一种电力营业厅人员工作状态智能识别系统技术方案

一种电力营业厅人员工作状态智能识别系统。涉及供电服务领域，尤其涉及一种电力营业厅人员工作状态智能识别系统。提供了一种方便识别，可靠判断人员工作状态的电力营业厅人员工作状态智能识别系统。包括采集模块、训练模块、预处理模块、目标检测模块、逻辑判断模块和输出报警模块，所述采集模块用于对采集营业厅内的视频，并从中截取含有有效信息的图片进行标注；所述训练模块用于对采集的图片数据增强并用增强后的图片数据训练深度网络。本发明专利技术在工作中，通过图像识别的方式检测到营业厅人员工作状态有误时，发送异常信息，提醒管理人员及时督促员工纠正。可实现电力营业厅工作时间员工是否在岗以及工牌是否摆放正确的自动判断，方便可靠。

An intelligent recognition system for the working state of the staff in the electric power business hall

【技术实现步骤摘要】
一种电力营业厅人员工作状态智能识别系统
本专利技术涉及供电服务领域，尤其涉及一种电力营业厅人员工作状态智能识别系统。
技术介绍
随着经济的发展，电力负荷需求急剧增长，相关业务办理量增幅明显。供电营业厅作为国家电网公司对民的服务窗口，该场景下的视频监控系统规模日益增大，其所暴露出的营业厅供电服务质量问题日趋严重，如员工是否在岗、工牌摆放是否正确等。目前，已经制定了相应的工作服务规范，但是由于没有有效的监督手段，难以对工作人员的工作状态进行有效监督。目前，目标检测是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。现有技术：R-CNN等目标检测算法，先从原图中找到候选框，再对候选框中的图片进行特征提取，最后用SVM对特征进行分类。这样，结果的准确率依赖候选框的选取；而且对每一个候选框都要进行卷积计算，降低了模型的计算效率。
技术实现思路
本专利技术针对以上问题，提供了一种方便识别，可靠判断本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电力营业厅人员工作状态智能识别系统，其特征在于，包括采集模块、训练模块、预处理模块、目标检测模块、逻辑判断模块和输出报警模块，/n所述采集模块用于对采集营业厅内的视频，并从中截取含有有效信息的图片进行标注；/n所述训练模块用于对采集的图片数据增强并用增强后的图片数据训练深度网络；/n所述预处理模块用于收到的图片进行图像预处理；/n所述目标检测模块用于对图像进行目标检测；/n所述逻辑判断模块用于通过图像中找到的目标对工位和工位内的人员工作状态进行判断；/n所述输出报警模块用于对逻辑判断结果进行转化，提供预警。/n

【技术特征摘要】
1.一种电力营业厅人员工作状态智能识别系统，其特征在于，包括采集模块、训练模块、预处理模块、目标检测模块、逻辑判断模块和输出报警模块，
所述采集模块用于对采集营业厅内的视频，并从中截取含有有效信息的图片进行标注；
所述训练模块用于对采集的图片数据增强并用增强后的图片数据训练深度网络；
所述预处理模块用于收到的图片进行图像预处理；
所述目标检测模块用于对图像进行目标检测；
所述逻辑判断模块用于通过图像中找到的目标对工位和工位内的人员工作状态进行判断；
所述输出报警模块用于对逻辑判断结果进行转化，提供预警。


2.根据权利要求1所述的一种电力营业厅人员工作状态智能识别系统，其特征在于，所述目标检测模块中的目标包括显示器、座椅、工作人员和工牌。


3.根据权利要求1所述的一种电力营业厅人员工作状态智能识别系统，其特征在于，
所述训练模块包括以下步骤：
1）样本集的选取标注；
2）构建FasterRCNN网络结构；
3）训练FasterRCNN；
4）检测FasterRCNN。


4.根据权利要求3所述的一种电力营业厅人员工作状态智能识别系统，其特征在于，步骤1）中样本集的选取标注：
利用图形标注工具LabelImg对样本集进行标注，并通过LabelImg人工将每个样本圈出，得到每个样本数据对应图片的XML标注文件；从所有数据中按照比例随机选取训练集、验证集和测试集。


5.根据权利要求3所述的一种电力营业厅人...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵越，蒋振宇，曹斯明，葛忠宝，韩旭雯，刘蓉，邵开霞，陈双辉，樊白川，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司，南京土星信息科技有限公司，国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32