员工在岗状态检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种员工在岗状态检测方法及系统，方法包括：将待审核员工图像输入至目标检测模型，以获取待审核员工图像的第一特征数据；基于目标相似度函数，计算第一特征数据与预存在数据库中的每个员工图像对应的第二特征数据之间的相似度，以确定相似度最高的员工图像对应的员工身份信息；根据员工身份信息和待审核员工的工位信息，对待审核员工的在岗状态进行判断。所述系统用于执行上述方法。本发明专利技术通过整合欧式和余弦距离，构建目标相似度函数，计算员工的对比相似度指标，提升了对员工的审核效率，进而实现对员工在岗状态的精确鉴别。别。别。

【技术实现步骤摘要】
员工在岗状态检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种员工在岗状态检测方法及系统。

技术介绍

[0002]现有技术中，主要采用人工的方式来审核工作人员是否在岗。通常一个工位在一周的工作期间需要上传多张照片供审核人员审核。在同一时间会有大量的不同工位采集的照片供审核人员审核，审核的工作量会很大。现有的人工审核过程及时性低、人工需求量大，审核过程容易出错。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供的员工在岗状态检测方法及系统，用于解决现有技术中存在的上述至少一个问题，通过整合欧式和余弦距离，构建目标相似度函数，计算员工的对比相似度指标，提升了对员工的审核效率，进而实现对员工在岗状态的精确鉴别。
[0004]本专利技术提供的一种员工在岗状态检测方法，包括：
[0005]将待审核员工图像输入至目标检测模型，以获取所述待审核员工图像的第一特征数据；
[0006]基于目标相似度函数，计算所述第一特征数据与预存在数据库中的每个员工图像对应的第二特征数据之间的相似度，以确定相似度最高的员工图像对应的员工身份信息；
[0007]根据所述员工身份信息和待审核员工的工位信息，对所述待审核员工的在岗状态进行判断；
[0008]其中，所述目标相似度函数是根据所述第一特征数据与所述第二特征数据之间的欧式距离及余弦距离确定的。
[0009]根据本专利技术提供的一种员工在岗状态检测方法，所述目标检测模型是通过如下方式确定的：
[0010]使用包括近景员工人脸图像和远景员工人脸图像的第一数据集对预先构建的WIYOLOv3模型进行预训练，以获取预训练WIYOLOv3模型；
[0011]使用包括真实员工人脸图像的第二数据集对所述预训练WIYOLOv3模型进行训练，以微调所述预训练WIYOLOv3模型；
[0012]基于第三数据集对微调后的预训练WIYOLOv3模型的全连接层的参数重新训练，以获取所述目标检测模型；
[0013]其中，所述第三数据集是通过将所述第一数据集与所述第二数据集中包括的员工人脸图像按照预设比例进行混合后得到的。
[0014]根据本专利技术提供的一种员工在岗状态检测方法，所述WIYOLOv3模型是通过如下方式获取的：
[0015]对YOLOv3模型原始交并比进行修正，以获取目标交并比；
[0016]基于所述目标交并比对YOLOv3模型的损失函数进行修正，以获取所述YOLOv3模型
的目标损失函数；
[0017]将具有所述目标损失函数的YOLOv3模型作为所述WIYOLOv3模型。
[0018]根据本专利技术提供的一种员工在岗状态检测方法，所述基于目标相似度函数，计算所述第一特征数据与预存在数据库中的每个员工图像对应的第二特征数据之间的相似度，包括：
[0019]获取所述待审核员工图像的第一像素值与所述预存在数据库中的每个员工图像对应的第二像素值之间的第一相似度；
[0020]计算所述待审核员工图像的第一关键点特征数据与所述预存在数据库中的每个员工图像对应的第二关键点特征数据之间的第二相似度；
[0021]根据所述第一相似度和所述第二相似度，确定所述相似度。
[0022]根据本专利技术提供的一种员工在岗状态检测方法，所述计算所述待审核员工图像的第一关键点特征数据与所述预存在数据库中的每个员工图像对应的第二关键点特征数据之间的第二相似度，包括：
[0023]确定所述第一关键点特征数据与所述第二关键点特征数据之间的欧式距离；
[0024]确定所述第一关键点特征数据与所述第二关键点特征数据之间的余弦距离；
[0025]根据所述欧式距离和所述余弦距离，确定所述第二相似度。
[0026]根据本专利技术提供的一种员工在岗状态检测方法，所述根据所述员工身份信息和待审核员工的工位信息，对所述待审核员工的在岗状态进行判断，包括：
[0027]若所述员工身份信息中的员工ID和所述工位信息中的工位ID一致，则确定所述待审核员工在岗；
[0028]若所述员工身份信息中的员工ID和所述工位信息中的工位ID不一致，则确定所述待审核员工不在岗。
