一种基于人工智能的会议现场智能化签到导引方法、设备及计算机存储介质技术

本发明专利技术公开一种基于人工智能的会议现场智能化签到导引方法、设备及计算机存储介质，本发明专利技术通过获取待签到人员的身份信息，对比分析待签到人员的身份证明，并将待签到人员的身份图像与人脸图像进行对比，若相似度大于或等于设定阈值，则该参加会议人员签到成功，同时获取该参加会议人员的会议现场座位，分析该参加会议人员的会议现场座位排数对应位置占比和对应左、右侧主干通道中人员分布密度，并获取该参加会议人员的同排现场座位左、右侧座位落座人数，计算该参加会议人员的各条座位路线对应适宜系数，对比筛选最大适宜系数的座位路线进行导引，从而方便会议现场的人员签到管理，提高会议现场的人员座位就坐效率。提高会议现场的人员座位就坐效率。提高会议现场的人员座位就坐效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的会议现场智能化签到导引方法、设备及计算机存储介质


[0001]本专利技术涉及会议现场签到导引领域，涉及到一种基于人工智能的会议现场智能化签到导引方法、设备及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]随着社会的不断发展进步，各类技术交流会议活动日益增多，对于参加会仪人员的现场签到导引工作就是显得越来越重要。
[0003]目前，现有的会议现场签到导引方法普遍存在一些缺陷：
[0004]1、现有的会议现场签到大部分采用二维码识别方式签到，然而，二维码能够以图片形式通过网络进行传播，未签到人员可通过将二维码发送至现场人员进行签到，从而容易造成虚假签到的情况，导致参加会议的实际签到人员不易掌控，进而不利于会议现场人员的签到管理；
[0005]2、现有的会议现场签到导引方法基本采用地标方向显示导引，需要参加会议人员根据地标指示自行寻找座位，容易造成会议现场混乱，不方便参加会议人员寻找对应的座位，导致参加会议人员的寻找座位时间增加，从而降低参加会议人员的会议体验感，使得会议现场的座位就坐效率受到影响；
[0006]为了解决以上问题，现设计一种基于人工智能的会议现场智能化签到导引方法、设备及计算机存储介质。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的会议现场智能化签到导引方法、设备及计算机存储介质，本专利技术通过获取待签到人员的身份信息，对比分析待签到人员的身份证明，并将待签到人员的身份图像与人脸图像进行对比，若相似度大于或等于设定阈值，则该参加会议人员签到成功，同时获取该参加会议人员的会议现场座位，分析该参加会议人员的会议现场座位排数对应位置占比和对应左、右侧主干通道中人员分布密度，并获取该参加会议人员的同排现场座位左、右侧座位落座人数，计算该参加会议人员的各条座位路线对应适宜系数，对比筛选最大适宜系数的座位路线进行导引，解决了
技术介绍
中存在的问题。
[0008]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0009]第一方面，本专利技术提供一种基于人工智能的会议现场智能化签到导引方法，包括以下步骤：
[0010]S1、人员身份信息获取：通过会议现场签到点处签到机读取待签到人员的身份证明，获取待签到人员的身份信息；
[0011]S2、人员身份信息对比：提取存储的各参加会议人员的报名身份信息，若待签到人员的身份信息与某参加会议人员的报名身份信息匹配，表明待签到人员的身份证明为参加
会议人员的身份证明；
[0012]S3、人员人脸图像采集：通过采集待签到人员的人脸图像，并对比统计待签到人员的身份信息中身份图像与人脸图像的相似度，若大于或等于设定的相似度阈值，表明待签到人员是本人到场签到，则该参加会议人员签到成功；
[0013]S4、会议现场座位获取：通过获取该参加会议人员的会议现场座位，提取该参加会议人员的会议现场座位对应排数，分析该参加会议人员的会议现场座位排数对应位置占比；
[0014]S5、人员分布密度分析：通过采集该参加会议人员现场座位的左、右侧主干通道中人员图像，得到该参加会议人员现场座位的左、右侧主干通道中人员数量，分析该参加会议人员现场座位的左、右侧主干通道中人员分布密度；
[0015]S6、座位落座人数统计：通过采集该参加会议人员的同排现场座位图像，获取该参加会议人员的同排现场座位左、右侧座位落座人数；
[0016]S7、座位路线适宜系数分析：通过该参加会议人员的会议现场座位规划四条座位路线，分别依次编号为a
左1
、a
左2
、a
右1
、a
右2
，分别计算该参加会议人员的各条座位路线对应适宜系数，对比筛选最大适宜系数的座位路线，并进行实时座位路线导引。
[0017]在一种可能的设计中，所述步骤S2中包括将待签到人员的身份信息与各参加会议人员的报名身份信息进行对比，若待签到人员的身份信息与某参加会议人员的报名身份信息匹配，表明待签到人员的身份证明为参加会议人员的身份证明，若待签到人员的身份信息与各参加会议人员的报名身份信息均不匹配，表明待签到人员的身份证明为非参加会议人员的身份证明。
[0018]在一种可能的设计中，所述步骤S3中包括提取待签到人员的身份信息中身份图像，将待签到人员的身份图像与采集的人脸图像进行对比，统计待签到人员身份图像与人脸图像的相似度，若待签到人员身份图像与人脸图像的相似度大于或等于设定的相似度阈值，表明待签到人员是本人到场签到，若待签到人员身份图像与人脸图像的相似度小于设定的相似度阈值，表明待签到人员是非本人到场签到。
[0019]在一种可能的设计中，所述该参加会议人员的会议现场座位排数对应位置占比计算公式为k表示为该参加会议人员的会议现场座位排数对应位置占比，x
r
表示为该参加会议人员的会议现场座位对应排数，X
总
表示为会议现场内座位的总排数。
