一种纸币识别方法、装置及相关产品与流程
1.本技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种纸币识别方法、装置及相关产品。
背景技术：
2.在利用自动交易装置进行交易时，比如利用银行自动取款机进行存取款，往往需要对纸币是否为正常纸币进行判断。所谓正常纸币是指可以正常流通的纸质货币。目前，可以通过在自动交易装置中安装纸币识别装置对纸币是否为正常纸币进行判断。然而，现有纸币识别装置主要针对进行机械智能化分析识别。即现有纸币识别装置可以对进行准确识别，但对于修复后的残损币，并没有相应的识别标准。这使得现有纸币识别装置对修复后的残损币识别准确度低。
3.如何提高对修复后的残损币进行准备识别，成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现要素：
4.有鉴于此，本技术实施例提供了一种纸质识别方法、装置及相关产品，旨在准确识别修复后的残损币，进而避免修复后的残损币向正常纸币一样存入银行自动取款机内进行流动。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种纸币识别方法，所述方法包括：
6.获取待识别纸币；
7.处理所述待识别纸币，获取待识别纸币的数字化图像；
8.响应于所述待识别纸币的数字化图像和预设人民币的数字化图像样式存在差异数据，确定所述待识别纸币为修复后的残损币；
9.其中，所述预设人民币的数字化图像样式包括正常纸币的数字化图像样式和残损拼接纸币拼接处的数字化图像样式。
10.可选的，获取待识别纸币之前，所述方法还包括：
11.处理自动取款机终端内的纸币，获取纸币的数字化图像；
12.响应于所述纸币的数字化图像不属于预设人民币的数字化图像样式，确定所述纸币为疑似修复后的残损币；
13.从自动取款机终端内取出疑似修复后的残损币，作为所述待识别纸币。
14.可选的，所述方法还包括：
15.将所述待识别纸币的数字化图像输入至训练后的图像处理模型，获取图像对比数据；所述预设图像处理模型用于识别输入图像，并对识别的图像数据进行对比；
16.根据所述图像对比数据，判断所述待识别纸币的数字化图像和预设人民币的数字化图像样式是否存在差异数据。
17.可选的，所述确定所述待识别纸币为修复后的残损币之后，所述方法还包括：
18.记录所述待识别纸币的冠字号，并将记录后的所述冠字号上传银行服务器进行数
字化标记。
19.可选的，所述方法还包括：
20.响应于所述待识别纸币的数字化图像和预设人民币的数字化图像样式不存在差异数据，确定所述待识别纸币不属于修复后的残损币；
21.将所述待识别纸币放回自动取款机终端内。
22.第二方面，本技术实施例提供了一种纸币识别装置，所述装置包括：
23.获取单元，用于获取待识别纸币；
24.第一处理单元，用于处理所述待识别纸币，获取待识别纸币的数字化图像；
25.第一响应单元，用于响应于所述待识别纸币的数字化图像和预设人民币的数字化图像样式存在差异数据，确定所述待识别纸币为修复后的残损币；
26.其中，所述预设人民币的数字化图像样式包括正常纸币的数字化图像样式和残损拼接纸币拼接处的数字化图像样式。
27.可选的，所述装置还包括：
28.第二处理单元，用于处理自动取款机终端内的纸币，获取纸币的数字化图像；
29.第二响应单元，用于响应于所述纸币的数字化图像不属于预设人民币的数字化图像样式，确定所述纸币为疑似修复后的残损币；
30.取样单元，用于从自动取款机终端内取出疑似修复后的残损币，作为所述待识别纸币。
31.可选的，所述装置还包括：
32.比对单元，用于将所述待识别纸币的数字化图像输入至训练后的图像处理模型，获取图像对比数据；所述图像处理模型用于识别输入图像，并对识别的图像数据进行对比；
33.判断单元，用于根据所述图像对比数据，判断所述待识别纸币的数字化图像和预设人民币的数字化图像样式是否存在差异数据。
34.第三方面，本技术实施例还提供了一种纸币识别方法生产设备，包括：至少一个处理器以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
35.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如第一方面任一项所述的方法。
