[发明专利]基于人工智能分析的企业经营风险评估方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能分析的企业经营风险评估方法，其特征在于，包括步骤：

A1.获取企业的用电特征数据、办公区域的监控视频信息和人员打卡信息；

A2.把所述用电特征数据、办公区域的监控视频信息和人员打卡信息输入预先训练好的企业经营风险分析模型，得到风险预测值；

A3.根据所述风险预测值发出对应的报告信号；

步骤A2中，所述企业经营风险分析模型根据所述用电特征数据、办公区域的监控视频信息和人员打卡信息提取所述企业的经营信息，并根据所述经营信息计算风险预测值；所述经营信息包括上班时间、下班时间、工作时长、企业经营规模、设备开工率、人员到岗率、上班打卡人数中的至少一项；

所述用电特征数据包括用电波形和接入用电设备个数；所述经营信息包括设备开工率；步骤A2中，所述企业经营风险分析模型根据所述用电波形分析得到设备开工率；

其中，根据所述用电波形分析得到设备开工率的步骤包括：用所述用电波形与各典型用电波形进行匹配，得到相似度最高的典型用电波形相对应的开机数量，并用开机数量除以接入用电设备个数得到设备开工率；

所述经营信息包括人员到岗率；步骤A2中，所述企业经营风险分析模型根据所述办公区域的监控视频信息提取所述人员到岗率；

其中，根据所述办公区域的监控视频信息提取所述人员到岗率的时候，周期性地从所述办公区域的监控视频信息截取办公区域的图像进行人员到岗率的提取，且在截取办公区域的图像的时候在当前截取周期的所有办公区域的监控视频信息帧图像中随机截取一帧。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能分析的企业经营风险评估方法，其特征在于，所述企业经营风险分析模型根据所述办公区域的监控视频信息提取所述人员到岗率的步骤包括：

S1.周期性地从所述办公区域的监控视频信息截取办公区域的图像进行二值化处理；

S2.根据预先录入的办公工位分布信息对二值化处理后的图像进行区域分割，得到多个工位区域；

S3.采用基于局部对比度显著性特征匹配算法进行工位人物初检测，得到各工位区域上的人物匹配值；

S4.把人物匹配值小于预设匹配阈值的工位区域标记为无人工位，把人物匹配值不小于预设匹配阈值的工位区域标记为待定工位；若有至少一个待定工位，则执行步骤S5；

S5.利用原始图像和基于SIFT特征的人物特征匹配算法判断所述待定工位是否有人，若有人则把所述待定工位标记为有人工位，若没有人则把所述待定工位标记为无人工位；

S6.根据各工位区域的标记结果计算人员到岗率。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能分析的企业经营风险评估方法，其特征在于，步骤S1包括：

在当前截取周期的所有办公区域的监控视频信息帧图像中，随机选取一帧图像进行二值化处理。

4.根据权利要求2所述的基于人工智能分析的企业经营风险评估方法，其特征在于，步骤A2包括：

获取所述企业经营风险分析模型输出的经营信息；所述经营信息包括人员到岗率和上班打卡人数；

步骤A2之后，还包括：

若所述人员到岗率低于预设的到岗率阈值，或者所述人员到岗率与所述上班打卡人数不匹配，则发出经营异常警告信号。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能分析的企业经营风险评估方法，其特征在于，所述企业经营风险分析模型通过前馈神经网络强化学习算法训练得到。

6.根据权利要求5所述的基于人工智能分析的企业经营风险评估方法，其特征在于，通过前馈神经网络强化学习算法对所述企业经营风险分析模型进行训练的方法包括：

B1. 通过相关性检验方法初步检验各经营信息以及企业提交的财务、生产经营月度报告相关性程度，根据相关性程度设置各经营信息的初始权重值；

B2.以对应的初始权重值作为各经营信息的权重值的初始值，采用前馈神经网络强化学习算法对所述企业经营风险分析 模型进行训练，得到各项经营信息的训练后权重值；

B3.剔除训练后权重值过小的经营信息，并重新采用前馈神经网络强化学习算法对所述企业经营风险分析 模型进行训练，得到优化的企业经营风险分析 模型。

7.一种基于人工智能分析的企业经营风险评估系统，其特征在于，包括企业用电特征采集装置、企业办公区域监控视频采集装置、企业打卡信息采集装置、云端数据采集存储中心、企业经营风险人工智能分析系统和企业经营风险分析显示及告警系统；

所述企业用电特征采集装置用于采集企业的用电特征数据，并上传至所述云端数据采集存储中心；

所述企业办公区域监控视频采集装置用于采集企业的办公区域的监控视频信息，并上传至所述云端数据采集存储中心；

所述企业打卡信息采集装置用于采集企业的人员打卡信息，并上传至所述云端数据采集存储中心；

所述企业经营风险人工智能分析系统用于从所述云端数据采集存储中心获取企业的用电特征数据、办公区域的监控视频信息和人员打卡信息，把所述用电特征数据、办公区域的监控视频信息和人员打卡信息输入预先训练好的企业经营风险分析模型，得到风险预测值，根据所述风险预测值发送对应的报告信号至所述企业经营风险分析显示及告警系统；

所述企业经营风险分析显示及告警系统用于显示所述报告信号的内容；

所述企业经营风险分析模型根据所述用电特征数据、办公区域的监控视频信息和人员打卡信息提取所述企业的经营信息，并根据所述经营信息计算风险预测值；所述经营信息包括上班时间、下班时间、工作时长、企业经营规模、设备开工率、人员到岗率、上班打卡人数中的至少一项；

所述用电特征数据包括用电波形和接入用电设备个数；所述经营信息包括设备开工率；所述企业经营风险分析模型根据所述用电波形分析得到设备开工率；

其中，根据所述用电波形分析得到设备开工率的步骤包括：用所述用电波形与各典型用电波形进行匹配，得到相似度最高的典型用电波形相对应的开机数量，并用开机数量除以接入用电设备个数得到设备开工率；

所述经营信息包括人员到岗率；所述企业经营风险分析模型根据所述办公区域的监控视频信息提取所述人员到岗率；

其中，根据所述办公区域的监控视频信息提取所述人员到岗率的时候，周期性地从所述办公区域的监控视频信息截取办公区域的图像进行人员到岗率的提取，且在截取办公区域的图像的时候在当前截取周期的所有办公区域的监控视频信息帧图像中随机截取一帧。