[發明專利]教室智能考勤方法及系統

在審

• 申請號: 202011139201.1
• 申請日: 2020-10-22
• 公開（公告）號: CN112395950A
• 公開（公告）日: 2021-02-23
• 發明（設計）人: 張新華;李琳璐;司俊;陳誠
• 申請（專利權）人: 浙江藍鴿科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06Q50/20;G07C1/10
• 代理公司: 上海一平知識產權代理有限公司 31266
• 代理人: 成春榮;竺云

1.一種教室智能考勤方法，其特征在于，包括：

預先構建人臉庫，包括每個學生的人臉圖像；

觸發考勤教室內的電子班牌和攝像機進入考勤模式；

確定所述考勤教室對應的考勤學生集合；

通過所述電子班牌對學生進行打卡考勤，得到第一考勤數據；

通過所述攝像機周期性地采集學生圖像，得到學生圖像集合，基于所述人臉庫對所述學生圖像集合中的每張圖像進行人臉識別，得到第二考勤數據；

根據所述第一考勤數據和所述第二考勤數據確定所述考勤學生集合中每個學生的考勤情況。

2.如權利要求1所述的教室智能考勤方法，其特征在于，所述預先構建人臉庫，包括每個學生的人臉圖像進一步包括：

獲取每個學生的多張人臉圖像；

根據公式對所述每個學生的每張人臉圖像的ROI區域進行評分，其中，m、n∈{0,1}且有且只有一個為1，為人臉圖像ROI區域分辨率，為人臉圖像分辨率，f()表示目標檢測模型，p表示輸入的人臉圖像，y為人臉圖像ROI區域的中心點距離人臉圖像中心點的距離且u為人臉圖像的拉普拉斯算子檢測值且u∈(0,+∞)，

選擇所述每個學生的評分最優的人臉圖像構建所述人臉庫。

3.如權利要求2所述的教室智能考勤方法，其特征在于，α＝0.25，β＝0.05，γ＝0.25，μ＝0.25；

所述公式滿足以下約束條件：

4.如權利要求1所述的教室智能考勤方法，其特征在于，所述觸發考勤教室內的電子班牌和攝像機進入考勤模式之前，還包括：

預先存儲教室課程進程表，所述教室課程進程表包括考勤教室、上課時段和考勤學生集合的對應關系；

所述觸發考勤教室內的電子班牌和攝像機進入考勤模式進一步包括：

根據所述教室課程進程表確定目標上課時段對應的考勤教室，觸發所述考勤教室內的電子班牌和攝像機進入考勤模式；

所述確定所述考勤教室對應的考勤學生集合進一步包括：

根據所述教室課程進程表確定所述考勤教室對應的考勤學生集合。

5.如權利要求1所述的教室智能考勤方法，其特征在于，所述通過所述電子班牌對學生進行打卡，得到第一考勤數據進一步包括：

通過所述電子班牌識別打卡學生并記錄打卡時間，得到包括打卡學生及其打卡時間的第一考勤數據；

所述基于所述人臉庫對所述學生圖像集合中的每張圖像進行人臉識別，得到第二考勤數據進一步包括：

基于所述人臉庫對所述學生圖像集合中的每張圖像進行人臉識別；

根據人臉識別結果計算所述考勤學生集合中每個學生被識別次數和頻次，得到包括每個學生被識別次數和頻次的第二考勤數據。

6.如權利要求5所述的教室智能考勤方法，其特征在于，所述根據所述第一考勤數據和所述第二考勤數據確定所述考勤學生集合中每個學生的考勤情況，進一步包括：

將所述打卡學生的打卡時間與目標上課時段進行比對，確定所述考勤學生集合中每個學生的遲到、早退或缺勤情況；

根據所述每個學生被識別次數和頻次確定每個學生的課中異常情況，其中，被識別次數大于第一預設閾值且被識別頻次小于第二預設閾值的學生被確定為課中異常情況；

根據所述每個學生的遲到、早退或缺勤情況和每個學生的課中異常情況確定所述考勤學生集合中每個學生的考勤情況。

7.如權利要求1所述的教室智能考勤方法，其特征在于，所述通過所述攝像機周期性地采集學生圖像，得到學生圖像集合之前還包括：

預先將所述考勤教室內的聽課區域劃分為多個子區域；

所述通過所述攝像機周期性地采集學生圖像，得到學生圖像集合進一步包括：

通過所述攝像機周期性地掃描拍攝所述聽課區域的學生圖像，在每個采集周期，所述攝像機先順時針掃描拍攝再逆時針掃描拍攝所述多個子區域，在掃描到每個子區域時停留預設時長拍攝預設張圖像，得到所述學生圖像集合。