36.第四方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如第一方面任一项所述的方法。
37.本技术实施例提供了一种纸币识别方法、装置及相关产品。在执行所述方法时：首先获取待识别纸币。然后对待识别纸币进行处理，将其转换成数字化图像。最后比较待识别纸币的数字化图像与预设人民币的数字化图像样式是否存在差异数据。其中预设人民币的数字化图像样式包括正常纸币和残损拼接纸币拼接处的数字化图像样式。若两者存在差别，则表示待识别纸币不属于正常纸币，也不属于残损拼接纸币，即为修复后的残损币。如此，通过数字化图像处理和图像数据对比分析的方式，提高了修复后的残损币识别的准确度。
附图说明
38.为更清楚地说明本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技术的一些实施例，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。
39.图1为本技术实施例提供的一种纸币识别方法流程图；
40.图2为本技术实施例还提供了另一种纸币识别方法流程图；
41.图3为本技术实施例提供的一种纸币识别装置。
具体实施方式
42.正如前文所述，现有的纸币识别装置只是针对进行机械智能化分析识别，缺乏识别修复后的残损币的识别标准，导致现有纸币装置对修复后的残损币识别准确度低。发明人发现：修复后的残损币不存在残损拼接。因此，只要确定纸币不属于正常纸币，且不属于残损拼接纸币，就可以确定该纸币为修复后的残损币。
43.基于此，发明人提出了对纸币和正常纸币以及残损拼接纸币进行比对的方式判断纸币为修复后的残损币。如此，提升修复后的残损币识别准确度。
44.需要说明的是，本发明提供的纸币识别方法可用于人工智能领域、区块链领域、分布式领域、云计算领域、大数据领域、物联网领域、移动互联领域、数字孪生领域或金融领域。上述仅为示例，并不对本发明提供的纸质识别方法及装置的应用领域进行限定。
45.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，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做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。
46.参见图1，为本技术实施例提供的一种纸币识别方法流程图，该方法可由银行系统执行。该方法至少包括以下步骤：
47.s101：获取待识别纸币。
48.在本技术实施例中，为判断纸币是否为修复后的残损币，首先银行系统需要获取待识别纸币。在本技术实施例中，待识别纸币可以为位于自动取款机终端内通过初始化识别之后的疑似问题纸币。也可以是其他疑似问题纸币。比如，通过肉眼观察发现的疑似问题纸币。
49.s102：处理所述待识别纸币，获取待识别纸币的数字化图像。
50.对于获取的待识别纸币，需要对待识别纸币进行处理，获取待识别纸币的数字化图像。在本技术实施例中，待识别纸币可以为自动取款机终端内的疑似问题纸币。具体的，可以通过自动取款机上的机械爪模块对疑似问题纸币进行抓取。将抓取后的待识别纸币放置在某一平台上进行拍照或扫描处理，获得待识别纸币图像，将待识别纸币图像上传至处理器进行数字化处理，获取待识别纸币的数字化图像。在本技术实施例中，通过对待识别纸币进行数字化图像处理，方便后续进行图像数据差异比对。如此提高识别待识别纸币为修复后的残损币的准确度。
51.在本技术实施例中，银行系统的识别机构放置在自动取款机终端识别内，且识别
结构前后两侧设有摄像头。将机械爪模块抓取的待识别纸币，放置在识别机构两个摄像头之间的平台上。摄像头可以对待识别纸币进行拍摄，并将拍摄后的照片上传至存储模块。处理器组件对存储模块内的照片进行数字化处理，获得待识别纸币的数字化图像。
52.在本技术实施例中，处理器组件可以包含采样孔，用于保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。还包括图像扫描机构，用于依照预先确定的方式在图像上移动。此外，处理器组件还涉及光传感器，用于通过采样孔测量图像的每个像素的亮度。涉及量化器，用于将传感器输出的连续量转化为整数值。涉及输出存储体，用于将像素灰度值存储起来。
