CN109409547A - 业务请求处理方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种业务请求处理方法，涉及人工智能。包括：接收视频流；从所述视频流中提取人脸特征，根据所述人脸特征生成第一人脸图像；获取待激活的预约业务请求，所述预约业务请求中携带了第二人脸图像；当从所述第二人脸图像中查找到所述第一人脸图像相匹配的目标人脸图像时，激活所述目标人脸图像对应的所述预约业务请求；将激活的所述预约业务请求添加到相应的业务排队进程中。采用本方法能够使业务请求的处理效率更高。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种业务请求处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
在日常生活中，我们需要出入各种业务办理机构去寻求相应的专业服务，如去银行办理理财业务、去医院看病，去车站买票等。业务办理机构为了能够井然有序地为用户提供服务，一般都会定制一系列相关的办理流程。
业务办理机构采用的传统的处理业务请求的方式为：业务请求人先线上或者线下预约业务，然后业务请求人再到业务办理厅现场排队来人工去告知业务管理员预约业务的预约编码。进而业务管理员手动向终端中输入业务编码来触发***激活对应的业务请求并对激活的业务请求进行分配。传统的业务请求处理方式涉及很多人工线下参与和人工数据录入的环节，业务请求处理效率十分低下。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高业务请求处理效率的业务请求处理方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种业务请求处理方法，包括：
接收视频流；
从所述视频流中提取人脸特征，根据所述人脸特征生成第一人脸图像；
获取待激活的预约业务请求，所述预约业务请求中携带了第二人脸图像；
当从所述第二人脸图像中查找到所述第一人脸图像相匹配的目标人脸图像时，激活所述目标人脸图像对应的所述预约业务请求；
将激活的所述预约业务请求添加到相应的业务排队进程中。
在一个实施例中，所述从所述视频流中提取人脸特征，根据所述人脸特征生成第一人脸图像，包括：
对所述视频流中所有的图像帧进行人物识别；
提取识别出的每一个所述人物对应的人脸特征；
组合叠加同一人物的所述人脸特征生成对应所述人物的人脸图像。
在一个实施例中，所述将激活的所述预约业务请求添加到相应的业务排队进程中，包括：
提取激活的所述预约业务请求中携带的第一业务标识；
查找与所述第一业务标识对应的第一业务排队进程，将所述预约业务请求添加到所述第一业务排队进程中。
在一个实施例中，所述方法还包括：
监听所述第一业务排队进程，当所述预约业务请求位于所述第一业务排队进程的设定位置时，提取所述预约业务请求中携带的第二业务标识；
查找与所述第二业务标识对应的第二业务排队进程，将所述预约业务请求添加到第二业务排队进程中。
在一个实施例中，在所述将激活的所述预约业务请求添加到相应的业务排队进程中后，还包括：
计算所述预约业务请求在所述业务排队进程中的排队编码；
获取所述预约业务请求中携带的用户标识；
将所述排队编码发送至所述用户标识对应的用户终端。
一种业务请求处理装置，包括：
视频流接收模块，用于接收视频流；
人脸特征提取模块，用于从所述视频流中提取人脸特征，根据所述人脸特征生成第一人脸图像；
预约业务请求获取模块，用于获取待激活的预约业务请求，所述预约业务请求中携带了第二人脸图像；
请求激活模块，用于当从所述第二人脸图像中查找到所述第一人脸图像相匹配的目标人脸图像时，激活所述目标人脸图像对应的所述预约业务请求；
请求分配模块，用于将激活的所述预约业务请求添加到相应的业务排队进程中。
在一个实施例中，所述人脸特征提取模块，还用于对所述视频流中图像帧进行人物识别；提取识别出的每一个所述人物对应的所有人脸特征；组合叠加所述人脸特征生成对应所述人物的人脸图像。
在一个实施例中，所述请求分配模块，还用于提取激活的所述预约业务请求中携带的第一业务标识；查找与所述第一业务标识对应的第一业务排队进程，将所述预约业务请求添加到所述第一业务排队进程中。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的方法的步骤。
