一种智能支付系统和方法技术方案

本发明专利技术公开了一种智能支付系统和方法，涉及金融支付技术领域，所述系统包括：用户端；所述用户端包括：识别单元，用于识别商品，并根据识别结果生成价格；权限验证单元，用于验证用户是否有权限进行支付，若验证通过，则将生成的价格进行存储后发送至云端；所述系统还包括：云端，用于接收权限验证单元发送过来的价格和云端存储的价格信息进行比对，若比对通过，则发送至用户端，用户根据用户端上显示的信息进行支付。具有安全性高、支付简单和支付准确性高的优点。准确性高的优点。准确性高的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种智能支付系统和方法


[0001]本专利技术涉及金融支付
，特别是涉及一种智能支付系统和方法。

技术介绍

[0002]在线支付是指卖方与买方通过因特网上的电子商务网站进行交易时，银行为其提供网上资金结算服务的一种业务。它为企业和个人提供了一个安全、快捷、方便的电子商务应用环境和网上资金结算工具。在线支付不仅帮助企业实现了销售款项的快速归集，缩短收款周期，同时也为个人网上银行客户提供了网上消费支付结算方式，使客户真正做到足不出户，网上购物。
[0003]纵观当前的第三方支付市场，在风控与安全模式、技术的规范落地方面，乐富支付已实现银行级的风控与安全保障力。在风控体系端，通过整合人行、银联、商业银行全平台资源，以国家政策为准绳，乐富全维度全链条实施资金监管和交易监测。同时，立足“风险防范、风险监测、风险调查、风险处理”四大核心环节，乐富从入网资格审核、到风险系统实时监控交易数据，再到调查风险案件，采取风控措施，直至处置风险案件、报送监管机关及公安部门，已搭建一套全流程一站式的风险预防保障体系。在安全技术方面，以“网络安全措施、交易授权安全措施、后续补救”三大核心模块，乐富为用户构筑宙斯盾级的资金安全保障矩阵。有业内专家指出，在当前支付革命性创新的时代大潮下，央行对于互联网金融的监管，有利于市场纠偏，平衡权益，降低风险累积。同时，也是进一步强化第三方支付企业完备自身风控和安全体系的有效措施。
[0004]现有的支付系统，在进行支付时，只进行单纯的密码验证或者指纹验证，造成安全性不高的问题。同时，某些商品由于仅通过二维码进行识别，导致对该商品的识别不够准确，因为二维码存在误贴的情况，由此进一步导致没有进行准确的支付。

