CN115935320A - 一种自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法，包括信息采集终端和用于所述信息采集终端的处理单元，该方法包括以下步骤：S101：检测用户的登录方式；S102：使用信息采集终端采集自助设备前方图像，使用处理单元进行人脸检测。通过持续实时的人脸识别和画面识别来对公用对自助设备登录状态进行监控，加强自助终端设备的用户信息安全；通过将监控区域画面进行分割成多个独立的监控画面，加强监控的精确度和效率，设备可持续感知和识别当前设备使用用户，用户通过实时监测确认登陆状态，也通过实时监测来维持登陆状态，可以很好的解决因为遗漏而造成用户离开账户没有退出登陆的问题。
Description
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法。
背景技术
随着物联网进程的迅猛发展，市场上的公用自助设备越来越普遍，像ATM、政务自助办理设备、购票设备等。
在公用设备上，在用户安全方面比较常见的场景就是当用户登录后忘记退出登录就离开了设备，下一个使用设备的人就能够对上一个人的账户进行操作，可能涉及隐私泄漏或者财产损失。
目前在公用的自助设备上通常采用的方法是在登录之后采取更严格的超时退出、敏感操作重新登录认证等方式来保护用户信息安全。
但是，这种方式极大影响了用户体验，比如说这么一个场景：用户在去ATM设备取款，先插入银行卡并且输入密码，查询余额查询，然后返回点击取款，会提示重新输入密码。银行为了防止用户查看完余额后忘记退卡直接离开，然后被别人取走账户里的钱这种情况，这样导致了哪怕用户没有离开设备在敏感操作之前也要求用户重新登录认证。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法，包括信息采集终端和用于所述信息采集终端的处理单元，该方法包括以下步骤：
S101：检测用户的登录方式；
S102：使用信息采集终端采集自助设备前方图像，使用处理单元进行人脸检测；
S103：如果没有识别到当前用户人脸的则拒绝登录，检测到当前用户人脸则流程继续；
S104：通过处理单元获得当前登录用户的人脸特征码；
S105：连接自助设备确认人脸特征码信息，并在登录成功后持续采集图像信息；
S106：持续检测当前登录用户；
S107：检测不到当前用户时，自动退出登录。
进一步地，在步骤S101中，登录方式包括：账号密码登录、刷身份证登录和刷银行卡组合密码登录。
进一步地，所述信息采集终端包括至少一个图像采集器，所述图像采集器为正常光图像采集器或红外光图像采集器。
进一步地，所述信息采集终端包括至少一个正常光图像采集器和至少一个红外光图像采集器。
进一步地，所述处理单元用于通过图像采集器的输入数据获得人脸识别码以及判断登陆状态，所述处理单元对图像采集器的输入的画面进行分割用于判断人员的登陆状态。
进一步地，处理单元对画面分割的步骤流程为：
S201：将图像采集器的画面获取区域固定画面，画面方向分别正对人脸和正对操作盘；
S202：依次将获取的正对人脸和正对操作盘的固定画面区域进行分割，分割为至少两个相同大小的画面，且画面等距阵列分布；
S203：将两个方向的多个分割的画面作为独立的监控区域，每个方向至少选择一个分割画面进行相互关联。
进一步地，所述处理单元将每个独立的监控区域画面分别存储与不同的存储器中，且采用多个相同的机器学习模型和多个不同的数据库进行分析比对。
进一步地，所述处理单元获取人脸特征的具体流程步骤为：
S300：获取信息采集终端采集的正常光图像和红外光图像，上传至云服务器中；
S301：输入图像，传输至云服务器中训练好的人脸检测神经网络模层中，输出图像中存在的人脸信息；
S302：将输入图像和S301输出的人脸信息进行对比分析，判断输出图像的人脸是否为活体；
S303：判断为活体后，将输入图像和S301输出的人脸信息进行人脸识别分析，分析并输出图像的人脸的特征码；
S304：获得人脸的特征码。
相比于现有技术，本发明的有益效果在于：通过持续实时的人脸识别和画面识别来对公用对自助设备登录状态进行监控，加强自助终端设备的用户信息安全；
通过将监控区域画面进行分割成多个独立的监控画面，可以大大提高对每一部分的独立分析和监测能力，加强监控的精确度和效率，此外，独立的监控区域等距分布能够组成图像栅栏，当用户进入图像栅栏的监控局域中可以更快的判断用户状态，并进行登陆状态监控，同时每个独立的监控区域画面均通过联网进行独立画面存储和分析，且独立画面之间进行组合关联，利用画面的关联度进一步加强对画面的判断，可以有效的判断用户是否离开，实现整个自助终端使用过程的精确效率的实时监测；
在自助设备上使用图像采集器来进行人脸识别，设备可持续感知和识别当前设备使用用户，当识别到用户离开时自动及时退出用户账号，有效防止敏感业务其他人冒充办理和保护用户信息安全，并且没有严格的超时退出和重新登录认证等操作，极大的增强了用户体验，用户通过实时监测确认登陆状态，也通过实时监测来维持登陆状态，可以很好的解决因为遗漏而造成用户离开账户没有退出登陆的问题。
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。
图1为本发明提出的自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法的逻辑图；
图2为本发明提出的自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法中的图像采集示意图之一；
图3为本发明提出的自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法中的图像采集示意图之二；
图4为本发明提出的自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法中的获取人脸特征的步骤流程图。
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。
参照图1，自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法，包括信息采集终端和用于所述信息采集终端的处理单元，该方法包括以下步骤：