上述业务请求处理方法、装置、计算机设备和存储介质，通过图像匹配，判断预约业务请求中的人脸图像是否出现在监控摄像设备摄录的视频流中，若是，服务器激活该业务请求并将业务请求自动添加到相应的业务排队进程中；业务办理请求人无需排队取号，也无需业务管理员手动输入业务编码，业务办理请求人一进入业务办理厅即通过视频摄录和图像匹配自动触发预约业务请求的激活进程，大大提高了业务请求处理效率。
附图说明
图1为一个实施例中业务请求处理方法的应用场景图；
图2为一个实施例中业务请求处理方法的流程示意图；
图3为一个从视频流中提取人脸图像所涉及的流程示意图；
图4为一个实施例中激活后的预约业务请求分配所涉及的流程示意图；
图5为一个实施例中业务请求处理装置的结构框图；
图6为另一个实施例中业务请求处理装置的结构框图；
图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供的业务请求处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。该应用环境包括用户终端102、摄像设备104和服务器106，其中，用户终端102和摄像设备104均能够通过网络与服务器106进行通信。用户终端102向服务器106发送预约业务请求，服务器106接收预约业务请求并提取预约业务请求中携带的人脸图像。摄像设备104摄录视频流并将视频流发送至服务器106。服务器106从视频里中识别出人脸图像，并通过人脸图像匹配查找预约业务请求中对应识别出的人脸图像的预约业务请求，激活查找出的预约业务请求，并对激活的预约业务请求进行具体的分派，以使请求人能够根据预约业务请求具体的分配到指定的分派点办理业务。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种业务请求处理方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
步骤202：接收视频流。
接收的视频流是由设置在业务办理场所中的监控摄像设备摄录得到的。监控摄像设备可以设置在业务办理时所必经区域内，如业务办理大厅入口处或者扶梯口、电梯口处等。监控摄像设备可以是悬挂与办理大厅入口顶部的鹰眼摄像头。
监控摄像设备一旦开启便不间断的摄录视频流。在一个实施例中，监控摄像设备可以将视频流实时的发送给服务器。在另一个实施例中，监控摄像设备还可以定时向服务器发送设定时长的视频流。如监控摄像设备每隔5分钟向服务器发送一段5分钟时长的视频流。
步骤204：从视频流中提取人脸特征，根据人脸特征生成第一人脸图像。
本实施例中，通过人脸特征提取，提取视频流中出现的所有的人脸图像。第一人脸图像即为从视频流中提取的人脸图像，“第一”的限定用于与预约业务请求中携带的人脸图像进行区分。将预约业务请求中携带的人脸图像命名为“第二人脸图像”。
步骤206：获取所有待激活的预约业务请求，待激活的预约业务请求中携带了第二人脸图像。
用户登录用户终端的业务预约应用程序，通过业务预约应用程序向服务器发送预约业务请求，其中，预约业务请求中至少包括请求人的人脸图像、用户标识和预约业务标识。请求人的人脸图像可从用户注册时上传的身份证件图片中截取得到，也可以是用户上传预约业务请求时即时拍摄的人脸图片。
服务器接收用户终端发送的预约业务请求，为预约业务请求分配业务请求编码；提取预约业务请求中携带的人脸图像，建立人脸图像与业务请求编码之间的关联关系；将带有业务请求编码的人脸图像添加至人脸图像库中。
步骤208：当从第二人脸图像中查找到第一人脸图像相匹配的目标人脸图像时，激活目标人脸图像对应的预约业务请求。
服务器从视频流中解析出第一人脸图像后，从人脸图像库中查找与第一人脸图像相匹配的第二人脸图像。根据第二人脸图像对应的业务请求编码得到该第二人脸图像对应的预约业务请求。服务器激活与第一人脸图像匹配的第二人脸图像所对应的预约业务请求。也就是通过图像匹配，自动激活已经抵达办理厅的业务请求人的预约业务请求。
步骤210：将激活的预约业务请求添加到相应的业务排队进程中。
预约业务请求被激活后，服务器将自动根据预约业务请求中携带的业务请求信息将预约业务请求自动添加到相应的业务排队进程中。
