CN110135852B - 乘车支付方法、***、支付受理设备和服务器 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种乘车支付方法，包括：响应于触发操作，开启人脸识别功能，通过所述人脸识别功能对乘客的人脸进行扫描识别，得到目标人脸图像，根据所述目标人脸图像和乘车信息与服务器进行交互完成相应的扣费操作。该乘车支付方法可以有效防止误刷人脸的情况出现。此外，还提出了一种乘车支付***、支付受理设备和服务器。
Description
技术领域
本发明涉及乘车设备处理技术领域，尤其涉及一种乘车支付方法、***、支付受理设备和服务器。
背景技术
随着人脸识别技术的发展，刷脸支付逐渐出现在了各种场合，在公共交通领域采用人脸支付技术进行乘车扣费将会大大方便人们的出行。传统的人脸支付技术是直接对每位经过人脸采集区域的人脸进行识别，然后直接进行扣款。但是在公共出行领域，一般存在多种支付功能，比如，可能同时存在扫码乘车，刷卡乘车等。对于已经刷过卡的乘客，或者扫过码的乘客，如果经过人脸采集区域也同样会被刷脸，即容易导致乘客被误刷的可能性比较大。
发明内容
基于此，有必要针对上述问题，提出一种可以防止被误刷的乘车支付***和方法。
一种乘车支付方法，所述方法包括：
响应于触发操作，开启人脸识别功能；
通过所述人脸识别功能对乘客的人脸进行扫描识别，得到目标人脸图像；
根据所述目标人脸图像和乘车信息与服务器进行交互完成相应的扣费操作。
一种乘车支付方法，所述方法包括：
接收支付受理设备发送的目标人脸图像和乘车信息，所述目标人脸图像是所述支付受理设备响应于触发操作开启人脸识别功能，对乘客的人脸进行扫描得到的；
将所述目标人脸图像与已注册的实名账户中的人脸图像进行匹配，当匹配成功时，则根据所述乘车信息进行扣费，并返回相应的扣费信息。
一种乘车支付***，所述***包括：支付受理设备和服务器；
所述支付受理设备中包括：人脸识别模块和人脸识别触发模块；
所述人脸识别模块用于对乘客的人脸进行扫描识别，将扫描到的目标人脸图像和乘车信息发送到所述服务器；
所述人脸识别触发模块用于响应于触发操作开启所述人脸识别模块；
所述服务器用于根据接收到目标人脸图像和乘车信息完成相应的扣费操作。
一种支付受理设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
响应于触发操作，开启人脸识别功能；
通过所述人脸识别功能对乘客的人脸进行扫描识别，得到目标人脸图像；
根据所述目标人脸图像和乘车信息与服务器进行交互完成相应的扣费操作。
一种服务器，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
接收支付受理设备发送的目标人脸图像和乘车信息，所述目标人脸图像是所述支付受理设备响应于触发操作开启人脸识别功能，对乘客的人脸进行扫描得到的；
将所述目标人脸图像与已注册的实名账户中的人脸图像进行匹配，当匹配成功时，则根据所述乘车信息进行扣费，并返回相应的扣费信息。
上述乘车支付方法、***、支付受理设备和服务器，首先需要响应于用户的触发操作才开启人脸识别功能，通过增加了人脸识别触发模块有效地解决了误刷人脸的问题，并且通过人脸识别模块与服务器之间的交互来完成了人脸支付的扣款操作。
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。
其中：
图1为一个实施例中应用于支付受理设备的乘车支付方法的流程图；
图2为另一个实施例中应用于支付受理设备的乘车支付方法的流程图；
图3为一个实施例中应用于服务器的乘车支付方法的流程图；
图4为另一个实施例中应用于服务器的乘车支付方法的流程图；
图5为一个实施例中乘车支付***的架构图；
图6为一个实施例中支付受理设备的内部结构框图；
图7为一个实施例中服务器的内部结构框图；
图8为另一个实施例中乘车支付***的架构图；
图9为一个实施例中终端内部结构框图；
图10为又一个实施例中乘车支付***的架构图；
图11为一个实施例中实名账户注册的流程示意图；
图12为一个实施例中实名账户业务办理流程示意图；
图13为一个实施例中异常消费流程的示意图；
图14为一个实施例中黑名单业务处理流程示意图；
图15为一个实施例中刷脸支付的处理流程示意图；
图16为一个实施例中服务器端业务处理流程示意图；
图17为一个实施例中支付受理设备的内部框图；
图18为一个实施例中服务器的内部框图。
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，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，在一个实施例中，提供了一种乘车支付方法，应用于支付受理设备，该方法包括：
步骤102，响应于触发操作，开启人脸识别功能。
其中，为了防止在乘车支付时被误刷人脸，通过增加一个触发人脸识别功能的操作，通过该触发操作来确认乘客的支付意愿。触发操作可以有很多种方式，可以通过按键式来触发，比如，通过按压相应的按钮来开启人脸识别功能，也可以通过触摸屏来触发，比如，可以在触摸屏上通过拖动拼图块完成拼图来触发，也可以在触摸屏上按照顺序点选字或词的方式来触发，还可以在触摸屏上直接按照箭头指示方向滑动来触发等。另外，触发操作还可以通过感应(比如，声音、手势等)的方式来触发，比如，可以通过语音来触发，也可以是按照定向挥动手臂，或者是挥动手掌来感应触发等等，当然触发方式也可以其他形式，这里不对触发方式进行任何限定。人脸识别功能是指对人脸进行扫描识别的功能。
步骤104，通过人脸识别功能对乘客的人脸进行扫描识别，得到目标人脸图像。
其中，人脸识别功能可以采用摄像头来实现，通过对乘客的人脸进行扫描拍摄得到目标人脸图像。目标人脸图像是指包含有乘客人脸的图像。
步骤106，根据目标人脸图像和乘车信息与服务器进行交互完成相应的扣费操作。
其中，在扫描到目标人脸图像后，可以将目标人脸图像和乘车信息发送给服务器，然后由服务器根据目标人脸图像匹配对应的用户(每个用户都关联有一个扣费账户)，然后根据乘车信息完成扣费操作。
乘车信息在不同场景下包含的信息不同，比如对于固定乘车费用的公交线路，乘车信息中只需要包括线路信息，对于需要根据站点来确定费用的，乘车信息需要包括站点信息(比如，上下站点信息)。在另一个实施例中，票价的扣除可以是乘务员通过手持机预先设置，此时，乘车信息包括：乘车费用的信息。
对于公交车场景来说，站点信息可以是通过定位支付受理设备的位置确定的，定位的方式可以采用GPS定位，当然也可以采用其他方式定位。对于地铁或轻轨场景来说，站点信息可以是支付受理设备中预先存储的信息。
在另一个实施例中，可以先由支付受理设备将目标人脸图像与白名单人脸库中的人脸进行比对，若目标人脸图像存在于白名单人脸库中，则直接将比对结果、目标人脸图像和乘车信息一起发送给服务器，服务器直接根据比对结果完成扣费操作，不需要再进行比对。
上述乘车支付方法首先需要响应于用户的触发操作才开启人脸识别功能，通过增加了人脸识别触发的功能有效地解决了误刷人脸的问题，并且通过人脸识别模块与服务器之间的交互来完成了人脸支付的扣款操作。
在一个实施例中，在通过人脸识别功能对乘客的人脸进行扫描识别，得到目标人脸图像之后还包括：将目标人脸图像与黑名单人脸库中的人脸图像进行比对，得到比对结果，根据比对结果输出相应的提示信息。
