内置增强模块的税控盘的制作方法
本发明涉及税控技术领域，具体而言，涉及一种内置增强模块的税控盘。
背景技术：
“代开发票，发票保真，请君保留，以备急用”。这是一些招揽代开发票业务名片上的广告语，不管是走在街头，还是在手机短信里，不少人可能都被这样的垃圾广告骚扰过。
目前通过开具没有真实发生业务的真发票来达到偷税漏税的目的的行为依然非常猖獗，如何进行有效打击目前还没有较好的办法。
技术实现要素：
本发明提供一种内置增强模块的税控盘，用以克服现有技术中存在的至少一个问题。
为达到上述目的，本发明提供了一种内置增强模块的税控盘，包括：
定位模块，用于获取开票时的开具地理位置信息；
标记信息模块，用于根据发票的开具时间和所述开具地理位置信息生成标记信息；
二维码生成模块，用于根据所述标记信息生成标记二维码；
发票图像生成模块，用于根据预先获取的发票关键信息和所述标记二维码生成发票图像并发送至打印装置进行打印，以得到具有通过扫描所述标记二维码得到开具时间和开具地理位置信息的发票。
可选的，所述定位模块包括以下至少一种位置传感器：
wifi、蓝牙、rfid、北斗卫星、gps、移动通信基站定位以及agps。
可选的，所述定位模块通过以下方式获取所述开具地理位置信息：
获取多个相互独立的定位信息源的定位数据；
基于所获取的多组定位数据，利用预先设置的定位优化神经网络模型计算定位信息的最佳取值；
其中，所述定位优化神经网络模型通过以下方式构建：
建立训练样本集，所述训练样本集包括多组训练数据，每组训练数据包括多个相互独立的定位信息源获取的同一位置的定位数据以及对应的真实位置数据；
设置神经网络模型的模型参数，所述模型参数包括归一化参数、激活函数、代价函数和隐藏层的层数；
基于所述训练样本集对神经网络模型进行训练，得到定位优化神经网络模型。
可选的，所述激活函数为
其中，x隐藏层或输出层中每个节点的输入值，f(x)为该节点的输出值，α为经验值，0＜α≤1。
可选的，所述标记信息还包括发票特征信息，所述税控盘还包括发票特征提取模块，所述发票特征提取模块通过以下方式获取所述发票特征信息：
根据预先获取的发票关键信息得到发票预览图像；
基于u-net网络采用卷积和池化对所述发票预览图像进行下采样，得到所述发票预览图像的下采样特征；
基于u-net网络采用反卷积对所述发票预览图像进行上采样，得到所述发票预览图像的上采样特征；
将所述上采样特征和所述下采样特征通过叠加的方式进行组合，得到多个特征信息；
对所述多个特征信息通过卷积的方式进行压缩，得到t维特征信息，其中t为正整数。
可选的，在训练得到所述定位优化神经网络模型之后还包括：
构建测试数据集，所述测试数据集包括多组测试数据，每组所述测试数据包括多个相互独立的定位信息源获取的同一位置的定位数据以及对应的真实位置数据；
根据所述定位优化神经网络模型计算得到每组测试数据对应定位优化数据；
根据每组测试数据对应的定位优化数据和真实位置数据计算对应的误差；
基于多组测试数据对应的误差得到平均误差。
本发明实施例通过在开具发票时，获取开具发票时的开具时间和开具地理位置信息，将开具时间和开具地理位置信息以二维码的形式打印在发票上；税务在对发票进行核对时可以通过扫描二维码快速获取发票的开具时间和开具地理位置信息，由于违法出售发票的行为往往存在开票时间密集的特点，可以快速发现短时间内开具大量咨询、劳务等常见违规发票类型的发票的窝点，并进行实地核查；此外，违规开票窝点还存在一间办公点内利用多个公司的名义进行开票的特点，也可以根据同一时间段内同一办公地点开具多个公司出具的发票，从而可以快速锁定违法发票窝点，对违法开具发票的行为进行有效打击。
本发明的创新点包括：
1、在开具发票时，获取开具发票时的开具时间和开具地理位置信息，将开具时间和开具地理位置信息以二维码的形式打印在发票上；税务在对发票进行核对时可以通过扫描二维码快速获取发票的开具时间和开具地理位置信息，由于违法出售发票的行为往往存在开票时间密集的特点，可以快速发现短时间内开具大量咨询、劳务等常见违规发票类型的发票的窝点，并进行实地核查；此外，违规开票窝点还存在一间办公点内利用多个公司的名义进行开票的特点，也可以根据同一时间段内同一办公地点开具多个公司出具的发票，从而可以快速锁定违法发票窝点，对违法开具发票的行为进行有效打击，这是本发明的创新点之一。
2、本发明提出了一种基于深度神经网络的定位优化方法，通过改进深度神经网络的激活函数，实现了对gps、北斗、无线局域网和蓝牙设备等获取的定位信息的优化，提高了室内外定位精度；同时通过将来自不同信息源的定位数据进行维度分离，降低了数据的维度，提高了运算效率，从而实现了在通用设备上的高效运行，这是本发明的创新点之一。