本实施例中，监控摄像设备自动摄录视频流，通过摄录的视频流中的人脸图像与预约业务请求中的人脸图像进行匹配，确定激活的预约业务请求。业务办理请求人无需在排队取号来激活预约业务，也无需业务管理员手动输入业务编码，本实施例实现了业务办理请求人一进入业务办理厅即触发激活预约业务请求的进程，大大提高了业务请求处理效率。
进一步的，服务器将将预约业务请求添加至业务排队进程的队尾，并根据业务排队进程记录的排队编码，计算出该业务请求对应的排队编码。如添加前队尾的编码为100，该预约业务请求排队编码为101。然后获取预约业务请求中携带的用户标识；将排队编码发送至用户标识对应的用户终端。此外，服务器还可以将业务排队进程发送至用户终端，用户终端显示业务排队队列，并标记自身所在队列的位置。用户终端可实时更新终端页面中显示的排队队列。
在一个实施例中，如图3所示，步骤204：从视频流中提取人脸特征，根据人脸特征生成第一人脸图像，包括如下步骤：
步骤302：对视频流中所有的图像帧进行人物识别。
服务器接收到视频流后，将视频流解析成图像帧序列。然后并对每一帧图像进行解析以识别出每一帧图像中所包含的所有人物，并提取人物所有的特征点。进而通过特征对比，识别不同帧图像中相同的人物。
举例来说，视频流中包含四帧图像：图像帧1、图像帧2、图像帧3和图像帧4。通过人物识别，从图像帧1中识别出人物a，从图像帧2中识别出人物b，从图像帧3中识别出人物c，从图像帧4中识别出人物d和e。提取人物a，b，c，d,e对应的所有特征点并做两两对比。若两个人物间特征点的相似度大于设定阈值，则判断两个人物为同一个人物。如经判别，人物a和人物b所对应的特征点相似度大于设定阈值，则人物a和人物b为同一人物；人物c和人物d所对应的特征点相似度大于设定阈值，则人物c和人物d为同一人物。
步骤304：提取识别出的每一个人物对应的所有人脸特征。
提取识别出的每一个人物对应的所有人脸特征。如从人物a，b，c，d,e对应的所有特征点中提取人脸特征。
步骤306：组合叠加对应同一人物的人脸特征生成对应人物的人脸图像。
将对应同一人物的所有的人脸特征进行组合叠加，生成该任务的人脸图像。
如组合叠加人物a和人物b的人脸特征生成人物a(b)的人脸图像，组合叠加人物c和人物d的人脸特征生成人物c(d)对应的人脸图像。根据人物e的人脸特征生成人物e对应的人脸图像。
本实施例中通过人物识别以及同一人物的特征组合能够生成视频流中包括的所有人的人脸图像。视频流中的各图像帧中可能包含重复的人物的人脸图像，来自不同帧的同一人物的人脸特征可互相补充。通过不同帧的同一人物的人脸特征的叠加可使生成的人脸图像包含更加全面的人脸特征。采用本案方案可有效避免由于图像帧中人脸部分被遮挡或者其他问题导致生成的人脸图像失真或者生成的人脸图像精度不够的情况出现。
在一个实施例中，如图4所示，步骤210：将激活的预约业务请求添加到相应的业务排队进程中，包括如下步骤：
步骤402：提取激活的预约业务请求中携带的第一业务标识。
步骤404：查找第一业务标识对应的第一业务排队进程，将预约业务请求添加到第一业务排队进程中。
步骤406：监听第一业务排队进程，当预约业务请求位于第一业务排队进程的设定位置时，提取预约业务请求中携带的第二业务标识；
步骤408：查找与第二业务标识对应的第二业务排队进程，将预约业务请求添加到第二业务排队进程中。
服务器中运行多个业务排队进程，如医院分诊服务器运行门诊挂号排队进程、抽血排队进程、B超排队进程，各个科室不同诊室的排队进程等。再如银行叫号服务器运行不同业务窗口的排队进程。
不同的排队进程对应不同的排队进程名称。可通过预约业务请求中的业务标识与排队进程名称映射，确定预约业务请求对应的业务排队进程。如预约业务为空腹抽血，则映射到的业务排队进程则为抽血排队进程。
当一个业务请求人同时预约多个待办理业务时，多个待办理业务的业务标识用第一业务标识、第二业务标识来区分。服务器可按照设定顺序逐一响应多个待办理业务。本实施例中，首先，服务器根据第一业务标识查找对应的第一业务排队进程，将预约业务请求添加至第一业务排队进程中，并标注预约业务请求中的第一业务标识为该业务排队进程中待处理的业务标识。也就是说，当预约业务请求包含多个业务标识时，每次的预约业务请求分派均标记当前队列对应的业务标识。当请求人的预约业务请求到达第一业务排队进程的设定位置时，获取预约业务请求中的第二业务标识，并将第二业务标识添加到第二业务排队进程中。其中，设定位置可以是排队进程中的首位，或者第n位，该位置设定可参考当前业务进程中的业务办理速度和待排队的排队进程的业务办理速度。
