一种巡检人员评分系统及方法与流程

本发明涉及设备运维领域，尤其涉及一种巡检人员评分系统及方法。

背景技术：

在巡检工作人员进行巡检工作时，因巡检人员活动范围较大，无法实现有效的工作监督，这可能存在巡检人员在巡检时随意敷衍的情况，这会使得设备无法得到有效的维护，影响设备的寿命。同时因巡检人员的工作无人监督，管理人员对于巡检人员的评价主要依靠其主观意见，这对于部分巡检人员是不公平的。

技术实现要素：

本发明主要解决了上述问题，提供了一种基于巡检人员工作过程中各项生理指标及运动轨迹的巡检人员评分系统及方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是,一种巡检人员评分系统，包括智能设备、执行设备、数据采集网关、计算服务中心和数据库，所述智能设备通过数据采集网关与计算服务中心通信，所述执行设备通过网络直接与计算服务中心通信，计算服务中心与数据库相连，智能设备还通过网络与执行设备相连。

智能设备由巡检工作人员携带，执行设备由班长携带，智能设备采集巡检工人人员在巡检过程中的各项数据，并将数据传输给数据采集网关和执行设备，数据采集网关将接收的数据转发给计算服务中心，班长在执行设备上对来自智能设备的数据进行审核后，由执行设备传输给计算服务中心。

作为上述方案的一种优选方案，所述智能设备具有拍摄、定位、心率检测和疲劳度检测功能，所述执行设备具有人脸识别和项目填写核对功能。智能设备获取巡检工作人员在工作过程中的心率、疲劳度和运动轨迹供计算服务中心计算巡检工作人员工作得分，巡检工作人员还可以通过智能设备进行拍照，并将照片传输给执行设备供班长审核。班长利用执行设备对巡检工作人员进行人脸识别以确保是巡检工人是本人到岗，还可以利用执行设备对巡检工作人员的工作项目进行审核。

作为上述方案的一种优选方案，还包括客户端，客户端用于查阅各工人分值及按需筛选工人。

对应的，本发明还提供一种巡检人员评分方法，基于所述的巡检人员评分系统，包括以下步骤：

s1：巡检人员工作数据采集；

s2：计算各项得分；

s3：给各项得分设置权重计算综合分；

s4：将工作数据、各项得分和综合得分存入数据库并进行排序。

作为上述方案的一种优选方案，所述步骤s1包括利用所述智能设备采集工人在工作过程中的运动轨迹、心率数据和疲劳度数据；利用所述执行设备对工人进行人脸识别，利用所述智能设备拍摄工人现场照片，利用所述执行设备工作内容完成度填写。

作为上述方案的一种优选方案，所述步骤s3包括运动轨迹得分计算、心率得分计算、疲劳度得分计算、人脸识别得分计算、现场照片得分计算、项目得分计算，所述运动轨迹得分计算包括以下步骤：

s11：预先设置巡检点n个并给各个巡检点设置顺序；

s12：计算工人运动轨迹中每个点到附近巡检点的距离l

记巡检点的坐标为(lata,lnga),工人定位点的坐标为(latg,lngg)；

s13：判断l是否在一定时间内始终小于预设阀值，若是，则工人在该巡检点打卡成功；若否，则打卡失败；

s14：计算运动轨迹得分sgps

sgps＝sgps-nlost*(sgps/n)-m*(sgps/n)；

sgps为运动轨迹总分，nlost为未打卡巡检点数，m为标记数值，当工人按顺序在巡检点打卡时m为0，反之m为1。

作为上述方案的一种优选方案，所述心率得分计算，包括以下步骤：

s21：计算工人的心率阀值hr＝(220-age)*a，age为工人年龄，a为比例系数介于0.6至0.8之间；

s22：记录工人在工作过程中心率超过心率阀值hr的次数nhr；

s23：记录工人在工作过程中心率超过心率阀值hr持续一段时间的次数mhr；

s24：计算心率得分shr＝shr-nhr*b-mhr*c，shr为心率得分总分，b、c为扣分系数，扣分系数的值可根据不同要求选择合适的值。

作为上述方案的一种优选方案，所述疲劳度得分计算，包括以下步骤：

s31：获取工人在工作过程中的疲劳度；

s32：设置中度疲劳的疲劳度范围，记录工人疲劳度处于中度疲劳的疲劳度范围内的次数nfa；

s33：记录工人疲劳度超过中度疲劳的疲劳度上限的次数mfa和总时长tfa；

s34：计算疲劳度得分sfa＝sfa-d(nfa-n)-mfa*e-tfa*f，sfa为疲劳度得分总分，n为容错次数，d、e、f为疲劳度扣分系数，疲劳扣分系数根据不同要求选择合适的值。

作为上述方案的一种优选方案，所述人脸识别得分计算由班长使用执行设备进行工人人脸识别，计算服务中心根据人脸识别结果给出人脸识别得分sface；所述项目得分计算由班长使用执行设备进行项目完成度评分，计算服务中心记录项目得分scheck。

作为上述方案的一种优选方案，所述现场照片得分计算由工人使用智能设备进行拍摄，由计算服务中心给出现场照片得分sphoto＝sphoto-nphoto*g，sphoto为现场照片得分总分，nphoto照片不足标记，当实际照片数小于预期照片数是记为1，反之记为0，g为现场照片扣分系数。现场照片扣分系数根据不同的要求选择合适的值。

