一种人脸签到方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种人脸签到方法、装置及系统，所述方法包括：对图像采集系统进行布控管理；利用深度学习算法解析获取的视频信息，得到预设监控区域的运动对象的轮廓信息；在预设时间内识别所述运动对象为人时，利用人脸识别技术捕捉所述运动对象的人脸信息并与本地数据库中的工作人员的人脸信息进行比对校验；若比对检验通过，则记为已签到；若所述运动对象不包括人或比对检验不通过时，则查询并获取本地数据库中预存的当前应到岗的工作人员的人员信息；生成告警信息并发送至所述客户端和前端告警终端，以触发警报。本发明专利技术能够第一时间记录签到信息，提高签到的时效性及准确性，并对签到信息有异常的情况及时触发预警。

A Face Check-in Method, Device and System

【技术实现步骤摘要】
一种人脸签到方法、装置及系统
本专利技术涉及监控
，尤其涉及一种人脸签到方法、装置及系统。
技术介绍
随着监控系统的普及化及庞大化，传统人为视频签到、打卡、手机移动APP签到的局限性越来越突出。当监控者同时观测多个监视器时，监控精度会随着监控视频数量的上升而下降。利用视频监控、手机移动、电子打卡已经是一种签到的常规手段。视频、手机移动APP及打开签到一定程度上能够远程、有效的进行签到工作。但是在一定程度上，并不能完全实时、准确的进行考勤信息的收集和监控，且时常会出现他人冒名打卡的情况发生。另外随着监控系统越来越庞大，如果全部采用人为监控视频查看考勤记录，其人力成本也会非常昂贵。在监控视频部署数量较多时，在监看人员不足的情况下，无法实时监看所有岗位上的视频数据。移动签到，在工作人员不在现场的情况下也可以签到，不能够准的验证当前工作人员是否就是被安排的值班人员，并对签到信息有异常的情况进行报警。
技术实现思路
本专利技术实施例所要解决的技术问题在于，提供一种人脸签到方法、装置及系统，能够第一时间记录签到信息，提高签到的时效性及准确性，并对签到信息有异常的情况及时触发预警。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种人脸签到方法，包括如下步骤：接收客户端发送的布控任务，并根据所述布控任务配置图像采集系统；获取所述图像采集系统的视频信息，并利用深度学习算法解析所述视频信息，得到预设监控区域的运动对象的轮廓信息；当根据所述轮廓信息，在预设时间内识别所述运动对象为人时，利用人脸识别技术捕捉所述运动对象的人脸信息，并将所述人脸信息与本地数据库中预存的当前所述预设监控区域的工作人员的人脸信息进行比对校验；当根据所述轮廓信息，在预设时间内识别所述运动对象不包括人或比对检验不通过时，则查询并获取本地数据库中预存的当前所述预设监控区域的应到岗的工作人员的人员信息；根据所述人员信息，生成告警信息并发送至所述客户端和前端告警终端，以使所述前端告警终端根据所述告警信息触发警报。进一步地，所述的人脸签到方法，还包括：若比对检验通过，则将所述运动对象锁定为工作人员，并记为已签到。进一步地，所述当根据所述轮廓信息，在预设时间内识别所述运动对象为人时，利用人脸识别技术捕捉所述运动对象的人脸信息，并将所述人脸信息与本地数据库中预存的当前所述预设监控区域的工作人员的人脸信息进行比对校验，具体为：在预设时间内，根据相似度算法，将所述轮廓信息与图像数据库中的预存的物体轮廓信息进行比对，识别出所述运动对象为人时，利用人脸识别技术捕捉所述对象的人脸信息；将所述人脸信息与本地数据库中预存的当前所述预设监控区域的工作人员的人脸信息进行比对校验。进一步地，所述告警信息包括所述人员信息和用于触发所述前端告警终端展示所述人员信息和警报的指令；其中，所述人员信息包括照片、姓名、岗位、当前作业任务和当前预设监控区域的视频信息；所述警报包括声光警报。