[發明專利]行為督導方法和裝置

在審

• 申請號: 202010075446.6
• 申請日: 2020-01-22
• 公開（公告）號: CN111310612A
• 公開（公告）日: 2020-06-19
• 發明（設計）人: 李妍君;劉麗娟;許騰
• 申請（專利權）人: 中國建設銀行股份有限公司;建信金融科技有限責任公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;H04N7/18;G08B21/24
• 代理公司: 中原信達知識產權代理有限責任公司 11219
• 代理人: 張效榮;馮培培

1.一種行為督導方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取攝像頭采集的銀行網點內的第一視頻流；所述第一視頻流為針對銀行網點內的員工進行拍攝得到的視頻流；

將所述第一視頻流輸入訓練好的第一深度學習神經網絡模型，以得到員工行為的識別結果；

根據所述員工行為的識別結果，評估所述員工行為是否規范；

在所述員工行為不規范的情況下，對員工的不規范行為進行預警提示。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取攝像頭采集的銀行網點內的第二視頻流；所述第二視頻流為針對銀行網點內的用戶進行拍攝得到的視頻流；

將所述第二視頻流輸入訓練好的第二深度學習神經網絡模型，以得到用戶行為的識別結果；

根據所述用戶行為的識別結果，評估所述用戶行為是否異常；

在所述用戶行為異常的情況下，對用戶的異常行為進行預警提示。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取攝像頭采集的銀行網點內的第三視頻流；所述第三視頻流為針對銀行網點內員工所用柜面進行拍攝得到的視頻流；

將所述第三視頻流輸入訓練好的第三深度學習神經網絡模型，以得到柜面識別結果；

根據所述柜面識別結果，評估所述柜面的整理情況是否規范；

在所述柜面的整理情況不規范的情況下，對柜面整理不規范的情況進行預警提示。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

在所述將所述第一視頻流輸入訓練好的第一深度學習神經網絡模型，以得到員工行為的識別結果之前，對所述第一視頻流進行壓縮處理。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述員工行為的識別結果包括以下至少一項：員工是否起身迎接、員工是否舉手接待客戶、員工是否有雙手遞交材料、員工是否有持手機拍照。

6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述用戶行為的識別結果包括以下至少一項：用戶是否攜帶危險物品、用戶是否與他人發生肢體沖突。

7.一種行為督導裝置，其特征在于，所述系統包括：

獲取模塊，用于獲取攝像頭采集的銀行網點內的第一視頻流；所述第一視頻流為針對銀行網點內的員工進行拍攝得到的視頻流；

識別模塊，用于將所述第一視頻流輸入訓練好的第一深度學習神經網絡模型，以得到員工行為的識別結果；

評估模塊，用于根據所述員工行為的識別結果，評估所述員工行為是否規范；

預警模塊，用于在所述員工行為不規范的情況下，對員工的不規范行為進行預警提示。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，

所述獲取模塊，還用于獲取攝像頭采集的銀行網點內的第二視頻流；所述第二視頻流為針對銀行網點內的用戶進行拍攝得到的視頻流；

所述識別模塊，還用于將所述第二視頻流輸入訓練好的第二深度學習神經網絡模型，以得到用戶行為的識別結果；

所述評估模塊，還用于根據所述用戶行為的識別結果，評估所述用戶行為是否異常；

所述預警模塊，還用于在所述用戶行為異常的情況下，對用戶的異常行為進行預警提示。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：

一個或多個處理器；

存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1至6中任一所述的方法。

10.一種計算機可讀介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述程序被處理器執行時實現如權利要求1至6中任一所述的方法。