无感考勤方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能领域，具体公开了一种无感考勤方法、装置、计算机设备及存储介质，其方法包括：提取第一图像数据中指定人物的第一人物特征向量；计算第一人物特征向量与若干本地人物特征向量的距离值；若存在距离值小于或等于预设阈值的本地人物特征向量，将与该本地人物特征向量对应的人物信息确定为与该指定人物对应的人物信息；在显示屏上显示人物信息，并向服务器发送匹配成功结果，以使服务器根据匹配成功结果为指定人物记录考勤。本发明专利技术可以极大地减少客户端与服务器之间的通信频次，使得客户端可以尽量不受服务器的响应带宽和吞吐能力的限制，能够支持多人同时考勤打卡，甚至可以支持百万人次同时考勤打卡。甚至可以支持百万人次同时考勤打卡。甚至可以支持百万人次同时考勤打卡。

【技术实现步骤摘要】
无感考勤方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种无感考勤方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]考勤即考查出勤，通过某种方式获得员工或者某些团体、个人在某个特定场所及特定时间段内的出勤情况，包括上下班、迟到、早退、病假、婚假、丧假、公休、工作时间、加班情况等。
[0003]传统的考勤是通过考勤机与用户的人机交互操作完成考勤打卡，而在目前新冠疫情仍然严峻的情况下，接触式考勤打卡的方式出现细菌交叉感染的风险较大，并且还需要定时导出考勤记录，用户体验差。而现有的基于实时视频的无感考勤，虽然摆脱了传统考勤机接触打卡的细菌感染风险，且无需定时导出考勤记录，可在一定程度上提升用户的体验，但是由于服务器的响应带宽和吞吐的限制，目前仍无法满足百万或千万人同时打卡考勤。
[0004]可见，现有的无感考勤无法满足百万或千万人同时打卡考勤。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种无感考勤方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有的无感考勤无法满足百万或千万人同时打卡考勤的问题。
[0006]一种无感考勤方法，包括：
[0007]通过第一摄像装置采集第一图像数据；提取所述第一图像数据中指定人物的第一人物特征向量；
[0008]计算所述第一人物特征向量与若干本地人物特征向量的距离值；
[0009]若存在距离值小于或等于预设阈值的本地人物特征向量，将与该本地人物特征向量对应的人物信息确定为与所述指定人物对应的人物信息；
[0010]在显示屏上显示所述人物信息，并向服务器发送匹配成功结果，以使所述服务器根据所述匹配成功结果为所述指定人物记录考勤；
[0011]所述计算所述第一人物特征向量与若干本地人物特征向量的距离值之后，还包括：
[0012]若不存在距离值小于或等于预设阈值的本地人物特征向量，则将所述第一人物特征向量发送给服务器，以使所述服务器对所述第一人物特征向量与服务器人物特征向量进行识别比对，获得比对结果；
[0013]当接收到所述服务器返回的比对结果为识别成功时，将所述第一人物特征向量确定为第一本地人物特征向量，并存储在本地；
[0014]将与所述服务器人物特征向量对应的人物信息确定为与所述指定人物对应的人物信息。
[0015]一种无感考勤装置，包括：
[0016]特征提取模块，用于通过第一摄像装置采集第一图像数据；提取所述第一图像数据中指定人物的第一人物特征向量；
[0017]距离计算模块，用于计算所述第一人物特征向量与若干本地人物特征向量的距离值；
[0018]确定模块，用于若存在距离值小于或等于预设阈值的本地人物特征向量，将与该本地人物特征向量对应的人物信息确定为与所述指定人物对应的人物信息；
[0019]显示模块，用于在显示屏上显示所述人物信息，并向服务器发送匹配成功结果，以使所述服务器根据所述匹配成功结果为所述指定人物记录考勤；
[0020]所述人物信息确定模块，还用于：
[0021]若不存在距离值小于或等于预设阈值的本地人物特征向量，则将所述第一人物特征向量发送给服务器，以使所述服务器对所述第一人物特征向量与服务器人物特征向量进行识别比对，获得比对结果；
[0022]当接收到所述服务器返回的比对结果为识别成功时，将所述第一人物特征向量确定为第一本地人物特征向量，并存储在本地；
[0023]将与所述服务器人物特征向量对应的人物信息确定为与所述指定人物对应的人物信息。
[0024]一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述无感考勤方法。
[0025]一个或多个存储有计算机可读指令的可读存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如上述无感考勤方法。
