本技術涉及智能鎖具，尤其涉及一種款箱自動開鎖校驗方法、裝置及存儲介質。

背景技術：

1、隨著金融行業的快速發展和安全需求的不斷提升，款箱作為現金、貴重物品及重要文件等的安全存儲載體，其安全性一直以來都是金融機構關注的重點。目前傳統的款箱開鎖方式多依賴于物理鑰匙或簡單的密碼驗證，這些方式存在易丟失、易復制、易破解等安全隱患，顯然無法滿足現代金融安全的高標準需求。

2、因此為了增強款箱的安全性，生物特征識別技術被引入到智能款箱中，通過提取操作人員的生物特征，如指紋、面部、虹膜等，由于生物特征具有唯一性、不可復制性和穩定性，使得在對款箱進行操作時，能夠根據當前操作人員的生物特征來確定該操作人員是否為合法人員，以此有效提升款箱開鎖的安全性。

3、雖然采用生物特征識別能夠增加款箱的安全性，但在采用生物特征識別的過程中，也面臨著一些問題。例如，在不同的環境條件下，光照強度可能不同，從而使得生物特征的識別準確率可能會受到影響，且目前單一的生物特征驗證方式會存在被偽造或攻擊的風險，使得款箱的安全性受到嚴重威脅，從而無法滿足金融行業的安全性需求。

