CN115801480B - 一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费方法与装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费方法与装置，属于计费设备技术领域，具体包括：对使用网络电话的学生进行人脸识别，确认学生的身份得到初始学生身份，并读取学生的年龄、性别、留守儿童信息，并基于学生的年龄、性别、留守儿童信息构建学生的折扣信息；通话结束后，判断学生是否为留守儿童，若是，则次对所述学生进行人脸识别，判断学生的身份为初始学生身份，基于所述学生的折扣信息、通话时长、单位时长价格构建所述学生的计费数据,若否则基于通话时长和单位时长价格构建所述学生的计费数据，从而进一步提升网络电话装置的使用率和身份识别效率，提升了计费的科学性和合理性。

Description

一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费方法与装置

技术领域

本发明属于计费设备技术领域，具体涉及一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费方法与装置。

背景技术

电话通信是目前国内外采用的主要通信方式，在现代信息社会中占有十分重要的地位。随着人民生活水平的不断提高和市场经济的发展，人们对电话的需求量日益增多。同时网络电话终端作为一个固定的通话设备，对于在学校住宿的学生是一种重要的与父母进行沟通的重要方式，也是一种最常见的沟通手段，满足了学生和家长的情感需求。

以往在对网络电话的终端的计费时，往往根据网络电话的通信方式以及网络电话的通信时长的方式进行计费，例如进行视频通话或者语音通话的方式的不同，计费的方式也不同，视频通话的通信方式比语音通话的通信方式的计费更贵，但是主要存在一下技术问题：

1、忽略了不同的学生的个体差异，对于某些留守儿童，其与父母之间长期处于异地状态，而且往往由于计费的问题，不能与父母进行长时间的通话，在学生的个体差异搭建的过程中未考虑年龄等因素，对于年龄较小的同学通话需求往往更加旺盛，从而使得计费方式不够准确，不能更好的解决学生和父母之间的通话需求，网络电话的利用率不高。

2、没有设置学生身份识别的装置，进而基于学生身份的识别结果进行折扣的构建，而且在进行学生身份的识别中，若仅仅采用一次的图像识别，导致识别的准确率不高，从而导致不能准确的识别用户的身份，从而不能够准确的按照学生的个体差异进行计费。

基于上述技术问题，需要设计一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费方法与装置。

发明内容

本发明的目的是提供一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费方法与装置。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面提供了一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费方法，包括：

S11对使用网络电话的学生进行人脸识别，确认所述学生的身份得到初始学生身份；

S12基于所述初始学生身份，读取所述学生的年龄、性别、留守儿童信息，并基于所述学生的年龄、性别、留守儿童信息构建所述学生的折扣信息；

S13通话结束后，判断所述学生是否为留守儿童，若是，则进入步骤S14,若否则基于通话时长和单位时长价格构建所述学生的计费数据；

S14再次对所述学生进行人脸识别，判断所述学生的身份是否是初始学生身份，若是，则进入步骤S15，若否，则基于通话时长和单位时长价格构建所述学生的计费数据；

S15基于所述学生的折扣信息、通话时长、单位时长价格构建所述学生的计费数据。

通过首先采用人脸识别对学生的身份进行识别，确认得到初始学生身份，基于初始学生身份得到所述学生的年龄、性别、留守儿童信息，并基于上述信息得到学生的折扣信息，在通话结束后，再次通过人脸识别对学生的身份进行确认，当确认是初始学生身份时，基于学生的折扣信息、通话时长、单位时长价格构建所述学生的计费数据，若不是，则基于通话时长和单位时长价格构建所述学生的计费数据，从而解决了原有的没有考虑学生个体身份差异、年龄以及单次图像识别导致的识别准确率低以及计费标准不够合理科学的技术问题，从而使得最终的识别结果更加准确，能够按照不同的个体差异采用不同的计费方法，也提升了网络通话装置的利用率，保证了留守儿童的通话需求。

通过首先采用基于人脸识别的方式对学生的身份进行确认，可以在不添加额外的硬件装置的基础上，实现对学生身份的识别，从而在无须进一步改造的基础上，实现对学生身份的识别。