53.s103：响应于所述待识别纸币的数字化图像和预设人民币的数字化图像样式存在差异数据，确定所述待识别纸币为修复后的残损币。
54.在银行系统对待识别纸币进行处理获得待识别纸币的数字化图像之后，需要判断待识别纸币的数字化图像和预设人民币的数字化图像之间的数字化数据是否存在差异。如果存在差异，说明待识别纸币为修复后的残损币。如果比对之后，两者没有差异数据，则表示待识别纸币不属于修复后的残损币。在本技术实施例中，预设人民币的数字化图像样式包括正常纸币的数字化图像样式和残损拼接纸币拼接处的数字化图像样式。如此，可以排除残损拼接纸币拼接处的纸币对修复后的残损币的影响。进一步提升识别的准确度。
55.在本技术实施例中，首先需要对获得待识别纸币的数字化图像进行识别，之后再进行比对分析。为了提高分析准确度，排除人为因素等影响。可以将待识别纸币的数字化图像输入至训练后的图像处理模型，获取图像对比数据。然后，根据图像对比数据，判断两者是否存在差异数据。其中，预设图像处理模型用于识别输入图像，并对识别的图像数据进行对比。此外，利用训练后的图像处理模型，通过多次识别后的识别数据学习，能够提升快速判断的能力。
56.本技术实施例提供了一种纸币识别方法，首先获取待识别纸币。然后对待识别纸币进行处理，将其转换成数字化图像。最后比较待识别纸币的数字化图像与预设人民币的数字化图像样式是否存在差异数据。其中预设人民币的数字化图像样式包括正常纸币和残损拼接纸币拼接处的数字化图像样式。若两者存在差别，则表示待识别纸币不属于正常纸币，也不属于残损拼接纸币，即为修复后的残损币。如此，通过数字化图像处理和图像数据对比分析的方式，提高了修复后的残损币识别的准确度。
57.此外，为了进一步提升工作效率，简化工作流程，本技术实施例还提供了另一种纸币识别方法流程图，参见图2。该方法可由银行系统执行。该方法至少包括以下步骤：
58.s201：处理自动取款机终端内的纸币，获取纸币的数字化图像。
59.对于银行自动取款机终端内的纸币，如果每一个都进行数据比对，工作量比较大且工作效率较低。因此，在进行待识别纸币识别之前，首先需要对自动取款机终端内的所有纸币进行初始化识别，筛选出疑似问题纸币。在本技术实施例中，首先在自动取款机终端的存储模块存储预设人民币的数字化图像样式。所述预设的数字化图像样式包括正常纸币的数字化图像样式和残损拼接纸币拼接处的数字化图像样式。并在自动取款机终端内设置识别机构，且该识别机构前后两侧设置有摄像头。拍摄每一个自动取款机终端内的纸币，并对上述纸币图像进行数字化图像处理，获得纸币的数字化图像。以该纸币的数字化图像作出处理基础，进行纸币的初始化识别。
60.s202：响应于所述纸币的数字化图像不属于预设人民币的数字化图像样式，确定所述纸币为疑似修复后的残损币。
61.在本技术实施例中，对于获取的纸币数字化图像，通过与预设人民币的数字化图像样式进行比对，确定纸币为疑似修复后的残损币。具体来讲，判断纸币的数字化图像样式是否属于预设人民币的数字化图像样式，如果是，则该数字化图像样式不属于修复后的残损币。否则，为疑似修复后的残损币。
62.s203：从自动取款机终端内取出疑似修复后的残损币，作为所述待识别纸币。
63.在本技术实施例中，对于判断为疑似修复后的残损币，利用机械爪模块从自动取款机内取出疑似修复后的残损币，则该疑似修复后的残损币则为待识别纸币。
64.s204：获取待识别纸币。
65.s205：处理所述待识别纸币，获取待识别纸币的数字化图像。
66.s206：判断待识别纸币的数字化图像和预设人民币的数字化图像样式是否存在差异数据，如果是，则进入s207。否则进入s208操作。
67.s207：待识别纸币为修复后的残损币，记录其冠字号，并将记录后的冠字号上传银行服务器进行数字化标记。
68.在本技术实施例中，为了便于统计残损币，且追踪哪些纸币存在问题，未在市面流通。对于修复后的残损币，需要记录该残损币的冠字号，并将其上传至银行后台的服务器进行数字化标记。在本技术实施例中，可以通过自动识别残损币的冠字号，并获取冠字号，将获取结果上传至服务器进行数字化自动标记。
69.s208：待识别纸币的数字化图像和预设人民币的数字化图像样式不存在差异数据，则该待识别纸币不属于修复后的残损币。将所述待识别纸币放回自动取款机终端内。
