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申请/专利权人：工福(北京)科技发展有限公司

摘要：本发明公开一种改进型KCF算法模型的职工一体化疗休养信息分析方法，涉及数据信息处理技术领域，解决的问题是提高一体化疗休养信息分析能力，采用的方法是：一种改进型KCF算法模型的职工一体化疗休养信息分析方法，包括如下步骤，步骤一、提取职工疗休养数据信息；步骤二、通过改进型KCF算法模型对职工的疗休养需求信息进行特征提取；步骤三、输出职工疗休养数据信息，建立职工一体化疗休养信息模型，步骤四、采用方案确认模块对职工疗休养数据信息进行存储、清洗和分析，步骤五、智能跟踪监测职工状态。本发明大大提高了数据信息处理能力。

主权项：1.一种改进型KCF算法模型的职工一体化疗休养信息分析方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一、提取职工疗休养数据信息；按照职工工龄、职工健康、区域、活动项目、旅游、健身或文化信息获取疗休养职工数据信息；步骤二、通过改进型KCF算法模型对职工的疗休养需求信息进行特征提取，将疗休养需求信息转换为数字特征向量，以进行数据信息分析；其中所述改进型KCF算法模型包括图神经网络模型，所述图神经网络模型包含输入模块、时间卷积模块、图卷积模块、图学习模块、临接矩阵、Clara-BFM算法模型和输出模块，其中所述输入模块通过1*1卷积与时间卷积模块连接，时间卷积模块与图卷积模块交替连接，图学习模块分别与时间卷积模块和图卷积模块连接，时间卷积模块和图卷积模块的输出端与临接矩阵的输入端连接，临接矩阵的输出端与Clara-BFM算法模型的输入端连接，Clara-BFM算法模型的输出端与输出模块的输入端连接；其中输入模块用于输入职工疗休养数据信息，时间卷积模块用于对给定时间序列的职工疗休养数据信息通过反向传播算法卷积和计算，以提高职工疗休养数据信息预测能力；图卷积模块用于提取图像的特征，通过多层卷积层结构提升模型的准确度；图学习模块用来表示复杂的职工疗休养数据信息，以进行3D建模，提高职工疗休养数据信息训练与学习能力；临接矩阵用于记录职工疗休养数据信息边与边之间的关系，以提高职工疗休养数据信息计算能力；Clara-BFM算法模型用于对职工疗休养数据信息分类和处理，以提高职工疗休养数据信息计算能力；输出模块用于输出职工疗休养数据信息计算结果，以将职工疗休养数据信息输出；步骤三、输出职工疗休养数据信息，建立职工一体化疗休养信息模型，以评估职工疗休养效果；步骤四、采用方案确认模块对职工疗休养数据信息进行存储、清洗和分析，所述方案确认模块包含数据存储子模块、数据清洗子模块和数据诊断子模块，所述数据存储子模块用于存储职工疗休养信息，所述数据清洗子模块用于修正数据，所述数据诊断子模块用于分析数据并确定职工疗休养方案，所述数据存储子模块的输出端与所述数据清洗子模块输入端连接，所述数据清洗子模块的输出端与所述数据诊断子模块输入端连接；步骤五、智能跟踪监测职工状态，并及时发出报警信息；通过数据可视化模块将分析结果以图表形式展示，将分析结果进行可视化处理；数据可视化模块包括可视化平台、定位模块、测量模块和报警模块，所述可视化平台将职工实时位置信息与健康信息以图表形式展示，所述定位模块采用北斗定位系统与摄像单元获取职工和管理人员的实时定位信息，所述测量模块用于实时获取职工的健康信息和管理人员的工作状态信息，所述报警模块用于检测到职工状态异常后发出报警信息，所述可视化平台用于多维度显示职工的健康状态信息和职工与管理人员的定位信息与状态信息，所述定位模块的输出端与所述测量模块的输入端连接，所述测量模块的输出端与所述报警模块的输入端连接，所述报警模块的输出端与所述可视化平台的输入端连接。

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