进一步地，所述深度学习算法包括自适应学习算法、卷积神经网络、循环神经网络和递归神经网络。进一步地，所述布控任务包括监控区域、监控时长和监控周期；所述图像采集系统包括至少一个摄像头和与所述摄像头对应的交换机。本专利技术实施例还提供了一种人脸签到装置，包括：布控单元，用于接收客户端发送的布控任务，并根据所述布控任务配置图像采集系统；视频信息解析单元，用于获取所述图像采集系统的视频信息，并利用深度学习算法解析所述视频信息，得到预设监控区域的运动对象的轮廓信息；人脸识别单元，用于当根据所述轮廓信息，在预设时间内识别所述运动对象为人时，利用人脸识别技术捕捉所述运动对象的人脸信息，并将所述人脸信息与本地数据库中预存的当前所述预设监控区域的工作人员的人脸信息进行比对校验；签到单元，用于若比对检验通过，则将所述运动对象锁定为工作人员，并记为已签到；当根据所述轮廓信息，在预设时间内识别所述运动对象不包括人或比对检验不通过时，则查询并获取本地数据库中预存的当前所述预设监控区域的应到岗的工作人员的人员信息；告警单元，用于根据所述人员信息，生成告警信息并发送至所述客户端和前端告警终端，以使所述前端告警终端根据所述告警信息触发警报。本专利技术实施例还提供了一种人脸签到服务器，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的人脸签到方法。本专利技术实施例还提供了一种人脸签到系统，包括：客户端、服务器端、图像采集系统和前端告警终端；所述客户端，用于发送布控任务至所述服务器端；所述服务器端，用于根据所述布控任务配置图像采集系统；所述图像采集系统，用于采集预设监控区域的视频信息；所述服务器端，还用于获取所述图像采集系统的视频信息，并利用深度学习算法解析所述视频信息，得到预设监控区域的运动对象的轮廓信息；所述服务器端，还用于当根据所述轮廓信息，在预设时间内识别所述运动对象为人时，利用人脸识别技术捕捉所述运动对象的人脸信息，并将所述人脸信息与本地数据库中预存的当前所述预设监控区域的工作人员的人脸信息进行比对校验；所述服务器端，还用于当根据所述轮廓信息，在预设时间内识别所述运动对象不包括人或比对检验不通过时，则查询并获取本地数据库中预存的当前所述预设监控区域的应到岗的工作人员的人员信息，并根据所述人员信息，生成告警信息并发送至所述客户端和前端告警终端，以使所述前端告警终端根据所述告警信息触发警报。所述服务器端，还用于若比对检验通过，则将所述运动对象锁定为工作人员，并记为已签到。进一步地，所述告警信息包括所述人员信息和用于触发所述前端告警终端展示所述人员信息和警报的指令；其中，所述人员信息包括照片、姓名、岗位、当前作业任务和当前预设监控区域的视频信息；所述警报包括声光警报。本专利技术实施例具有以下效果：本专利技术公开的一种人脸签到方法、装置及系统，所述方法包括：对图像采集系统进行布控管理；利用深度学习算法解析获取的视频信息，得到预设监控区域的运动对象的轮廓信息；在预设时间内识别所述运动对象为人时，利用人脸识别技术捕捉所述运动对象的人脸信息并与本地数据库中的工作人员的人脸信息进行比对校验；若比对检验通过，则记为已签到；若所述运动对象不包括人或比对检验不通过时，则查询并获取本地数据库中预存的当前应到岗的工作人员的人员信息；生成告警信息并发送至所述客户端和前端告警终端，以触发警报。本专利技术能够第一时间记录签到信息，提高签到的时效性及准确性，并对签到信息有异常的情况及时触发预警。