用户行为评价方法、装置及存储介质与流程

本发明涉及数据分析，具体涉及一种用户行为评价方法、装置及存储介质。

背景技术：

1、随着劳动力市场的不断扩大和竞争的加剧，在用工时，往往需要对用户(劳动力)进行劳动效率等劳动评价，对应的，劳动评定的准确性和公正性变得越来越重要。

2、目前，劳动评定的方法主要是通过人为的观察和记录员工的工作行为，然后根据一些标准来评定员工的劳动水平和绩效，这种评定方法的评定结果会受到评定者的经验和个人因素的影响，因此，该评定方法存在主观性和误差性。

3、综上，当前劳动评定等用户行为评价方法存在评定结果不准确的技术问题。

技术实现思路

1、为缓解当前用户行为评价方法存在的评定结果不准确的技术问题，本发明实施例提供一种用户行为评价方法、装置及存储介质。

2、第一方面，本发明实施例提供一种用户行为评价方法，运用于服务器，包括：

3、获取用户的待分析视频；

4、根据所述待分析视频的视频内容，获取所述待分析视频的劳动动作视频段；

5、基于所述劳动动作视频段内视频帧的图像特征，确定所述劳动动作视频段的评价参数值；

6、根据各所述劳动动作视频段的评价系数及评价参数值，确定所述用户的评价结果。

7、在一些实施例中，在所述根据各所述劳动动作视频段的评价系数及评价参数值，确定所述用户的评价结果之后，还包括：

8、获取相同岗位属性的多个用户的评价结果；

9、按照预设的展示方式，展示多个用户的评价结果。

10、在一些实施例中，所述预设的展示方式包括通过柱状图或者环形图展示。

11、在一些实施例中，在所述获取所述待分析视频的劳动动作视频段之后，还包括：

12、获取各劳动动作视频段的参考时长；

13、根据所述参考时长及各所述劳动动作视频段的实际时长，确定所述用户的工作性质参数。

14、在一些实施例中，所述根据所述参考时长及各所述劳动动作视频段的实际时长，确定所述用户的工作性质参数，包括：

15、在所述实际时长大于所述参考时长时，确定所述工作性质参数为消极怠工；

16、在所述实际时长小于所述参考时长时，确定所述劳动动作视频段的评价参数值。

17、在一些实施例中，所述获取用户的待分析视频，包括：

18、通过摄像头或者移动设备对所述用户进行拍摄，得到初始视频；

19、根据所述用户的岗位属性对所述初始视频进行优化处理，得到所述待分析视频。

20、在一些实施例中，所述基于所述劳动动作视频段内视频帧的图像特征，确定所述劳动动作视频段的评价参数值，包括：

21、通过训练后的卷积神经网络，获取各视频帧的图像特征；

22、对所述图像特征进行分类和标记处理，得到所述评价参数值。

23、在一些实施例中，所述根据各所述劳动动作视频段的评价系数及评价参数值，确定所述用户的评价结果，包括：

24、根据各劳动动作视频段的评价参数值，对所述评价系数进行修正，得到各劳动动作视频段的有效评价系数；

25、根据各劳动动作视频段的实际时长及有效评价系数，确定各劳动动作视频段的分段评价结果；

26、根据所述分段评价结果，确定所述用户的评价结果。

27、第二方面，本发明实施例提供一种用户行为评价装置，所述装置包括：

28、第一获取模块，用于获取用户的待分析视频；

29、第二获取模块，用于根据所述待分析视频的视频内容，获取所述待分析视频的劳动动作视频段；

30、第一确定模块，用于基于所述劳动动作视频段内视频帧的图像特征，确定所述劳动动作视频段的评价参数值；

31、第二确定模块，用于根据各所述劳动动作视频段的评价系数及评价参数值，确定所述用户的评价结果。

32、第三方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现如第一方面所述的方法。

33、与现有技术相比，本发明的一个或多个实施例至少能带来如下有益效果：

34、本发明实施例提供了一种用户行为评价方法、装置及存储介质；该方法包括：获取用户的待分析视频，根据所述待分析视频的视频内容，获取所述待分析视频的劳动动作视频段，基于所述劳动动作视频段内视频帧的图像特征，确定所述劳动动作视频段的评价参数值，根据各所述劳动动作视频段的评价系数及评价参数值，确定所述用户的评价结果。在本申请提供的方案中，通过采集劳动力用户进行劳动操作时的视频进而得到待分析视频，然后基于视频帧的图像特征确定所述劳动动作视频段的评价参数值，最后根据各所述劳动动作视频段的评价系数及评价参数值确定所述用户的熟练度等评价结果，该方案通过服务器等设备基于神经网络对用户行为进行客观性的评价，避免人工评价导致的主观性及差异性等问题，缓解了当前用户行为评价方法存在评定结果不准确的技术问题。

技术特征：

1.一种用户行为评价方法，其特征在于，运用于服务器，包括：

2.根据权利要求1所述的用户行为评价方法，其特征在于，在所述根据各所述劳动动作视频段的评价系数及评价参数值，确定所述用户的评价结果之后，还包括：

3.根据权利要求2所述的用户行为评价方法，其特征在于，所述预设的展示方式包括通过柱状图或者环形图展示。

4.根据权利要求1所述的用户行为评价方法，其特征在于，在所述获取所述待分析视频的劳动动作视频段之后，还包括：

5.根据权利要求4所述的用户行为评价方法，其特征在于，所述根据所述参考时长及各所述劳动动作视频段的实际时长，确定所述用户的工作性质参数，包括：

6.根据权利要求1所述的用户行为评价方法，其特征在于，所述获取用户的待分析视频，包括：

7.根据权利要求1所述的用户行为评价方法，其特征在于，所述基于所述劳动动作视频段内视频帧的图像特征，确定所述劳动动作视频段的评价参数值，包括：

8.根据权利要求1至7任一项所述的用户行为评价方法，其特征在于，所述根据各所述劳动动作视频段的评价系数及评价参数值，确定所述用户的评价结果，包括：

9.一种用户行为评价装置，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。

技术总结
本发明实施例提供了一种用户行为评价方法、装置及存储介质；该方法包括：获取用户的待分析视频，根据待分析视频的视频内容，获取待分析视频的劳动动作视频段，基于劳动动作视频段内视频帧的图像特征，确定劳动动作视频段的评价参数值，根据各劳动动作视频段的评价系数及评价参数值，确定用户的评价结果。本方法通过采集劳动力用户进行劳动操作时的视频进而得到待分析视频，然后基于视频帧的图像特征确定所述劳动动作视频段的评价参数值，最后根据各所述劳动动作视频段的评价系数及评价参数值确定所述用户的熟练度等评价结果，该方案通过服务器等设备基于神经网络对用户行为进行客观性的评价，避免人工评价导致的主观性及差异性等问题。

技术研发人员：刘浩然,雷汉文,黎清顾
受保护的技术使用者：珠海格力电器股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17