其中，支付受理设备中存储有黑名单人脸库，通过人脸识别功能扫描到目标人脸图像后，将目标人脸图像与黑名单人脸库中的人脸图像进行比对，得到比对结果，若目标人脸图像匹配到了黑名单人脸库中的人脸图像，则说明该乘客为黑名单人员，刷脸失败，可以返回相应的刷脸失败提示信息(比如，欠费，请充值)，若目标人脸图像匹配不到黑名单人脸库中的人脸图像，为了提高刷脸效率，可以直接返回刷脸成功的信息。
在一个实施例中，黑名单人脸库是由服务器提前下发到支付受理设备的或者是由支付受理设备主动从服务器中获取的，采用黑名单人脸库可以实现直接在支付受理设备中就可以完成黑名单离线比对。在本实施例中，只需要与本地的黑名单人脸库进行比对，就可以返回相应的刷脸是否成功的信息，即可以实现离线刷脸，后续有网络时，可以异步将采集到的目标人脸图像和乘车信息发送给服务器，服务器后续再完成扣费，这样就避免了由于网络原因而影响出行效率。
提示信息可以根据实际需求自定义设置，比如，如果刷脸失败，可以输出“欠费，请充值”的提示信息，如果刷脸成功，则可以输出“刷脸成功”的提示信息。提示的方式可以是在屏幕上显示，也可以是通过语音播报的方式。
在上述实施例中，通过在支付受理设备采用黑名单人脸库进行比对，可以实现离线比对，当有网络时再上传到服务器进行扣费，从而提高了刷脸的效率，即使在网络不佳的情况下也能快速完成刷脸支付。
在一个实施例中，黑名单人脸库为从服务器获取到的与线路关联的线路黑名单人脸库。
其中，由于全网的黑名单人脸库可能有很多数据，为了提升匹配的速度以及减少支付受理终端的负荷，每个支付受理设备中存储的是与线路关联的线路黑名单人脸库。线路黑名单人脸库是通过服务器对黑名单人脸库中的人脸的乘车行为习惯得到的。在该实施例中，通过采用线路黑名单人脸库可以大大减少支付受理设备的负荷，而且有利于提高人脸比对的速度。
在一个实施例中，根据比对结果输出相应的提示信息，包括：当目标人脸图像不在黑名单人脸库中时，则输出刷脸成功的提示消息；当目标人脸图像在黑名单人脸库中时，则输出刷脸失败的提示消息。
其中，刷脸成功的具体提示信息可以自定义设置，比如，可以设置为“刷脸成功”，也可以设置为“支付成功”，还可以设置为“请通行”等代表刷脸成功的信息。同样地，刷脸失败的具体提示信息也可以自定义设置，比如，可以设置为“余额不足，请充值”或者“欠费，请充值”等。通过输出提示信息，可以明确地告知乘客是否刷脸成功，也有利于对乘客的乘车支付行为进行有效地监控。
在一个实施例中，根据比对结果输出相应的提示信息还包括：当目标人脸图像不在黑名单人脸库中时，判断是否在预设时间内接收到服务器返回的扣费信息；若是，则根据扣费信息返回相应的提示信息；若否，则直接输出预设的提示信息。
其中，当判断目标人脸图像不在黑名单人脸库中时，则将目标人脸图像和乘车信息发送给服务器进行扣费，当网络比较佳时，可以在短时间内收到返回的扣费信息，但是当网络比较差时，可能需要比较长的时间接收返回的扣费信息。为了不耽误乘客的乘车效率，如果在预设时间内没有接收到返回的信息，则直接输出预设的提示信息，比如，“刷脸成功，请通行”。上述实施例中，当没有在预设时间内接收到返回的扣费信息时，则直接输出预设的提示信息，有利于提高在网络不佳的情况下的刷脸支付效率，从而给乘客带来好的体验感。
在一个实施例中，上述乘车支付方法还包括：当目标人脸图像不在黑名单人脸库中时，将所述目标人脸图像和乘车信息发送给服务器；接收所述服务器根据所述目标人脸图像和所述乘车信息返回的扣费信息。
其中，当目标人脸图像不在黑名单人脸库中时，则再将目标人脸图像和乘车信息发送给服务器，然后接收服务器返回的扣费信息。扣费信息分为扣费成功的信息和扣费失败的信息。当在黑名单人脸库中时，则直接返回拒绝乘车的信息，不需要再发送给服务器进行判断。在一个实施例中，当扣费信息为扣款成功，则输出刷脸成功的提示消息；当扣费信息为扣款失败，则输出刷脸失败的提示消息。
在一个实施例中，在根据目标人脸图像和乘车信息与服务器进行交互完成相应的扣费操作的步骤之前，还包括：将目标人脸图像与白名单人脸库中的人脸图像进行比对，得到比对结果；当目标人脸图像在白名单人脸库中时，则进行预扣费，输出刷脸成功的提示消息；根据目标人脸图像和乘车信息与服务器进行交互完成相应的扣费操作，包括：将目标人脸图像和预扣费发送给服务器，以使服务器根据预扣费在目标人脸图像对应的扣款账户中完成扣费。
其中，支付受理设备还包括：白名单人脸库。将目标人脸图像与白名单人脸库中的人脸图像进行比对，当目标人脸图像为白名单人脸库中时，再进行预扣费，然后输出刷脸成功，并将预扣费和目标人脸图像发送给服务器，服务器根据预扣费完成实际扣费。预扣费中包括：预扣费对应的扣款账户信息，直接根据预扣费中的扣费账户信息就可以在服务器端完成扣费，不需要服务器再进行用户比对，从而提高了支付效率，有利于提高乘客的满意度。
在一个实施例中，白名单人脸库为线路白名单人脸库，服务器通过对乘客的乘车行为进行分析，可以得到该乘客经常乘坐的路线，并根据乘客乘坐某个线路的活跃度(频率)进行排序，可以将活跃度排名在前预设名额(比如，前1000名)的乘客加入了该线路的变名单，然后下发到相应线路的支付受理设备。这样便于在网络不佳或断网的情况下，通过与线路白名单人脸库中的人脸图像进行比对，比对成功则可以先进行预扣款，从而提高支付效率。
在一个实施例中，将目标人脸图像和乘车信息发送给服务器，以使服务器根据目标人脸图像和乘车信息完成相应的扣费操作，包括：将目标人脸图像和乘车信息发送给服务器，指示服务器将目标人脸图像与已注册的实名账户中的人脸图像进行匹配，当匹配成功时，则进行扣费，返回相应的扣费信息。
其中，支付受理设备将目标人脸图像和乘车信息发送给服务器，然后由服务器将目标人脸图像与已注册的实名账户中的人脸图像进行匹配，并进行扣费，然后返回扣费信息到支付受理设备。
如图2所示，在一个实施例中，提出了一种乘车支付方法，包括：
步骤202，响应于触发操作，开启人脸识别功能。
步骤204，通过人脸识别功能对乘客的人脸进行扫描识别，得到目标人脸图像。
步骤206，将目标人脸图像分别与黑名单人脸库、白名单人脸库中的人脸图像进行比对，得到比对结果，当目标人脸图像在黑名单人脸库中时，则进入步骤208，当目标人脸图像在白名单人脸库中时，则进入步骤210，当目标人脸图像既不在黑名单人脸库，也不在白名单人脸库中时，则进入步骤209。
其中，比对的方式有两种，第一种方式是：先将目标人脸图像与黑名单人脸库中的人脸图像进行比对，当目标人脸图像在黑名单人脸库中时，则输出刷脸失败的提示信息，当目标人脸图像不在黑名单人脸库中时，则将目标人脸图像与白名单人脸库中的人脸图像进行比对，若在白名单人脸库中，则进行预扣费，输出刷脸成功的提示信息，若不在白名单人脸库，则需要将目标人脸图像和乘车信息发送给服务器，以便服务器完成扣费。另一种方式是，也可以先与白名单人脸库中的人脸进行比对，然后再与黑名单人脸库中的人脸进行比对。
在另一个实施例中，支付受理设备中的白名单人脸库为与线路关联的线路白名单人脸库。由于全网的白名单人脸库可能有很多数据，为了提升匹配的速度以及减少支付受理终端的负荷，每个支付受理设备中存储的是与线路关联的线路白名单人脸库。线路白名单人脸库是通过服务器对白名单人脸库中的人脸的乘车行为习惯得到的。在该实施例中，通过采用线路白名单人脸库可以大大减少支付受理设备的负荷，而且有利于提高人脸比对的速度。
步骤208，输出刷脸失败的提示信息。
步骤209，将目标人脸图像和乘车信息发送给服务器，以使服务器根据目标人脸图像和乘车信息完成扣费。
步骤210，进行预扣费，输出刷脸成功的提示信息。
