(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111592760.2 (22)申请日 2021.12.23 (71)申请人 苏州企智 信息科技有限公司 地址 215000 江苏省苏州市工业园区林泉 街377号公共学院2号楼324室 (72)发明人 周凯凯　高善恒　 (51)Int.Cl. G06Q 10/10(2012.01) G06V 40/16(2022.01) (54)发明名称 一种基于机器视觉的工厂无感知高效考勤 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于机器视觉的工厂无 感知高效考勤方法。 该方法涉及信息化、 视频分 析和图像识别领域， 尤其涉及一种基于工厂无感 知考勤场景环 境下的对象行为规范检测方法。 本 发明所述的行为规范智能判断检测方法， 只针对 工厂无感知高效考勤以及异常预警、 核查处理的 场景， 在该场景下， 员工需要在固定时间出现在 指定工作区域或位置， 无论是迟到、 未到都属于 异常状况， 需要工厂管理人员予以关注和处理。 同时由于需要工厂场所的私密性和安全性， 在非 常规时间进工厂场所的人员， 尤其是陌生人员也 需要管理人员进行关注处理。 该方法包括将在工 厂无感知考勤的场景下， 对场景中的人， 按照工 厂时间规定安排， 结合人脸识别技术和视频行为 分析技术， 依托于场景下正确和错误行为规范进 行智能训练， 智 能判定指定人员出勤状态， 陌生 人进入工厂状态， 并将异常行为结合违规图片 进行输出的方法。 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 CN 114240394 A 2022.03.25 CN 114240394 A 1.一种基于机器视觉的工厂无感知高效考勤方法。 包含将核心通道、 关键路口和场所 门口、 高频出现位置安装高清智能摄像头， 摄像头包含常规摄像头视频流录制采集功能和 人脸抓取功能。 将对应设备的视频流、 抓拍图片和人脸抓取数据传输回GPU服务器， 在服务 器内对视频流进行人脸抓取工作， 并与前端摄像头抓取人脸进行交叉验证， 基于人脸属 性 进行取优， 保障人脸抓取的高质量和完整性。 在GPU服务器内， 将这些提取图片与员工的照 片底库进 行对比， 将对比结果输入到无感考勤管 理系统。 在无感考勤 管理系统内， 系统基于 工厂制定的考勤规则， 判定每一位员工的考勤状况， 结合工厂制定的考勤策略， 将异常输 出。 2.根据权利要求1所述将采集全体员工头像信息， 并且将头像与员工其它信息进行关 联， 并将头像导入GPU服务器集群， 用作后续摄像头采集人脸数据对比的基础。 采集端采用 人脸抓拍摄像头或普通摄像头， 智能摄像头能够结合无感考勤场景需求写入合适的算法， 利用设备本身边缘计算降低中心GPU集群计算力压力， 同时根据工厂的管理要求， 为进一步 降低人脸的遗漏比例， 可以将视频流接入GPU服务器集群， 由后端计算采集人脸和背景照 片， 用于后续人脸对比服 务。 S1.人脸采集可以采集同一个员工的正脸和双 向侧脸照片进行建模， 这样保证了在合 理角度的识别准确度。 S2.边缘计算和中心计算均可用于 探知人脸， 判断人脸质量， 抓取 人脸。 S3.基于设备信息加人脸信息， 结合 位置信息确定员工属性。 3.根据权利要求1所述的将人脸对比结果输出到无感考勤管理系统， 由系统结合相关 信息进行考勤逻辑判断。 4.根据权利要求1所述的将无感考勤管理系统的计算结论输出到各类 应用中。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114240394 A 2一种基于机 器视觉的工厂无 感知高效考勤方 法 技术领域 [0001]本发明涉及计算机技 术领域， 具体说是一种基于 机器视觉的算法应用。 背景技术 [0002]随着时代发展的日新月异， 工业互联 网时代已经到来， 而在提升效率的过程中， 涉 及到很多方面。 在日常管理中， 让员工众多的工厂管理者头疼的核心事务之一就是考勤问 题。 [0003]当前考勤的主要手段为员工主动考勤， 比如办公软件基于定位或指定无线网的考 勤， 打卡机或指纹打卡考勤等， 这种考勤方式受限于工厂环境， 例如很多车间禁止佩戴手 机， 员工进入厂区与进入车间有着 明显的时间差异， 效率很低， 在人数很多的情况下， 需要 配备更多的考勤设备， 同时受 限于设备考勤效率， 一次考勤往往需要半小时甚至更长时间 的操作时长， 极大影响了 工厂的考勤效率。 [0004]现在很多工厂配备了自动考勤闸机， 这种方式解决了当前考勤的部分问题， 但是 还是会出现当计划出勤人员过多的时候， 要不需要非常大量的通道闸机， 这既增加了设备 成本， 同时对通道宽度有极高的要求， 同时效率也比较低下， 人通过， 调整人脸姿态或者使 用各类射频卡刷卡， 等待闸机开 门， 通过闸机， 保证一人一闸， 这个过程必然会消耗大量时 间。 当然， 更为重要的是这种考勤方法有着非常明显的安全隐患， 如果出现了异常需要紧急 疏散， 即使能够 及时常开闸机， 依然会增 加难以疏散甚至踩踏的风险。 发明内容 [0005]本发明就是针对以上不足， 为工厂办公场所提供一套智能、 公平、 高效和可扩展的 无感知考勤智能管理方法。 [0006]本发明解决其技术问题所用的技术方案是： 一种基于机器视觉的工厂无感知高效 考勤方法。 该方法包含了工厂员工人脸信息采集， 基于带有计算平台的智能摄像头边缘计 算的人脸检测和抓取算法， 基于视频图像识别的后台人脸检测和抓取算法， 人脸识别算法。 基于这些算法， 需要 结合摄像头本身安装属性， 摄像头所属的安装位置等信息， 构建一套 无 感知高速考勤模型， 该模型用于判断每一个员工的出勤情况， 最终将这些考勤情况进行输 出， 如果遇到考勤异常情况， 通过应用程序生成异常处理流程， 并通知相关人员进行处理， 最终完善整体考勤流 程。 [0007]本发明所述的人脸采集方式， 依托于工厂本身的原始数据与采集工具的结合， 员 工本身在工厂拥有完整的工作属性， 例如部门、 班组和出勤时间等， 拥有完整的厂内关系， 例如同部门同事， 直属及归属领导等。 而这些数据本身对无感知考勤和 考勤管理体系有着 良好和强大 的支撑价值和作用。 我们既需要通过提供 的数据采集工具进行人脸采集， 同时 也需要将人脸数据与员工其它 数据结合起来， 构建一个简单 的数据中台， 涵盖结构化的属 性数据和非结构化的头像数据。 而这些数据的连接点是员工的face  ID， 确保基于人脸即可 关联起员工的相关 关系。说　明　书 1/3 页 3 CN 114240394 A 3