一种票检识别方法、识别终端和闸机与流程

1.本技术涉及安检技术领域，更具体而言，涉及一种票检识别方法、识别终端及闸机。


背景技术：

2.随着科技发展的日新月异，地铁乘坐方式由传统的单程票、市民卡等逐渐过渡到移动支付领域，如二维码、蓝牙等等，甚至出现人脸识别等新兴的生物识别支付方式。然而，生物识别方式通常会与市民卡、二维码等支付方式冲突导致多重扣费。以人脸识别为例，在用户开通人脸识别识别功能过闸时，若该用户采用单程票、市民卡或者二维码等刷机识别方式过闸乘坐地铁时，则会导致人脸识别和刷机识别两种方式均产生扣费，用户还需要到客户中心处理双重扣费的问题，使得用户体验不佳。因此亟需一种技术解决双重扣费的问题。


技术实现要素：

3.本技术提供一种票检识别方法、识别终端及闸机，以解决双重扣费的问题。
4.具体地，本技术提供的票检识别方法，应用于安检设备，所述票检识别方法包括：识别摄像头摄像范围内目标对象的身份，在所述目标对象的身份识别成功后，识别所述目标对象的行为动作，根据所述行为动作判断所述目标对象的票卡行为。
5.进一步地，所述识别摄像头摄像范围目标对象的身份包括：通过人脸识别的方式识别所述目标对象是否为注册用户。
6.进一步地，所述识别所述目标对象的行为动作包括：获取预设范围内所述目标对象的人体姿态图像，将所述人体姿态图像转换成姿态特征数据，将提取的所述姿态特征数据与预设的姿态参照特征数据进行匹配，在所述姿态特征数据与所述姿态参照特征数据的相似度大于或者等于预设值时，确定所述行为动作识别成功；在所述姿态特征数据与所述姿态参照特征数据的相似度小于预设值时，确定所述行为动作识别失败。
7.进一步地，所述识别所述目标对象的行为动作还包括：识别所述目标对象的手持物品，本所述手持物品判断所述目标对象采用的票卡行为。
8.进一步地，所述识别所述目标对象的行为动作还包括：识别所述目标对象的手掌是否位于预设的刷机区域内。
9.进一步地，所述票检识别方法还包括：获取后台数据库，根据所述数据库的数据判断同一时间内相同通道口是否发生票卡行为，在确定产生所述票卡行为时，以产生的所述票卡行为进行扣费。
10.进一步地，所述行为动作包括刷手机动作和刷卡动作。
11.进一步地，所述票卡行为包括生物识别票卡和刷机票卡。
12.本技术还提供一种识别终端，包括第一识别模块，第二识别模块和判断模块。所述识别模块用于识别摄像头摄像范围目标对象的身份，所述第二识别模块用于在所述目标对
象的身份识别成功后，识别所述目标对象的行为动作，所述判断模块用于根据所述行为动作判断所述目标对象的票卡行为。
13.本技术还提供一种闸机，所述闸机包括闸机本体和上述的识别终端，所述识别终端安装在所述闸机本体上。
14.本技术的申请票检识别方法在通过识别目标对象的身份后，识别目标对象的动作行为，从而根据目标对象的行为确认其采用票卡行为，避免了重复扣费的问题。
附图说明
15.为使本技术的上述目的、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：
16.图1是本技术一实施方式的票检识别方法的流程图。
17.图2是本技术一实施方式的识别终端的模块示意图。
18.图3是本技术另一实施方式的识别终端的模块示意图。
19.图4是本技术另一实施方式的票检识别方法流程示意图。
20.图5是本技术又一实施方式的票检识别方法的流程示意图。
21.图6是本技术又一实施方式的票检识别方法的流程示意图。
22.图7是本技术又一实施方式的票检识别方法的流程示意图。
23.图8是本技术又一实施方式的票检识别方法的流程示意图。
24.图9是本技术实施方式的闸机的结构示意图。
具体实施方式
25.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术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技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。相同或类似的标号自始至终表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。