步骤212，将目标人脸图像和预扣费发送给服务器，以使服务器根据预扣费在目标人脸图像对应的扣款账户中完成扣费。
如图3所示，在一个实施例中，提出了一种乘车支付方法，应用于服务器，该方法包括：
步骤302，接收支付受理设备发送的目标人脸图像和乘车信息，目标人脸图像是支付受理设备响应于触发操作开启人脸识别功能对乘客的人脸进行扫描得到的。
其中，服务器接收支付受理设备上传的目标人脸图像和乘车信息。乘车信息包括：乘车路线、乘车站点、乘车时间等信息中一种或多种。乘车站点包括：上车站点和下车站点。目标人脸图像是支付受理设备响应于触发操作开启人脸识别功能扫描得到的。如果是公交车场景可能只包含有上车站点，如果是地铁需要包含上车站点和下车站点。
步骤304，将目标人脸图像与已注册的实名账户中的人脸图像进行匹配，当匹配成功时，则进行扣费，并返回相应的扣费信息。
其中，服务器将目标人脸图像与已注册的实名账户中的人脸图像匹配，匹配成功则进行扣费，然后返回扣费信息。在一个实施例中，计算目标人脸图像与已注册的实名账户对应的人脸图像之间的相似度，当相似度大于预设阈值(比如，99％)时，则判定两者对应的是同一个人。
上述乘车支付方法的实施例中，支付受理设备响应于触发操作开启人脸识别功能，然后将扫描得到的目标人脸图像和乘车信息发送给服务器，服务器通过与实名账户中的人脸图像进行匹配，匹配成功时则进行扣费，并返回相应的扣费信息，通过支付受理设备的触发操作避免了误刷人脸。
如图4所示，在一个实施例中，提出了一种乘车支付方法，应用于服务器，包括：
步骤402，接收支付受理设备发送的目标人脸图像和乘车信息，所述目标人脸图像是所述支付受理设备响应于触发操作开启人脸识别功能对乘客的人脸进行扫描得到的。
步骤404，将目标人脸图像与已注册的实名账户中的人脸图像进行匹配，当匹配到实名账户时，则进行扣费操作；当匹配不到实名账户时，则进入步骤406。
步骤406，将目标人脸图像与已建立的信用账户中的人脸图像进行匹配，若与已建立的信用账户匹配成功，则进入步骤408，若匹配不到信用账户时，则进入步骤410。
步骤408，将目标人脸图像对应的乘车信息与信用账户进行关联，并记录信用账户对应的欠费金额；
步骤410，创建一个新的信用账户，将目标人脸图像、乘车信息与新的信用账户关联，记录新的信用账户对应的欠费金额。
其中，人脸支付是需要提前进行实名注册的，所以服务器中存储有已注册的实名账户对应的人脸图像。为了让还未注册的用户能够先体验人脸支付的功能，可以让用户先免费体验人脸支付乘车的功能，通过在服务器创建信用账户。具体地，服务器接收到支付受理设备上传的目标人脸图像和乘车信息后，首先将目标人脸图像与已注册的实名账户中的人脸图像进行匹配，若匹配成功，则相应地进行扣费，并将乘车信息与该实名账户关联存储，即存储乘客的乘车记录。若匹配不成功，说明该用户还未实名注册，则与已建立的信用账户中的人脸图像进行匹配，若匹配上，则将目标人脸图像对应的乘车信息与该已建立的信用账户关联，并记录该信用账户对应的欠费金额。若匹配不到信用账户，说明该用户是第一次体验，则创建一个新的信用账户，并将目标人脸图像以及乘车信息与该新建的信用账户关联，并且记录相应的欠费金额。为了让用户不能无限次的免费体验，可以限制欠费金额的额度，比如，可以让客户免费体验三次，假设每次乘车是2元，那么可以将6元作为欠费额度，当超过欠费额度时，则不允许继续乘车，提示用户尽快完成实名注册进行充值。
上述实施例中，通过建立信用账户，可以让用户在还未注册的情况下，先体验刷脸乘车的功能，从而有利于更多人使用该刷脸乘车的功能。
在一个实施例中，上述乘车支付方法还包括：将目标人脸图像与黑名单人脸库中人脸图像进行比对；若目标人脸图像存在于黑名单人脸库中，则返回拒绝乘车信息到支付受理设备。
其中，服务器中存储了全网的黑名单人脸库，在接收目标人脸图像后，将目标人脸图像与黑名单人脸库中的人脸图像进行比对，当目标人脸图像存在于黑名单人脸库中时，则返回拒绝乘车信息到支付受理设备。
在一个实施例中，上述乘车支付方法还包括：获取实名账户或信用账户关联的乘车信息，乘车信息包括：乘车路线和乘车站点；根据乘车信息对实名账户或信用账户对应乘客的行为习惯进行分析，建立与每个实名账户或信用账户对应的乘车档案。
其中，为了建立与每个乘客的乘车档案，服务器获取每个乘客的乘车信息，该乘车信息包括：乘车路线、乘车站点、乘车时间以及乘车消费记录等。根据用户的乘车信息对用户的行为习惯进行分析，比如，分析出用户经常乘坐的路线，经常乘车的时间点等。通过建立与每个实名账户或信用账户对应的乘车档案，有利于后续根据乘客的乘车档案进行分析，比如，对黑名单人脸库中的用户的乘车行为进行分析，可以有针对性地建立线路黑名单。
在一个实施例中，上述乘车支付方法还包括：获取黑名单人脸库中的人脸图像对应的乘车档案，根据乘车档案确定黑名单人脸库中的乘客对应的黑名单线路信息，根据黑名单线路信息确定线路黑名单，将线路黑名单相应地下发到相应线路对应的支付受理设备。
其中，基于行为分析，可以对黑名单人脸库中的人脸图像对应的历史乘车信息进行分析，分析黑名单中的人脸图像对应的乘车习惯，根据该乘车习惯确定相应的线路黑名单，将线路黑名单下发到线路对应的支付受理设备。由于全网的黑名单的数据量大，为了减少在支付受理设备中的黑名单的数量，建立与每个线路对应的线路黑名单，也就是说，通过分析黑名单中的用户的经常乘车线路，将该黑名单与该线路进行关联，这样可以有重点地将黑名单下发到相应的线路，不必将所有的黑名单都下发到每个支付受理设备，从而大大减少支付受理设备中的数据存储量，而且可以更有效地管控乘客的非法乘车行为。
在一个实施例中，上述乘车支付方法还包括：接收用户终端发送的实名注册请求，实名注册请求中包括注册人脸图像和相应的扣款账户；根据注册人脸图像为相应的用户分配唯一的实名账户，将实名账户、注册人脸图像和扣款账户进行关联存储。
其中，通过在终端中安装相应的APP(应用程序)，然后通过APP进行实名注册。实名注册时需要通过终端将注册人脸图像和扣款账户发送给服务器，服务器根据注册人脸图像分配唯一的实名账户，并将实名账户、注册人脸图像和扣款账户进行关联。后续识别到与注册人脸图像一致的目标人脸图像时，则直接从扣款账户中进行乘车扣费。
在一个实施例中，根据注册人脸图像为相应的用户分配唯一的实名账户，包括：根据注册人脸图像查找是否存在与注册人脸图像对应的信用账户，若存在对应的信用账户，则将信用账户升级为实名账户；若不存在对应的信用账户，则直接为注册人脸图像分配唯一的实名账户。
其中，由于申请实名注册的用户很可能是之前已经体验过的刷脸支付的用户，服务器中存储有该类乘客对应的信用账户，然后服务器直接将信用账户升级为实名账户即可，如果申请实名注册的用户之前没有信用账户，则直接创建一个实名账户分配给该用户。
在一个实施例中，将目标人脸图像与已注册的实名账户中的人脸图像进行匹配，包括:当实名账户或信用账户中存在多个与目标人脸图像相似的人脸图像时，获取每个人脸图像对应的历史乘车记录；根据每个人脸图像对应的历史乘车记录确定与目标人脸图像匹配的实名账户或信用账户。
其中，由于会出现多个相似的人脸，比如，识别得到多个人脸图像与目标人脸图像的相似度都大于预设阈值时，则需要进一步比对。为了提高人脸识别的准确度，当服务器识别到存在多个与目标人脸图像相似的人脸图像时，则获取相应的每个人脸图像对应的历史乘车记录，根据每个人脸图像对应的历史乘车记录来辅助确定与目标人脸图像匹配的人脸图像，即确定匹配的实名账户或信用账户，从而可以更准确地进行人脸识别。
