述复核指令还可以触发自助存取款机根据提取到的目标现钞的排列序号，生成交易凭条，提示用户目标纸币存在伪钞风险。

最后，自助存取款机将该目标现钞的排列序号发送至后台服务器进行存储。以便用户根据上述交易凭条进行后续人工核验。

可选的，在本发明的另一个可选实施例中，在识别结果是目标现钞是真钞的情况下，对目标现钞执行存钞指令，以使自助存取款机在确认验钞口内全部现钞均已识别完毕，且用户不再放入现钞的情况下，将验钞口内的全部现钞存入上述循环钞箱中，并向后台发送更新当前账户余额的请求。

与上述方法实施例相对应地，本发明还提供了一种现钞管控系统，如图2所示，该现钞管控系统包括：

数据获取模块201，用于获得第一校验数据组，第一校验数据组包括目标现钞的多种类型的待校验特征数据。

匹配度计算模块202，用于根据第一校验数据组和预设真钞特征数据组，计算各类型的待校验特征数据的匹配度，其中，预设真钞特征数据组中包括：多个类型的真钞特征数据以及类型对应关系，类型对应关系为真钞特征数据的类型与待校验特征数据的类型的对应关系。

准确度计算模块203，用于将各类型的待校验特征数据的匹配度的平均值确定为目标现钞的准确度。

真伪识别模块204，用于根据准确度与自助存取款机的预设识别精度的乘积，对目标现钞进行真伪识别。

指令生成模块205，用于根据真伪识别的识别结果，生成与识别结果匹配的现钞管控指令。

可选的，上述真伪识别模块204在获得预设识别精度的过程中，被设置为：

获得自助存取款机的识别精度组，其中，识别精度组包括自助存取款机对各类型的真钞特征数据的识别精度数据，识别精度数据与真钞特征数据存在对应关系。

从预设识别精度基准组中，抽取分别与各类型的真钞特征数据对应的识别精度基准，其中，识别精度基准与真钞特征数据存在对应关系。

将识别精度组中各识别精度数据的和，与目标基准识别精度组中各识别精度基准的和，作除法运算，获得预设识别准确度。

可选的，上述匹配度计算模块202被设置为：

对各待校验特征数据：

根据该待校验特征数据的数据类型，从预设真钞特征数据组中，选取与该待校验特征数据对应的真钞特征数据。将该待校验特征数据和与其对应的真钞特征数据进行数据一致性比对，获得比对结果，并将比对结果确定为该待校验特征数据的匹配度。

可选的，上述真伪识别模块204被设置为：

判断乘积是否不小于预设真钞阈值，若是，则输出目标现钞是真钞的识别结果。

在乘积小于预设真钞阈值，则输出目标现钞是伪钞的识别结果。

可选的，在识别结果是目标现钞是伪钞的情况下，上述指令生成模块205被设置为：

对目标现钞执行吐钞指令，并将吐钞指令的生成时刻记录为时刻。

判断在预设时段内，是否采集到与第一校验数据组数据一致的第二校验数据组，若是，则将与第二校验数据组匹配的当前现钞，确定为目标现钞，并对目标现钞执行复核指令，其中，预设时段的起始时刻是时刻。

本发明实施例还提供了一种现钞管控设备，如图3所示，该现钞管控设备包括：

处理器301；

用于存储处理器301可执行指令的存储器302。

其中，处理器301被配置为执行指令，以实现如图1所示任一项的现钞管控方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，当计算机可读存储介质中的指令由现钞管控设备的处理器执行时，使得现钞管控设备能够执行如图1所示任一项的现钞管控方法。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、系统和设备的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

在一个典型的配置中，设备包括一个或多个处理器(CPU)、存储器和总线。设备还可以包括输入/输出接口、网络接口等。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

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。还需要说明的是，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、商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、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种现钞管控方法，其特征在于，应用于配置有循环钞箱的自助存取款机，所述方法包括：

获得第一校验数据组，所述第一校验数据组包括目标现钞的多种类型的待校验特征数据；

根据所述第一校验数据组和预设真钞特征数据组，计算各类型的待校验特征数据的匹配度，其中，所述预设真钞特征数据组中包括：多个类型的真钞特征数据以及类型对应关系，所述类型对应关系为所述真钞特征数据的类型与所述待校验特征数据的类型的对应关系；