基于所述学生的年龄、性别、留守儿童信息构建所述学生的折扣信息，从而综合考虑到留守儿童的特殊需求以及学生的年龄和性别差异，使得学生的折扣信息考虑的因素更加的全面，在提升网络通话装置的利用率的基础上，也满足了留守儿童的童话需求。

通过对学生是否为留守儿童的确认，从而避免了不必要的人脸识别，在减少了电能消耗的基础上，也使得最终的计费结果的生成效率得到一定程度的提升。

通过对通话结束的学生再次进行人脸识别，从而保证了对使用网络通话装置的学生身份识别的准确性，进一步保证了识别结果的可靠性和准确性。

通过基于学生的折扣信息、通话时长、单位时长价格构建所述学生的计费数据，从而在计费时充分考虑学生个体的差异，不仅使得最终的收费结果变得更加的科学，而且进一步提高了网络通话装置的利用率。

进一步的技术方案在于，所述确认所述学生的身份的具体步骤为：

S21采用摄像设备对所述学生进行拍摄，得到所述学生的面部图像；

S22采用基于CNN算法的图像识别模型，对所述学生的面部图像进行识别，得到识别结果；

S23基于所述识别结果得到所述学生的身份。

进一步的技术方案在于，采用PSO算法对所述CNN算法的隐含层数量进行寻优。

进一步的技术方案在于，对所述PSO算法的惯性权重进行优化，优化后的惯性权值的计算公式为：

其中t为当前迭代次数；t_max为最大迭代次数；ω_min和ω_max分别为惯性权重的最小值和最大值，取值范围在0.1到0.9之间，K₁为常数，取值在大于1。

通过惯性权重的优化，使得算法初期的惯性权重较大，收敛速度较快，当处于收敛后期时，惯性权重较小，收敛稳定度更高，进一步提升了算法的收敛效率以及精确度。

进一步的技术方案在于，所述留守儿童信息为0或者1，其中0为不是留守儿童，1为是留守儿童；

进一步的技术方案在于，所述学生的折扣信息构建的基本步骤为：

S31判断所述学生是否为留守儿童，若是，则进入步骤S32；

S32提取所述学生的年龄、性别、留守儿童信息，并将其作为身份输入集；

S33将所述身份输入集传输至基于RNN算法的预测模型之中，得到折扣信息。

通过首先对学生的留守儿童身份进行确认，当不是留守儿童时，不存在折扣信息，也不需要对所述学生的折扣信息进行计算，从而避免了不必要的计算，提升了计算的效率，并通过基于RNN算法的预测模型，使得折扣信息的构建结果变得更加准确。

进一步的技术方案在于，所述学生的折扣信息的计算公式为：

其中L、X、N分别为学生的留守儿童信息、性别、年龄，其中L的取值为0或者1，0表示不是留守儿童，1表示为留守儿童，X取值也为0或者1，其中0表示为男生，1表示为女生，J为基础的折扣，取值范围在0到1之间,K₂、K₃为常数。

进一步的技术方案在于，还包括指纹识别，对所述学生身份进行确认的具体步骤为：

S41对所述学生的指纹进行识别得到指纹识别结果，并基于所述指纹识别结果得到所述学生个人身份，判断所述学生是否属于留守儿童，若是，则进入步骤S42；

S42在通话开始时，对所述学生进行人脸识别得到人脸识别结果，确认所述学生的身份得到初始学生身份，并基于所述初始学生身份与所述学生个人身份进行对应，判断是否为同一个人，若是，则进入步骤S43；

S43在通话结束后，再次对所述学生进行人脸识别得到人脸识别二次结果，确认所述学生的身份得到通话学生身份，并基于所述通话学生身份与所述学生个人身份进行对应，对所述学生身份进行确认。

通过首先基于指纹识别结果对学生的留守儿童身份进行确认，从而避免了不必要的人脸识别和比对，同时采用指纹识别，使得匹配效率得到极大的提升，在避免了不必要的人脸识别和电能消耗的基础上，也使得最终的预测效率得到了进一步的提升。

进一步的技术方案在于，所述计费数据的计算公式为：

C＝ZTC₁

其中Z、T、C₁分别为折扣信息、通话时长、单位时长价格。

另一方面，本发明提供了一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费装置，采用上述的一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费方法，包括人脸识别模块，信息匹配模块，折扣生成模块，计费生成模块；