在另一个实施例中，当存在与目标人脸图像相似的多个人脸图像时，将目标人脸图像进行存储，后续提交给人工平台进行处理。
在刷脸支付的过程中，如果出现与目标人脸图像相似的多个人脸图像时，可以将目标人脸图像与多个人脸图像进行关联存储，后续通过人工平台或者是人脸识别辅助模块来进行识别。
在为用户创建实名账户或信用账户时，如果获取得到的目标人脸图像与多个人脸图像相似时，则将目标人脸图像与多个人脸图像进行关联存储，便于后续有针对性地识别多个相似人脸图像。
通过对多个相似人脸图像进行识别，有利于提高人脸识别的准确度，从而提高用户支付的安全性，避免被盗刷或错刷的情况出现。
在一个实施例中，上述乘车支付方法还包括:获取实名账户或信用账户对应的欠费金额，当欠费金额大于预设的欠款额度时，则将实名账户或信用账户对应的人脸图像加入到黑名单人脸库。当实名账户或信用账户对应的欠款金额还清时，则将相应的人脸图像从黑名单人脸库中移除。
在一个实施例中，所述根据所述实名账户或信用账户对应的历史乘车记录确定与所述目标人脸图像匹配的实名账户或信用账户，包括：获取所述目标人脸图像对应的当前乘车信息，根据所述当前乘车信息从每个实名账户或信用账户对应的历史乘车记录提取与所述当前乘车信息关联的乘车参数；根据所述乘车参数按照预设的评分规则确定与每个实名账户或信用账户对应的分数值；根据所述分数值确定与所述目标人脸图像匹配的实名账户或信用账户。
其中，当存在与目标人脸图像相似的多个人脸图像时，需要获取该目标人脸图像对应的当前乘车信息，然后从多个相似的人脸图像(对应多个实名账户或信用账户)对应的历史乘车记录中提取与当前乘车信息关联的乘车参数，乘车参数包括：与当前乘车线路对应的历史乘车次数、历史乘坐该线路的时间等信息。
评分规则的建立与关联的乘车次数以及历史乘车时间相关，乘车次数与分数值成正相关，即乘车相应线路的次数越多，相应的分数值越高，历史乘车时间与当前乘车信息中的乘车时间对应的时刻越近，相应的分数值越高。一般来说，一个人乘坐的线路是相对固定的，而且乘车时间点也是相对固定的，比如，一个人每天的出门时间可能集中在7点到8点之间，所以根据历史乘车的线路和时间点来与当前获取到的当前乘车信息进行匹配，有利于辅助判断与目标人脸图像匹配的实名账户或信用账户。
在一个实施例中，在提取到与当前乘车信息关联的乘车参数后，采用以下公式计算得到实名账户或信用账户对应的分数值：
其中，S表示分数值，ωi表示每个乘车参数对应的权重，f(xi)表示每个乘车参数对应的分数值，将得分最高的实名账户或信用账户作为与目标人脸图像匹配的账户。
在一个实施例中，建立与每个实名账户对应的评分模型，根据当前乘车信息和评分模型确定查找到的各个实名账户的分数值，然后选择分数值最高的实名账户作为匹配的实名账户。
其中，根据各个乘客的乘车信息建立各个乘客的出行档案；对每个乘客的出行档案中的乘车参数进行分析以建立各个乘车参数所对应的查分表格，并将查分表格作为实名账户所关联的评分模型；获取乘车信息中的乘车参数；将获取的乘车参数分别与所查找到的各个实名账户所关联的查分表格进行匹配以得到各个乘车参数所对应的分值；根据所述分值与各个关键参数所对应的权重值确定所查找到的各个实名账户的分数值。
在一个实施例中，上述乘车支付方法还包括：将所述目标人脸图像与白名单人脸库中的人脸图像进行比对；当所述目标人脸图像存在于所述白名单人脸库中时，则返回允许乘车信息到所述支付受理设备。
其中，服务器中包含有白名单人脸库，白名单人脸库中存储有合法的人脸图像。将目标人脸图像与白名单人脸图像进行比对，如果匹配到，则返回允许乘车信息到支付受理设备。
在一个实施例中，上述乘车支付方法还包括：获取实名账户或信用账户对应的历史乘车记录，所述历史乘车记录中包括：乘车线路信息和乘车次数信息；根据所述历史乘车记录计算与每个实名账户或信用账户对应的信用评分值；根据所述信用评分值和所述乘车线路信息确定与每个乘车线路对应的线路白名单人脸库；将所述线路白名单人脸库同步至相应线路对应的支付受理设备。
其中，历史乘车记录中包括：历史乘车线路信息、历史乘车次数信息以及历史乘车支付费用信息等，根据历史乘车记录计算与每个实名账户或信用账户对应的信用评分值。信用评分值用于对乘客的乘车信用进行评分，将信用评分值高的乘客加入到白名单人脸库。为了得到线路白名单，还需要根据实名账户或信用账户对应的乘车线路信息确定相应的一个或多个线路，然后确定线路白名单人脸库，将线路白名单人脸库同步到相应的一个或多个线路对应的支付受理设备。
信用评分值的建立与乘车次数信息以及乘车消费信息相关，一般来说，通过刷脸乘车次数越多，乘车消费越高，相应的信用评分值就越高。建立信用评分值后，根据信用评分值将用户进行排序。获取每个线路中乘客的信用评分值，将信用评分值大于预设信用值的实名账户或信用账户加入到相应线路的白名单人脸库。根据信用评分值将每个线路的白名单人脸库中的人脸图像按照信用评分值从大到小的顺序进行排序，将排名在前预设数量(比如，1000个)的乘客同步到相应线路对应的支付受理设备，同步的方式可以是服务器将前预设数量的线路白名单定时下发到支付受理设备，也可以是支付受理设备主动发送请求获取。
上述实施例中，只将排名在前预设数量的线路白名单人脸库同步到支付受理设备，有利于减少支付受理设备的负荷，同时提高匹配的效率。
在一个实施例中，上述乘车支付方法还包括：获取实名账户对应的历史乘车记录，所述历史乘车记录中包括：乘车线路信息和乘坐各线路的乘车频次；将各线路中所述乘车频次大于预设值的实名账户加入相应线路对应的线路白名单人脸库；将所述线路白名单人脸库同步至相应线路对应的支付受理设备。
其中，历史乘车记录中包括有历史乘坐各个线路的乘车频次，将每个线路中乘车频次大于预设值的实名账户加入相应线路对应的线路白名单人脸库，并定时将更新后的线路白名单人脸库同步至相应线路对应的支付受理设备。
在一个实施例中，上述乘车支付方法还包括：接收用户终端发送的乘车记录或消费记录的查询请求；根据查询请求将相应的乘车记录或消费记录发送到用户终端。
其中，用户通过用户终端可以向服务器发送乘车记录或消费记录的查询请求，然后服务器根据相应的查询请求，将相应的乘车记录或消费记录发送到终端进行显示。
在一个实施例中，上述乘车支付方法还包括：当黑名单人脸库中的人脸图像对应的欠费金额还清时，将人脸图像从黑名单人脸库中移出，更新黑名单人脸库；将更新后的黑名单人脸库下发到支付受理设备。
其中，当黑名单人脸库中的人脸图像对应的欠费金额还清时，将人脸图像从黑名单人脸库中移出，更新黑名单人脸库，服务器还用于更新后的黑名单人脸库下发到支付受理设备。
在一个实施例中，上述乘车支付方法还包括：接收用户终端发送的申诉请求，申请请求中包含有异议的记录；根据申诉请求进行处理，并将处理的进程返回给用户终端。
其中，当出现扣费异常情况时，用户可以通过用户终端中对有异议的记录进行申诉，将申诉请求发送给服务器，并可以实时查看申诉的处理流程及处理节点。相应地，响应于终端的申诉查询请求服务器将申诉的实时处理流程返回给终端。
如图5所示，提出了一种乘车支付***，该乘车支付***既可以应用于公交，也可以应用于地铁等城市交通，包括：支付受理设备500和服务器600；
支付受理设备500中包括：人脸识别模块502和人脸识别触发模块504；
人脸识别模块502用于对乘客的人脸进行扫描识别，将扫描到的目标人脸图像和乘车信息发送到服务器；
人脸识别触发模块504用于响应于触发操作开启人脸识别模块；
服务器600用于根据接收到目标人脸图像和乘车信息完成相应的扣费操作。