附图说明图1是本专利技术第一实施例提供的人脸签到方法的流程示意图；图2是本专利技术第一实施例中安防系统的架构示意图；图3是本专利技术第二实施例提供的人脸签到装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术实施例中的客户端可以是移动终端以及非移动终端，非移动终端包括台式计算机，移动终端包括智能手机(SmartPhone，如Android手机、iOS手机等)、智能眼镜、智能手表、智能手环、平板本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸签到方法，其特征在于，包括如下步骤：接收客户端发送的布控任务，并根据所述布控任务配置图像采集系统；获取所述图像采集系统的视频信息，并利用深度学习算法解析所述视频信息，得到预设监控区域的运动对象的轮廓信息；当根据所述轮廓信息，在预设时间内识别所述运动对象为人时，利用人脸识别技术捕捉所述运动对象的人脸信息，并将所述人脸信息与本地数据库中预存的当前所述预设监控区域的工作人员的人脸信息进行比对校验；当根据所述轮廓信息，在预设时间内识别所述运动对象不包括人或比对检验不通过时，则查询并获取本地数据库中预存的当前所述预设监控区域的应到岗的工作人员的人员信息；根据所述人员信息，生成告警信息并发送至所述客户端和前端告警终端，以使所述前端告警终端根据所述告警信息触发警报。

【技术特征摘要】
1.一种人脸签到方法，其特征在于，包括如下步骤：接收客户端发送的布控任务，并根据所述布控任务配置图像采集系统；获取所述图像采集系统的视频信息，并利用深度学习算法解析所述视频信息，得到预设监控区域的运动对象的轮廓信息；当根据所述轮廓信息，在预设时间内识别所述运动对象为人时，利用人脸识别技术捕捉所述运动对象的人脸信息，并将所述人脸信息与本地数据库中预存的当前所述预设监控区域的工作人员的人脸信息进行比对校验；当根据所述轮廓信息，在预设时间内识别所述运动对象不包括人或比对检验不通过时，则查询并获取本地数据库中预存的当前所述预设监控区域的应到岗的工作人员的人员信息；根据所述人员信息，生成告警信息并发送至所述客户端和前端告警终端，以使所述前端告警终端根据所述告警信息触发警报。2.根据权利要求1所述的人脸签到方法，其特征在于，还包括：若比对检验通过，则将所述运动对象锁定为工作人员，并记为已签到。3.根据权利要求1所述的人脸签到方法，其特征在于，所述当根据所述轮廓信息，在预设时间内识别所述运动对象为人时，利用人脸识别技术捕捉所述运动对象的人脸信息，并将所述人脸信息与本地数据库中预存的当前所述预设监控区域的工作人员的人脸信息进行比对校验，具体为：在预设时间内，根据相似度算法，将所述轮廓信息与图像数据库中的预存的物体轮廓信息进行比对，识别出所述运动对象为人时，利用人脸识别技术捕捉所述对象的人脸信息；将所述人脸信息与本地数据库中预存的当前所述预设监控区域的工作人员的人脸信息进行比对校验。4.根据权利要求1所述的人脸签到方法，其特征在于，所述告警信息包括所述人员信息和用于触发所述前端告警终端展示所述人员信息和警报的指令；其中，所述人员信息包括照片、姓名、岗位、当前作业任务和当前预设监控区域的视频信息；所述警报包括声光警报。5.根据权利要求1所述的人脸签到方法，其特征在于，所述深度学习算法包括自适应学习算法、卷积神经网络、循环神经网络和递归神经网络。6.根据权利要求1所述的人脸签到方法，其特征在于，所述布控任务包括监控区域、监控时长和监控周期；所述图像采集系统包括至少一个摄像头和与所述摄像头对应的交换机。7.一种人脸签到装置，其特征在于，包括：布控单元，用于接收客户端发送的布控任务，并根据所述布控任务配置图像采集系统；视频信息解析单元，用于获取所述图像采集系统的视频信息，并利用深度学习算...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾雄伟，方榆，李偲，
申请(专利权)人：广州弘度信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44