申请/专利权人：手冲床伙伴有限公司

申请日：2022-03-24

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117693742A

主分类号：G06F15/02

分类号：G06F15/02

优先权：["20210326 US 63/166,633","20210709 US 63/220,276"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明提供一种用于针对人员进行基于机器学习的自动电子时间记录的系统和方法，其包括经由场景捕捉装置识别时间记录空间的表示；基于对所述时间记录空间的所述表示的评定来识别所述时间记录空间内的具有时间记录姿势的身体；基于识别具有所述时间记录姿势的所述身体，从所述时间记录空间的所述表示中提取多个不同特征；基于所述多个不同特征的所述提取执行自动用户辨识；基于所述多个不同特征的所述提取执行自动时间记录辨识；以及经由时间记录应用程序，基于所述自动用户辨识和所述自动时间记录辨识执行所述自动电子时间记录。

主权项：1.一种用于基于机器学习的自动电子时间记录的方法，所述方法包括：经由场景捕捉装置识别位于设施处的时间记录空间的表示；基于对所述时间记录空间的所述表示的评定，识别所述时间记录空间内的具有时间记录姿势的多个不同身体；基于识别具有所述时间记录姿势的所述多个不同身体，从所述时间记录空间的所述表示中提取多个不同特征，其中提取所述多个不同特征包括：a针对所述时间记录空间的所述表示内的所述多个不同身体中的每一者提取身体的第一不同部分；以及b针对所述时间记录空间的所述表示内的所述多个不同身体中的每一者提取所述身体的第二不同部分；基于针对所述多个不同身体中的每一者提取所述身体的第一部分，针对所述多个不同身体中的每一者实例化并执行不同自动雇员辨识，其中执行所述自动雇员辨识包括：i-a通过雇员识别机器学习模型，基于包括所述身体的所述第一部分的提取特征的模型输入，针对所述多个不同身体中的每一者生成雇员识别推断；以及i-b通过一个或多个计算机，基于用户识别推断，针对所述多个不同身体中的每一个身体识别雇员标识符值；基于针对所述多个不同身体中的每一者提取所述身体的所述第二不同部分，针对所述多个不同身体中的每一者实例化并执行不同自动时间记录辨识；ii-a通过时间记录机器学习模型，基于包括所述身体的第二部分的提取特征的模型输入，针对所述多个不同身体中的每一者生成时间记录动作推断；ii-b通过一个或多个计算机，基于所述时间记录动作推断，针对所述多个不同身体中的每一个身体识别多个不同时间记录代码中的时间记录代码；以及经由通过所述一个或多个计算机执行的时间记录应用程序，基于以下的时间记录输入：1所述雇员标识符值和2与所述时间记录空间的所述表示内的所述多个不同身体中的每一个身体相关联的所述时间记录代码，针对所述多个不同身体中的每一者执行多个不同自动电子时间记录事件。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 手冲床伙伴有限公司 用于使用自动电子时间记录系统对时间活动进行知情机器学习记录的系统和方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD