CN112196402A - 一种钞箱及其管理方法 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种钞箱，包括箱体、通信模块、运动模块、识别模块和交接模块；其中，所述箱体用于容纳钞票，所述通信模块用于接收任务管理***下发的押运任务，所述押运任务用于指示将所述钞箱交接至交接人；所述运动模块用于根据所述押运任务进行移动；所述识别模块用于根据所述押运任务中所述交接人的身份信息识别所述交接人；所述交接模块用于所述识别模块识别到所述交接人时，完成交接。如此，降低了钞箱中转难度，降低了钞箱交接过程中的风险。

Description

一种钞箱及其管理方法
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种钞箱以及钞箱的管理方法。
背景技术
银行作为货币的流通机构，常常是通过钞箱进行钞票中转的。所谓钞箱是指用于容纳钞票的箱体。银行的钞箱可以容纳大量现金，例如可以容纳二百万现金。当钞箱装满现钞时是非常重的。一方面，押运人员在押运过程中手提两个装满现钞的钞箱需要花费大量的精力，增加了钞箱中转难度，另一方面，交接过程也很容易出现交接人员不按照要求验证身份，给交接过程造成风险的现象。
有鉴于此，业界亟需提供一种钞箱的管理方法，以降低钞箱中转难度，降低钞箱交接过程中的风险。
发明内容
本申请提供了一种钞箱以及钞箱的管理方法，该钞箱通过钞箱自身进行运动，解决了押运人员手提钞箱导致的中转难度，并且对交接人进行身份验证，验证通过完成交接，降低了交接钞箱过程中的风险。
第一方面，本申请提供了一种钞箱，所述钞箱包括箱体、通信模块、运动模块、识别模块和交接模块；
所述箱体用于容纳钞票，所述通信模块用于接收任务管理***下发的押运任务，所述押运任务用于指示将所述钞箱交接至交接人；
所述运动模块用于根据所述押运任务进行移动；
所述识别模块用于根据所述押运任务中所述交接人的身份信息识别所述交接人；
所述交接模块用于所述识别模块识别到所述交接人时，完成交接。
在一些可能的实现方式中，所述钞箱还包括风控模块，所述风控模块用于根据所述钞箱的重量和/或所述钞箱内物品的形状，利用风险识别模型确定所述钞箱的风险。
在一些可能的实现方式中，所述钞箱的重量通过部署在所述钞箱中的重力传感器获得，所述钞箱内物品的形状信息通过部署在所述钞箱的光传感器获得。
在一些可能的实现方式中，所述风险识别模型为经过遗传算法优化的误差回传神经网络模型，所述风险识别模型以所述钞箱的重量和/或所述钞箱内物品的形状为输入，以风险标签为输出，所述风险标签用于指示所述钞箱是否存在风险。
在一些可能的实现方式中，所述钞箱还包括告警模块，所述告警模块用于所述钞箱的押运过程出现异常时进行告警。
在一些可能的实现方式中，所述运动模块用于根据所述押运任务进行移动，包括：
根据所述押运任务设定的路径进行移动；或者，
识别所述押运任务设定的押运人，根据所述押运人的移动路线进行移动。
第二方面，本申请提供了一种钞箱的管理方法。该方法包括：
接收任务管理***下发的押运任务，所述押运任务用于指示将所述钞箱交接至交接人；
根据所述押运任务进行移动；
根据所述押运任务中所述交接人的身份信息识别所述交接人；
识别到所述交接人时，完成交接。
在一些可能的实现方式中，所述方法还包括：
根据所述钞箱的重量和/或所述钞箱内物品的形状，利用风险识别模型确定所述钞箱的风险。
在一些可能的实现方式中，所述钞箱的重量通过部署在所述钞箱中的重力传感器获得，所述钞箱内物品的形状信息通过部署在所述钞箱的光传感器获得。
在一些可能的实现方式中，所述风险识别模型为经过遗传算法优化的误差回传神经网络模型，所述风险识别模型以所述钞箱的重量和/或所述钞箱内物品的形状为输入，以风险标签为输出，所述风险标签用于指示所述钞箱是否存在风险。
在一些可能的实现方式中，所述方法还包括：
所述钞箱的押运过程出现异常时进行告警。
在一些可能的实现方式中，所述根据所述押运任务进行移动，包括：
根据所述押运任务设定的路径进行移动；或者，
识别所述押运任务设定的押运人，根据所述押运人的移动路线进行移动。
第三方面，本申请提供一种设备，所述设备包括处理器和存储器。所述处理器、所述存储器进行相互的通信。所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使得设备执行如第一方面或第一方面的任一种实现方式中的钞箱管理方法。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，所述指令指示设备执行上述第一方面或第一方面的任一种实现方式所述的钞箱管理方法。
第五方面，本申请提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在设备上运行时，使得设备执行上述第一方面或第一方面的任一种实现方式所述的钞箱管理方法。
本申请在上述各方面提供的实现方式的基础上，还可以进行进一步组合以提供更多实现方式。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种钞箱的架构图；
图2为本申请实施例提供的一种钞箱管理方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本申请中的附图，对本申请提供的实施例中的方案进行描述。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，这仅仅是描述本申请的实施例中对相同属性的对象在描述时所采用的区分方式。
为了便于理解本申请的技术方案，下面对本申请涉及的一些技术术语进行介绍。
钞箱通常是指在现金运送的过程中，用来装现金的箱子。目前主要有金属和非金属两种材质。钞箱在满载的情况下可以装二百万现金，即使不算钞箱本身自重，也重达二十多公斤，因此押运人提着两箱装满的钞箱是非常痛苦的。
在钞箱的运送过程中，交接环节是事故易发环节，如果交接人员不能按照要求验证身份，很容易对交接过程造成风险，容易造成银行财产的损失。
有鉴于此，本申请实施例提供了一种钞箱，该钞箱包括箱体、通信模块、运动模块、识别模块和交接模块。具体地，箱体除了容纳钞票以外，还接收任务管理***下发的押运任务，运动模块根据押运任务进行移动，在识别模块对于交接人进行识别后，完成交接，如此降低了钞箱中转的难度，降低了交接过程的风险。
接下来，将结合附图对本申请实施例提供的一种钞箱进行介绍。
参见图1所示的一种钞箱的架构图，该钞箱100包括：箱体102、通信模块104、运动模块106、识别模块108和交接模块110。下面对钞箱100的各个组成部分进行详细说明。
其中，箱体102具体用于容纳钞票。在一些可能的实现方式中，箱体102可以采用非金属材质，例如可以采用塑料，如聚碳酸酯(polycarbonate，PC)、聚氯乙烯布料(PolyvinylChloride，PVC)。该非金属材质的箱体不会对电信号产生屏蔽作用，因而不会对箱体102内部与外部的通信产生影响。在另一些可能的实现方式中，箱体102也可以采用金属材质，例如可以采用铝合金等低密度金属。为了避免箱体102对电信号产生屏蔽作用，可以对箱体102进行防屏蔽处理。
通信模块104具体用于接收任务管理***下发的押运任务，其中押运任务用于指示将钞箱100交接给交接人。考虑到通信便捷程度，通信模块104具体可以是无线通信模块，例如是蓝牙通信模块、无线局域网(wireless local area network，WLAN)通信模块或者蜂窝通信模块中的任意一种或多种。
在一些可能的实现方式中，交接人可以为自然人，也可以为具有执行该操作功能的虚拟人，例如可以是具有身份识别功能的机器人。在一些实施例中，机器人具有机械手臂，该机械手臂可以用于搬运钞箱100。
运动模块106，用于根据所述押运任务进行移动。在一些实施例中，运动模块106包括具有运动功能的硬件，例如包括运动功能的滚轮或者滑轮。进一步地，运动模块106还可以包括控制运动方向的控制器，例如可以包括舵机。
其中，滑轮或滚轮等运动部件可以安装在箱体102上。例如，箱体102为长方体时，滑轮或滚轮可以安装在箱体102底部，并且是安装在箱体102外，如此，滑轮或滚轮移动时，将带动箱体一起移动。
进一步地，舵机也可以安装在箱体102上。舵机可以控制滑轮或滚轮的移动方向，从而控制箱体的移动方向。
当押运任务设定有押运的路径时，运动模块106可以直接根据设定的路径进行移动。当然，押运任务也可以不设定押运的路径，而是设定押运人，如此，运动模块106可以识别押运任务设定的押运人，然后根据押运人的移动路线进行移动。考虑到安全性，押运任务可以设置钞箱的活动区域。运动模块106根据押运人的移动路线移动时，还可以确定当前所在位置是否在活动区域内，若否，则表明存在风险。
其中，押运人可以为自然人，也可以为具有执行该操作功能的虚拟人，例如是具有路径导航功能的机器人。
需要说明的是，在一些可能的实现方式中，运动模块106也可以不通过滑轮或滚轮进行移动。例如，钞箱可以被放在传送带上，通过传送带实现移动。
识别模块108具体可以用于根据所述押运任务中所述交接人的身份信息识别所述交接人。身份信息可以是任意能够表征交接人身份的信息。身份信息通常具有唯一性。在一些可能的实现方式中，身份信息可以是人脸信息、指纹信息或者声纹信息中的任意一种或多种。
押运任务中可以携带交接人的身份信息，如人脸信息、指纹信息或者声纹信息。当钞箱100到达目的地时，识别模块108可以获取现场的“人”(包括自然人或机器人)的身份信息，然后比较获取的身份信息与押运任务的身份信息，从而识别出交交接人。
为了便于理解，本申请以身份信息为人脸信息进行示例说明。
当钞箱100到达目的地时，识别模块108可以调用摄像头采集现场的人的人脸图像，然后从人脸图像中提取人脸特征值，类似地，识别模块08可以获取押运任务中押运人的人脸图像，并从中提取人脸特征值。识别模块108可以分别计算现场的人的人脸特征值与押运任务对应的押运人的人脸特征值的相似度。识别模块108根据该相似度识别押运人。具体地，当现场中一个人的人脸特征值与押运任务中人脸特征值的相似度大于预设阈值时，可以将这个人确定为押运人。
在一些可能的实现方式中，身份信息还可以是密码、验证码等。现场中的人可以输入密码或者验证码中的任意一种或多种，识别模块108根据现场的人输入的密码、验证码以及押运任务中携带的密码、验证码，识别押运人。
交接模块110具体可以用于所述识别模块108识别到所述交接人时，完成交接。其中，交接模块110完成交接的过程可以是当识别模块108识别到交接时，则允许交接人搬移该钞箱100，否则不允许搬移钞箱100。
考虑到安全性，在一些可能的实现方式中，该钞箱100还可以包括风控模块112。其中，所述风控模块112用于根据所述钞箱100的重量和/或所述钞箱100内物品的形状，利用风险识别模型确定所述钞箱100的风险。
其中，所述钞箱100的重量可以通过部署在所述钞箱100中的重力传感器获得。所述钞箱100内物品的形状信息可以通过部署在所述钞箱100的光传感器获得。光传感器具体可以为激光传感器，例如是三维(three dimension，3D)激光传感器。
风控模块112中的所述风险识别模型可以通过训练得到。具体地，风险识别模块可以是为经过遗传算法优化的误差回传神经网络模型(genetic algorithm backpropagation,GA BP)。
其中，遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化的过程而形成的自适应全局优化搜索算法。遗传算法可同时处理群体中的多个个体以达到快速优化误差回传神经网络的权值和阈值，从而使优化后的误差回传神经网络具有更好的预测精度。
下面对风险识别模型的训练过程进行详细说明。首先先构建误差回传神经网络的网络结构。根据理论研究表明，在两组非线性相关的输入和输出数据中，若其他各条件选择合理，一般三层BP神经网络就能实现任意的n维到m维的映射，满足设计的精度要求。基于此，可以构建包括一个输入层、一个隐层、一个输出层的BP神经网络。
隐层中节点(神经元)的个数可以通过试凑法确定。所谓试凑法具体是指通过不断的实验或尝试，以确定隐层中节点的个数。在一些实施例中，隐层中节点的个数可以为5。
输入层可以包括钞箱100的重量和/或所述钞箱100内物品的形状在内的一个或多个节点，输出层可以包括风险标签这一个节点。其中，所述风险标签用于指示所述钞箱100是否存在风险。
接着，收集历史数据形成样本数据，通过样本数据训练上述神经网络模型从而得到风险识别模型。历史数据包括过往钞箱100的重量、钞箱100内物品的形状以及是否存在风险，其中，钞箱100的重量和/或钞箱100内物品的形状可以作为输入，是否存在风险可以作为标注信息，由此可以获得样本数据。
进一步地，样本数据可以被划分至训练集和测试集。需要说明的是，样本数据可以是随机地划分至训练集合测试集。上述训练集和测试集中样本数据的比例可以是预设比例，例如是7:3。利用训练集对神经网络模型进行训练后，还可以使用测试集对于模型预测的准确率进行验证。
在一些可能的实现方式中，当风险识别模型识别到交接过程存在风险时，风控模块112可以输出钞箱100存在风险的风险标签。此外，当风险识别模型识别到交接人身份信息错误时，风控模块112也可以输出钞箱100存在风险标签。类似地，所述风控模块112可以在监控到周围行人存在异常行为时，输出钞箱100存在风险标签。
