CN113538809B - 一种基于自助设备的数据处理方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种基于自助设备的数据处理方法和装置，所述方法包括：获取所述自助设备针对待识别对象采集的目标图像数据；判断所述目标图像数据是否存在异常；在所述目标图像数据存在异常时，对进行图像数据识别的算法切换，并采用切换后的算法，对所述目标图像数据进行识别。通过本发明实施例，实现了自助设备根据异常情况自动切换算法，使得自助设备当前对进行图像数据识别的算法与自助设备当前存在的异常情况是相匹配的，提高了金融验钞设备的识别率，降低了金融验钞设备的拒钞率。

Description

一种基于自助设备的数据处理方法和装置

技术领域

本发明涉及自助设备技术领域，特别是涉及一种基于自助设备的数据处理方法和装置。

背景技术

对于用于识别如纸币、票据等对象的自助设备，如验钞设备，其内部的器件和硬件信号的稳定性，对于识别结果的准确性至关重要。

在对如纸币、票据等对象进行识别时，主要是采用固定的速度对如纸币、票据等对象采集图像数据，并采用固定的识别算法识别采集的图像数据。当自助设备内部的器件或硬件信号出现异常时，如内部的器件老化、硬件信号出现失真等，可能会出现算法耗时或者识别出错的问题，进而会导致自助设备识别率降低、拒钞率升高。

发明内容

鉴于上述问题，提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于自助设备的数据处理方法和装置，包括：

一种基于自助设备的数据处理方法，方法包括：

获取自助设备针对待识别对象采集的目标图像数据；

判断目标图像数据是否存在异常；

在目标图像数据存在异常时，对进行图像数据识别的算法切换，并采用切换后的算法，对目标图像数据进行识别。

可选地，在获取自助设备针对待识别对象采集的目标图像数据之前，方法还包括：

获取针对自助设备的监测数据；

判断监测数据是否存在异常；

当监测数据存在异常时，对自助设备进行修正。

可选地，对自助设备进行修正，包括：

对自助设备进行图像数据采集的速度进行调整。

可选地，自助设备设有多个用于进行图像数据识别的算法，对进行图像数据识别的算法切换，包括：

根据目标图像数据，确定目标算法；

将当前用于进行图像数据识别的算法切换至目标算法。

可选地，还包括：

在目标图像数据不存在异常时，采用当前用于进行图像数据识别的算法，对目标图像数据进行识别。

可选地，还包括：

在目标图像数据存在异常时，生成告警消息。

可选地，监测数据包括以下任一项或多项：

自助设备进行图像数据采集的速度监测数据、自助设备采集到的图像数据的清晰度监测数据、自助设备的故障监测数据。

一种基于自助设备的数据处理装置，装置包括：

获取模块，用于获取自助设备针对待识别对象采集的目标图像数据；

判断模块，用于判断目标图像数据是否存在异常；

识别切换模块，用于在目标图像数据存在异常时，对进行图像数据识别的算法切换，并采用切换后的算法，对目标图像数据进行识别。

可选地，装置还包括：

修正模块，用于在获取自助设备针对待识别对象采集的目标图像数据之前，获取针对自助设备的监测数据；判断监测数据是否存在异常；当监测数据存在异常时，对自助设备进行修正。

可选地，修正模块，用于对自助设备进行图像数据采集的速度进行调整。

可选地，自助设备设有多个用于进行图像数据识别的算法，识别切换模块包括：

目标算法确定子模块，用于根据目标图像数据，确定目标算法；

识别算法切换子模块，用于将当前用于进行图像数据识别的算法切换至目标算法。

可选地，装置还包括：

正常识别模块，用于在目标图像数据不存在异常时，采用当前用于进行图像数据识别的算法，对目标图像数据进行识别。

可选地，装置还包括：

告警消息生成模块，用于在目标图像数据存在异常时，生成告警消息。

可选地，监测数据包括以下任一项或多项：

自助设备进行图像数据采集的速度监测数据、自助设备采集到的图像数据的清晰度监测数据、自助设备的故障监测数据。

一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上任一项的基于自助设备的数据处理方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上任一项的基于自助设备的数据处理方法的步骤。