26.请参阅图1，本技术提供一种票检识别方法，包括以下步骤：
27.s10：识别摄像头摄像范围内目标对象的身份；
28.s12：在目标对象的身份识别成功后，识别目标对象的行为动作；
29.s14：根据行为动作判断目标对象的票卡行为。
30.请参阅图2或者图3，本技术还提供一种识别终端100，包括第一识别模块、第二识别模块和判断模块第一识别模块用于识别摄像头摄像范围目标对象的身份，第二识别模块用于在目标对象的身份识别成功后，识别目标对象的行为动作，判断模块用于根据行为动作判断目标对象的票卡行为。
31.具体地，本技术的票检识别方法可用于公交、地铁、汽车站、门禁等安检识别场景，识别终端100还包括摄像头10和显示屏11，摄像头10可以有一个或者多个，在有多个摄像头 10时，可以相互之间配合使用。例如一个摄像头用于人脸识别，另一个摄像头进行动作识别；或者一个摄像头既进行人脸识别又进行动作识别。显示屏11可以用于显示提示信息、识
别画面及识别结果等等。
32.行为动作包括刷手机、刷卡、掌静脉等等，其中刷手机包括刷二维码、刷蓝牙、刷nfc 等等，刷卡包括刷市民卡、银行卡、地铁单程票等等具有记录权限信息、费用信息的磁卡。票卡行为包括生物识别票卡和刷机票卡，其中生物识别票卡包括采用包含人脸识别方式识别目标对象的票卡，刷机票卡包括刷手机、刷卡、刷掌静脉等等。
33.识别摄像头摄像范围目标对象的身份包括：通过人脸识别的方式识别目标对象的身份。例如采用具有双目摄像头、tof(time of flight)、结构光等至少其中一种原理的终端设备对目标对象的人脸进行识别。
34.为便于说明，以地铁应用场景中的人脸识别为例进行说明，其中用于识别人脸的识别终端安装在闸机上。在目标对象进站乘坐地铁时，目标对象进入到摄像头摄像范围内时，首先通过人脸识别的方式对目标对象的身份进行识别；其次，在目标对象的身份识别成功后，即确定目标对象为注册用户后，识别目标对象的行为动作，具体地，识别目标对象是否有刷手机、刷卡等动作。在目标对象的身份识别失败后，确认目标对象为非注册用户，只能通过刷手机、刷卡的方式过闸。
35.在目标对象存在刷手机、刷卡等刷机动作时，确定目标对象采用的是刷机的方式过闸，并采用该刷机的方式进行扣费，从而可以不启用人脸识别方式过闸或者启用了不进行扣费或者数据记录。例如该目标对象采用的刷二维码的方式，则以二维码的方式进行扣费；或者该目标对象采用的是刷市民卡的方式，则以市民卡的方式进行扣费。
36.在识别目标对象刷手机、刷卡等刷机动作时，确定用户采用的人脸识别方式过闸，在目标对象走到距离闸机的预设距离时，打开闸机闸门。从而，可以避免人脸识别和刷机识别双重扣费。在目标对象人脸识别不成功时，即确定目标对象为人脸识别的非注册用户时，不对该目标对象的刷机动作进行识别。
37.在目标对象出站时，若目标对象已在进站被识别为采用人脸识别方式，则进行标记，在出站时识别目标对象的身份后，直接采用人脸识别的方式过闸。
38.进一步地，以刷手机刷二维码为例进行说明，刷卡、刷单程票可以参考于此。在目标对象进入到摄像头范围内时，首先对目标对象的身份进行识别。其次，在目标对象的身份识别成功后，即确定目标对象为注册用户后，识别目标对象是否存在刷二维码的刷机动作，或者说识别目标对象是否存在手持手机对着闸机进行刷二维码的刷机动作；在存在刷二维码的刷机动作时，确定目标对象采用的是二维码过闸的方式，在不存在刷机动作时，确定目标对象采用的是人脸识别的方式进行过闸。从而，可以识别判断目标对象采用的是人脸识别过闸还是二维码过闸。
39.此处以刷人脸识别和公交卡为例进行说明，在目标对象进入到摄像头范围内时，首先通过人脸识别的方式对目标对象的身份进行识别。其次，在目标对象的身份识别成功后，识别目标对象是否存在刷公交卡的刷机动作，在存在刷公交卡刷机动作时，以刷公交卡的方式进行扣费，在不存在刷公交卡的刷机动作时，以人脸识别的方式进行扣费。
40.本技术票检识别方法通过目标对象的身份后，识别目标对象的动作以判断否存在刷机动作，从而可以根据刷机动作确定目标对象采用哪种方式乘坐地铁，避免了重复扣费的问题。
41.请参阅图4，在一些实施方式中，步骤s10中识别摄像头摄像范围目标对象的身份