在具体实现上述的多个待办理业务逐一分派，采用如下方式：服务器监控业务排队进程中设定位置的预约业务请求，当有新的预约业务请求进入该设定位置时，查找该预约业务请求中是否还有其他未办理业务，若是，则进行分配。
在一个实施例中，当一个预约业务请求中携带多个业务标识时，还可以查找每个业务标识对应的详情信息，查找详情信息中是否有业务办理排序的描述，如“请在做尿常规前进行B超检查”，从业务办理排序的描述中获取业务办理顺序规则，根据业务办理顺序规则对携带的多个业务标识进行优先级排序。可通过优先级标签标识多个业务标识的优先级排序。按照优先级标签所指示的顺序依次为用户激活相应的排队进程。此处参考上一个实施例中，第一业务标识和第二业务标识的排队进程激活方法。
进一步的，还可以按照业务办理的实际情况，预先对某些业务之间办理的先后顺序进行定义。当用户同时预约办理多个业务时，获取与本次预约的多个业务标识相关联的业务办理顺序定义，按照定义对预约的多个业务标识进行排序。排序后，按照排序所指示的顺序逐一激活相应的排队进程。
在一个实施例中，可预先构建排序模型。通过排序模型对预约业务请求中的多个业务标识进行排序。可采用有监督学习的方式构建排序模型：首先，收集所有业务标识，将收集的业务标识进行随机组合，组合中至少包括两个业务标识。然后对随机生成的每一组业务标识组合人工做业务办理顺序标记。标记后的业务标识组合即为训练样本。其次，将训练样本输入预先选择的模型函数中，不断调整模型函数的参数，使模型输出无限接近人工标记的目标结果。最终确定最优的模型参数，生成排序模型。
基于训练的排序模型对预约业务请求中的多个业务标识进行排序具体为：将预约业务请求中携带的多个业务标识输入至排序模型中，获取排序模型输出的排序结果，按照排序结果为各个业务标识添加优先级标签。进一步的，若预约请求中还包括业务标识的办理时间信息，则根据办理时间信息对应的业务标识权重，将业务标识以及对应的权重输入至排序模型中，得到排序结果。其中，业务标识权重用于调整排序模型的排序结果。举例来说，待办理业务包括业务A和业务B，在没有办理时间的限制下，模型输出的办理顺序为优先办理业务B，在办理业务A，若用户在预约是备注业务B的办理时间为两天后，则模型输出为优先办理业务A。
进一步的，在将业务标识输入至排序模型之前，服务器获取预约业务请求中的每个业务标识对应的排队进程信息。进行模型排序时，将待排序的业务标识以及获取的每个业务标识对应的排队进程信息(排队进程信息作为各业务的辅助信息)输入至排序模型中，使得排序模型中输出的业务排序能够充分考虑当前的业务排队情况。比如优先办理相对空闲的业务，不仅提高了每个用户的业务办理效率，更加有效的进行了办理业务人员的分流，使业务办理更加有序。
应该理解的是，虽然图2-4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种业务请求处理装置，包括：
视频流接收模块502，用于接收视频流。
人脸特征提取模块504，用于从视频流中提取人脸特征，根据人脸特征生成第一人脸图像。
预约业务请求获取模块506，用于获取待激活的预约业务请求，预约业务请求中携带了第二人脸图像。
请求激活模块508，用于从第二人脸图像中查找与第一人脸图像相匹配的目标人脸图像，并激活目标人脸图像对应的预约业务请求。
请求分配模块510，用于将激活的预约业务请求添加到相应的业务排队进程中。
在一个实施例中，人脸特征提取模块502，还用于对视频流中所有的图像帧进行人物识别；提取识别出的每一个人物对应的所有人脸特征；组合叠加同一人物的所述人脸特征生成对应所述人物的人脸图像。
在一个实施例中，请求分配模块510，还用于提取激活的预约业务请求中携带的第一业务标识；查找与第一业务标识对应的第一业务排队进程，将预约业务请求添加到第一业务排队进程中。
在一个实施例中，请求分配模块510，还用于监听第一业务排队进程，当预约业务请求位于第一业务排队进程的设定位置时，提取预约业务请求中携带的第二业务标识；查找与第二业务标识对应的第二业务排队进程，将预约业务请求添加到第二业务排队进程中。
在一个实施例中，如图6所示，业务请求处理装置还包括：排队编码推送模块602，用于生成预约业务请求在业务排队进程中的排队编码；获取预约业务请求中携带的用户标识；将排队编码发送至用户标识对应的用户终端。