本发明实施例具有以下优点：

本发明实施例中，通过获取自助设备针对待识别对象采集的目标图像数据，然后判断目标图像数据是否存在异常，在目标图像数据存在异常时，对进行图像数据识别的算法切换，并采用切换后的算法，对目标图像数据进行识别。通过本发明实施例，实现了自助设备根据异常情况自动切换算法，使得自助设备当前对进行图像数据识别的算法与自助设备当前存在的异常情况是相匹配的，提高了金融验钞设备的识别率，降低了金融验钞设备的拒钞率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对本发明的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发明的一些实施例，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是本发明一实施例提供的一种基于自助设备的数据处理方法的步骤流程图；

图2是本发明一实施例提供的另一种基于自助设备的数据处理方法的步骤流程图；

图3是本发明一实施例提供的一种基于自助设备的数据处理装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参照图1，示出了本发明一实施例提供的一种基于自助设备的数据处理方法的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤101、获取自助设备针对待识别对象采集的目标图像数据。

其中，待识别对象可以是自助设备所需要识别的对象，例如纸币、票据。

自助设备可以是具有对待识别对象进行识别的金融设备，如用于对纸币进行识别的验钞设备，又如具备有验钞功能的ATM机，还如具有票据识别功能的发票机、支票机等。

另外，自助设备可以是具有自我评估能力和自我修复能力的智能设备，当自助设备出现异常时，可以自行对异常进行评估和分析，并根据评估和分析结果对工作的参数进行调整，以实现自我修复；当自我修复无法解决异常时，可以向管理员进行提示，并将对异常的评估和分析结果发送给管理员进行以进行处理。

当需要对待识别对象进行识别时，可以先采用自助设备针对待识别对象进行图像数据的采集，得到目标图像数据。

例如，自助设备为验钞设备，待识别对象为待识别的钞票，则可以将待识别的钞票放入验钞设备的验钞口；验钞设备在检测到待识别的钞票放入验钞口后，可以对放入验钞口的待识别的钞票进行处理和识别，以对待识别的钞票的真伪进行识别。

步骤102、判断目标图像数据是否存在异常。

在实际应用中，由于自助设备长期的使用，可能会出现内部器件的老化、硬件信号失真等异常；当自助设备出现内部器件老化、硬件信号失真等异常，且未维修处理时，可能会导致自助设备针对待识别对象所采集的目标图像数据存在异常。因此，可以对所获取到的目标图像进行检测和分析，以判断目标图像数据是否存在异常；进而，在目标图像数据的异常时，可以判定自助设备可能出现内部器件老化、硬件信号失真等异常。

具体的，可以对目标图像数据的清晰度进行检测和分析，并根据对目标图像数据清晰度的检测和分析，判断目标图像数据是否存在异常。

例如：可以预先设置一清晰度阈值，然后检测目标图像数据的清晰度，并将目标图像数据的清晰度与清晰度阈值进行比较，当目标图像数据的清晰度与清晰度阈值匹配时，表征目标图像数据不存在异常；当目标图像数据的清晰度与清晰度阈值不匹配时，表征目标图像数据存在异常。

步骤103、在目标图像数据存在异常时，对进行图像数据识别的算法切换，并采用切换后的算法，对目标图像数据进行识别。

由于不同的识别算法所需要的图像数据的清晰度是不同的，在判定目标图像数据存在异常时，表征目标图像数据的清晰度，已经无法满足自助设备当前用于进行图像数据识别的算法所要求的清晰度了；因此，可以在目标图像数据存在异常时，根据目标图像数据的清晰度，将自助设备用于进行图像数据识别的算法，切换至与目标图像数据的清晰度相匹配的识别的算法；并采用切换后的算法，对存在异常的目标图像数据进行识别。

在一示例中，切换前的算法所要求的图像数据的清晰度低于切换后的算法所要求的图像数据的清晰度。

在本发明一实施例中，还可以包括如下步骤：

在目标图像数据不存在异常时，采用当前用于进行图像数据识别的算法，对目标图像数据进行识别。

在判定目标图像数据不存在异常时，表征自助设备不存在内部器件老化、硬件信号也未出现失真等异常。此时，表征目标图像数据的清晰度是满足当前自助设备当前用于进行图像数据识别的算法的，目标图像数据的清晰度与自助设备当前的算法是匹配的，无需进行切换；因此，可以继续采用当前用于进行图像数据识别算法，对目标图像数据进行识别。