在一些可能的实现方式中，该钞箱100还包括告警模块114。其中，所述告警模块用于所述钞箱100的押运过程出现异常时进行告警。其中，钞箱100的押运过程出现异常包括多种可能。例如，钞箱100收到风险识别模型输出的钞箱100存在风险的风险标签时，告警模块114进行报警。又例如，钞箱100识别到钞箱所在区域超出活动区域时，告警模块114可以进行告警。当然，钞箱100识别到非交接人获取钞箱100时，告警模块1114可以进行告警。
在一些可能的实现方式中，告警模块114可以通过发出警报声音进行告警。
在一些可能的实现方式中，告警模块114可以通过将信息发送给任务管理器进行告警。
在一些可能的实现方式中，告警模块114可以通过发出警报声同时将信息发送给任务管理器进行告警。
该钞箱100不仅可以自动运送钞票，降低中转的难度，同时可以降低钞箱100交接过程的风险，保障资金的安全。
以上结合图1对于本申请实施例提供的钞箱100进行了详细介绍，接下来，将结合附图对本申请实施例提供的钞箱管理方法进行介绍。
参见图2所示的钞箱管理方法的流程示意图，该方法应用于如图1所示的钞箱100中，该钞箱100包括箱体102、通信模块104、运动模块106、识别模块108和交接模块110，该方法包括：
S202：通信模块104接收任务管理***下发的押运任务，所述押运任务用于指示将所述钞箱100交接至交接人。
S204：运动模块106根据押运任务进行移动。
在一些可能的实现方式中，根据所述押运任务进行移动可以是根据所述押运任务设定的路径进行移动。
在一些可能的实现方式中，根据所述押运任务进行移动可以是识别所述押运任务设定的押运人，根据所述押运人的移动路线进行移动。
S206：识别模块108根据押运任务中交接人的身份信息识别交接人。
S208：当识别模块108识别到交接人时，交接模块110完成交接。
在一些可能的实现方式中，所述钞箱100还包括风控模块112，在押运钞箱100过程中，风控模块112还可以对钞箱进行风控管理。具体地，风控模块112根据钞箱100的重量和/或钞箱100内物品的形状，利用风险识别模型确定钞箱100的风险。
其中，所述钞箱100的重量可以通过部署在所述钞箱100中的重力传感器获得，所述钞箱100内物品的形状信息可以通过部署在所述钞箱100的光传感器获得。
在一些可能的实现方式中，所述风险识别模型为经过遗传算法优化的误差回传神经网络模型，所述风险识别模型以所述钞箱100的重量和/或所述钞箱100内物品的形状为输入，以风险标签为输出，所述风险标签用于指示所述钞箱100是否存在风险。
在一些可能的实现方式中，所述钞箱100还包括告警模块114，该该告警模块114还可以在钞箱100的押运过程出现异常时进行告警。
根据本申请实施例的钞箱100可对应执行本申请实施例中描述的方法，并且钞箱100的各个模块的上述和其他操作和/或功能分别为了实现图2中各个方法的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
本申请提供一种设备，用于钞箱的管理的方法。所述设备包括处理器和存储器。所述处理器、所述存储器进行相互的通信。所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使得设备执行钞箱的管理方法。
本申请提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括指令，所述指令指示计算机执行上述钞箱的管理方法。
本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在设备上运行时，使得设备执行上述钞箱的管理方法。
本申请提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在设备上运行时，使得设备执行上述钞箱的管理方法。
另外需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本申请提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现，当然也可以通过专用硬件包括专用集成电路、专用CPU、专用存储器、专用元器件等来实现。一般情况下，凡由计算机程序完成的功能都可以很容易地用相应的硬件来实现，而且，用来实现同一功能的具体硬件结构也可以是多种多样的，例如模拟电路、数字电路或专用电路等。但是，对本申请而言更多情况下软件程序实现是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在可读取的存储介质中，如计算机的软盘、U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，训练设备，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。
