浅析新型智能支付系统在城市轨道交通中的应用

城市轨道交通已成为城市居民日常出行的重要选择,城市轨道交通凭借便利的乘坐方式吸引了越来越多的居民。在科学技术水平不断提升的背景下,二维码车票、银联闪付以及NFC 票卡等多种形式的支付手段开始步入人们的生活工作,将新型智能支付系统应用至城市轨道交通之中,能够有效解决城市轨道交通支付过程中存在的问题,帮助城市轨道交通系统适应不同区域环境,提升城市轨道交通系统的运行稳定性。基于此本文对新型智能支付系统应用于城市轨道交通相关内容进行探究。

基于风险控制的智能支付系统算法设计

针对传统的智能支付系统存在支付安全性低、风险控制效果差的问题,提出基于风险控制智能支付系统的椭圆曲线密码算法MPECC。首先,采用MVC和JSP编程语言开发设计一个具备交易预处理、风险控制的智能支付系统;然后在加密算法ECC算法的基础上,对点乘算法进行改进,从而得到一个适用于智能支付系统的椭圆曲线密码算法MPECC;最后利用此算法对系统支付进行加密和风险控制。实验结果表明,相较于改进前的二进制和NAF点乘的ECC算法,本算法的最高加密时间仅为2 800 ms,比另外两种算法分别低了3 200 ms和1 700 ms。说明改进后的MPECC算法进行加密计算的损耗更低,提高了智能支付系统的安全性和支付效率。且将此算法应用到智能支付系统中可实现支付系统的风险有效控制。由此说明,本算法具备安全性和可用性,可在智能支付系统中进行大力推广和应用。

基于深度学习的智能果蔬秤研究与设计

随着社会的飞速发展,在城市智能化的潮流下,各种无人售货机、无人收银系统应运而生。该文提出了一种基于深度学习的智能果蔬秤,其主体结构包括视觉检测系统和系统硬件结构。其工作原理是:以STM32F103RCT6作为主控单元,搭建一个基于视觉的果蔬称重平台秤。通过传统的视觉识别以及基于深度学习的果蔬图像识别在线检测水果种类,并在之后调用数据库中果蔬单价,在上位机上显示出水果实际价格,顾客即可通过扫描液晶屏上的二维码,完成支付。该系统打破了传统智能秤识别上的局限性,能够直接通过摄像头获取的图像进行商品分类和价格计算。同时,作品提出了网络通信模块的构建,顾客能够直接扫描二维码付款,省去了收银的人力消耗。