[發明專利]一種智能化的工作狀況監測設備在審
| 申請號: | 202010181933.0 | 申請日: | 2020-03-16 |
| 公開(公告)號: | CN113411542A | 公開(公告)日: | 2021-09-17 |
| 發明(設計)人: | 鄒偉;潘相瑜;劉偉;宋淑慧;李俊玲;王燕妮 | 申請(專利權)人: | 北京睿客邦科技有限公司 |
| 主分類號: | H04N7/18 | 分類號: | H04N7/18;G07C1/10;G06Q10/10;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 100020 北京市朝陽*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 智能化 工作 狀況 監測 設備 | ||
本發明公開一種智能化的工作狀況監測設備;包括數據采集模塊,視頻監測模塊,結果反饋模塊;用戶自行設定json文件和相應規格的攝像頭進行員工狀態視頻的采集,作為視頻監測設備的數據采集模塊;用戶選擇需要進行監測的監控區域,同時攝像頭采集該區域的員工狀態視頻,在線將視頻傳到安裝好視頻監測軟件的主機上,然后用戶開啟檢測,視頻監測軟件開始對輸入的視頻進行檢測,使用訓練好Yolo v3,slow fast模型,分別對工位上的人頭,人的姿勢進行檢測,查看視頻中是否有上班時間里違反公司規定的行為,并將檢測結果反饋給用戶;通過該模型實現的視頻監測設備具體檢測正確率高,檢測速度快等一系列優點。通過該設備可以優化以往的考勤方式,減少人力資源的浪費。
技術領域
本發明涉及一種智能化的員工工作狀況監測設備,主要適用于辦公場所人員行為活動的監測,為管理提供相應的反饋,可作為員工考勤的輔助辦法。
背景技術
在公司日常管理中,經常會在員工考勤、員工的日常狀態考察上費盡精力,在人工日常工作情況考察方面上,經常采用的員工日常考核管理辦法通過人工的方式,例如,主管會對手下員工的工作作出評價,盡可能地量化其所在崗位的工作指標,來衡量員工的工作成果及進行成長狀況,然而這種方式很顯然過于感性化,過于憑借主管感覺或過于印象考核,很大程度上會造成不公平的現象,上述員工考察方式都是過于以人為主,這樣不僅造成人力資源浪費,同時有耗費精力和時間,采用技術的方法,通過對監控視頻內容進行監測,對員工日常行為進行考核,作為員工考核一部分,更加量化工作狀況,以及員工的進步成長狀況,減少公司在該方面的物力、財力等浪費,更好、更公平地展現員工的工作狀況,對于公司的管理來說,能夠對員工日常工作情況進行監測管理,能夠提高公司的工作效率,提高員工的工作效率,提高員工的工作效率,減少員工在工作時間,遲到早退、睡崗以及其余的違背公司員工管理規范的情況,更加量化員工工作,以及成長情況,本發明結合攝像設備和主機在線對員工工作時行為活動進行監測,對員工工作狀況進行實時監測,同時對監測情況給出相應的反饋,對監測的內容作出評價,采用相應的深度算法,搭建相應的模型進行訓練,提高行為活動監測的準確性,結合相應的公司管理規范,對員工是否存在相應的違反公司規定行為,給出結論,為公司管理提供幫助,同時提高員工積極性,促進員工的成長,為公司帶來積極的效應。
發明內容:
本發明所述的一種智能化的員工工作狀況監測設備,又稱工作狀態監測設備。是針對目前公司所采取人員考勤管理方面使用辦法的現狀,提供一種輔助公司進行員工管理的技術辦法,采用深度學習算法進行模型的訓練,結合視頻監控設備在線實時地對員工工作狀態進行監測分析,然后反饋一個監測結果,來判斷員工是否在工作時間有違反公司規定的行為,提高員工積極性,提供一種公平性的員工考勤憑證,輔助公司人員管理,進一步實現提高公司的經濟效益;采用軟件與硬件相結合的方式對人員的狀態進行檢測,軟件上采用深度學習算法進行模型訓練,實現員工各個狀態的監測與反饋,然后將研發的系統部署在相應的主機上,聯合監控設備攝像頭進行工位狀態視頻的采集,通過內部軟件的各功能模塊對采集的視頻流數據進行監測處理,然后通過可視化的界面,將監測結果反饋給用戶;視頻監測系統通過視頻監控設備對上班時間的攝像頭所拍攝范圍的視頻進行采集,實時對圖像進行分析,對員工在工作時間的狀態進行統計,通過監測系統對在崗,不在崗狀態進行分析,并將結果反饋給用戶(該用戶可以是管理人員)。通過這種方式對員工進行公平打分,簡化對員工考勤工作,同時促進員工成長,提高公司的效益,適用于公司員工日常管理工作。
本發明具有以下優點:
本發明采用軟件和硬件相結合的方式,呈現了一種適用于公司人員工作管理的智能化的監測設備,結合視頻監控設備和相應配置的主機在線對員工在工作時的行為狀況進行監測,針對監控設備采集的視頻進行實時檢測,并給出反饋,判斷員工是否存在在工作時間有違反公司規定的行為。
為了提高對員工工作狀態監測精確度,采用相關的算法進行模型訓練,在獲取訓練數據時,需要對數據進行處理,對采集的視頻的每幀圖像進行標注,提高模型訓練的效果,進一步提高后面對員工工作狀態監測的準確率。
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