关于业务请求处理装置的具体限定可以参见上文中对于业务请求处理方法的限定，在此不再赘述。上述业务请求处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储人脸图像。该计算机设备的网络接口用于与用户终端和摄像设备通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种业务请求处理方法。
本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：接收视频流；从视频流中提取人脸特征，根据人脸特征生成第一人脸图像；获取所有待激活的预约业务请求，待激活的预约业务请求中携带了第二人脸图像；当从第二人脸图像中查找到第一人脸图像相匹配的目标人脸图像时，激活目标人脸图像对应的预约业务请求；将激活的预约业务请求添加到相应的业务排队进程中。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：对视频流中所有的图像帧进行人物识别；提取识别出的每一个人物对应的所有人脸特征；组合叠加同一人物的人脸特征生成对应人物的人脸图像。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：提取激活的预约业务请求中携带的第一业务标识；查找第一业务标识对应的第一业务排队进程，将预约业务请求添加到第一业务排队进程中。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：监听第一业务排队进程，当预约业务请求位于第一排队进程的设定位置时，提取预约业务请求中携带的第二业务标识；查找与第二业务标识对应的第二业务排队进程，将预约业务请求添加到第二业务排队进程中。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：生成预约业务请求在业务排队进程中的排队编码；获取预约业务请求中携带的用户标识；将排队编码发送至用户标识对应的用户终端。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：接收视频流；从视频流中提取人脸特征，根据人脸特征生成第一人脸图像；获取所有待激活的预约业务请求，待激活的预约业务请求中携带了第二人脸图像；当从第二人脸图像中查找到第一人脸图像相匹配的目标人脸图像时，激活目标人脸图像对应的预约业务请求；将激活的预约业务请求添加到相应的业务排队进程中。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：对视频流中所有的图像帧进行人物识别；提取识别出的每一个人物对应的所有人脸特征；组合叠加同一人物的人脸特征生成对应人物的人脸图像。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：提取激活的预约业务请求中携带的第一业务标识；查找第一业务标识对应的第一业务排队进程，将预约业务请求添加到第一业务排队进程中。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：监听第一业务排队进程，当预约业务请求位于第一排队进程的设定位置时，提取预约业务请求中携带的第二业务标识；查找与第二业务标识对应的第二业务排队进程，将预约业务请求添加到第二业务排队进程中。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：生成预约业务请求在业务排队进程中的排队编码；获取预约业务请求中携带的用户标识；将排队编码发送至用户标识对应的用户终端。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种业务请求处理方法，包括：
接收视频流；
从所述视频流中提取人脸特征，根据所述人脸特征生成第一人脸图像；
获取待激活的预约业务请求，所述预约业务请求中携带了第二人脸图像；
当从所述第二人脸图像中查找到所述第一人脸图像相匹配的目标人脸图像时，激活所述目标人脸图像对应的所述预约业务请求；
将激活的所述预约业务请求添加到相应的业务排队进程中。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述视频流中提取人脸特征，根据所述人脸特征生成第一人脸图像，包括：