其中，支付受理设备500用于受理用户的乘车付款。包括：人脸识别模块和人脸识别触发模块。人脸识别触发模块用于启动人脸支付模块，为了防止误刷，通过增加人脸识别触发装置来确认乘客的支付意愿。人脸触发模块的实现可以通过多种方式，比如，可以通过按键式，由乘客通过按键来开启人脸支付功能，也可以通过触摸屏式的软按键或者软键盘来触发，还可以通过感应(比如，声音、手势等)的方式来触发。在一个实施例中，人脸识别触发模块外面还可以加屏蔽罩和提示信息，避免客户由于好奇或者意外触发。
人脸识别模块502用于对乘客的人脸进行扫描识别，并将扫描到的目标人脸图像发送到服务器600，服务器600可以根据接收到的目标人脸图像完成相应的扣费操作。
上述乘车支付***，包括支付受理设备和服务器，支付受理设备包括人脸识别模块和人脸识别触发模块，人脸识别触发模块响应于乘客的触发操作开启人脸识别模块，然后通过人脸识别模块对乘客的人脸进行扫描识别，然后将扫描到的目标人脸图像发送给服务器，服务器根据接收到目标人脸图像完成扣费操作，上述乘车支付***，通过增加了人脸识别触发模块有效地解决了误刷人脸的问题，并且通过人脸识别模块与服务器之间的交互来完成了人脸支付的扣款操作。
在一个实施例中，支付受理设备还包括：黑名单模块506；黑名单模块506用于存储黑名单人脸库。
在另一个实施例中，支付受理设备还包括：处理模块，处理模块用于获取人脸识别模块扫描得到的目标人脸图像，将目标人脸图像与黑名单人脸库中的人脸图像进行比对，得到比对结果，根据比对结果确定刷脸是否成功。
其中，支付受理设备中存储有黑名单模块，黑名单模块中存储有黑名单人脸库。通过人脸识别模块扫描到目标人脸图像后，将目标人脸图像传输给处理模块，然后将目标人脸图像与黑名单人脸库中的人脸图像进行比对，得到比对结果，若目标人脸图像匹配到了黑名单人脸库中的人脸图像，则说明刷脸失败，可以返回相应的欠费信息，若目标人脸图像匹配不到黑名单人脸库中的人脸图像，则说明刷脸成功，可以返回刷脸成功的信息。在一个实施例中，黑名单人脸库是由服务器提前下发到支付受理设备的，可以实现直接在支付受理设备中就可以完成黑名单离线比对。在本实施例中，只需要与本地的黑名单人脸库进行比对，就可以返回相应的刷脸是否成功的信息，可以实现离线刷脸，后续有无线网络时，可以异步将采集到的目标人脸图像和乘车信息发送给服务器，服务器后续再完成扣费，这样就避免了由于网络原因而影响出行效率。
参考图6，在一个实施例中，支付受理设备还包括：交互模块508；交互模块用于接收返回的黑名单匹配结果，根据结果进行相应的提示。
其中，支付受理终端通过交互模块接收将目标人脸图像与黑名单人脸库中的人脸图像进行比对的比对结果，然后返回相应的提示，比如，如果比对结果不是黑名单人脸图像，则返回“刷脸成功”的提示。如果比对结果为黑名单人脸图像，则返回“欠费请充值”的提示，提示的方式可以是在屏幕上显示，也可以是通过语音播报的方式。
参考图6，在一个实施例中，支付受理设备还包括：扫码模块510、感应模块512中的至少一个；扫码模块用于扫描乘客的二维码，将二维码发送给服务器，以使服务器完成扣费操作；感应模块用于感应乘客的乘车卡，以完成扣费操作。
其中，为了方便用户可以使用多种方式支付，支付受理设备中还集成了扫码模块、感应模块中的至少一个。扫码模块是指可以通过扫描乘客出示的二维码，然后发送给服务器来完成扣费操作。感应模块是指可以感应乘客的乘车卡，然后来完成扣费操作。
在一个实施例中，服务器还用于接收支付受理设备上传的目标人脸图像和乘车信息，将目标人脸图像与已注册的实名账户中的人脸图像进行匹配，当匹配成功时，则进行扣费，并将目标人脸图像对应的乘车信息与相应的实名账户进行关联存储，当匹配不到实名账户时，则将目标人脸图像与已建立的信用账户中的人脸图像进行匹配，若匹配成功，则将目标人脸图像对应的乘车信息与信用账户进行关联，并记录信用账户对应的欠费金额，若匹配不到信用账户时，则创建一个信用账户，将目标人脸图像、乘车信息与信用账户关联，记录目标人脸图像对应的欠费金额。
其中，人脸支付是需要提前进行实名注册的，所以服务器中存储有已注册的实名账户对应的人脸图像。为了让还未注册的用户能够先体验人脸支付的功能，可以让用户先免费体验人脸支付乘车的功能。所以服务器接收到支付受理设备上传的目标人脸图像和乘车信息后，首先将目标人脸图像与已注册的实名账户中的人脸图像进行匹配，若匹配成功，则相应地进行扣费，并将乘车信息与该实名账户关联存储，即存储乘客的乘车记录。若匹配不成功，说明该用户还未实名注册，则与已建立的信用账户中的人脸图像进行匹配，若匹配上，则将目标人脸图像对应的乘车信息与该已建立的信用账户关联，并记录该信用账户对应的欠费金额。若匹配不到信用账户，说明该用户是第一次体验，则创建一个新的信用账户，并将目标人脸图像以及乘车信息与该新建的信用账户关联，并且记录相应的欠费金额。为了让用户不能无限次的免费体验，可以限制欠费金额的额度，比如，可以让客户免费体验三次，假设每次乘车是2元，那么可以将6元作为欠费额度，当超过欠费额度时，则不允许继续乘车，提示用户尽快完成实名注册进行充值。
参考图7，在一个实施例中，服务器包括：信用额度管理模块602；信用额度管理模块用于获取实名账户或信用账户对应的欠款金额，当欠款金额大于预设的欠款额度时，则将实名账户或信用账户对应的人脸图像加入黑名单人脸库。
其中，为了建立乘车信用机制，服务器中还包括有信用额度管理模块，信用额度管理模块用于记录每个实名账户或信用账户对应的欠费金额。在一个实施例中，设置实名账户的欠费额度，当实名账户的欠费金额大于欠费额度时，则将该实名账户加入黑名单人脸库。后续充值还清欠款后可以从黑名单人脸库中移出。在另一个实施例中，设置信用账户的免费乘车额度(即欠费额度)，将信用账户对应的欠款金额大于免费乘车额度时，则将该信用账户对应的人脸图像加入黑名单人脸库。
参考图7，在一个实施例中，服务器包括：人脸辅助识别模块604；人脸辅助识别模块用于当人脸库中存在与目标人脸图像相似的多个人脸图像时，则根据每个人脸图像对应的历史乘车记录确定与目标人脸图像匹配的人脸图像。
其中，由于会出现多个相似的人脸，为了提高人脸识别的准确度，服务器中还包括：人脸辅助识别模块。人脸辅助识别模块用于当识别到存在多个与目标人脸图像相似的人脸图像时，则获取相应的每个人脸图像对应的历史乘车记录，根据每个人脸图像对应的历史乘车记录来辅助确定与目标人脸图像匹配的人脸图像，从而可以更准确地进行人脸识别。
参考图7，在一个实施例中，服务器包括：黑名单管理模块606，黑名单管理模块中存储有黑名单人脸库；黑名单管理模块用于判断接收到的目标人脸图像是否存在于黑名单人脸库，若存在，则返回拒绝乘车的信息到支付受理设备；黑名单管理模块还用于当黑名单人脸库中的人脸图像对应的欠费金额还清时，将人脸图像从黑名单人脸库中移出，更新黑名单人脸库；服务器还用于更新后的黑名单人脸库下发到支付受理设备。
其中，黑名单管理模块中存储有黑名单人脸库，当接收到支付受理终端发送的目标人脸图像后，将目标人脸图像与黑名单人脸库中的人脸图像进行比对，若目标人脸图像存在于黑名单人脸库中时，则返回拒绝乘车的信息到支付受理设备，以使支付受理终端显示“支付失败”、“欠费”等信息，用于提示乘客欠费，以便于乘客及时充值。当乘客后续充值后，即欠费金额还清时，黑名单管理模块将该人脸图像从黑名单人脸库中移出。另外，服务器会及时更新黑名单人脸库，然后将黑名单库下发到支付受理设备，以便支付受理设备离线时也能完成黑名单的识别。