其中所述人脸识别模块负责对使用网络电话的学生进行人脸识别，确认所述学生的身份；

所述信息匹配模块负责基于所述学生的身份，得到所述学生的年龄、性别、留守儿童信息；

所述折扣生成模块负责生成折扣信息；

所述计费生成模块负责生成计费数据。

另一方面，本申请实施例中提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述的一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费方法。

另一方面，本申请实施例中提供一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品存储有指令，所述指令在由计算机执行时，使得所述计算机实施上述的一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费方法。

其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

通过参照附图详细描述其示例实施方式，本发明的上述和其它特征及优点将变得更加明显。

图1是根据实施例1的一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费方法的流程图；

图2是实施例1中的确认所述学生的身份的具体步骤的流程图；

图3是实施例1中的学生的折扣信息构建的基本步骤的流程图；

图4是实施例1中的采用指纹识别对所述学生身份进行确认的具体步骤的流程图；

图5是根据实施例2的一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费装置的框架图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式；相反，提供这些实施方式使得本发明将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略它们的详细描述。

用语“一个”、“一”、“该”、“所述”用以表示存在一个或多个要素/组成部分/等；用语“包括”和“具有”用以表示开放式的包括在内的意思并且是指除了列出的要素/组成部分/等之外还可存在另外的要素/组成部分/等。

实施例1

为解决上述问题，根据本发明的一个方面，如图1所示，提供了一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费方法，包括：

S11对使用网络电话的学生进行人脸识别，确认所述学生的身份得到初始学生身份；

具体的举个例子，对人脸特征进行识别，得到学生的身份，学生的身份里面包括学生的个人信息，包括是否为留守儿童，性别、年龄等数据。

S12基于所述初始学生身份，读取所述学生的年龄、性别、留守儿童信息，并基于所述学生的年龄、性别、留守儿童信息构建所述学生的折扣信息；

具体的举个例子，可以通过基于神经网络的预测模型或者采用基于专家经验构建的经验公式得到学生的折扣信息，学生的折扣信息为0.7。

S13通话结束后，判断所述学生是否为留守儿童，若是，则进入步骤S14,若否则基于通话时长和单位时长价格构建所述学生的计费数据；

具体的举个例子，学生的计费数据可以通过通话时长乘以单位时长价格得到，通话时长为5分钟，单位时长价格为0.2元/分钟，则计费数据为1元。

S14再次对所述学生进行人脸识别，判断所述学生的身份是否是初始学生身份，若是，则进入步骤S15，若否，则基于通话时长和单位时长价格构建所述学生的计费数据；

S15基于所述学生的折扣信息、通话时长、单位时长价格构建所述学生的计费数据。

具体的举个例子，折扣信息为具体的折扣，其取值范围在0到1之间，计费数据为折扣信息乘以通话时长乘以单位时长价格，通话时长为5分钟，单位时长价格为0.2元/分钟，折扣信息为0.7，则计费数据为0.7元。

通过首先采用人脸识别对学生的身份进行识别，确认得到初始学生身份，基于初始学生身份得到所述学生的年龄、性别、留守儿童信息，并基于上述信息得到学生的折扣信息，在通话结束后，再次通过人脸识别对学生的身份进行确认，当确认是初始学生身份时，基于学生的折扣信息、通话时长、单位时长价格构建所述学生的计费数据，若不是，则基于通话时长和单位时长价格构建所述学生的计费数据，从而解决了原有的没有考虑学生个体身份差异、年龄以及单次图像识别导致的识别准确率低以及计费标准不够合理科学的技术问题，从而使得最终的识别结果更加准确，能够按照不同的个体差异采用不同的计费方法，也提升了网络通话装置的利用率，保证了留守儿童的通话需求。

通过首先采用基于人脸识别的方式对学生的身份进行确认，可以在不添加额外的硬件装置的基础上，实现对学生身份的识别，从而在无须进一步改造的基础上，实现对学生身份的识别。

基于所述学生的年龄、性别、留守儿童信息构建所述学生的折扣信息，从而综合考虑到留守儿童的特殊需求以及学生的年龄和性别差异，使得学生的折扣信息考虑的因素更加的全面，在提升网络通话装置的利用率的基础上，也满足了留守儿童的童话需求。