3、本发明在开具发票时，还可以根据发票关键信息生成发票预览图像，并提取发票预览图像的特征信息，将该特征信息组为标记信息的一部分以二维码的形式打印在发票上，从而在税务部门核对时，可以根据开具发票时的发票特征信息和报销时的发票特征信息进行核对，判断是否有涂改等信息，保证了发票的真实性，可有效打击发票造假现象，这是本发明的创新点之一。
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为本发明一个实施例的内置增强模块的税控盘模块图；
图2示出了根据本说明书一个实施例的定位优化神经网络模型结构图。
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付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。
图1为本发明一个实施例的内置增强模块的税控盘模块图；如图1所示，，该税控盘包括：
定位模块110，用于获取开票时的开具地理位置信息；
标记信息模块120，用于根据发票的开具时间和所述开具地理位置信息生成标记信息；
二维码生成模块130，用于根据所述标记信息生成标记二维码；
发票图像生成模块140，用于根据预先获取的发票关键信息和所述标记二维码生成发票图像并发送至打印装置进行打印，以得到具有通过扫描所述标记二维码得到开具时间和开具地理位置信息的发票。
本实施例通过在开具发票时，获取开具发票时的开具时间和开具地理位置信息，将开具时间和开具地理位置信息以二维码的形式打印在发票上；税务在对发票进行核对时可以通过扫描二维码快速获取发票的开具时间和开具地理位置信息，由于违法出售发票的行为往往存在开票时间密集的特点，可以快速发现短时间内开具大量咨询、劳务等常见违规发票类型的发票的窝点，并进行实地核查；此外，违规开票窝点还存在一间办公点内利用多个公司的名义进行开票的特点，也可以根据同一时间段内同一办公地点开具多个公司出具的发票，从而可以快速锁定违法发票窝点，对违法开具发票的行为进行有效打击。
本发明实施例中在发票中加入开具地理位置信息，其作用与现有技术中常规的设置地位位置信息的作用并不相同：
1、现有技术中可能存在开票机设置有gps模块，但现有技术中并没有将gps信息打印到票据上，只是将开票机的位置信息上传服务器，并没有想到在开具发票时有效利用地理位置信息；而本发明实施例通过在发票上打印具有开具地理位置信息的二维码，提高了发票验证的便捷性，从而利用该技术验证便捷的特点在税务监管中对违规开票行为进行有效打击，适应了税务部门打击违规开票的目的和需求。
2、现有技术中可能存在出租车打印发票带位置信息的方案，但出租车的这种方式时出租车这个应用场景所必须的，其目的是要计算路费，这种需求很容易想到，但现有技术中并不存在在发票上打印开具地理位置信息这一技术手段，并且现有的公司发票开具通常是通过税控盘插在pc主机上来实现，与出租车这中发票打印方式也不相同。
一种实现方式中，所述定位模块包括以下至少一种位置传感器：
wifi、蓝牙、rfid、北斗卫星、gps、移动通信基站定位以及agps。
上述定位信息源又可以分为室内定位信息源和室外定位信息源。在确定信息源时可以根据室外定位信息源的信号强弱(可以通过设置阈值来选择)自动选择采用的信息源，当室外定位信号较弱或消失时，切换到使用室内定位信息源。
室外定位信息源包括：1)全球定位系统gps，2)北斗卫星导航系统，3)移动通信基站等；室内定位信息源包括：1)无线局域网，2)蓝牙，3)射频识别rfid等。
本发明实施例将室外定位信息源与室内定位信息源分别处理，根据需求选取特定的优化类型，可以降低输入数据的维度，提高优化效率。
一种实现方式中，所述定位模块通过以下方式获取所述开具地理位置信息：
获取多个相互独立的定位信息源的定位数据；
基于所获取的多组定位数据，利用预先设置的定位优化神经网络模型计算定位信息的最佳取值；
其中，所述定位优化神经网络模型通过以下方式构建：
建立训练样本集，所述训练样本集包括多组训练数据，每组训练数据包括多个相互独立的定位信息源获取的同一位置的定位数据以及对应的真实位置数据；
设置神经网络模型的模型参数，所述模型参数包括归一化参数、激活函数、代价函数和隐藏层的层数；
基于所述训练样本集对神经网络模型进行训练，得到定位优化神经网络模型。
一种实现方式中，所述激活函数为
其中，x隐藏层或输出层中每个节点的输入值，f(x)为该节点的输出值，α为经验值，0＜α≤1。
一种实现方式中，所述标记信息还包括发票特征信息，所述税控盘还包括发票特征提取模块，所述发票特征提取模块通过以下方式获取所述发票特征信息：
根据预先获取的发票关键信息得到发票预览图像；
基于u-net网络采用卷积和池化对所述发票预览图像进行下采样，得到所述发票预览图像的下采样特征；
基于u-net网络采用反卷积对所述发票预览图像进行上采样，得到所述发票预览图像的上采样特征；
将所述上采样特征和所述下采样特征通过叠加的方式进行组合，得到多个特征信息；
对所述多个特征信息通过卷积的方式进行压缩，得到t维特征信息，其中t为正整数。