技术实现思路

[0005]鉴于此，本专利技术的目的是提供一种智能支付系统和方法，具有安全性高、支付简单和支付准确性高的优点。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]一种智能支付系统，所述系统包括：用户端；所述用户端包括：识别单元，用于识别商品，并根据识别结果生成价格；权限验证单元，用于验证用户是否有权限进行支付，若验证通过，则将生成的价格进行存储后发送至云端；所述系统还包括：云端，用于接收权限验证单元发送过来的价格和云端存储的价格信息进行比对，若比对通过，则发送至用户端，用户根据用户端上显示的信息进行支付。
[0008]进一步的，所述识别单元包括：图像识别单元、条码识别单元和识别判断单元；所述图像识别单元，用于根据采集到的商品的图像进行识别，生成图像识别结果；所述条码识别单元，用于根据商品条码进行识别，生成条码识别结果；所述图像识别单元和条码识别单元均分别信号连接于识别判断单元；所述识别判断单元根据图像识别结果和条码识别结
果，判断识别是否通过，若图像识别结果和条码识别结果相同，则识别通过，若图像识别结果和条码识别结果不相同，则识别不通过；若识别通过，则识别判断单元将识别结果发送至权限验证单元。
[0009]进一步的，所述权限验证单元包括：信息录入单元，用于录入用户的信息；信息验证单元，用于根据用户录入的信息，验证用户的信息是否通过，若验证通过，则发送识别结果至云端；若验证不通过，则提示用户信息验证失败。
[0010]进一步的，所述图像识别单元包括：特征点提取子单元，用于从对象图像和模型图像二者的每一个中提取特征点；特征量保留子单元，用于提取和保留对象图像和模型图像的每一个中的特征点的邻近区域中的特征量；特征量比较子单元，用于将对象图像的每一个特征点与模型图像的每一个特征点进行比较，并产生具有相似的特征量的候选关联的特征点对；以及模型姿态估计子单元，用于使用候选关联的特征点对检测对象图像上是否存在模型，并且如果存在，则估计模型的姿态，其中，模型姿态估计子单元反复地将从三个随机选择的候选关联的特征点对确定的仿射变换参数投射到参数空间上，并基于属于这样一个簇的仿射变换参数，求出仿射变换参数以确定模型的位置和姿态，其中所述簇在参数空间上所形成的簇中具有最多的成员。
[0011]一种智能支付方法，所述方法执行以下步骤：
[0012]步骤1：识别商品，并根据识别结果生成价格；
[0013]步骤2：验证用户是否有权限进行支付，若验证通过，则将生成的价格进行存储后发送至云端
[0014]步骤3：接收权限验证单元发送过来的价格和云端存储的价格信息进行比对，若比对通过，则发送至用户端，用户根据用户端上显示的信息进行支付。
[0015]进一步的，所述步骤1：识别商品，并根据识别结果生成价格的方法执行以下步骤：步骤1.1：进行商品图像识别，包括：将包含多个对象的商品图像与包含要检测的模型的模型图像进行比较，并从商品图像中提取模型，该法包括：特征点提取步骤，用于从商品图像和模型图像二者的每一个中提取特征点；特征量保留步骤，用于提取和保留商品图像和模型图像的每一个中的特征点的邻近区域中的特征量；特征量比较步骤，用于将商品图像的每一个特征点与模型图像的每一个特征点进行比较，并产生具有相似的特征量的候选关联的特征点对；以及模型姿态估计步骤，用于使用候选关联的特征点对检测商品图像上是否存在模型，并且如果存在，则估计模型的姿态，其中，模型姿态估计步骤反复地将从三个随机选择的候选关联的特征点对确定的仿射变换参数投射到参数空间上，并基于属于这样一个簇的仿射变换参数，求出仿射变换参数以确定模型的位置和姿态，其中所述簇在参数空间上所形成的簇中具有最多的成员；商品图像识别完成后，根据存储的数据库中存储的商品对应的价格信息，生成商品的价格；步骤1.2：进行商品条码识别，包括：根据商品的条码进行商品识别，根据存储的数据库中存储的商品对应的价格信息，生成商品的价格；步骤1.3：根据商品图像识别的结果和商品条码识别的结果，生成最终的识别结果。
[0016]进一步的，所述模型姿态估计步骤为：假设具有最多成员的簇的重心是仿射变换参数以确定模型的位置和姿态。
[0017]进一步的，所述模型姿态估计步骤还包括：假设给出属于具有最多成员的簇的仿射变换参数的候选关联的特征点对是真正的候选关联的特征点对，并使用真正的候选关联
的特征点对进行最小平方估计，以求出用于确定模型的位置和姿态的仿射变换参数。
[0018]与现有技术相比，本专利技术实现的有益效果：
[0019]1.安全性高：本专利技术通过多次验证，确保用户支付不出现支付金额不正确和别人使用的风险出现，具有很高的安全性。
[0020]2.支付准确：本专利技术支付准确性高，通过两次验证，确保不会因为图像识别和条码错误导致支付金额出错，支付准确性高。
附图说明
[0021]以下结合附图和具体实施方式来进一步详细说明本专利技术：
[0022]图1为本专利技术实施例公开的智能支付系统的系统结构示意图。
[0023]图2为本专利技术实施例公开的智能支付方法的方法流程示意图。
具体实施方式
[0024]以下由特定的具体实施例说明本专利技术的实施方式，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能支付系统，其特征在于，所述系统包括：用户端；所述用户端包括：识别单元，用于识别商品，并根据识别结果生成价格；权限验证单元，用于验证用户是否有权限进行支付，若验证通过，则将生成的价格进行存储后发送至云端；所述系统还包括：云端，用于对接收权限验证单元发送过来的价格和云端存储的价格信息进行比对，若比对通过，则发送至用户端，用户根据用户端上显示的信息进行支付。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述识别单元包括：图像识别单元、条码识别单元和识别判断单元；所述图像识别单元，用于根据采集到的商品的图像进行识别，生成图像识别结果；所述条码识别单元，用于根据商品条码进行识别，生成条码识别结果；所述图像识别单元和条码识别单元均分别信号连接于识别判断单元；所述识别判断单元根据图像识别结果和条码识别结果，判断识别是否通过，若图像识别结果和条码识别结果相同，则识别通过，若图像识别结果和条码识别结果不相同，则识别不通过；若识别通过，则识别判断单元将识别结果发送至权限验证单元。3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述权限验证单元包括：信息录入单元，用于录入用户的信息；信息验证单元，用于根据用户录入的信息，验证用户的信息是否通过，若验证通过，则发送识别结果至云端；若验证不通过，则提示用户信息验证失败。4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像识别单元包括：特征点提取子单元，用于从对象图像和模型图像二者的每一个中提取特征点；特征量保留子单元，用于提取和保留对象图像和模型图像的每一个中的特征点的邻近区域中的特征量；特征量比较子单元，用于将对象图像的每一个特征点与模型图像的每一个特征点进行比较，并产生具有相似的特征量的候选关联的特征点对；以及模型姿态估计子单元，用于使用候选关联的特征点对检测对象图像上是否存在模型，并且如果存在，则估计模型的姿态，其中，模型姿态估计子单元反复地将从三个随机选择的候选关联的特征点对确定的仿射变换参数投射到参数空间上，并基于属于这样一个簇的仿射变换参数，求出仿射变换参数以确定模型的位置和姿态，其中所述簇在参数空间上所形成的簇中具有最多的成员。5.一种基于权利要求1至4之一所述系统的...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐思良，
申请(专利权)人：上海奇唐数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：