S101：检测用户的登录方式；
具体的，登录方式包括：账号密码登录、刷身份证登录和刷银行卡组合密码登录。
S102：使用信息采集终端采集自助设备前方图像，使用处理单元进行人脸检测；
S103：如果没有识别到当前用户人脸的则拒绝登录，检测到当前用户人脸则流程继续；
S104：通过处理单元获得当前登录用户的人脸特征码；
S105：连接自助设备确认人脸特征码信息，并在登录成功后持续采集图像信息；
S106：持续检测当前登录用户；
S107：检测不到当前用户时，自动退出登录。
参照图2-图3，在本申请的具体实施例中，所述信息采集终端包括至少一个图像采集器，所述图像采集器为正常光图像采集器或红外光图像采集器。
同一发明的优选实施例，所述信息采集终端包括至少一个正常光图像采集器和至少一个红外光图像采集器。
在本申请的具体实施例中，所述处理单元用于通过图像采集器的输入数据获得人脸识别码以及判断登陆状态，所述处理单元对图像采集器的输入的画面进行分割用于判断人员的登陆状态，其中：
对画面分割的步骤流程为：
S201：将图像采集器的画面获取区域固定画面，画面方向分别正对人脸和正对操作盘；
S202：依次将获取的正对人脸和正对操作盘的固定画面区域进行分割，分割为至少两个相同大小的画面，且画面等距阵列分布；
将两个方向的多个分割的画面作为独立的监控区域，每个方向至少选择一个分割画面进行相互关联；
具体的，所述处理单元用于将每个独立的监控区域画面分别存储与不同的存储器中，且采用多个相同的机器学习模型和多个不同的数据库进行分析比对。
同一发明的优选实施例，每个独立的监控区域进行标号后相互关联，每个一个方向的独立的监控区域至少关联一个另一个方向的独立的监控区域。
从上述设计不难看出，通过画面分割，使一个图像采集器可以同时获取多个实时画面，利用处理单元将多个实时画面进行分析关联，用以判断用户是否处于认证状态中；
多个实时画面分别检测分析，并通过多个画面关联分析用户是否离去、是否处于操作状态；
多个实施画面可采用不同的画面分析识别方式，组成图像栅栏，用户仅仅进入一块拍摄画面中既可以被发现。
参照图4，在本申请的具体实施例中，所述处理单元获取人脸特征的具体流程步骤为：
S300：获取信息采集终端采集的正常光图像和红外光图像，上传至云服务器中；
S301：输入图像，传输至云服务器中训练好的人脸检测神经网络模层中，输出图像中存在的人脸信息；
S302：将输入图像和S301输出的人脸信息进行对比分析，判断输出图像的人脸是否为活体；
S303：判断为活体后，将输入图像和S301输出的人脸信息进行人脸识别分析，分析并输出图像的人脸的特征码；
S304：获得人脸的特征码。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法，包括信息采集终端和用于所述信息采集终端的处理单元，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S101：检测用户的登录方式；
S102：使用信息采集终端采集自助设备前方图像，使用处理单元进行人脸检测；
S103：如果没有识别到当前用户人脸的则拒绝登录，检测到当前用户人脸则流程继续；
S104：通过处理单元获得当前登录用户的人脸特征码；
S105：连接自助设备确认人脸特征码信息，并在登录成功后持续采集图像信息；
S106：持续检测当前登录用户；
S107：检测不到当前用户时，自动退出登录。
2.根据权利要求1所述的自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法，其特征在于，在步骤S101中，登录方式包括：账号密码登录、刷身份证登录和刷银行卡组合密码登录。
3.根据权利要求1所述的自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法，其特征在于，所述信息采集终端包括至少一个图像采集器，所述图像采集器为正常光图像采集器或红外光图像采集器。
4.根据权利要求3所述的自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法，其特征在于，所述信息采集终端包括至少一个正常光图像采集器和至少一个红外光图像采集器。
5.根据权利要求4所述的自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法，其特征在于，所述处理单元用于通过图像采集器的输入数据获得人脸识别码以及判断登陆状态，所述处理单元对图像采集器的输入的画面进行分割用于判断人员的登陆状态。
6.根据权利要求5所述的自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法，其特征在于，处理单元对画面分割的步骤流程为：
S201：将图像采集器的画面获取区域固定画面，画面方向分别正对人脸和正对操作盘；
S202：依次将获取的正对人脸和正对操作盘的固定画面区域进行分割，分割为至少两个相同大小的画面，且画面等距阵列分布；
S203：将两个方向的多个分割的画面作为独立的监控区域，每个方向至少选择一个分割画面进行相互关联。
7.根据权利要求6所述的自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法，其特征在于，所述处理单元将每个独立的监控区域画面分别存储与不同的存储器中，且采用多个相同的机器学习模型和多个不同的数据库进行分析比对。
8.根据权利要求7所述的自助终端登录状态监控和主动安全保护的方法，其特征在于，所述处理单元获取人脸特征的具体流程步骤为：
S300：获取信息采集终端采集的正常光图像和红外光图像，上传至云服务器中；
S301：输入图像，传输至云服务器中训练好的人脸检测神经网络模层中，输出图像中存在的人脸信息；
S302：将输入图像和S301输出的人脸信息进行对比分析，判断输出图像的人脸是否为活体；
S303：判断为活体后，将输入图像和S301输出的人脸信息进行人脸识别分析，分析并输出图像的人脸的特征码；
S304：获得人脸的特征码。
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