[发明专利]基于人工智能工装识别的离岗检测方法和装置

说明书

本申请提供了一种基于人工智能工装识别的离岗检测方法和装置，其中，所述离岗检测方法包括先识别工位图像中处于目标工位的待检测对象和在岗标志物，然后确定所述待检测对象与所述在岗标志物之间的关联度，接着根据所述关联度，判断处于所述目标工位的待检测对象是否为目标对象，最后根据判断结果，确定所述目标对象的离岗状态。进而，本申请利用待检测对象与在岗标志物之间的关联度判断处于目标工位的待检测对象是否为目标对象，可以避免工位上因非工作人员顶替而导致的离岗检测漏报问题，可以适应营业厅等开放式办公位复杂的人员分布环境，提高离岗检测系统在复杂环境下的准确率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种基于人工智能工装识别的离岗检测方法和装置。

背景技术

营业厅作为电力系统面向社会的展示窗口，办理业务和收费等工作的服务水平会影响人民群众对电力服务的印象。在营业厅的日常工作中，客户能否第一时间被接待，工作人员能否及时解决客户问题，是保障客户服务满意度的重中之重。随着营业厅设立越来越多的开放式办公位，客户等非工作人员能进入该区域，因此检测工作人员是否离岗，对提升营业厅服务水平是非常必要的。

现有的离岗检测系统只检测工位中是否有人，并不能区分是否为工作人员，因此，当工作人员离开办公位且有其它人员在其办公位时，离岗检测系统无法给出正确的分析结果，容易出现离岗检测漏报的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种基于人工智能工装识别的离岗检测方法和装置，可以避免工位上因非工作人员顶替而导致的离岗检测漏报问题，提高了离岗检测系统在复杂环境下的准确率。

第一方面，本申请提供了一种基于人工智能工装识别的离岗检测方法，所述离岗检测方法包括：

识别工位图像中处于目标工位的待检测对象和在岗标志物；

确定所述待检测对象与所述在岗标志物之间的关联度；

根据所述关联度，判断处于所述目标工位的待检测对象是否为目标对象；

根据判断结果，确定所述目标对象的离岗状态。

优选地，所述识别工位图像中处于目标工位的待检测对象和在岗标志物包括：

通过预先训练好的目标检测模型对所述工位图像进行识别，得到所述工位图像中的待检测对象和在岗标志物。

优选地，通过以下步骤训练所述目标检测模型：

对预先采集到的多个工位图像中的待检测对象和在岗标志物进行标注，得到带有待检测对象标注信息和在岗标志物标注信息的多个工位图像样本；

将每个所述工位图像样本输入至预先建立好的深度学习模型中进行训练，得到训练好的目标检测模型。

优选地，通过以下步骤确定所述待检测对象与所述在岗标志物之间的关联度：

确定所述待检测对象所占用的第一区域；

确定所述在岗标志物所占用的第二区域；

确定所述第一区域与所述第二区域的重合度，所述重合度为所述第一区域与所述第二区域的重合区域的面积与所述第二区域的面积的比值；

基于所述重合度，确定所述待检测对象与所述在岗标志物之间的关联度。

优选地，所述根据所述关联度，判断处于所述目标工位的待检测对象是否为目标对象，包括：

获取所述目标对象与所述在岗标志物之间的预设关联度阈值；

若所述关联度大于所述预设关联度阈值，确定处于所述目标工位的待检测对象为目标对象；