本发明涉及信息处理,具体而言,涉及一种基于智能识别的人员工作状态评估方法及系统。
背景技术:
1、在企业、厂房、办公室管理中,很多管理岗位或者公司人力想要知道自己员工的办公状态,以及时调整员工的工作任务,例如,在电力营业厅、邮政服务大厅、金融机构服务大厅,需要确认员工是否在岗、工牌摆放是否正确等。但是现有技术中,虽然有相关的员工守则或者员工规范,但是在监督上,都是通过管理人员进行查看,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,导致很多公司、企业的员工效率很低,产出比很低,影响企业服务形象或者影响企业的生产效率和生产速度。
2、针对上述的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本发明实施例提供了一种基于智能识别的人员工作状态评估方法及系统,以至少解决相关技术中难以对工作人员的工作状态进行有效监督,影响企业的生产效率的技术问题。
2、根据本发明实施例的一个方面,提供了一种基于智能识别的人员工作状态评估方法,包括:获取指定区域的监控视频流,基于多目标追踪算法检测并追踪每帧图像中的第一兴趣框和第二兴趣框;所述第一兴趣框用于关联员工面部轮廓;所述第二兴趣框用于关联员工姿态轮廓;其中,所述监控视频流包括n帧图像,每位员工对应有员工标识,同一位所述员工的所述第一兴趣框小于所述第二兴趣框,n为大于等于1的正整数;
3、通过特征脸检测算法以及皮肤纹理分析算法,对所述第一兴趣框进行分析,得到所述员工的脸部轮廓以及面部表情;
4、通过卷积神经网络的关键点检测算法,对所述第二兴趣框进行分析,得到所述员工的当前姿态信息;
5、基于所述员工标识,匹配所述第一兴趣框与所述第二兴趣框所属的目标员工;
6、基于所述脸部轮廓、面部表情以及所述当前姿态信息,评估所述目标员工的工作状态;
7、统计预设时间段内所述目标员工的工作状态为异常状态的总数量,当所述总数量超出预设数量阈值时,发送警告提示信息至所述目标员工持有的电子终端,使所述目标员工进行工作状态反馈;
8、接收所述目标员工持有的电子终端发送的反馈信息,其中,所述反馈信息包含:员工标识以及工作状态反馈内容;
9、获取所述工作状态反馈内容中的状态参数所对应的状态信息;若所述状态信息属于目标状态集合,则生成状态评估结束报告,并将所述状态评估结束报告分别发送至管理端和所述电子终端,其中,所述状态评估结束报告中至少包括:所述员工标识、所述监控视频流的所属时间段、所述工作状态反馈内容。
10、在本发明的第二方面,提供了一种基于智能识别的人员工作状态评估系统。该系统包括:
11、获取单元,用于获取指定区域的监控视频流,基于多目标追踪算法检测并追踪每帧图像中的第一兴趣框和第二兴趣框;所述第一兴趣框用于关联员工面部轮廓;所述第二兴趣框用于关联员工姿态轮廓;其中,所述监控视频流包括n帧图像,每位员工对应有员工标识,同一位所述员工的所述第一兴趣框小于所述第二兴趣框,n为大于等于1的正整数;
12、第一分析单元,用于通过特征脸检测算法以及皮肤纹理分析算法,对所述第一兴趣框进行分析,得到所述员工的脸部轮廓以及面部表情;
13、第二分析单元,用于通过卷积神经网络的关键点检测算法,对所述第二兴趣框进行分析,得到所述员工的当前姿态信息;
14、匹配单元,用于基于所述员工标识,匹配所述第一兴趣框与所述第二兴趣框所属的目标员工;
15、评估单元,用于基于所述脸部轮廓、面部表情以及所述当前姿态信息,评估所述目标员工的工作状态;
16、统计单元,用于统计预设时间段内所述目标员工的工作状态为异常状态的总数量,当所述总数量超出预设数量阈值时,发送警告提示信息至所述目标员工持有的电子终端,使所述目标员工进行工作状态反馈;
17、接收单元,用于接收所述目标员工持有的电子终端发送的反馈信息,其中,所述反馈信息包含:员工标识以及工作状态反馈内容;
18、生成单元,用于所述工作状态反馈内容中的状态参数所对应的状态信息;若所述状态信息属于目标状态集合,则生成状态评估结束报告,并将所述状态评估结束报告分别发送至管理端和所述电子终端,其中,所述状态评估结束报告中至少包括:所述员工标识、所述监控视频流的所属时间段、所述工作状态反馈内容。
19、在本发明的第三方面,提供了一种电子设备。该电子设备至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本发明第一方面的方法。
20、在本发明的第四方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机执行本发明第一方面的方法。
21、本发明能够自动化监督员工的工作状态,并且通过有效提醒,能够很好的提升工作人员的工作效率,从而解决相关技术中难以对工作人员的工作状态进行有效监督,影响企业的生产效率的技术问题。
1.一种基于智能识别的人员工作状态评估方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的基于智能识别的人员工作状态评估方法,其特征在于,所述获取指定区域的监控视频流,包括:
3.根据权利要求1所述的基于智能识别的人员工作状态评估方法,其特征在于,所述基于多目标追踪算法检测并追踪每帧图像中的第一兴趣框和第二兴趣框,包括:
4.根据权利要求3所述的基于智能识别的人员工作状态评估方法,其特征在于,所述基于所述定位结果对每帧图像中的员工位置进行初次框选,还包括:
5.根据权利要求3所述的基于智能识别的人员工作状态评估方法,其特征在于,在检测所述监控视频流中出现员工的图像之前,还包括:
6.根据权利要求1所述的基于智能识别的人员工作状态评估方法,其特征在于,所述通过特征脸检测算法以及皮肤纹理分析算法,对所述第一兴趣框进行分析,得到所述员工的脸部轮廓以及面部表情,包括:
7.根据权利要求1所述的基于智能识别的人员工作状态评估方法,其特征在于,所述基于所述脸部轮廓、面部表情以及所述当前姿态信息,评估所述目标员工的工作状态,包括:
8.一种基于智能识别的人员工作状态评估系统,其特征在于,包括:
9.一种电子设备,包括至少一个处理器;以及
10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。