[0029]本专利技术还提供一种员工在岗状态检测系统，包括：第一获取模块、第二获取模块和在岗检测模块；
[0030]所述第一获取模块，用于将待审核员工图像输入至目标检测模型，以获取所述待审核员工图像的第一特征数据；
[0031]所述第二获取模块，用于基于目标相似度函数，获取所述第一特征数据与预存在数据库中的每个员工图像对应的第二特征数据之间的相似度，以确定相似度最高的员工图像对应的员工身份信息；
[0032]所述在岗检测模块，用于根据所述员工身份信息和待审核员工的工位信息，对所述待审核员工的在岗状态进行判断；
[0033]其中，所述目标相似度函数是根据欧式距离及余弦距离确定的。
[0034]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述员工在岗状态检测方法。
[0035]本专利技术还提供一种处理器可读存储介质，所述处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使所述处理器执行，如上述任一种所述员工在岗状态检测方法。
[0036]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述员工在岗状态检测方法。
[0037]本专利技术提供的员工在岗状态检测方法及系统，通过整合欧式和余弦距离，构建目标相似度函数，计算员工的对比相似度指标，提升了对员工的审核效率，进而实现对员工在岗状态的精确鉴别。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0039]图1是本专利技术提供的员工在岗状态检测方法的流程示意图；
[0040]图2是本专利技术提供的计算交并比的示意图；
[0041]图3是本专利技术提供的员工在岗状态检测系统的结构示意图；
[0042]图4是本专利技术提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
[0043]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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作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。
[0044]图1是本专利技术提供的员工在岗状态检测方法的流程示意图，如图1所示，方法包括：
[0045]步骤100、将待审核员工图像输入至目标检测模型，以获取待审核员工图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种员工在岗状态检测方法，其特征在于，包括：将待审核员工图像输入至目标检测模型，以获取所述待审核员工图像的第一特征数据；基于目标相似度函数，获取所述第一特征数据与预存在数据库中的每个员工图像对应的第二特征数据之间的相似度，以确定相似度最高的员工图像对应的员工身份信息；根据所述员工身份信息和待审核员工的工位信息，对所述待审核员工的在岗状态进行判断；其中，所述目标相似度函数是根据欧式距离及余弦距离确定的。2.根据权利要求1所述的员工在岗状态检测方法，其特征在于，所述目标检测模型是通过如下方式确定的：使用包括近景员工人脸图像和远景员工人脸图像的第一数据集对预先构建的WIYOLOv3模型进行预训练，以获取预训练WIYOLOv3模型；使用包括真实员工人脸图像的第二数据集对所述预训练WIYOLOv3模型进行训练，以微调所述预训练WIYOLOv3模型；基于第三数据集对微调后的预训练WIYOLOv3模型的全连接层的参数重新训练，以获取所述目标检测模型；其中，所述第三数据集是通过将所述第一数据集与所述第二数据集中包括的员工人脸图像按照预设比例进行混合后得到的。3.根据权利要求2所述的员工在岗状态检测方法，其特征在于，所述WIYOLOv3模型是通过如下方式获取的：对YOLOv3模型原始交并比进行修正，以获取目标交并比；基于所述目标交并比对YOLOv3模型的损失函数进行修正，以获取所述YOLOv3模型的目标损失函数；将具有所述目标损失函数的YOLOv3模型作为所述WIYOLOv3模型。4.根据权利要求1所述的员工在岗状态检测方法，其特征在于，所述基于目标相似度函数，计算所述第一特征数据与预存在数据库中的每个员工图像对应的第二特征数据之间的相似度，包括：获取所述待审核员工图像的第一像素值与所述预存在数据库中的每个员工图像对应的第二像素值之间的第一相似度；计算所述待审核员工图像的第一关键点特征数据与所述预存在数据库中的每个员工图像对应的第二关键点特征数据之间的第二相似度；根据所述第一相似度和所述第二相似度，确定所述相似...

【专利技术属性】
技术研发人员：马一骏，张岩，饶品波，徐朋朋，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：