在本发明实施例中，通过获取自助设备针对待识别对象采集的目标图像数据，然后判断目标图像数据是否存在异常；在目标图像数据存在异常时，对进行图像数据识别的算法切换，并采用切换后的算法，对目标图像数据进行识别。通过本发明实施例，实现了自助设备根据当前情况自动切换识别算法，使得自助设备当前对进行图像数据识别的算法，与自助设备当前情况是相匹配的，从而提高了金融验钞设备的识别率，以及降低了金融验钞设备的拒钞率。

参照图2，示出了本发明一实施例提供的另一种基于自助设备的数据处理方法的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤201、获取针对自助设备的监测数据。

作为一示例，监测数据可以包括以下任一项或多项：自助设备进行图像数据采集的速度监测数据、自助设备采集到的图像数据的清晰度监测数据、自助设备的故障监测数据。

在实际应用中，也可以在检测到自助设备出现异常时，先对自助设备进行修正，然后采用修正后的自助设备采集目标图像数据。

具体的，可以在自助设备对待识别对象进行识别时，获取针对自助设备的监测数据；例如：可以在自助设备针对待识别对象采集图像数据时，针对自助设备进行图像数据采集的速度进行监测，以获得监测数据；也可以对所采集到的图像数据的清晰度进行监测，以获得监测数据；还可以针对自助设备是否出现故障进行监测，以获得监测数据。

步骤202、判断监测数据是否存在异常。

在获取到监测数据后，可以对监测数据进行分析，以判断监测数据是否出现异常；当监测数据存在异常时，表征自助设备可能出现了内部器件的老化、硬件信号失真等异常。

具体的，可以预先设置一速度阈值，然后，可以根据速度阈值，判断自助设备进行图像数据采集的速度监测数据是否出现异常；也可以预先设置一清晰度阈值，然后，可以根据清晰度阈值，判断自助设备采集到的图像数据的清晰度监测数据是否出现异常；当然，还可以直接对针对自助设备是否出现故障监测得到的检测数据进行分析，来判断监测数据是否存在异常。

在一示例中，可以在检测到监测数据存在异常时，针对异常进行告警提示，以告知用户自助设备可能存在故障，需要进行检修。

步骤203、当监测数据存在异常时，对自助设备进行修正。

当检测到监测数据存在异常时，可以对自助设备进行修正，以对自助设备的工作参数和工作状态进行调整。

在本发明一实施例中，步骤203可以包括：对自助设备进行图像数据采集的速度进行调整。

具体的，可以预先设置一默认的进行图像数据采集的速度；当检测到监测数据存在异常时，可以对进行图像数据采集的速度进行调整，以保证自助设备有足够的时间去采集满足要求的清晰度的图像数据；例如：可以降低进行图像数据采集的速度。

在一示例中，自助设备可以包括控制单元，控制单元可以对自助设备进行图像数据采集的速度进行控制。

在一示例中，可以在检测到监测数据存在异常时，针对自助设备的其他工作参数进行修正。

在对自助设备进行调整后，可以继续获取监测数据，并在监测数据仍然存在异常时，继续对自助设备进行图像数据采集的速度进行调整，直至监测数据不再出现异常。

步骤204、获取自助设备针对待识别对象采集的目标图像数据。

在对自助设备进行修正后，可以用修正后的自助设备重新采集待识别对象的目标图像数据。

在一示例中，自助设备还可以包括采集单元，采集单元可以对待识别对象采集图像数据。

步骤205、判断目标图像数据是否存在异常。

在获取到目标图像数据后，自助设备可以对目标图像数据的清晰度进行分析；当重新采集的目标图像数据仍然存在异常时，表征仅对自助设备进行修正是无法解决当前自助设备所存在的异常的；此时的自助设备所采集的图像数据的清晰度，仍然无法与当前自助设备对用于进行图像数据进行识别的算法相匹配；因此，可以再对用于进行图像数据识别的算法进行切换，以将算法切换至与当前所采集的存在异常的目标图像数据的清晰度相匹配的算法。