将各类型的待校验特征数据的匹配度的平均值确定为所述目标现钞的准确度；

根据所述准确度与所述自助存取款机的预设识别精度的乘积，对所述目标现钞进行真伪识别；

根据所述真伪识别的识别结果，生成与所述识别结果匹配的现钞管控指令。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设识别精度的获得过程，包括：

获得所述自助存取款机的识别精度组，其中，所述识别精度组包括所述自助存取款机对各类型的真钞特征数据的识别精度数据，所述识别精度数据与所述真钞特征数据存在对应关系；

从预设识别精度基准组中，抽取分别与各类型的真钞特征数据对应的识别精度基准，其中，所述识别精度基准与所述真钞特征数据存在对应关系；

将所述识别精度组中各识别精度数据的和，与抽取的各所述识别精度基准的和，作除法运算，获得所述预设识别准确度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一校验数据组和预设真钞特征数据组，计算各类型的待校验特征数据的匹配度，包括：

对各待校验特征数据：

根据该待校验特征数据的数据类型，从所述预设真钞特征数据组中，选取与该待校验特征数据对应的真钞特征数据；将该待校验特征数据和与其对应的真钞特征数据进行数据一致性比对，获得比对结果，并将所述比对结果确定为该待校验特征数据的匹配度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述准确度与所述自助存取款机的预设识别精度的乘积，对所述目标现钞进行真伪识别，包括：

判断所述乘积是否不小于预设真钞阈值，若是，则输出所述目标现钞是真钞的识别结果；

在所述乘积小于所述预设真钞阈值，则输出所述目标现钞是伪钞的识别结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述识别结果是所述目标现钞是伪钞的情况下，所述根据所述真伪识别的识别结果，对所述目标现钞执行与所述识别结果匹配的现钞管控指令，包括：

对所述目标现钞执行吐钞指令，并将所述吐钞指令的生成时刻记录为时刻；

判断在预设时段内，是否采集到与所述第一校验数据组数据一致的第二校验数据组，若是，则将与所述第二校验数据组匹配的当前现钞，确定为所述目标现钞，并对所述目标现钞执行复核指令，其中，所述预设时段的起始时刻是所述时刻。

6.一种现钞管控系统，其特征在于，所述现钞管控系统包括：

数据获取模块，用于获得第一校验数据组，所述第一校验数据组包括目标现钞的多种类型的待校验特征数据；

匹配度计算模块，用于根据所述第一校验数据组和预设真钞特征数据组，计算各类型的待校验特征数据的匹配度，其中，所述预设真钞特征数据组中包括：多个类型的真钞特征数据以及类型对应关系，所述类型对应关系为所述真钞特征数据的类型与所述待校验特征数据的类型的对应关系；

准确度计算模块，用于将各类型的待校验特征数据的匹配度的平均值确定为所述目标现钞的准确度；

真伪识别模块，用于根据所述准确度与自助存取款机的预设识别精度的乘积，对所述目标现钞进行真伪识别；

指令生成模块，用于根据所述真伪识别的识别结果，生成与所述识别结果匹配的现钞管控指令。

7.根据权利要求6所述的现钞管控系统，其特征在于，所述匹配度计算模块被设置为：

对各待校验特征数据：

根据该待校验特征数据的数据类型，从所述预设真钞特征数据组中，选取与该待校验特征数据对应的真钞特征数据；将该待校验特征数据和与其对应的真钞特征数据进行数据一致性比对，获得比对结果，并将所述比对结果确定为该待校验特征数据的匹配度。

8.根据权利要求7所述的现钞管控系统，其特征在于，所述真伪识别模块被设置为：

判断所述乘积是否不小于预设真钞阈值，若是，则输出所述目标现钞是真钞的识别结果；

在所述乘积小于所述预设真钞阈值，则输出所述目标现钞是伪钞的识别结果。

9.一种现钞管控设备，其特征在于，所述设备包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至5中任一项所述的现钞管控方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由现钞管控设备的处理器执行时，使得所述现钞管控设备能够执行如权利要求1至5中任一项所述的现钞管控方法。