一种应用于工业巡检的智能打卡系统的制作方法

本发明涉及智能打卡考勤，尤其涉及一种应用于工业巡检的智能打卡系统。

背景技术：

1、随着社会的发展，工作生活中会用到各种各样的打卡方式，比如ic打卡，指纹打卡，面部识别打卡，还有手机定位打卡等，满足各种打卡需求。

2、但是在工业领域，巡检人员时常又是维修人员，经常双手携带维修工具或处理完维修任务，手上经常沾满污垢，经常性的获取手持设备不方便，而且巡检人员经常是佩戴安全帽工作的，那么在进行人脸识别时会佩戴帽子而导致人脸识别失败的问题，还存在代替打卡的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种应用于工业巡检的智能打卡系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、本发明是通过以下技术方案实现的：一种应用于工业巡检的智能打卡系统，包括带有身份信息二维码的安全帽、打卡系统，所述打卡系统包括身份信息采集模块、身份信息预处理模块、打卡模块、打卡记录模块；

3、所述身份信息采集模块，用于采集巡检人员的身份信息并录入打卡系统；

4、所述身份信息预处理模块，用于将采集巡检人员的身份信息进行预处理；

5、所述打卡模块，所述打卡模块采用人脸识别打卡模式和声波识别打卡模式，用于对巡检人员进行打卡考勤；

6、所述打卡记录模块，用于将打卡考勤情况进行记录，并生成打卡考勤报告。具体的，所述身份信息包括人脸图像信息、二维码信息、声音信息，所述人脸图像信息包括巡检人员佩戴安全帽的人脸图像，所述二维码信息包括巡检人员姓名、工号信息，所述声音信息包括巡检人员的声纹特征信息。

7、具体的，所述身份信息预处理模块将采集的人脸图像信息进行预处理的具体过程如下：

8、第一，对检测到的人脸图像进行对齐操作，具体包括将人脸图像中的安全帽轮廓、眼睛、鼻子和嘴巴的关键点对齐到固定的位置，以减小后续处理过程中由于人脸姿态变化带来的影响；

9、第二，通过光照归一化操作，使用直方图均衡化的方法来调整图像的光照分布减小由于光照条件不同而引起的人脸特征差异，使得图像中的人脸更加一致；

10、第三，对人脸进行姿态归一化操作，将不同姿态下的人脸图像转换到统一的姿态空间。

11、具体的，使用直方图均衡化的方法来调整图像的光照分布的具体过程如下：

12、将彩色图像转换为灰度图像，计算灰度图像的直方图，所述直方图显示了图像中每个灰度级别的像素值，具体过程如下：

13、gray＝0.299*r+0.587*g+0.114*b

14、其中，r表示红通道像素值，g表示绿通道像素值，b表示蓝通道像素值，gray表示灰度图像的像素值；

15、对直方图进行归一化处理，将像素值映射到0到255之间的范围，具体过程如下：

16、newvalue＝(oldvalue-min)/(max-min)*255

17、其中，oldvalue为原始像素值，min为像素值的最小值和max为像素值的最大值，newvalue为归一化后的像素值；

18、计算累积分布函数cdf，用来调整灰度级别的分布，所述计算累积分布函数cdf表示每个灰度级别的累积像素数，其中，所述的累积分布函数cdf的定义如下：

19、

20、其中，k表示灰度级别，n_i表示灰度级别为i的像素数，n表示总像素数；

21、再根据计算累积分布函数cdf对每个像素的灰度级别进行重新映射，来增加低对比度区域的对比度，从而减小光照条件不同导致的人脸特征差异。

22、具体的，所述打卡模块的人脸识别打卡模式分别采用卷积神经网络对佩戴安全帽的人脸图像进行身份识别和采用二维码识别算法对安全帽上的二维码进行识别，再将两者的识别结果进行匹配，当两者的识别结果匹配一致时则打卡成功。

23、具体的，当人脸识别失败的次数达到三次时，所述打卡系统将自动切换成声纹识别打卡模式。

24、具体的，所述声纹识别打卡模式的具体过程如下：将声纹特征信息与录入打卡系统的声音信息搜索匹配，若声纹特征信息与录入打卡系统的声音信息匹配一致，则打卡考勤成功。

25、与现有技术相比，本发明达到的有益效果如下：

26、本发明提供的一种应用于工业巡检的智能打卡系统，通过所述打卡系统充分考虑了巡检人员的实际情况，打卡模块通过人脸识别打卡模式和声波识别打卡模式两者模式相互替换，以保证巡检人员的正常打卡，所述人脸识别打卡模式通过识别二维码和识别人脸图像两者的识别结果相互验证，在一定程度上避免了代替打卡的现象，在打卡时需要佩戴安全帽，这在一定程度上约束了巡检人员的不安全行为，从而保证巡检人员都佩戴安全帽。

技术特征：

1.一种应用于工业巡检的智能打卡系统，包括带有身份信息二维码的安全帽、打卡系统，其特征在于，所述打卡系统包括身份信息采集模块、身份信息预处理模块、打卡模块、打卡记录模块；

2.根据权利要求1所述的一种应用于工业巡检的智能打卡系统，其特征在于，所述身份信息包括人脸图像信息、二维码信息、声音信息，所述人脸图像信息包括巡检人员佩戴安全帽的人脸图像，所述二维码信息包括巡检人员姓名、工号信息，所述声音信息包括巡检人员的声纹特征信息。

3.根据权利要求2所述的一种应用于工业巡检的智能打卡系统，其特征在于，所述身份信息预处理模块将采集的人脸图像信息进行预处理的具体过程如下：

4.根据权利要求3所述的一种应用于工业巡检的智能打卡系统，其特征在于，使用直方图均衡化的方法来调整图像的光照分布的具体过程如下：

5.根据权利要求4所述的一种应用于工业巡检的智能打卡系统，其特征在于，所述打卡模块的人脸识别打卡模式分别采用卷积神经网络对佩戴安全帽的人脸图像进行身份识别和采用二维码识别算法对安全帽上的二维码进行识别，再将两者的识别结果进行匹配，当两者的识别结果匹配一致时则打卡成功。

6.根据权利要求5所述的一种应用于工业巡检的智能打卡系统，其特征在于，当人脸识别失败的次数达到三次时，所述打卡系统将自动切换成声纹识别打卡模式。

7.根据权利要求6所述的一种应用于工业巡检的智能打卡系统，其特征在于，所述声纹识别打卡模式的具体过程如下：将声纹特征信息与录入打卡系统的声音信息搜索匹配，若声纹特征信息与录入打卡系统的声音信息匹配一致，则打卡考勤成功。

技术总结
本发明提供一种应用于工业巡检的智能打卡系统，包括带有身份信息二维码的安全帽、打卡系统，所述打卡系统包括身份信息采集模块、身份信息预处理模块、打卡模块、打卡记录模块；所述身份信息采集模块，用于采集巡检人员的身份信息并录入打卡系统；所述身份信息预处理模块，用于将采集巡检人员的身份信息进行预处理；所述打卡模块，所述打卡模块采用人脸识别打卡模式和声波识别打卡模式，用于对巡检人员进行打卡考勤；所述打卡记录模块，用于将打卡考勤情况进行记录，并生成打卡考勤报告。

技术研发人员：邓海艾,李俊,吴海花,李松城,赵鹏程,文云雷
受保护的技术使用者：海南预筑建筑工业化科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/6/11