[0026]上述无感考勤方法、装置、计算机设备及存储介质，其方法通过第一摄像装置采集第一图像数据；提取所述第一图像数据中指定人物的第一人物特征向量；计算所述第一人物特征向量与若干本地人物特征向量的距离值；若存在距离值小于或等于预设阈值的本地人物特征向量，将与该本地人物特征向量对应的人物信息确定为与所述指定人物对应的人物信息；在显示屏上显示所述人物信息，并向服务器发送匹配成功结果，以使所述服务器根据所述匹配成功结果为所述指定人物记录考勤。本专利技术通过采用第一人物特征向量与本地人物特征向量进行识别比对，计算二者之间的距离值，以确定本地客户端是否存有距离值小于或等于预设阈值的本地特征向量，可以极大地减少客户端与服务器之间的通信频次，使得客户端可以尽量不受服务器的响应带宽和吞吐能力的限制，能够支持多人同时考勤打卡，甚至可以支持百万人次同时考勤打卡，极大地提升了用户的体验。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0028]图1是本专利技术一实施例中无感考勤方法的应用环境示意图；
[0029]图2是本专利技术一实施例中无感考勤方法的流程示意图；
[0030]图3是本专利技术一实施例中无感考勤装置的结构示意图；
[0031]图4是本专利技术一实施例中计算机设备的示意图。
具体实施方式
[0032]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0033]人工智能是计算机科学的一个分支，该领域的研究包括机器人、语音、生物识别(包括人脸识别等)、自然语言处理和专家系统等。本专利技术涉及到生物识别中的人脸识别，所提出的无感考勤方法，通过采用第一人物特征向量与本地人物特征向量进行识别比对，计算二者之间的距离值，以确定本地客户端是否存有距离值小于或等于预设阈值的本地特征向量，可以极大地减少客户端与服务器之间的通信频次，使得客户端可以尽量不受服务器的响应带宽和吞吐能力的限制，能够支持多人同时考勤打卡，甚至可以支持百万人次同时考勤打卡，极大地提升了用户的体验。
[0034]本实施例提供的无感考勤方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端与服务端进行通信。其中，客户端包括但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务端可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
[0035]在一实施例中，如图2所示，提供一种无感考勤方法，以该方法应用在图1中的客户端为例进行说明，包括如下步骤：<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无感考勤方法，其特征在于，包括：通过第一摄像装置采集第一图像数据；提取所述第一图像数据中指定人物的第一人物特征向量；计算所述第一人物特征向量与若干本地人物特征向量的距离值；若存在距离值小于或等于预设阈值的本地人物特征向量，将与该本地人物特征向量对应的人物信息确定为与所述指定人物对应的人物信息；在显示屏上显示所述人物信息，并向服务器发送匹配成功结果，以使所述服务器根据所述匹配成功结果为所述指定人物记录考勤；所述计算所述第一人物特征向量与若干本地人物特征向量的距离值之后，还包括：若不存在距离值小于或等于预设阈值的本地人物特征向量，则将所述第一人物特征向量发送给服务器，以使所述服务器对所述第一人物特征向量与服务器人物特征向量进行识别比对，获得比对结果；当接收到所述服务器返回的比对结果为识别成功时，将所述第一人物特征向量确定为第一本地人物特征向量，并存储在本地；将与所述服务器人物特征向量对应的人物信息确定为与所述指定人物对应的人物信息。2.如权利要求1所述的无感考勤方法，其特征在于，所述服务器对所述第一人物特征向量与服务器人物特征向量进行识别比对，获得比对结果之前，还包括：接收注册对象的人脸注册请求；根据所述人脸注册请求采集所述注册对象的人脸图像；提取所述人脸图像的人脸框；判断所述人脸框中的人脸是否为正脸；若所述人脸框中的人脸为正脸，则提取所述人脸框中的人脸特征向量；将所述人脸特征向量存储为服务器人物特征向量，以完成所述人脸注册请求。3.如权利要求1所述的无感考勤方法，其特征在于，所述计算所述第一人物特征向量与若干本地人物特征向量的距离值，包括：当所述第一图像数据中指定人物的人脸为非正脸时，则框选出所述指定人物的指定人脸框；从所述指定人脸框提取人脸特征关键点，使用预设的标准人脸的标准点对所述人脸特征关键点进行校准，获得校准人脸图像；提取所述校准人脸图像的校准特征向量；计算所述校准特征向量与若干本地人物特征向量的距离值。4.如权利要求1所述的无感考勤方法，其特征在于，所述计算所述第一人物特征向量与若干本地人物特征向量的距离值，包括：当所述第一图像数据中指定人物的人脸为遮挡人脸，则对所述遮挡人脸进行人脸区域划分，获得若干人脸区域；提取所述若干人脸区域的区域特征；从第二摄像装置采集到的第二图像数据中，查找与所述区域特征关联的关联图像；提取所述关联图像中关联人物的第二人物特征向量；计算所述第二人物特征向量与若干本地人物特征向量的距离值。
5.如权利要求4所述的无感考勤方法，其特征在于，所述若干人脸区域包括遮挡人脸区域和非遮挡人脸区域；所述从第二摄像装置采集到的第二图像数据中，查找与所述区域特征关联...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔希鹏，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：