通过对学生是否为留守儿童的确认，从而避免了不必要的人脸识别，在减少了电能消耗的基础上，也使得最终的计费结果的生成效率得到一定程度的提升。

通过对通话结束的学生再次进行人脸识别，从而保证了对使用网络通话装置的学生身份识别的准确性，进一步保证了识别结果的可靠性和准确性。

通过基于学生的折扣信息、通话时长、单位时长价格构建所述学生的计费数据，从而在计费时充分考虑学生个体的差异，不仅使得最终的收费结果变得更加的科学，而且进一步提高了网络通话装置的利用率。

在另外一种可能的实施例中，如图2所示，所述确认所述学生的身份的具体步骤为：

S21采用摄像设备对所述学生进行拍摄，得到所述学生的面部图像；

S22采用基于CNN算法的图像识别模型，对所述学生的面部图像进行识别，得到识别结果；

S23基于所述识别结果得到所述学生的身份。

在另外一种可能的实施例中，采用PSO算法对所述CNN算法的隐含层数量进行寻优。

在另外一种可能的实施例中，对所述PSO算法的惯性权重进行优化，优化后的惯性权值的计算公式为：

其中t为当前迭代次数；t_max为最大迭代次数；ω_min和ω_max分别为惯性权重的最小值和最大值，取值范围在0.1到0.9之间，K₁为常数，取值在大于1。

在另外一种可能的实施例中，所述留守儿童信息为0或者1，其中0为不是留守儿童，1为是留守儿童；

在另外一种可能的实施例中，如图3所示，所述学生的折扣信息构建的基本步骤为：

S31判断所述学生是否为留守儿童，若是，则进入步骤S32；

S32提取所述学生的年龄、性别、留守儿童信息，并将其作为身份输入集；

S33将所述身份输入集传输至基于RNN算法的预测模型之中，得到折扣信息。

通过首先对学生的留守儿童身份进行确认，当不是留守儿童时，不存在折扣信息，也不需要对所述学生的折扣信息进行计算，从而避免了不必要的计算，提升了计算的效率，并通过基于RNN算法的预测模型，使得折扣信息的构建结果变得更加准确。

在另外一种可能的实施例中，所述学生的折扣信息的计算公式为：

其中L、X、N分别为学生的留守儿童信息、性别、年龄，其中L的取值为0或者1，0表示不是留守儿童，1表示为留守儿童，X取值也为0或者1，其中0表示为男生，1表示为女生，J为基础的折扣，取值范围在0到1之间,K₂、K₃为常数。

在另外一种可能的实施例中，如图4所示，还包括指纹识别，对所述学生身份进行确认的具体步骤为：

S41对所述学生的指纹进行识别得到指纹识别结果，并基于所述指纹识别结果得到所述学生个人身份，判断所述学生是否属于留守儿童，若是，则进入步骤S42；

S42在通话开始时，对所述学生进行人脸识别得到人脸识别结果，确认所述学生的身份得到初始学生身份，并基于所述初始学生身份与所述学生个人身份进行对应，判断是否为同一个人，若是，则进入步骤S43；

S43在通话结束后，再次对所述学生进行人脸识别得到人脸识别二次结果，确认所述学生的身份得到通话学生身份，并基于所述通话学生身份与所述学生个人身份进行对应，对所述学生身份进行确认。

通过首先基于指纹识别结果对学生的留守儿童身份进行确认，从而避免了不必要的人脸识别和比对，同时采用指纹识别，使得匹配效率得到极大的提升，在避免了不必要的人脸识别和电能消耗的基础上，也使得最终的预测效率得到了进一步的提升。

在另外一种可能的实施例中，所述计费数据的计算公式为：

C＝ZTC₁

其中Z、T、C₁分别为折扣信息、通话时长、单位时长价格。

实施例2

如图5所示，本发明提供了一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费装置，采用上述的一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费方法，包括人脸识别模块，信息匹配模块，折扣生成模块，计费生成模块；