技術實現思路

1、本技術提供了一種款箱自動開鎖校驗方法、裝置及存儲介質，用于解決上述技術問題。

2、本技術第一方面提供了一種款箱自動開鎖校驗方法，所述方法包括：

3、獲取用戶的款箱開鎖請求，所述款箱開鎖請求中包括用戶生物特征，所述用戶生物特征包括指紋、臉部和虹膜信息；

4、確定所述款箱的位置；

5、根據所述款箱的位置采集所述款箱當前的環境參數，利用人工大模型根據所述環境參數確定調整系數；

6、根據所述調整系數調整生物特征的驗證權重，以得到目標驗證權重；

7、根據所述目標驗證權重對所述用戶生物特征進行驗證，在確定生物特征驗證通過后，則獲取所述款箱的開鎖指令；

8、將所述開鎖指令發送至所述款箱，以使得所述款箱對所述開鎖指令進行校驗；

9、當確定校驗通過后，利用所述開鎖指令對所述款箱進行開鎖處理，并收集開鎖過程中的開鎖信息；

10、將所述開鎖信息進行加密處理，以獲取開鎖加密信息；

11、將所述開鎖加密信息上傳至區塊鏈系統進行保存。

12、可選的，根據所述款箱的位置采集所述款箱當前的環境參數，利用人工大模型根據所述環境參數確定調整系數，包括：

13、根據所述款箱的位置采集所述款箱所處環境的光照強度和網絡強度；

14、利用人工大模型根據所述款箱所處環境的光照強度和網絡強度確定調整系數。

15、可選的，利用人工大模型根據所述款箱所處環境的光照強度和網絡強度確定調整系數，包括：

16、獲取歷史準確率；

17、將所述光照強度和所述網絡強度以及所述款箱的位置輸入所述人工大模型計算環境風險評分；

18、根據所述環境風險評分和所述歷史準確率確定調整系數；

19、所述調整系數的公式為：

20、w=α*環境風險評分+β*歷史準確率，其中，α和β為所述人工大模型輸出的動態系數，w為生物特征驗證的調整系數。

21、可選的，根據所述調整系數調整生物特征的驗證權重，以得到目標驗證權重，包括：

22、根據所述調整系數調整用戶的指紋、臉部和虹膜的驗證權重；

23、將所述用戶的指紋、臉部和虹膜的驗證權重進行計算，以得到目標數值；

24、判斷所述目標數值是否滿足預設數值；

25、若是，則輸出所述目標驗證權重，所述目標驗證權重包括用戶的指紋、臉部和虹膜的驗證權重。

26、可選的，根據所述目標驗證權重對所述用戶生物特征進行驗證，在確定生物特征驗證通過后，則獲取所述款箱的開鎖指令，包括：

27、對所述用戶生物特征進行多模態融合比對，生成原始相似度得分；

28、根據所述目標驗證權重計算目標閾值；

29、目標閾值計算公式：s=s0×t，其中，s為目標閾值，s0為原始相似度得分，t為所述目標驗證權重；

30、確定預設閾值；

31、當所述目標閾值大于預設閾值時，確定生物特征驗證通過，則獲取所述款箱的開鎖指令。

32、可選的，當確定校驗通過后，利用所述開鎖指令對所述款箱進行開鎖處理，并收集開鎖過程中的開鎖信息，包括：

33、當確定校驗通過后，將所述開鎖指令發送至所述款箱，以使得所述款箱根據所述開鎖指令進行開鎖處理；

34、當所述款箱開啟之后，收集開鎖過程中操作人員id、時間戳及地理位置信息。

35、可選的，在將所述開鎖指令發送至所述款箱，以使得所述款箱對所述開鎖指令進行校驗之后，所述方法還包括：

36、當確定校驗不通過時，發出警報信息并收集所述校驗不通過的信息；

37、將所述校驗不通過的信息進行加密后上傳至區塊鏈系統進行保存。

38、本技術第二方面提供了一種款箱自動開鎖校驗裝置，所述裝置包括：

39、第一獲取單元，用于獲取用戶的款箱開鎖請求，所述款箱開鎖請求中包括用戶生物特征，所述用戶生物特征包括指紋、臉部和虹膜信息；

40、第一確定單元，用于確定所述款箱的位置；

41、第二確定單元，用于根據所述款箱的位置采集所述款箱當前的環境參數，利用人工大模型根據所述環境參數確定調整系數；

42、調整單元，用于根據所述調整系數調整生物特征的驗證權重，以得到目標驗證權重；

43、第二獲取單元，用于根據所述目標驗證權重對所述用戶生物特征進行驗證，在確定生物特征驗證通過后，則獲取所述款箱的開鎖指令；

44、校驗單元，用于將所述開鎖指令發送至所述款箱，以使得所述款箱對所述開鎖指令進行校驗；

45、收集單元，用于當確定校驗通過后，利用所述開鎖指令對所述款箱進行開鎖處理，并收集開鎖過程中的開鎖信息；

46、第三獲取單元，用于將所述開鎖信息進行加密處理，以獲取開鎖加密信息；

47、上傳單元，用于將所述開鎖加密信息上傳至區塊鏈系統進行保存。

48、本技術第三方面提供了一種款箱自動開鎖校驗裝置，所述裝置包括：

49、處理器、儲存器、輸入輸出單元以及總線；

50、所述處理器與所述儲存器、所述輸入輸出單元以及所述總線相連；

51、所述儲存器保存有程序，所述處理器調用所述程序以執行第一方面以及第一方面中任一項可選的方法。

52、本技術第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上保存有程序，所述程序在計算機上執行時執行第一方面以及第一方面中任一項可選的方法。

53、從以上技術方案可以看出，本技術具有以下優點：

54、1、本技術通過結合指紋、臉部和虹膜信息等用戶生物特征進行驗證，顯著提高了開鎖驗證的準確性和安全性，有效防止了單一生物特征可能存在的偽造或誤識風險。

55、2、本技術根據款箱所在位置的環境參數調整生物特征的驗證權重，使得驗證過程能夠適應不同環境條件，進一步增強了驗證的魯棒性和安全性，且在開鎖過程中，不僅在用戶端進行生物特征驗證，還在款箱端對開鎖指令進行校驗，形成了雙重安全防護，確保了開鎖操作的安全性和可靠性。

56、3、通過收集開鎖過程中的開鎖信息，并對開鎖信息進行加密處理，確保了數據在傳輸和存儲過程中的安全性，防止了數據泄露和非法訪問，并將開鎖信息進行加密處理后上傳至區塊鏈系統進行保存，為后續的審計、追溯和管理提供了有力的數據支持。

57、4、本技術實現了從用戶請求到款箱開鎖的自動化處理流程，減少了人工干預，提高了開鎖效率。

58、5、通過區塊鏈系統保存的開鎖信息，管理人員可以遠程監控款箱的開鎖情況，便于進行集中管理和異常處理。