在一示例中，也可以对目标图像数据进行分析；如果分析结果认为目标图像数据存在严重的异常，会严重影响到识别结果的准确定，则可以废弃掉目标图像数据，并发出告警；如果分析结果认为目标图像数据所存在的异常的情况较为轻微。

步骤206、在目标图像数据存在异常时，对进行图像数据识别的算法切换，并采用切换后的算法，对目标图像数据进行识别。

当判定目标图像数据存在异常时，表征修正后的自助设备内部的器件和/或硬件信号仍然存在异常，无法采集到与自助设备当前进行图像数据识别的算法相匹配的清晰度的图像数据。此时，可以调整自助设备用于对目标图像数据进行识别的算法，以保证对目标图像数据进行识别的算法，是与目标图像数据清晰度相匹配的算法。

在一示例中，自助设备还可以包括算法识别系统，算法识别系统可以采用算法对图像数据进行识别，以及切换用于识别的算法。

在本发明一实施例中，自助设备可以设有多个用于进行图像数据识别的算法，步骤206可以包括如下子步骤：

子步骤11、根据目标图像数据，确定目标算法；

在实际应用中，可以预先在自助设备的算法识别系统中嵌入多个用于图像数据进行识别的算法，不同的算法所要求的图像数据的清晰度是不同的。进而，在判定目标图像数据存在异常时，可以根据目标图像数据的清晰度，从自助设备设有的多个用于进行图像数据识别的算法中，确定与该清晰度相匹配的算法作为目标算法。

子步骤12、将当前用于进行图像数据识别的算法切换至目标算法。

在确定目标算法后，可以将自助设备当前用于进行图像数据识别的算法切换至目标算法；例如：自助设备默认的用于进行图像数据识别的算法为A，根据目标图像数据确定目标算法为B，则可以将自助设备用于进行图像数据识别的算法，由A切换至B；其中，算法A所要求的图像数据清晰度低于算法B所要求的图像数据的清晰度。

在本发明一实施例中，还可以包括如下步骤：

在目标图像数据存在异常时，生成告警消息。

当检测到目标图像数据存在异常时，为了避免继续使用自助设备可能导致的误判，可以生成一告警消息，以提示用户自助设备存在异常，需要尽快进行检修。

在一示例中，可以针对异常对应的情况生成告警消息，以准确告知用户自助设备存在的异常是何种异常。

在一示例中，还可以根据对目标图像数据进行识别后的结果，对自助设备进行图像数据采集的速度进行调整；或者，再次对进行图像数据识别的算法进行切换。

在本发明一实施例中，在目标图像数据不存在异常时，采用当前用于进行图像数据识别的算法，对目标图像数据进行识别。

当判定目标图像数据不存在异常时，可以继续采用当前用于进行图像数据识别的算法，对目标图像数据进行识别。

本发明实施例中，通过获取针对自助设备的监测数据，并判断监测数据是否存在异常，当监测数据存在异常时，对自助设备进行修正；然后获取自助设备针对待识别对象采集的目标图像数据，并判断目标图像数据是否存在异常，在目标图像数据存在异常时，对进行图像数据识别的算法切换，并采用切换后的算法，对目标图像数据进行识别。通过本发明实施例，实现了自助设备根据当前存在的异常情况，自动进行修正，使得自助设备在出现异常时，能够自动进行修正，以保证所采集的到图像数据的清晰度。

且在修正后，继续针对采集的图像数据进行监测，并在图像数据存在异常时，对进行图像数据识别的算法切换，可以在修正无法提高自助设备所采集的图像数据的清晰度时，保证用于进行图像数据识别的算法与当前采集的图像数据的清晰度是相匹配的，保证了金融验钞设备识别率和拒钞率。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

参照图3，示出了本发明一实施例提供的一种基于自助设备的数据处理装置的结构示意图，装置可以包括：

获取模块301，用于获取自助设备针对待识别对象采集的目标图像数据；

判断模块302，用于判断目标图像数据是否存在异常；

识别切换模块303，用于在目标图像数据存在异常时，对进行图像数据识别的算法切换，并采用切换后的算法，对目标图像数据进行识别。

在本发明一实施例中，装置还可以包括：

修正模块，用于在获取自助设备针对待识别对象采集的目标图像数据之前，获取针对自助设备的监测数据；判断监测数据是否存在异常；当监测数据存在异常时，对自助设备进行修正。