[0020]在一种可能的设计中，：所述步骤S5中包括通过高清摄像头采集该参加会议人员现场座位的左、右侧主干通道中人员图像，同时对该参加会议人员现场座位的左、右侧主干通道中人员图像进行分割处理，得到该参加会议人员现场座位的左、右侧主干通道中各人员人脸特征区域，并去除各区域之外的背景图像，将保留的左、右侧主干通道中各人员人脸特征区域进行几何归一化处理，得到该参加会议人员现场座位的左、右侧主干通道中各人员人脸图像。
[0021]在一种可能的设计中，所述步骤S5中还包括以下步骤：
[0022]S51、根据该参加会议人员现场座位的左、右侧主干通道中各人员人脸图像，得到该参加会议人员现场座位的左、右侧主干通道中人员数量，分别记为y
左
、y
右
；
[0023]S52、分析该参加会议人员现场座位的左侧主干通道中人员分布密度ρ
左
表示为该参加会议人员现场座位的左侧主干通道中人员分布密度，s
左
表示为该参加会议人员现场座位的左侧主干通道对应标准面积；
[0024]S53、并分析该参加会议人员现场座位的右侧主干通道中人员分布密度ρ
右
表示为该参加会议人员现场座位的右侧主干通道中人员分布密度，s
右
表示为该参加会议人员现场座位的右侧主干通道对应标准面积。
[0025]在一种可能的设计中，所述步骤S6中包括通过高清摄像头采集该参加会议人员的同排现场座位图像，获取该参加会议人员的同排现场座位左、右侧座位落座人数，其中该参加会议人员的同排现场座位左侧座位落座人数记为z
左
，该参加会议人员的同排现场座位右侧座位落座人数记为z
右
。
[0026]在一种可能的设计中，所述步骤S7中包括以下步骤：
[0027]S71、计算该参加会议人员的第a
左1
条座位路线对应适宜系数α,β表示为主干通道中人员分布密度、座位落座人数对导引路线本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的会议现场智能化签到导引方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、人员身份信息获取：通过会议现场签到点处签到机读取待签到人员的身份证明，获取待签到人员的身份信息；S2、人员身份信息对比：提取存储的各参加会议人员的报名身份信息，若待签到人员的身份信息与某参加会议人员的报名身份信息匹配，表明待签到人员的身份证明为参加会议人员的身份证明；S3、人员人脸图像采集：通过采集待签到人员的人脸图像，并对比统计待签到人员的身份信息中身份图像与人脸图像的相似度，若大于或等于设定的相似度阈值，表明待签到人员是本人到场签到，则该参加会议人员签到成功；S4、会议现场座位获取：通过获取该参加会议人员的会议现场座位，提取该参加会议人员的会议现场座位对应排数，分析该参加会议人员的会议现场座位排数对应位置占比；S5、人员分布密度分析：通过采集该参加会议人员现场座位的左、右侧主干通道中人员图像，得到该参加会议人员现场座位的左、右侧主干通道中人员数量，分析该参加会议人员现场座位的左、右侧主干通道中人员分布密度；S6、座位落座人数统计：通过采集该参加会议人员的同排现场座位图像，获取该参加会议人员的同排现场座位左、右侧座位落座人数；S7、座位路线适宜系数分析：通过该参加会议人员的会议现场座位规划四条座位路线，分别依次编号为a
左1
、a
左2
、a
右1
、a
右2
，分别计算该参加会议人员的各条座位路线对应适宜系数，对比筛选最大适宜系数的座位路线，并进行实时座位路线导引。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的会议现场智能化签到导引方法，其特征在于：所述步骤S2中包括将待签到人员的身份信息与各参加会议人员的报名身份信息进行对比，若待签到人员的身份信息与某参加会议人员的报名身份信息匹配，表明待签到人员的身份证明为参加会议人员的身份证明，若待签到人员的身份信息与各参加会议人员的报名身份信息均不匹配，表明待签到人员的身份证明为非参加会议人员的身份证明。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的会议现场智能化签到导引方法，其特征在于：所述步骤S3中包括提取待签到人员的身份信息中身份图像，将待签到人员的身份图像与采集的人脸图像进行对比，统计待签到人员身份图像与人脸图像的相似度，若待签到人员身份图像与人脸图像的相似度大于或等于设定的相似度阈值，表明待签到人员是本人到场签到，若待签到人员身份图像与人脸图像的相似度小于设定的相似度阈值，表明待签到人员是非本人到场签到。4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的会议现场智能化签到导引方法，其特征在于：所述该参加会议人员的会议现场座位排数对应位置占比计算公式为k表示为该参加会议人员的会议现场座位排数对应位置占比，x
r
表示为该参加会议人员的会议现场座位对应排数，X
总
表示为会议现场内座位的总排数。5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的会议现场智能化签到导引方法，其特征在于：所述步骤S5中包括通过高清摄像头采集该参加会议人员现场座位的左、右侧主干通道中人员图像，同时对该参加会议人员现场座位的左、右侧主干通道中人员图像进行分割处理，得到该参加会议人员现场座位的左、右侧主干通道中各人员人脸特征区域，并去除各
区域之外的背景图像，将保留的左、右侧主干通道中各人员人脸特征区域进行几何归一化处理，得到该参加会议人员现场座位的左、右侧主干通道中各人员人脸图像。6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的会议现场智能化签到导...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯凯文，
申请(专利权)人：武汉极风世界网络科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：