70.待识别纸币的数字化图像和预设人民币的数字化图像的数字化数据不存在差异，则该纸币不属于修复后的残损币。即，待识别纸币的数字化图像的数字化数据属于预设人民币的数字化图像样式的数字化数据。如此，可以说明，该识别纸币为正常纸币或为残损拼接纸币拼接处的纸币。即该纸币可以正常流通。在本技术实施例中，对于可以正常流通的纸币，可以通过机械爪模块抓取该纸币，放入自动取款机终端内，供取款客户取款。
71.本技术实施例提供的纸币识别方法，首先对自动取款机终端内的纸币进行初始化识别，然后对于疑似问题纸币再进行抓取精准识别。如此，不需要对自动取款机内所有纸币都进行精准识别，简化了工作流程，降低了工作量，提高了工作效率。
72.为了进一步说明，本技术提供的纸币识别方法，本技术实施例还提供了一种纸币识别装置。
73.参见图3，为本技术实施例提供的一种纸币识别装置300，该装置300至少包括：
74.获取单元301，用于获取待识别纸币。
75.第一处理单元302，用于处理所述待识别纸币，获取待识别纸币的数字化图像。
76.第一响应单元303，用于响应于所述待识别纸币的数字化图像和预设人民币的数字化图像样式存在差异数据，确定所述待识别纸币为修复后的残损币。其中，所述预设人民币的数字化图像样式包括正常纸币的数字化图像样式和残损拼接纸币拼接处的数字化图像样式。
77.其中，所述装置300还包括：
78.第二处理单元，用于处理自动取款机终端内的纸币，获取纸币的数字化图像。
79.第二响应单元，用于响应于所述纸币的数字化图像不属于预设人民币的数字化图像样式，确定所述纸币为疑似修复后的残损币。
80.取样单元，用于从自动取款机终端内取出疑似修复后的残损币，作为所述待识别纸币。
81.该装置300还包括：
82.比对单元，用于将所述待识别纸币的数字化图像输入至训练后的图像处理模型，获取图像对比数据；所述图像处理模型用于识别输入图像，并对识别的图像数据进行对比。
83.判断单元，用于根据所述图像对比数据，判断所述待识别纸币的数字化图像和预设人民币的数字化图像样式是否存在差异数据。
84.本技术实施例提供了一种纸币识别装置。其中，获取单元301，获取待识别纸币。第一处理单元302，对待识别纸币进行处理，将其转换成数字化图像。第一响应单元，则比较待识别纸币的数字化图像与预设人民币的数字化图像样式是否存在差异数据。其中预设人民币的数字化图像样式包括正常纸币和残损拼接纸币拼接处的数字化图像样式。若两者存在差别，则表示待识别纸币不属于正常纸币，也不属于残损拼接纸币，即为修复后的残损币。如此，通过数字化图像处理和图像数据对比分析的方式，提高了修复后的残损币识别的准确度。
85.其中，设备包括存储器和处理器，存储器用于存储指令或代码，处理器用于执行指令或代码，以使设备执行本技术任一实施例的纸币识别方法。
86.所述计算机存储介质中存储有代码，当所述代码被运行时，运行所述代码的设备实现本技术任一实施例所述的纸币识别的方法。
87.本技术实施例中提到的“第一”、“第二”(若存在)等名称中的“第一”、“第二”只是用来做名字标识，并不代表顺序上的第一、第二。
88.通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本技术的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如只读存储器(英文：read-only memory，rom)/ram、磁碟、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，服务器，或者诸如路由器等网络通信设备)执行本技术各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
89.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。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。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
90.以上所述仅是本技术示例性的实施方式，并非用于限定本技术的保护范围。
技术特征：