在本发明一实施例中，修正模块，用于对自助设备进行图像数据采集的速度进行调整。

在本发明一实施例中，自助设备设有多个用于进行图像数据识别的算法，识别切换模块303可以包括：

目标算法确定子模块，用于根据目标图像数据，确定目标算法；

识别算法切换子模块，用于将当前用于进行图像数据识别的算法切换至目标算法。

在本发明一实施例中，装置还可以包括：

正常识别模块，用于在目标图像数据不存在异常时，采用当前用于进行图像数据识别的算法，对目标图像数据进行识别。

在本发明一实施例中，装置还可以包括：

告警消息生成模块，用于在目标图像数据存在异常时，生成告警消息。

在本发明一实施例中，监测数据可以包括以下任一项或多项：

自助设备进行图像数据采集的速度监测数据、自助设备采集到的图像数据的清晰度监测数据、自助设备的故障监测数据。

本发明实施例中，通过获取自助设备针对待识别对象采集的目标图像数据，然后判断目标图像数据是否存在异常，在目标图像数据存在异常时，对进行图像数据识别的算法切换，并采用切换后的算法，对目标图像数据进行识别。通过本发明实施例，实现了自助设备根据异常情况自动切换算法，使得自助设备当前对进行图像数据识别的算法与自助设备当前存在的异常情况是相匹配的，提高了金融验钞设备的识别率，降低了金融验钞设备的拒钞率。

本发明一实施例还提供了一种电子设备，可以包括处理器、存储器及存储在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上基于自助设备的数据处理方法的步骤。

本发明一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上基于自助设备的数据处理方法的步骤。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对所提供的一种基于自助设备的数据处理方法和装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种基于自助设备的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所述自助设备针对待识别对象采集的目标图像数据；

判断所述目标图像数据是否存在异常；其中，是因为所述自助设备出现异常，而导致所述自助设备针对所述待识别对象所采集的目标图像数据存在异常；

在所述目标图像数据存在异常时，对进行图像数据识别的算法切换，并采用切换后的算法，对所述目标图像数据进行识别；

其中，切换前的算法所要求的图像数据的清晰度与所述目标图像数据的清晰度不匹配，切换后的算法所要求的图像数据的清晰度与所述目标图像数据的清晰度匹配。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取所述自助设备针对待识别对象采集的目标图像数据之前，所述方法还包括：

获取针对所述自助设备的监测数据；

判断所述监测数据是否存在异常；

当所述监测数据存在异常时，对所述自助设备进行修正。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述自助设备进行修正，包括：

对所述自助设备进行图像数据采集的速度进行调整。

4.根据权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，所述自助设备设有多个用于进行图像数据识别的算法，所述对进行图像数据识别的算法切换，包括：

根据所述目标图像数据，确定目标算法；

将当前用于进行图像数据识别的算法切换至所述目标算法。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在所述目标图像数据不存在异常时，采用当前用于进行图像数据识别的算法，对所述目标图像数据进行识别。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在所述目标图像数据存在异常时，生成告警消息。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述监测数据包括以下任一项或多项：

所述自助设备进行图像数据采集的速度监测数据、所述自助设备采集到的图像数据的清晰度监测数据、所述自助设备的故障监测数据。

8.一种基于自助设备的数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取所述自助设备针对待识别对象采集的目标图像数据；

判断模块，用于判断所述目标图像数据是否存在异常；其中，是因为所述自助设备出现异常，而导致所述自助设备针对所述待识别对象所采集的目标图像数据存在异常；

识别模块，用于在所述目标图像数据存在异常时，对进行图像数据识别的算法切换，并采用切换后的算法，对所述目标图像数据进行识别；

其中，切换前的算法所要求的图像数据的清晰度与所述目标图像数据的清晰度不匹配，切换后的算法所要求的图像数据的清晰度与所述目标图像数据的清晰度匹配。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于自助设备的数据处理方法的步骤。

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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于自助设备的数据处理方法的步骤。