[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

本發明公開了一種行為督導方法和裝置，涉及計算機技術領域。其中，該方法包括：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。通過以上步驟，能夠及時、有效地識別出銀行網點員工的不規范行為，進而有助于提高銀行網點的服務能力和智能化水平。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及一種行為督導方法和裝置。

背景技術

現有的銀行網點通常配置有視頻監控系統，以用于采集銀行網點內的員工、以及客戶的視頻信息。在后續發生搶劫、傷人等意外情況，或者客戶投訴銀行網點員工等情況后，可通過人工瀏覽之前記錄的視頻信息探查真相，比如通過視頻信息確定犯罪分子、通過視頻信息了解員工是否違規等。

在實現本發明過程中，發明人發現現有技術中至少存在如下問題：現有的銀行網點只是在客戶、員工的異常或違規行為發生后，采集相關行為的視頻信息，而無法對銀行網點的客戶、員工行為進行及時、有效地監督，無法及時發現異常、違規行為，進而可能給銀行網點造成了難以挽回的損失。

發明內容

有鑒于此，本發明提供一種行為督導方法和裝置，能夠及時、有效地識別出銀行網點員工的不規范行為，進而有助于提高銀行網點的服務能力和智能化水平。

為實現上述目的，根據本發明的一個方面，提供了一種行為督導方法。

本發明的行為督導方法包括：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。

可選地，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。

可選地，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。

可選地，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。

可選地，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。

可選地，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。

為實現上述目的，根據本發明的另一方面，提供了一種行為督導裝置。

本發明的行為督導裝置包括：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。