一种实现方式中，在训练得到所述定位优化神经网络模型之后还包括：
构建测试数据集，所述测试数据集包括多组测试数据，每组所述测试数据包括多个相互独立的定位信息源获取的同一位置的定位数据以及对应的真实位置数据；
根据所述定位优化神经网络模型计算得到每组测试数据对应定位优化数据；
根据每组测试数据对应的定位优化数据和真实位置数据计算对应的误差；
基于多组测试数据对应的误差得到平均误差。
以下为本发明一个实施例的定位优化神经网络模型的实现过程：
对某个待定位目标给定一类定位信息源(室外定位信息源或室内定位信息源)，设该目标的真实坐标为x，该类定位信息源包含n组(n≥2)相互独立的定位坐标数据[x1,x2,…,xn]。此处n为一个常数，由实际采用的定位传感器类别数决定。
建立一个神经网络模型，如图2所示，该神经网络由输入层(1个)、隐藏层(h个，h≥1)和输出层(1个)组成。上述神经网络模型的每一层均有若干节点(节点数>0)，隐藏层节点与其上层或下层节点是全连接的，即任意一个第k层节点i都与第k-1层的任意一个节点j存在一个连接，设其权重为
1、设置神经网络参数，包括归一化参数、激活函数、代价函数、隐藏层数等；
2、准备训练数据，即传感器定位信息源[x1,x2,…,xn]和与其对应的目标的真实坐标x；
3、归一化输入数据[x1,x2,…,xn]；
4、执行训练，获得神经网络权重配置。
该神经网络的测试过程如下：
5、准备测试数据，即传感器定位信息源[x1,x2,…,xn]；
6、归一化输入数据[x1,x2,…,xn]；
7、获取步骤4中获得的神经网络配置，并输入归一化的测试数据；
8、获得神经网络模型的输出结果，并进行反归一化。
在经典深度神经网络学习应用中，隐藏层和输出层节点的输入和输出之间具有函数关系，这个函数称为激活函数。衡量神经网络模型预测值与真实值之间差异的函数称为代价函数。在经典深度神经网络配置中，通常将激活函数选取为线性整流函数(rectifiedlinearunit,relu)，代价函数选取均方误差。其中，线性整流函数定义为：
f(x)＝max(0，x)
上式中的x是神经网络中的每个节点的输入值，节点根据激活函数求取x的函数值，并将输出值传递给下一层。在本发明中，x取值为归一化的传感器定位信息源[x1,x2,…,xn]。
均方误差定义为：
其中
本发明根据定位信号的特点与办公设备的具体特性重新设计了深度神经网络。为了提高计算精度，改进relu方法导致的误差位移问题，重新设计激活函数如下：
上式中参数α可根据经验取值为(0,1]。
通过改进激活函数，可以在几乎不影响运算效率的前提下有效提高训练精度。改进后的神经网络可以在常用芯片设备上快速运行，具有低功耗、高效率的特点。
本发明提出了一种深度神经网络(dnn)学习的定位优化方法，通过改进深度神经网络的激活函数，实现了对gps、北斗、无线局域网和蓝牙设备等获取的定位信息的优化，提高了室内外定位精度；通过将来自不同信息源的定位数据进行维度分离，降低了神经网络训练数据的维度，提高了运算效率，从而实现了在通用设备上的高效运行。
上述方法的优化效果如表1(假设不使用优化的定位误差期望值为1)：
表1
一种实现方式中，所述标记信息包括发票特征信息，所述发票特征信息通过以下方式获取：
根据预先获取的发票关键信息得到发票预览图像；
基于u-net网络采用卷积和池化对所述发票预览图像进行下采样，得到所述发票预览图像的下采样特征；
基于u-net网络采用反卷积对所述发票预览图像进行上采样，得到所述发票预览图像的上采样特征；
将所述上采样特征和所述下采样特征通过叠加的方式进行组合，得到多个特征信息；
对所述多个特征信息通过卷积的方式进行压缩，得到t维特征信息，其中t为正整数。
本发明实施例通过在开具发票时，获取开具发票时的开具时间和开具地理位置信息，将开具时间和开具地理位置信息以二维码的形式打印在发票上；税务在对发票进行核对时可以通过扫描二维码快速获取发票的开具时间和开具地理位置信息，由于违法出售发票的行为往往存在开票时间密集的特点，可以快速发现短时间内开具大量咨询、劳务等常见违规发票类型的发票的窝点，并进行实地核查；此外，违规开票窝点还存在一间办公点内利用多个公司的名义进行开票的特点，也可以根据同一时间段内同一办公地点开具多个公司出具的发票，从而可以快速锁定违法发票窝点，对违法开具发票的行为进行有效打击。
本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
本领域普通技术人员可以理解：实施例中的装置中的模块可以按照实施例描述分布于实施例的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。
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