包括以下步骤：
42.s101：根据拍摄图像获取目标对象的人脸图像；
43.s102：提取人脸图像并转换成人脸特征数据；
44.s103：将人脸特征数据与预设特征数据匹配；
45.s104：在人脸特征数据与预设特征数据的相似度大于或者等于阈值时，确定目标对象识别成功；
46.s105：在人脸特征数据与预设特征数据的相似度小于阈值时，确定目标对象识别失败。
47.请参阅图2，识别终端还包括获取模块、提取模块、匹配模块和确定模块。获取模块用于根据拍摄图像获取目标对象的人脸图像，提取模块用于提取人脸图像并转换成人脸特征数据，匹配模块用于将人脸特征数据与预设特征数据匹配，确定模块用于在人脸特征数据与预设特征数据的相似度大于或者等于阈值时，确定目标对象识别成功，及在人脸特征数据与预设特征数据的相似度小于阈值时，确定目标对象识别失败。
48.请参阅图3，识别终端包括终端设备和后端服务器，终端设备包括摄像头和显示屏，后端服务器包括获取模块、提取模块和匹配模块。终端设备与后端服务器通过有线或者无线方式连接用于传递数据信息，其中有线可以是通过导线、光纤等方式、无线可以是wifi、蓝牙、 4g网络、5g网络等等。
49.具体地，在目标对象进入到摄像头的摄像范围内时，摄像头摄像获取图像，从图像中按照预设的算法将目标对象的人脸框选出来形成人脸框。提取人脸框中的人脸特征(例如眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、额头、下巴等)并转换形成对应的人脸特性数据，将提取的人脸特征数据与数据库中注册用户的预存特征数据进行匹配。在人脸特征数据与预设特征数据的相似度大于或者等于阈值时，确定目标对象识别成功，即确定目标对象为注册数据库的注册用户；在人脸特征数据与预设特征数据的相似度小于阈值时，确定目标对象识别失败，即该目标对象为非注册用户。通过从摄像头拍摄的图像提取目标对象的人脸，提取人脸特征数据并与预存特征数据进行匹配，从而精确识别目标对象的身份。
50.请参阅图5，在一些实施方式中，步骤s12中，识别目标对象的行为动作包括以下步骤：
51.s121：获取预设范围内目标对象的人体姿态图像；
52.s122：将人体姿态图像转换成姿态特征数据；
53.s123：将提取姿态特征数据与预设的姿态参照特征数据进行匹配；
54.s124：在姿态特征数据与预设的姿态参照特征数据的相似度大于或者等于预设值时，确定刷机动作识别成功；
55.s125：在姿态特征数据与预设的姿态参照特征数据的相似度大于或者等于预设值时，确定刷机动作识别失败。
56.请参阅图2或者图3，获取模块还用于获取预设范围内目标对象的人体姿态图像，提取模块还用于将人体姿态图像转换成姿态特征数据，匹配模块还用于将提取姿态特征数据与预设的姿态参照特征数据进行匹配。确定模块还用于在姿态特征数据与预设的姿态参照特征数据的相似度大于或者等于预设值时，确定刷机动作识别成功；在姿态特征数据与预设的姿态参照特征数据的相似度大于或者等于预设值时，确定刷机动作识别失败。
57.具体地，获取预设范围内摄像头拍摄的图像，通过预设的算法提取与人脸相连接的人体姿态特征，其中，人体姿态特征包括与人脸相连接的躯干、与躯干连接的手部、与手部靠近或者接触的刷机设备等特征。将这些人体姿态特征转换成对应的(躯干、手部、手部靠近或者接触的刷机设备)姿态特征数据并与对应预设姿态特征数据进行匹配，例如将躯干与手部姿势、关节点与预设的躯干、手部姿势、关节点的特征数据进行匹配，将手部与刷机设备的特征数据与预设特征数据进行匹配。在姿态特征数据与预设的姿态参照特征数据的相似度大于或者等于预设值时，确定刷机动作识别成功，即目标对象存在刷机动作，则采用刷机的方式过闸；在姿态特征数据与预设的姿态参照特征数据的相似度大于或者等于预设值时，确定刷机动作识别失败，即不存在刷机动作，目标对象采用的人脸识别的方式过闸。
58.请参阅图6，步骤s12中，识别目标对象的行为动作包括以下步骤：
59.s126：识别目标对象的手持物品；
60.s127：根据手持物品判断目标对象采用的票卡行为。
61.请参阅图2或者图3，第二识别模块还用于识别目标对象的手持物品，判断模块还用于根据手持物品判断目标对象采用的票卡行为，