参考图7，在一个实施例中，服务器还包括：行为分析模块608；行为分析模块用于获取每个乘客的乘车信息，乘车信息包括：乘车路线、乘车站点和乘车时间，根据乘车信息对相应乘客的行为习惯进行分析，建立与每个乘客对应的乘车档案；行为分析模块还用于获取黑名单人脸库中人脸图像对应的历史乘车信息，对历史乘车信息进行分析，确定黑名单人脸库中每个人脸图像对应的乘车习惯，根据乘车习惯确定线路黑名单，将线路黑名单相应地下发到与线路对应的支付受理设备。
其中，为了建立与每个乘客的乘车档案，服务器通过行为分析模块608获取每个乘客的乘车信息，该乘车信息包括：乘车路线、乘车站点、乘车时间以及乘车消费记录等。根据用户的乘车信息对用户的行为习惯进行分析，比如，分析出用户经常乘坐的路线，经常乘车的时间点等。另外，基于行为分析模块，可以对黑名单人脸库中的人脸图像对应的历史乘车信息进行分析，分析黑名单中的人脸图像对应的乘车习惯，根据该乘车习惯确定相应的线路黑名单，将线路黑名单下发到线路对应的支付受理设备。由于全网的黑名单的数据量大，为了减少在支付受理设备中的黑名单的数量，建立与每个线路对应的线路黑名单，也就是说，通过分析黑名单中的用户的经常乘车线路，将该黑名单与该线路进行关联，这样可以有重点地将黑名单下发到相应的线路，不必将所有的黑名单都下发到每个支付受理设备，从而大大减少支付受理设备中的数据存储量，而且可以更有效地管控乘客的非法乘车行为。
如图8所示，在一个实施例中，上述乘车支付***还包括：终端700；终端用于接收用户用于实名注册的注册人脸图像和相应的扣款账户，将注册人脸图像和扣款账户发送到服务器；服务器还用于根据注册人脸图像为相应的用户分配唯一的实名账户，将实名账户、注册人脸图像和扣款账户进行关联。
其中，终端是指用户终端，通过在终端中安装相应的APP(应用程序)，然后通过APP进行实名注册。实名注册时需要通过终端将注册人脸图像和扣款账户发送给服务器，服务器根据注册人脸图像分配唯一的实名账户，并将实名账户、注册人脸图像和扣款账户进行关联。后续识别到与注册人脸图像一致的目标人脸图像时，则直接从扣款账户中进行乘车扣费。
参考图9，在一个实施例中，终端中包括：查询模块702；查询模块用于向服务器发送乘车记录或消费记录的查询请求；服务器还用于根据查询请求将相应的乘车记录或消费记录发送到终端。
其中，终端中包括查询模块，用户通过查询模块可以向服务器发送乘车记录或消费记录的查询请求，然后服务器根据相应的查询请求，将相应得乘车记录或消费记录发送到终端进行显示。
参考图9，在一个实施例中，终端中还包括：申诉模块704；申诉模块用于对有异议的记录进行申诉，将申诉请求发送给服务器；服务器还用于将申诉的实时处理流程返回到终端。
其中，当出现扣费异常情况时，用户可以通过终端中的申诉模块704对有异议的记录进行申诉，将申诉请求发送给服务器，并可以实时查看申诉的处理流程及处理节点。相应地，响应于终端的申诉查询请求服务器将申诉的实时处理流程返回给终端。
如图10所示，在一个实施例中，乘车支付***包括：终端1002、支付受理设备1004和服务器1006。终端1002中包括实名账户注册模块、异常消费申诉模块、乘车费用和记录查询模块和充值与黑名单处理模块。支付受理设备1004包括：人脸识别模块、人脸识别触发模块、感应模块、扫码模块、通信模块、黑名单模块、交互模块和定位模块。服务器1006包括：账户管理模块、人脸匹配模块、行为分析模块、信用额度管理模块、辅助人脸识别模块，费用支付和结算模块，异常消费申诉模块、充值与消费记录查询模块和黑名单管理模块。
其中，终端1002中的实名账户注册模块用于提供给用户实名注册的通道，异常消费申诉模块用于提供给用户对异议的消费进行申诉的通道，乘车费用和记录查询模块用于提供给用户查询消费情况的通道，充值与黑名单处理模块用于提供给用户进行充值并消除黑名单的通道。支付受理设备1004中的通信模块用于与服务器进行通信，定位模块用于定位当前的设备的位置，可以用来定位乘客上车的站点信息，定位的方式可以采用GPS定位，当然也可以是其他定位方式。服务器1006中的费用支付和结算模块用于计算乘车费用并进行相应的扣费，异常消费申诉模块用于记录终端发送的申诉。充值和消费记录查询模块用于为终端中的查询模块提供查询记录。
如图11所示，在一个实施例中，提出了一种实名账户注册的流程示意图。首先，通过终端登录APP，判断是否已经实名注册，若否，则进入实名注册页面，通过实名注册页面获取居住地址、身份证信息和注册人脸图像，然后对身份信息进行验证，若验证识别，则返回注册失败，若验证成功，则指示绑定支付账户，当支付账户绑定完成后，将注册人脸图像上传到服务器，服务器检测是否存在与该注册人脸图像对应的信用账户，若存在，则将信用账户升级为实名注册账户，完成实名注册，若不存在信用账户，则直接注册新的实名账户。
如图12所示，在一个实施例中，实名账户业务办理流程示意图。首先，终端检测是否有异常消费记录，若有，则进入异常消费申诉流程，若否，则检测实名账户是否欠费，若是，则进入充值缴费流程，若否，则检测实名账户是否被列入黑名单，若是，则进入黑名单处理流程进行处理，若否，则不处理。
如图13所示，在一个实施例中，为异常消费流程的示意图。首先，乘客通过终端中的APP对异常消费记录提出申诉，通过申诉平台人工审核申诉记录，若审核通过，则进行退费，并更新消费记录，同时可以通过短信、微信等方式推送审核结果。另外，通过人脸辅助识别模块分析出现异常的原因，判断是否是因为存在相似人脸而出现的异常。如果审核不通过，则也需要通过短信、微信方式将结果及原因推送给用户。
如图14所示，在一个实施例中，为黑名单业务处理流程示意图。当乘客通过APP查询到欠费记录时，可以通过充值缴费，服务器接收到充值缴费成功后，将用户从黑名单中删除，并更新黑名单人脸库，并将更新后的黑名单人脸库下发到支付受理终端。
如图15所示，在一个实施例中，为刷脸支付的处理流程示意图。通过人脸识别触发模块触发开启人脸识别模块，然后通过人脸识别模块扫描得到目标人脸图像，然后将目标人脸图像与本地黑名单人脸库比对，判断是否在本地黑名单人脸库中，若是，支付受理终端返回禁止通行，然后提示乘客，若否，则提示刷脸成功，然后支付受理终端在无线网络有效时上传目标人脸图像和乘车信息到服务器，服务器进行相应的扣费处理。
如图16所示，为云端大数据平台(即服务器)处理流程。云端大数据平台通过调用结算接口计算乘客的乘车费用，通过人脸信息匹配查询可能的关联账户，然后通过大数据分析获得个人出行档案，确定多个相似人脸信息的真实个人身份，然后查找是否与人脸信息(即目标人脸图像)关联的实名账户。
若能找到，则实名扣费，判断是否扣费成功，若扣费成功，则刷新扣费成功记录并推送到相应的APP(终端)，若扣费失败，则刷新实名账户扣费失败记录，查看消费费用是否已超过消费门限，若否，则将扣费失败和提示充值信息推送到APP，若是，则将该实名账户加入黑名单列表，并将加入黑名单的信息推送到APP，然后通过大数据平台定期将黑名单列表同步到常用乘车线路和地区的支付终端。
若不能找到，则查找人脸信息是否有关联的个人信用账户(即信用账户)，若否，则建立个人信用账户，并记录乘车线路信息和乘车费用，设立信用消费的门限。若有关联的个人信用账户，则查看消费费用是否已超过消费门限，若否，则刷新个人信用账户的消费记录，若超过了消费门限，将个人信用账户纳入黑名单列表，通过大数据分析平台分析该用户常用的乘车地点，线路和地区，通过大数据平台优先将黑名单列表同步到常用乘车线路和地区的支付终端(即支付受理设备)。