对所述视频流中所有的图像帧进行人物识别；
提取识别出的每一个所述人物对应的人脸特征；
组合叠加同一人物的所述人脸特征生成对应所述人物的人脸图像。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将激活的所述预约业务请求添加到相应的业务排队进程中，包括：
提取激活的所述预约业务请求中携带的第一业务标识；
查找与所述第一业务标识对应的第一业务排队进程，将所述预约业务请求添加到所述第一业务排队进程中。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
监听所述第一业务排队进程，当所述预约业务请求位于所述第一业务排队进程的设定位置时，提取所述预约业务请求中携带的第二业务标识；
查找与所述第二业务标识对应的第二业务排队进程，将所述预约业务请求添加到第二业务排队进程中。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
计算所述预约业务请求在所述业务排队进程中的排队编码；
获取所述预约业务请求中携带的用户标识；
将所述排队编码发送至所述用户标识对应的用户终端。
6.一种业务请求处理装置，其特征在于，包括：
视频流接收模块，用于接收视频流；
人脸特征提取模块，用于从所述视频流中提取人脸特征，根据所述人脸特征生成第一人脸图像；
预约业务请求获取模块，用于获取待激活的预约业务请求，所述预约业务请求中携带了第二人脸图像；
请求激活模块，用于当从所述第二人脸图像中查找到所述第一人脸图像相匹配的目标人脸图像时，激活所述目标人脸图像对应的所述预约业务请求；
请求分配模块，用于将激活的所述预约业务请求添加到相应的业务排队进程中。
7.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述人脸特征提取模块，还用于对所述视频流中所有的图像帧进行人物识别；提取识别出的每一个所述人物对应的人脸特征；组合叠加同一人物的所述人脸特征生成对应所述人物的人脸图像。
8.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述请求分配模块，还用于提取激活的所述预约业务请求中携带的第一业务标识；查找与所述第一业务标识对应的第一业务排队进程，将所述预约业务请求添加到所述第一业务排队进程中。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
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|---|---|---|---|
| CN201811027049.0A CN109409547A (zh) | 2018-09-04 | 2018-09-04 | 业务请求处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
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| Publication Number | Publication Date |
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| CN109409547A true CN109409547A (zh) | 2019-03-01 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN113627635A (zh) * | 2021-08-12 | 2021-11-09 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 基于区块链的数据处理方法、计算机设备及存储介质 |
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2018
- 2018-09-04 CN CN201811027049.0A patent/CN109409547A/zh active Pending
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