1.一种纸币识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别纸币；处理所述待识别纸币，获取所述待识别纸币的数字化图像；响应于所述待识别纸币的数字化图像和预设人民币的数字化图像样式存在差异数据，确定所述待识别纸币为修复后的残损币；其中，所述预设人民币的数字化图像样式包括正常纸币的数字化图像样式和残损拼接纸币拼接处的数字化图像样式。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，获取待识别纸币之前，所述方法还包括：处理自动取款机终端内的纸币，获取纸币的数字化图像；响应于所述纸币的数字化图像不属于预设人民币的数字化图像样式，确定所述纸币为疑似修复后的残损币；从自动取款机终端内取出疑似修复后的残损币，作为所述待识别纸币。3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述待识别纸币的数字化图像输入至训练后的图像处理模型，获取图像对比数据；所述预设图像处理模型用于识别输入图像，并对识别的图像数据进行对比；根据所述图像对比数据，判断所述待识别纸币的数字化图像和预设人民币的数字化图像样式是否存在差异数据。4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述确定所述待识别纸币为修复后的残损币之后，所述方法还包括：记录所述待识别纸币的冠字号，并将记录后的所述冠字号上传银行服务器进行数字化标记。5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于所述待识别纸币的数字化图像和预设人民币的数字化图像样式不存在差异数据，确定所述待识别纸币不属于修复后的残损币；将所述待识别纸币放回自动取款机终端内。6.一种纸币识别装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元，用于获取待识别纸币；第一处理单元，用于处理所述待识别纸币，获取所述待识别纸币的数字化图像；第一响应单元，用于响应于所述待识别纸币的数字化图像和预设人民币的数字化图像样式存在差异数据，确定所述待识别纸币为修复后的残损币；其中，所述预设人民币的数字化图像样式包括正常纸币的数字化图像样式和残损拼接纸币拼接处的数字化图像样式。7.根据权利要求6所述装置，其特征在于，所述装置还包括：第二处理单元，用于处理自动取款机终端内的纸币，获取纸币的数字化图像；第二响应单元，用于响应于所述纸币的数字化图像不属于预设人民币的数字化图像样式，确定所述纸币为疑似修复后的残损币；取样单元，用于从自动取款机终端内取出疑似修复后的残损币，作为所述待识别纸币。8.根据权利要求6所述装置，其特征在于，所述装置还包括：比对单元，用于将所述待识别纸币的数字化图像输入至训练后的图像处理模型，获取
图像对比数据；所述图像处理模型用于识别输入图像，并对识别的图像数据进行对比；判断单元，用于根据所述图像对比数据，判断所述待识别纸币的数字化图像和预设人民币的数字化图像样式是否存在差异数据。9.一种纸币识别生成设备，包括：至少一个处理器以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至5任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有纸币识别方法的实现程序，所述纸币识别方法的实现程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述纸币识别方法的步骤。
技术总结
本申请提供了公开了一种纸币识别方法、装置及相关产品，可应用于金融领域或其他领域。该方法包括：获取待识别纸币。然后对待识别纸币进行处理，将其转换成数字化图像。最后比较待识别纸币的数字化图像与预设人民币的数字化图像样式是否存在差异数据。其中预设人民币的数字化图像样式包括正常纸币和残损拼接纸币拼接处的数字化图像样式。若两者存在差别，则表示待识别纸币不属于正常纸币，也不属于残损拼接纸币，即为修复后的残损币。如此，通过数字化图像处理和图像数据对比分析的方式，提高了修复后的残损币识别的准确度。了修复后的残损币识别的准确度。了修复后的残损币识别的准确度。