如图17示出了一个实施例中支付受理设备的内部结构图。如图17所示，该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、摄像头和网络接口。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作***，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现乘车支付方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行乘车支付的方法。摄像头用于采集乘客的人脸图像，网络接口用于与外接进行通信。本领域技术人员可以理解，图17中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请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。
如图18示出了一个实施例中服务器的内部结构图。如图18所示，该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作***，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现乘车支付方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行乘车支付的方法。网络接口用于与外接进行通信。本领域技术人员可以理解，图18中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请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。
一种支付受理设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：响应于触发操作，开启人脸识别功能；通过所述人脸识别功能对所述乘客的人脸进行扫描识别，得到目标人脸图像；根据所述目标人脸图像和乘车信息与服务器进行交互完成相应的扣费操作。
一种服务器，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：接收支付受理设备发送的目标人脸图像和乘车信息，所述目标人脸图像是所述支付受理设备响应于触发操作开启人脸识别功能，对乘客的人脸进行扫描得到的；将所述目标人脸图像与已注册的实名账户中的人脸图像进行匹配，当匹配成功时，则根据所述乘车信息进行扣费，并返回相应的扣费信息。
需要说明的是，上述乘车支付方法、乘车支付***、支付受理设备和服务器属于一个总的发明构思，乘车支付方法、乘车支付***、支付受理设备和服务器的实施例中的内容可相互适用。
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，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请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。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (19)
1.一种乘车支付方法，其特征在于，所述方法包括：
接收支付受理设备发送的目标人脸图像和乘车信息，所述目标人脸图像是所述支付受理设备响应于触发操作开启人脸识别功能，对乘客的人脸进行扫描得到的；
将所述目标人脸图像与已注册的实名账户中的人脸图像进行匹配，当匹配成功时，则根据所述乘车信息进行扣费，并返回相应的扣费信息；
其中，所述方法还包括：
当匹配不到实名账户时，将所述目标人脸图像与已建立的信用账户中的人脸图像进行匹配；
当匹配到已建立的信用账户时，则将所述目标人脸图像对应的乘车信息与所述信用账户进行关联，并记录所述信用账户对应的欠费金额；
其中，所述将所述目标人脸图像与已注册的实名账户中的人脸图像进行匹配，包括:
当实名账户或信用账户中存在多个与所述目标人脸图像相似的人脸图像时，获取所述实名账户或信用账户对应的历史乘车记录；
根据所述实名账户或信用账户对应的历史乘车记录确定与所述目标人脸图像匹配的实名账户或信用账户；
所述根据所述实名账户或信用账户对应的历史乘车记录确定与所述目标人脸图像匹配的实名账户或信用账户，包括：
获取所述目标人脸图像对应的当前乘车信息，根据所述当前乘车信息从每个实名账户或信用账户对应的历史乘车记录提取与所述当前乘车信息关联的乘车参数；
根据所述乘车参数按照预设的评分规则确定与每个实名账户或信用账户对应的分数值；
根据所述分数值确定与所述目标人脸图像匹配的实名账户或信用账户；
其中，所述乘车参数至少包括乘车次数以及历史乘车时间，所述乘车次数与分数值成正相关，所述历史乘车时间与当前乘车信息中的乘车时间对应的时刻越近，所述历史乘车时间的分数值越高；
其中，所述根据所述分数值确定与所述目标人脸图像匹配的实名账户或信用账户，包括：
将得分最高的实名账户或信用账户作为与目标人脸图像匹配的账户。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当匹配不到已建立的信用账户时，则创建一个新的信用账户，将所述目标人脸图像、所述乘车信息与所述新的信用账户关联，记录所述新的信用账户对应的欠费金额。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述目标人脸图像与黑名单人脸库中人脸图像进行比对；
若所述目标人脸图像存在于所述黑名单人脸库中，则返回拒绝乘车信息到所述支付受理设备。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取实名账户或信用账户关联的乘车信息，所述乘车信息包括：乘车路线和乘车站点；
根据所述乘车信息对实名账户或信用账户的乘客行为习惯进行分析，建立与每个实名账户或信用账户对应的乘车档案。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述目标人脸图像与白名单人脸库中的人脸图像进行比对；
当所述目标人脸图像存在于所述白名单人脸库中时，则返回允许乘车信息到所述支付受理设备。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取实名账户或信用账户对应的历史乘车记录，所述历史乘车记录中包括：乘车线路信息和乘车次数信息；
根据所述历史乘车记录计算与每个实名账户或信用账户对应的信用评分值；
根据所述信用评分值和所述乘车线路信息确定与每个乘车线路对应的线路白名单人脸库；
将所述线路白名单人脸库同步至相应线路对应的支付受理设备。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取实名账户对应的历史乘车记录，所述历史乘车记录中包括：乘车线路信息和乘坐各线路的乘车频次；
将各线路中所述乘车频次大于预设值的实名账户加入相应线路对应的线路白名单人脸库；
将所述线路白名单人脸库同步至相应线路对应的支付受理设备。
8.一种乘车支付方法，其特征在于，所述方法包括：
响应于触发操作，开启人脸识别功能；
通过所述人脸识别功能对乘客的人脸进行扫描识别，得到目标人脸图像；
根据所述目标人脸图像和乘车信息与服务器进行交互完成相应的扣费操作；
其中，所述服务器用于接收支付受理设备发送的目标人脸图像和乘车信息，所述目标人脸图像是所述支付受理设备响应于触发操作开启人脸识别功能，对乘客的人脸进行扫描得到的；