所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、训练设备或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、训练设备或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的训练设备、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(Solid State Disk，SSD))等。

Claims (14)

1.一种钞箱，其特征在于，所述钞箱包括箱体、通信模块、运动模块、识别模块和交接模块；
所述箱体用于容纳钞票，所述通信模块用于接收任务管理***下发的押运任务，所述押运任务用于指示将所述钞箱交接至交接人；
所述运动模块用于根据所述押运任务进行移动；
所述识别模块用于根据所述押运任务中所述交接人的身份信息识别所述交接人；
所述交接模块用于所述识别模块识别到所述交接人时，完成交接。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述钞箱还包括风控模块，所述风控模块用于根据所述钞箱的重量和/或所述钞箱内物品的形状，利用风险识别模型确定所述钞箱的风险。
3.根据权利要求2所述的钞箱，其特征在于，所述钞箱的重量通过部署在所述钞箱中的重力传感器获得，所述钞箱内物品的形状信息通过部署在所述钞箱的光传感器获得。
4.根据权利要求2所述的钞箱，其特征在于，所述风险识别模型为经过遗传算法优化的误差回传神经网络模型，所述风险识别模型以所述钞箱的重量和/或所述钞箱内物品的形状为输入，以风险标签为输出，所述风险标签用于指示所述钞箱是否存在风险。
5.根据权利要求1至4任一项所述的钞箱，其特征在于，所述钞箱还包括告警模块，所述告警模块用于所述钞箱的押运过程出现异常时进行告警。
6.根据权利要求1至4任一项所述的钞箱，其特征在于，所述运动模块用于根据所述押运任务进行移动，包括：
根据所述押运任务设定的路径进行移动；或者，
识别所述押运任务设定的押运人，根据所述押运人的移动路线进行移动。
7.一种钞箱的管理方法，其特征在于，所述方法包括：
接收任务管理***下发的押运任务，所述押运任务用于指示将所述钞箱交接至交接人；
根据所述押运任务进行移动；
根据所述押运任务中所述交接人的身份信息识别所述交接人；
识别到所述交接人时，完成交接。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述钞箱的重量和/或所述钞箱内物品的形状，利用风险识别模型确定所述钞箱的风险。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述钞箱的重量通过部署在所述钞箱中的重力传感器获得，所述钞箱内物品的形状信息通过部署在所述钞箱的光传感器获得。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述风险识别模型为经过遗传算法优化的误差回传神经网络模型，所述风险识别模型以所述钞箱的重量和/或所述钞箱内物品的形状为输入，以风险标签为输出，所述风险标签用于指示所述钞箱是否存在风险。
11.根据权利要求7至10任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述钞箱的押运过程出现异常时进行告警。
12.根据权利要求7至10任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述押运任务进行移动，包括：
根据所述押运任务设定的路径进行移动；或者，
识别所述押运任务设定的押运人，根据所述押运人的移动路线进行移动。
13.一种设备，其特征在于，所述设备包括处理器和存储器；
所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使得所述设备执行如权利要求7至12中任一项所述的方法。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，所述指令指示设备执行如权利要求7至12中任一项所述的方法。
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