其中所述人脸识别模块负责对使用网络电话的学生进行人脸识别，确认所述学生的身份；

所述信息匹配模块负责基于所述学生的身份，得到所述学生的年龄、性别、留守儿童信息；

所述折扣生成模块负责生成折扣信息；

所述计费生成模块负责生成计费数据。

实施例3

本申请实施例中提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行上述的一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费方法。

实施例4

本申请实施例中提供一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品存储有指令，所述指令在由计算机执行时，使得所述计算机实施上述的一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费方法。

在本发明实施例中，术语“多个”则指两个或两个以上，除非另有明确的限定。术语“安装”、“连接”、“固定”等术语均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可折卸连接，或一体地连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明实施例中的具体含义。

本发明实施例的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或单元必须具有特定的方向、以特定的方位构造和操作，因此，不能理解为对本发明实施例的限制。

在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一个优选实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明实施例的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上仅为本发明实施例的优选实施例而已，并不用于限制本发明实施例，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明实施例的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明实施例的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费方法，其特征在于，具体包括：

S11对使用网络电话的学生进行人脸识别，确认所述学生的身份得到初始学生身份；

S12基于所述初始学生身份，读取所述学生的年龄、性别、留守儿童信息，并基于所述学生的年龄、性别、留守儿童信息构建所述学生的折扣信息；

S13通话结束后，判断所述学生是否为留守儿童，若是，则进入步骤S14,若否则基于通话时长和单位时长价格构建所述学生的计费数据;

S14再次对所述学生进行人脸识别，判断所述学生的身份是否是初始学生身份，若是，则进入步骤S15，若否，则基于通话时长和单位时长价格构建所述学生的计费数据；

S15基于所述学生的折扣信息、通话时长、单位时长价格构建所述学生的计费数据。

2.如权利要求1所述的网络电话终端计费方法，其特征在于，所述确认所述学生的身份的具体步骤为：

S21采用摄像设备对所述学生进行拍摄，得到所述学生的面部图像；

S22采用基于CNN算法的图像识别模型，对所述学生的面部图像进行识别，得到识别结果；

S23基于所述识别结果得到所述学生的身份。

3.如权利要求2所述的网络电话终端计费方法，其特征在于，采用PSO算法对所述CNN算法的隐含层数量进行寻优。

4.如权利要求3所述的网络电话终端计费方法，其特征在于，对所述PSO算法的惯性权重进行优化，优化后的惯性权值的计算公式为：

其中t为当前迭代次数；t_max为最大迭代次数；ω_min和ω_max分别为惯性权重的最小值和最大值，取值范围在0.1到0.9之间，K₁为常数，取值在大于1。

5.如权利要求1所述的网络电话终端计费方法，其特征在于，所述留守儿童信息为0或者1，其中0为不是留守儿童，1为是留守儿童。

6.如权利要求1所述的网络电话终端计费方法，其特征在于，所述学生的折扣信息构建的基本步骤为：

S31判断所述学生是否为留守儿童，若是，则进入步骤S32;

S32提取所述学生的年龄、性别、留守儿童信息，并将其作为身份输入集；

S33将所述身份输入集传输至基于RNN算法的预测模型之中，得到折扣信息。

7.如权利要求1所述的网络电话终端计费方法，其特征在于，所述学生的折扣信息的计算公式为：

其中L、X、N分别为学生的留守儿童信息、性别、年龄，其中L的取值为0或者1，0表示不是留守儿童，1表示为留守儿童，X取值也为0或者1，其中0表示为男生，1表示为女生，J为基础的折扣，取值范围在0到1之间,K₂、K₃为常数。

8.如权利要求1所述的网络电话终端计费方法，其特征在于，所述计费数据的计算公式为：

其中Z、T、C₁分别为折扣信息、通话时长、单位时长价格。

9.一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费装置，采用权利要求1-8任意一项所述的一种考虑学生个体差异的网络电话终端计费方法，包括人脸识别模块，信息匹配模块，折扣生成模块，计费生成模块；

其中所述人脸识别模块负责对使用网络电话的学生进行人脸识别，确认所述学生的身份；

所述信息匹配模块负责基于所述学生的身份，得到所述学生的年龄、性别、留守儿童信息；

所述折扣生成模块负责生成折扣信息；

所述计费生成模块负责生成计费数据。

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