将所述目标人脸图像与已注册的实名账户中的人脸图像进行匹配，当匹配成功时，则根据所述乘车信息进行扣费，并返回相应的扣费信息；其中，所述服务器还用于：当匹配不到实名账户时，将所述目标人脸图像与已建立的信用账户中的人脸图像进行匹配；
当匹配到已建立的信用账户时，则将所述目标人脸图像对应的乘车信息与所述信用账户进行关联，并记录所述信用账户对应的欠费金额；
其中，所述将所述目标人脸图像与已注册的实名账户中的人脸图像进行匹配，包括:当实名账户或信用账户中存在多个与所述目标人脸图像相似的人脸图像时，获取所述实名账户或信用账户对应的历史乘车记录；
根据所述实名账户或信用账户对应的历史乘车记录确定与所述目标人脸图像匹配的实名账户或信用账户；
所述根据所述实名账户或信用账户对应的历史乘车记录确定与所述目标人脸图像匹配的实名账户或信用账户，包括：获取所述目标人脸图像对应的当前乘车信息，根据所述当前乘车信息从每个实名账户或信用账户对应的历史乘车记录提取与所述当前乘车信息关联的乘车参数；
根据所述乘车参数按照预设的评分规则确定与每个实名账户或信用账户对应的分数值；
根据所述分数值确定与所述目标人脸图像匹配的实名账户或信用账户；
其中，所述乘车参数至少包括乘车次数以及历史乘车时间，所述乘车次数与分数值成正相关，所述历史乘车时间与当前乘车信息中的乘车时间对应的时刻越近，所述历史乘车时间的分数值越高；
其中，所述根据所述分数值确定与所述目标人脸图像匹配的实名账户或信用账户，包括：将得分最高的实名账户或信用账户作为与目标人脸图像匹配的账户。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述通过所述人脸识别功能对乘客的人脸进行扫描识别，得到目标人脸图像之后还包括：
将所述目标人脸图像与黑名单人脸库中的人脸图像进行比对，得到比对结果;
根据所述比对结果输出相应的提示信息。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述黑名单人脸库为从服务器获取到的与线路关联的线路黑名单人脸库。
11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述比对结果输出相应的提示信息，包括：
当所述目标人脸图像不在所述黑名单人脸库中时，判断是否在预设时间内接收到服务器返回的扣费信息；
若是，则根据所述扣费信息返回相应的提示信息；
若否，则直接输出预设的提示信息。
12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标人脸图像和乘车信息与服务器进行交互完成相应的扣费操作，包括：
当所述目标人脸图像不在所述黑名单人脸库中时，将所述目标人脸图像和乘车信息发送给服务器；
接收所述服务器根据所述目标人脸图像和所述乘车信息返回的扣费信息。
13.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述根据所述目标人脸图像和乘车信息与服务器进行交互完成相应的扣费操作的步骤之前，还包括：
将所述目标人脸图像与白名单人脸库中的人脸图像进行比对，得到比对结果；
当所述目标人脸图像在所述白名单人脸库中时，则进行预扣费，输出刷脸成功的提示消息；
所述根据所述目标人脸图像和乘车信息与服务器进行交互完成相应的扣费操作，包括：
将所述目标人脸图像和所述预扣费发送给所述服务器，以使所述服务器根据所述预扣费在所述目标人脸图像对应的扣款账户中完成扣费。
14.一种乘车支付***，其特征在于，所述***包括：
支付受理设备和服务器；
所述支付受理设备中包括：人脸识别模块和人脸识别触发模块；
所述人脸识别模块用于对乘客的人脸进行扫描识别，将扫描到的目标人脸图像和乘车信息发送到所述服务器；
所述人脸识别触发模块用于响应于触发操作开启所述人脸识别模块；
所述服务器用于根据接收到目标人脸图像和乘车信息完成相应的扣费操作；
其中，所述服务器还用于接收所述支付受理设备上传的目标人脸图像和乘车信息，将所述目标人脸图像与已注册的实名账户中的人脸图像进行匹配，当匹配成功时，则进行扣费，并将所述目标人脸图像对应的乘车信息与相应的实名账户进行关联存储，当匹配不到实名账户时，则将所述目标人脸图像与已建立的信用账户中的人脸图像进行匹配，若匹配成功，则将所述目标人脸图像对应的乘车信息与所述信用账户进行关联，并记录所述信用账户对应的欠费金额，若匹配不到信用账户时，则创建一个信用账户，将所述目标人脸图像、所述乘车信息与所述信用账户关联，记录所述目标人脸图像对应的欠费金额，所述服务器包括：人脸辅助识别模块；所述人脸辅助识别模块用于当人脸库中存在与所述目标人脸图像相似的多个人脸图像时，则根据每个人脸图像对应的历史乘车记录确定与所述目标人脸图像匹配的人脸图像；其中，所述根据所述实名账户或信用账户对应的历史乘车记录确定与所述目标人脸图像匹配的实名账户或信用账户，包括：获取所述目标人脸图像对应的当前乘车信息，根据所述当前乘车信息从每个实名账户或信用账户对应的历史乘车记录提取与所述当前乘车信息关联的乘车参数；根据所述乘车参数按照预设的评分规则确定与每个实名账户或信用账户对应的分数值；根据所述分数值确定与所述目标人脸图像匹配的实名账户或信用账户；其中，所述乘车参数至少包括乘车次数以及历史乘车时间，所述乘车次数与分数值成正相关，所述历史乘车时间与当前乘车信息中的乘车时间对应的时刻越近，所述历史乘车时间的分数值越高；其中，所述根据所述分数值确定与所述目标人脸图像匹配的实名账户或信用账户，包括：将得分最高的实名账户或信用账户作为与目标人脸图像匹配的账户。
15.根据权利要求14所述的***，其特征在于，所述支付受理设备还包括：黑名单模块和处理模块；
所述黑名单模块用于存储黑名单人脸库；
所述处理模块用于获取所述人脸识别模块扫描得到的目标人脸图像，将所述目标人脸图像与黑名单人脸库中的人脸图像进行比对，得到比对结果，根据所述比对结果确定刷脸是否成功。
16.根据权利要求14所述的***，其特征在于，所述服务器包括：黑名单管理模块，所述黑名单管理模块中存储有黑名单人脸库；
所述黑名单管理模块用于判断接收到的所述目标人脸图像是否存在于所述黑名单人脸库，若存在，则返回拒绝乘车的信息到所述支付受理设备；
所述黑名单管理模块还用于当所述黑名单人脸库中的人脸图像对应的欠费金额还清时，将所述人脸图像从所述黑名单人脸库中移出，更新所述黑名单人脸库；
所述服务器还用于将更新后的所述黑名单人脸库下发到所述支付受理设备。
17.根据权利要求15所述的***，其特征在于，所述服务器还包括：行为分析模块；
所述行为分析模块用于获取每个乘客的乘车信息，所述乘车信息包括：乘车路线和乘车站点，根据所述乘车信息对相应乘客的行为习惯进行分析，建立与每个乘客对应的乘车档案；
所述行为分析模块还用于获取所述黑名单人脸库中人脸图像对应的历史乘车信息，对所述历史乘车信息进行分析，确定黑名单人脸库中每个人脸图像对应的乘车习惯，根据所述乘车习惯确定线路黑名单，将所述线路黑名单相应地下发到与线路对应的支付受理设备。
18.一种支付受理设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求8至13中任一项所述方法的步骤。
19.一种服务器，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
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