62.具体地，为了便于说明，此处以人脸识别和刷手机为例进行说明。从摄像头拍摄的图片中按预设算法将目标对象手持的物品图像(即手机图像)框选出来并转换形成物品图像的物品特征数据(手机特征数据)。将手机特征数据与预设的物品参照特征数据(预设的手机图像特征数据)与进行匹配；在物品特征数据与物品参照特征数据的相似度大于或者等于预定值时，确定手持物品识别成功；即目标对象手持的物品是手机；在物品特征数据与物品参照特征数据的相似度小于预定值时，确定手持物品识别失败，再次进行重复识别其他物品，例如卡片、单程票等等。通过识别目标对象手持的物品既可以确定采用的是哪一票卡方式，又能够提高动作识别的成功率。
63.请参阅图7，步骤s12中，识别目标对象的行为动作还包括以下步骤：
64.s128：识别目标对象的手掌是否位于预设的刷机区域内；
65.s129：在手掌位于刷机区域内时，确定刷机动作识别成功；
66.s130：在手掌位于刷机区域之外时，确定刷机动作识别失败。
67.请参阅图图2或者图3，第二识别模块还用于在目标对象刷机成功时，识别目标对象的手掌是否位于预设的刷机区域内。确定模块还用于在手掌位于刷机区域内时，确定刷机动作识别成功；在手掌位于刷机区域之外时，确定刷机动作识别失败。具体地，刷机区域包括能够使得刷机设备感应的区域，以刷二维码识别设备为例，二维码识别设备有其可识别的范围，该识别范围则为对应的刷机区域。磁卡同理，磁卡感应设备的感应范围即为刷机区域。在一些例子中，还可以通过检测手掌与刷机设备之间的距离，以及识别拍摄的图像中手掌是否位于预设的刷机区域内共同判断手掌是否位于刷机区域内。
68.为便于说明，以刷卡为例进行说明。首先，摄像头拍摄获取拍摄图像，按照预定的算法将刷机区域的图像提取出来，并转换形成对应的特征数据，将提取的刷机图像特征数据与预设的刷机图像特征数据进行匹配，即刷机区域与刷机区域、手掌与手掌、手掌是否与刷机区域重合等等。在相似度大于或者等于预定值时，确认识别成功，即目标对象存在刷机动作；在相似度小于预定值时，确认识别失败，即不存在刷机动作。
69.进一步地，检测手掌是否位于距离刷机设备的预设范围内，在手掌位于小于或者等于的预设距离时，确认识别成功；在手掌位于预设距离之外时，确认识别失败。通过判断手掌是否位于刷机区域，进一步确认目标对象动作行为是否在进行刷手机、刷卡，提高动作识别的准确度。
70.请参阅图8，在一些实施方式中，票检识别方法还包括以下步骤：
71.s20：获取后台数据库；
72.s22：根据数据库的数据判断同一时间内相同通道口是否发生票卡行为：
73.s24：在确定产生票卡行为时，以产生的票卡行为进行扣费。
74.请继续参阅图2或者图3，识别终端100还包括获取模块，获取模块用于获取后台数据库，判断模块用于根据数据库的数据判断同一时间内相同通道口是否发生票卡行为，确定模块用于在确定产生票卡行为时，以产生的票卡行为进行扣费。具体地，在目标对象进入到距离闸机预设范围内时或者在识别出目标对象进行刷卡、刷手机等票卡行为时，获取后台数据库的数据，并判断此时是否产生刷单程票、刷市民卡、刷手机等票卡行为。在产生刷单程票、刷市民卡、刷手机等票卡行为时，以此票卡扣费；在未产生刷单程票、刷市民卡、刷手机等票卡行为时，说明此时，目标对象采用是人脸识别的过闸方式。或者说，只要识别到产生刷单程票、刷市民卡、刷手机等票卡行为时，以此进行扣费，否则采用生物识别方式进行扣费。
75.以刷手机为例，在识别出目标对象刷手机乘坐地铁时，获取后台数据库并查找出同一时间段内相同通道刷手机所产生的数据，从而可以确定此通道产生了刷手机的票卡数据，采用的是刷手机扣费的方式，而不采用人脸识别的扣费方式，从而可以防止刷手机和人脸识别的双重扣费。
76.请参阅图9，本技术还提供一种闸机200，闸机200包括闸机本体20和上述任意一实施方式的识别终端100，识别终端100安装在闸机本体20上，用于控制闸机闸门的开启和关闭。
77.以上内容不能认定本技术具体实施只局限于这些说明，对于本技术所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本技术由所提交的权利要求书确定的专利保护范围。