[发明专利]一种人工智能学习和识别蓝牙钱箱纸币张数的系统和方法

说明书

一种人工智能学习和识别蓝牙钱箱纸币张数的系统，包括存取款凭证、办公台、柜箱、脚箱、外摄像系统、减震键盘、文字识别系统和人工智能金融服务器。人工智能金融服务器包括人工智能装置、金融服务器、避振调度装置。人工智能装置对从定焦微距摄像装置取得的，经分光三图重叠处理的每个柜位内的图像，用Canny边缘检测算子进行图像边缘检测，再用反向传递神经网络处理边缘检测后的图像，得到柜位内纸币的实物张数，再从金融服务器取得图像对应柜位内应有的纸币的帐务张数，将实物张数与帐务张数相核对，如果不符，通过金融服务器提出警告信息，由使用人即时人工复核，使用人将复核结果输入人工智能服务器。

技术领域

本发明涉及人工智能、金融机具、物联网技术领域，具体涉及一种人工智能学习和识别蓝牙钱箱纸币张数的系统和方法 。

背景技术

目前金融从业人员在柜台工作时，经常班后结数时发现长款或短款，在日常工作中压力很大，很担心错数，导致服务时间长，客户排队时间长。

长款或短款的原因，基本上是应付款时收款，应收款时付款，目前没有解决办法。

长款或短款如果在客户在时，立即发现，很容易解决，但班后结数时发现，则要寻找原因，冲数，经常未能找回要柜员自已出钱解决。

金融从业人员柜台工作时，盖章、数钱等工作会产生震动，影响桌子的稳定。但工作流程中，有50%时间是与客户沟通，打键盘输资料入电脑，数钱等震动的工序。

中国专利：“一种金融RFID自动统计钱箱的系统” 实现金融库存的自动结数，但未能自动找出长短款。

中国专利：“一种人工智能识别RFID钱箱内货币长短款的装置和方法”用称重的方法实现金融库存的自动对帐，但只对于存款当取款，取款当存款等反向错误效果显著，对于少收一、二张纸币的错误，误报概率很大。

亮度是反光面或透光面在人眼观察方向看到的明暗程度。被摄景物的亮度与被摄体受到光线照射的强度E和被射体的反光率有关。

在相同的照度下，反光率越高的景物亮度越高；反光率相同的物体，受到照射的照度值越高，则其亮度值越高。

物体的边缘是由灰度不连续性所反映的。经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素在某个邻域内灰度的变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律，用简单的方法检测边缘，即边缘检测局部算子法。

在相对密集，但对比捆绑完成的纸币，不是特别密集的，钱箱单一面额柜位里面的纸币，在单一的图像中，纸币边缘的灰度的变化，尚难以用人工智能的方法识别其中张数。其中一个原因是，纸币边缘的像数灰度，表达的也是这张纸币邻近纸币的灰度，与该纸币是一样的。

因此，急需一种系统和方法，使纸币边缘灰度的变化变得明显。还急需一种方法，收付款业务中长款或短款发生时能立即发现。

发明内容

本发明实施例提供了一种人工智能学习和识别蓝牙钱箱纸币张数的系统和方法以解决收付款业务中长款或短款发生时能立即发现的问题。

本发明的目的之一是，提供一种系统和方法，使纸币边缘灰度的变化变得明显。

本发明的目的之一是，使收付款业务中长款或短款发生时能立即发现。

本发明通过以下技术方案实现上述目的。

一种人工智能学习和识别蓝牙钱箱纸币张数的系统，包括存取款凭证、办公台、柜箱、脚箱、外摄像系统、减震键盘、文字识别系统和人工智能金融服务器。

所述的存取款凭证用于客户存取款时填写，包括元、角二个券别区域和存取款标志，券别区域用于记录各面额纸币有多少张，元位券别下面包括7个表格，分别由100、50、20、10、5、2和1这7个数字、斜杠和空格组成；角位券下面包括3个表格，分别由0.5、0.2和0.1这3个数字、斜杠和空格组成。