本发明的优点是：基于工作人员的心率、疲劳度和运动轨迹进行评分，评分结果客观公正；设有多项评分计算，能够直观的了解各个巡检工作人员的优缺点，便于巡检工作人员工作内容安排；对巡检工作人员工作工程数据进行存储，便于后期问题追溯。

附图说明

图1为本发明中巡检人员评分系统的一种原理框图。

图2为本发明中巡检人员评分方法的一种流程图。

图3为本发明中运动轨迹得分计算的一种流程图。

图4为本发明中心率得分计算的一种流程图。

图5为本发明中疲劳度得分计算的一种流程图。

1-智能设备2-执行设备3-数据采集网关4-计算服务中心5-数据库6-客户端。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的说明。

实施例：

本实施例一种巡检人员评分系统，如图1所示，包括智能设备1、执行设备2、数据采集网关3、计算服务中心4、数据库5和客户端6，所述智能设备通过数据采集网关与计算服务中心通信，所述执行设备通过网络直接与计算服务中心通信，计算服务中心与数据库相连，智能设备还通过网络与执行设备相连，服务器与客户端6相连。所述智能设备1为具有拍摄、定位、心率检测和疲劳度检测功能的智能头盔，智能设备通过脑电波检测巡检工作人员的疲劳度，所述执行设备2为具有人脸识别和项目填写核对功能平板电脑。

智能头盔由巡检工作人员携带，执行设备由班长携带，智能头盔采集巡检工人人员在巡检过程中的运动轨迹、心率、疲劳度等数据并拍摄工人现场工作照片，智能头盔将采集的数据通过数据采集网关传输给计算服务中心，智能头盔将拍摄的照片发送给执行设备，班长在执行设备上对来自智能设备的照片进行审核后，由执行设备传输给计算服务中心。客户端通过读取数据库信息显示各个巡检工作人员的在巡检过程中产生的数据信息、各项得分和综合得分。通过客户端还可以对巡检工作人员进行各种调节的排序和筛选，便于给不同的巡检工作人员安排合适的工作项目。

如图2所示，一种巡检人员评分方法，基于上述巡检人员评分系统，包括以下步骤：

s1：巡检人员工作数据采集，包括利用所述智能设备采集工人在工作过程中的运动轨迹、心率数据和疲劳度数据；利用所述执行设备对工人进行人脸识别，利用所述智能设备拍摄工人现场照片，利用所述执行设备工作内容完成度填写；

s2：计算各项得分，包括运动轨迹得分计算、心率得分计算、疲劳度得分计算、人脸识别得分计算、现场照片得分计算、项目得分计算，所述运动轨迹得分计算；

s3：给各项得分设置权重计算综合分；

s4：将工作数据、各项得分和综合得分存入数据库并进行排序。

如图3所示，运动轨迹得分计算包括以下步骤：

s11：预先设置巡检点n个并给各个巡检点设置顺序；

s12：计算工人运动轨迹中每个点到附近巡检点的距离l

记巡检点的坐标为(lata,lnga),工人定位点的坐标为(latg,lngg)；

s13：判断l是否在5分钟内始终小于预设阀值，若是，则工人在该巡检点打卡成功；若否，则打卡失败；

s14：巡检结束后计算运动轨迹得分sgps

sgps＝sgps-nlost*(sgps/n)-m*(sgps/n)；

sgps为运动轨迹总分，nlost为未打卡巡检点数，m为标记数值，当工人按顺序在巡检点打卡时m为0，反之m为1。本实施例中运动轨迹总分为10分，巡检点共设置20个，预设阀值为50米。

如图4所示，所述心率得分计算，包括以下步骤：

s21：计算工人的心率阀值hr＝(220-age)*0.7，age为工人年龄，hr＝(220-age)为最大心率计算公式；

s22：记录工人在工作过程中心率超过心率阀值hr的次数nhr；

s23：记录工人在工作过程中心率超过心率阀值hr持续5分钟的次数mhr；

s24：计算心率得分shr＝shr-nhr*0.5-mhr*2，shr为心率得分总分为10分。

如图5所示，疲劳度得分计算，包括以下步骤：

s31：获取工人在工作过程中的疲劳度，本实施中通过获取巡检工作人员的脑电波检测疲劳度，疲劳度用0-100的连续数值表示，越高表示工人越疲劳，正常清醒状态下，疲劳度大约为10～40，注意力分散时(中度疲劳)可能为40-70，昏昏欲睡时为70以上；

s32：设置中度疲劳的疲劳度范围，记录工人疲劳度处于中度疲劳的疲劳度范围内的次数nfa；

s33：记录工人疲劳度超过中度疲劳的疲劳度上限的次数mfa和总时长tfa；

s34：计算疲劳度得分sfa＝sfa-0.1(nfa-10)-mfa*0.2-tfa*0.05，sfa为疲劳度得分总分为10分。

所述人脸识别得分计算由班长使用执行设备进行工人人脸识别，计算服务中心根据人脸识别结果给出人脸识别得分sface，若人脸识别结果为本人则记人脸识别得分为10分，反之人脸识别得分为0分；所述项目得分计算由班长使用执行设备进行项目完成度评分，计算服务中心记录项目得分scheck，项目得分总分为10分。

所述现场照片得分计算由工人使用智能设备进行拍摄，由计算服务中心给出现场照片得分sphoto＝sphoto-nphoto*3，sphoto为现场照片得分总分为10分，nphoto照片不足标记，当实际照片数小于预期照片数是记为1，反之记为0。

获取所有单项得分后，给各项设置权重系数计算总分s＝0.2*sgps+0.15*shr+0.2*sfa+0.2*sface+0.15*scheck+0.15*sphoto。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。