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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利一种基于人工智能的碳排放交易市场管理系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114092238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111098809.9，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权一种基于人工智能的碳排放交易市场管理系统是由钟友文;吴晓玲;张慧芳设计研发完成，并于2021-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的碳排放交易市场管理系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于人工智能的碳排放交易市场管理系统，包括身份验证模块、会员管理模块、交易订单管理模块和费用管理模块；身份验证模块用于在管理人员进行登录验证时获取预设时间长度的活体验证视频和脸部图像，并将活体验证视频和脸部图像输入到预设的人工智能识别算法中对管理人员的身份进行验证；会员管理模块用于通过身份验证的管理人员对碳排放交易市场的会员进行管理；交易订单管理模块用于通过身份验证的管理人员对碳排放交易市场的交易订单进行管理；费用管理模块用于通过身份验证的管理人员对完成交易订单产生的交易费用进行管理。本发明在不打扰进行身份验证的管理人员的同时，完成了活体检测和身份验证的过程，提高了用户体验。

本发明授权一种基于人工智能的碳排放交易市场管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的碳排放交易市场管理系统，其特征在于，包括身份验证模块、会员管理模块、交易订单管理模块和费用管理模块；所述身份验证模块用于在管理人员进行登录验证时获取预设时间长度的活体验证视频和脸部图像，并将所述活体验证视频和所述脸部图像输入到预设的人工智能识别算法中对所述管理人员的身份进行验证；所述会员管理模块用于通过身份验证的管理人员对碳排放交易市场的会员进行管理；所述交易订单管理模块用于通过身份验证的管理人员对碳排放交易市场的交易订单进行管理；所述费用管理模块用于通过身份验证的管理人员对完成交易订单产生的交易费用进行管理；所述身份验证模块包括拍摄子模块和人工智能子模块；所述拍摄子模块用于在管理人员进行登录验证时获取预设时间长度的活体验证视频和脸部图像；所述人工智能子模块用于将所述活体验证视频和所述脸部图像输入到预设的人工智能识别算法中对所述管理人员的身份进行验证；所述人工智能子模块包括活体验证单元和身份验证单元；所述活体验证单元用于采用预设的人工智能识别算法对所述活体验证视频进行识别，判断所述活体验证视频是否通过活体检测；所述身份验证单元用于在所述活体验证视频通过活体检测时，获取所述脸部图像中包含的特征信息，并基于所述特征信息判断所述管理人员是否通过身份验证；所述采用预设的人工智能识别算法对所述活体验证视频进行识别，判断所述活体验证视频是否通过活体检测，包括：获取所述活体验证视频的图像帧；获取所述图像帧中包含的图像特征；将所述图像特征输入到预先训练完成的支持向量机分类器中进行判断，获得活体判断结果；所述获取所述图像帧中包含的图像特征，包括：对所述图像帧进行灰度化处理，获得灰度图像；对所述灰度图像进行降噪处理，获得降噪图像；对所述降噪图像进行修复处理，获得修复图像；采用预设的图像特征提取算法获取所述修复图像中包含的图像特征；所述对所述灰度图像进行降噪处理，获得降噪图像，包括：采用如下方式对灰度图像进行差异增强处理，获得差异增强图像：aGx,y＝Gx,y×Φ其中，Gx,y和aGx,y分别表示坐标为x,y的像素点进行差异增强处理前和进行差异增强处理后的像素值，Φ表示预设的差异增强系数；对差异增强图像进行小波分解处理，获得高频小波系数图像和低频小波系数图像；对高频小波系数图像进行如下处理，获得处理后的高频小波系数图像：若gpximgx,y≤gpxthr1，则通过如下公式计算高频小波系数图像的处理结果： 若gpxthr1gpximgx,ygpxthr2，则通过如下公式计算高频小波系数图像的处理结果：agpximgx,y＝|gpxthr1-gpxthr2|×[gpximgx,y+tfm[gpximgx,y]]若gpxthr2≤gpximgx,y，则通过如下公式计算高频小波系数图像的处理结果：agpximgx,y＝gpximgx,y×Γ其中，gpximgx,y和agpximgx,y分别表示坐标为x,y的像素点在处理前和处理后的像素值；tfm[gpximgx,y]表示调节函数，若gpximgx,y大于预设的比较参数，则tfm[gpximgx,y]的值为1，若gpximgx,y等于预设的比较参数，则tfm[gpximgx,y]的值为0.6，否则tfm[gpximgx,y]的值为0.3，gpxthr1和gpxthr2分别表示预设的第一判断参数和第二判断参数，tq表示预设的控制参数，tq属于0，0.8，Γ表示预设的比例参数；对低频小波系数图像和处理后的高频小波系数图像进行小波重构处理，获得降噪图像；获取降噪图像中的待修复像素点：分别计算降噪图像中每个像素点的变化程度系数：chgidxx,y＝lowGx,y-Gx,y其中，lowGx,y和Gx,y分别表示坐标为x,y的像素点在降噪图像和灰度图像中的灰度值，chgidxx,y表示坐标为x,y的像素点的变化程度系数；若chgidxx,y小于等于预设的变化程度阈值，则表示坐标为x,y的像素点为待修复像素点；采用如下方式获取分别对每一个待修复像素点进行修复处理，获得修复图像： 其中，δ∈{L,a,b}；reptrex,y和areptrex,y分别表示进行修复处理前和进行修复处理后坐标为x,y的像素点的灰度值，reptre[x,y,δ]＝δx,y-δmidpix|，δx,y表示坐标为x,y的像素点在图像帧对应的Lab颜色空间中的δ分量图像中对应的像素点的像素值，δmidpix表示降噪图像中像素值最大的像素点在图像帧对应的Lab颜色空间中的δ分量图像中对应的像素点的像素值，表示δ分量对应的权重值。

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