【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别算法的工单处理系统与方法
本专利技术涉及图像识别
,尤其涉及一种基于图像识别算法的工单处理系统与方法。
技术介绍
工单系统分为两大类:一是企业内部部门工作任务传达的系统;二是专门用于售后安装维修类的系统,这种是把工单派给外勤人员上门去维护的软件。现有的工单处理系统主要基于工单的流转而设置,依据既定的流程,提供给不同的执行人处理,用于记录、处理、跟踪一项工作的完成情况。在全流程中并不会为执行人提供任何参考信息,执行人仍然基于自身的经验执行操作。工单处理中的工单通常为扫描或拍照上传,无法直接提取相关信息。如何基于图像处理技术,识别工单中的信息,对执行人提供技术上的支持和流程上的配合,是本领域亟待解决的技术问题。
技术实现思路
为了实现智能化的工单处理,本专利技术提供一种基于图像识别算法的工单处理系统与方法,通过图像识别的方式获取工单类型,获得工单的处理方案提供给执行人,从而提高工单处理效率。为达到上述目的,本专利技术一方面提供了一种基于图像识别算法的工单处
【技术保护点】
1.一种基于图像识别算法的工单处理系统,其特征在于,包括:/n工单管理子系统,驱动工单按照既定流程流转;/n智能分析子系统,包括图像识别模块以及工单分类模块,所述图像识别模块对提交的工单进行图像识别,进行图像特征提取得到图像特征值;所述工单分类模块根据图像特征值计算出工单的分类,根据工单分类获取工单的处理方案及处理工单所需配件和设备,并提供给工单执行人。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别算法的工单处理系统,其特征在于,包括:
工单管理子系统,驱动工单按照既定流程流转;
智能分析子系统,包括图像识别模块以及工单分类模块,所述图像识别模块对提交的工单进行图像识别,进行图像特征提取得到图像特征值;所述工单分类模块根据图像特征值计算出工单的分类,根据工单分类获取工单的处理方案及处理工单所需配件和设备,并提供给工单执行人。
2.根据权利要求1所述的基于图像识别算法的工单处理系统,其特征在于,所述图像识别模块采用卷积神经网络模型训练获得,通过卷积核提取图片特征,进行线性整流、池化计算后得到图像的特征值。
3.根据权利要求2所述的基于图像识别算法的工单处理系统,其特征在于,提取的特征值包括从工单内容中获取多个与待处理时间相关的关键词。
4.根据权利要求3所述的基于图像识别算法的工单处理系统,其特征在于,所述工单分类模块采用全连接神经网络模型训练获得,基于关键词确定对该工单所涉及的故障进行分类。
5.根据权利要求4所述的基于图像识别算法的工单处理系统,其特征在于,所述图像识别模块及所述工单分类模块的训练样本库包括:若干收集的工单,对应提取的关键词以及故障分类。
6.根据权利要求5所述的基于图像识别算法的工单处理系统,其特征在于,智能分析子系统还包括数据收集模块和图像训练模块,执行人完成工单后,所述数据收集模块收集工单反馈的关键词及故障类型;图像训练模块根据工单及工...
【专利技术属性】
技术研发人员:丁成,冯永亮,苏诗,郭明,谢向达,
申请(专利权)人:北京纷扬科技有限责任公司,
类型:发明
国别省市:北京;11
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