申请/专利权人：合肥科大智能机器人技术有限公司;国网浙江杭州市余杭区供电有限公司

申请日：2019-12-06

公开（公告）日：2023-05-02

公开（公告）号：CN110826538B

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06V30/14;G06V20/52;G06V10/774;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.05.02#授权;2020.03.17#实质审查的生效;2020.02.21#公开

摘要：一种用于电力营业厅的异常离岗识别系统，可解决人工岗位考勤效率低，自动化程度不高的技术问题。本发明能够通过柜台前端网络摄像头采集柜台区域人员信息、柜台顶端服务牌信息，进行数据处理、分析，作为柜台职工是否异常离岗的依据，能够实时监控上班期间，服务柜台区域内职工人员信息、是否异常离岗信息的检测与识别，监测过程中实时显示监测区域内的职工出勤信息、在\离岗时间信息，能够基于图像和文字信息的检测与识别，给出电力营业厅柜台职工的精确出勤、在\离岗信息，具备职工在岗服务期间监测与提醒功能，同时对职工在岗服务期间进行信息存储；通过通信接口模块与电力营业厅中心控制模块进行连接，接受中心系统的管理和控制；该方法可以有效提升检测准确率、实时性强，提升电力营业厅监管部门的动态监控及预警能力。

主权项：1.一种用于电力营业厅的异常离岗识别系统，基于数据处理模块，以及分别与数据处理模块通信连接的摄像头设备、电力营业厅中心控制系统、数据存储模块及信息显示模块；其特征在于：其中，摄像头设备布置在电力营业厅柜台服务区域，该摄像头与电力营业厅中心控制系统相连，将采集到的图像数据传输到数据处理模块，分别进行人脸检测与识别、文本检测与识别；所述的监控摄像头采集目标区域内的图像信息；所述数据处理模块包括人脸检测与识别单元、文本检测与识别单元、融合判定单元；所述人脸检测与识别单元，通过本地构建营业厅职工人脸检测数据库和人脸识别数据库，在深度学习平台上构建人脸检测网络模型和人脸识别网络模型，基于所构建数据库进行算法模型的训练和验证；将训练好的模型部署在识别终端，实时对监控摄像头采集回来的图像信息进行数据分析和处理，得出人脸检测识别结果；所述文本检测与识别单元，通过本地构建营业厅柜台服务牌图像包含“欢迎”“暂停”字样的数码文本数据库，在深度学习平台上构建深度学习文本检测算法网络模型，基于所构建数据库进行算法模型的训练和验证，将训练好的模型部署识别终端，实时对监控摄像头采集回来的图像信息进行服务牌文本检测和定位，得出数码文本检测识别结果；所述融合判定单元，基于人脸检测与识别单元和文本检测与识别单元所返回的预测信息，对两部分结果进行信息融合，最终给出值班人员是否正常在岗、异常离岗的判别；所述融合判定单元步骤如下：其中人脸检测与识别单元，将待检测样本首先输入到训练好的人脸检测模型当中，判断待检测图像中是否出现人脸，若有，则进一步提取人脸框位置信息，为后续人脸识别提供数据；若无，则直接判定当前图像中无值班人员；将人脸检测模型的输出人脸位置信息输入到人脸识别模型当中进行分类识别，输出结果为具体的值班人员标签，将上述信息进行储存，作为后续值班人员是否异常离岗的判别依据；文本检测与识别单元将待测样本首先输入到训练好的MaskR-CNN模型当中，提取服务公告牌文本字样的位置信息和识别结果，作为后续值班人员是否异常离岗的判别依据，若结果为“欢迎”字样，则表明此时应当是正在服务时间；若为“暂停”字样，则表明此时该服务区域暂停对外服务；对两部分信息进行融合，在当前图像中，若人脸检测与识别单元检测出人脸并识别出值班人员，文本检测结果为“欢迎”，表明此时值班人员正常在岗；若人脸单元检测出人脸并识别出值班人员，文本检测结果为“暂停”，表明此时值班人员正常在岗；若人脸单元检未测出人脸，文本检测结果为“暂停”，表明此时值班人员正常离岗，暂停服务；若人脸单元检未测出人脸，文本检测结果为“欢迎”，表明此时值班人员出现异常离岗。

全文数据：

权利要求：

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