申请/专利权人：三峡高科信息技术有限责任公司

申请日：2024-04-29

公开（公告）日：2024-05-28

公开（公告）号：CN118097198A

主分类号：G06V10/75

分类号：G06V10/75;G06V40/16;G06V10/74;G06V10/10;G06V10/778

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开

摘要：本发明提供了一种基于人工智能的自动着装合规性管控系统及方法，系统包含：图像采集模块、着装识别模块及数据存储模块；方法包含：设置着装标准，在员工通行的大门或者其他重要区域安装进行衣着及人脸识别的摄像头；摄像头将捕获的衣着及人脸的图像通过网络实时传输到后台服务器，进行存储；使用深度学习算法，对摄像头捕获的衣着及人脸的图像进行处理，识别员工的衣着及脸部的目标特征；将识别结果与设置的着装标准进行匹配；将所有的识别结果和员工编码信息将记录在数据库中，生成检查统计报表。本发明既体现在提高企业内部管理效率，又在于利用现代技术保障企业安全和形象；通过实施自动着装合规性管控方案，能够提升内部管理效率和安全性。

主权项：1.一种基于人工智能的自动着装合规性管控系统，其特征在于，包含：图像采集模块，负责设置着装标准，着装标准包含服装颜色、款式及标志；在员工通行的大门或者其他重要区域安装进行衣着及人脸识别的摄像头；摄像头将捕获的衣着及人脸的图像通过网络实时传输到后台服务器，进行存储；着装识别模块，负责对摄像头捕获的衣着及人脸的图像进行处理，识别员工的衣着及脸部的目标特征；将识别结果与设置的着装标准进行匹配；数据存储模块，负责将所有的识别结果和员工编码信息将记录在数据库中，生成检查统计报表；着装识别模块，包含：目标特征识别子模块，负责获取摄像头实时捕获员工在通行区域的衣着及人脸的图像；处理衣着及人脸的图像，识别出图中人物的衣着目标特征和脸部目标特征；信息匹配子模块，负责使用深度学习算法将识别出的衣着目标特征和脸部目标特征与预先设置的着装标准及员工数据库中的信息进行匹配，实现查找及匹配；反馈控制子模块，负责将匹配结果进行反馈；信息匹配子模块，包含：特征转换单元，负责将衣着目标特征和脸部目标特征分别转换为对应的衣着特征向量和脸部特征向量，先进行脸部特征向量的比对；比较提取单元，负责使用余弦相似度比较提取的衣着特征向量与数据库中存储的衣着特征向量；度量结果单元，负责根据余弦相似度的度量结果，基于最近邻搜索，确认每个识别出的特征与着装标准数据集合中哪个员工编码信息的特征匹配；得到当前脸部特征向量对应的衣着特征向量匹配结果；度量结果单元基于最近邻搜索，即选择与识别出的特征向量相似度最高的特征向量对应的员工；数据存储模块，包含：正确率统计子模块，负责按照员工编码信息，计算每个员工的识别频次，识别频次包含出现次数及按时间段的出现次数；得到每一个员工的识别的正确率；报表生成子模块，负责根据正确率，制作包含每日识别次数及部门活动度的生成检查统计报表；利用柱状图直观展示统计结果；统计数据更新子模块，负责每日、每周或每月定期生成和更新检查统计数据；正确率统计子模块的识别频次包含出现次数及按时间段的出现次数；得到每一个员工的识别的正确率；比较提取单元，还包含：表达式定义子单元，负责定义余弦相似度表达式，对衣着特征向量和脸部特征向量进行预定义； 其中，分别表示衣着特征向量中服装颜色、款式及标志的特征向量，分别表示衣着特征向量中服装颜色、款式及标志的特征向量的模，表示衣着特征向量的夹角，余弦相似度的值范围从-1到1，值越大表示相似度越高；特征向量输入子单元，负责获取衣着特征向量，将衣着特征向量输入至余弦相似度表达式；对比结果输出子单元，负责计算提取的衣着特征向量的余弦相似度，根据余弦相似度与数据库中存储的衣着特征向量进行对比。

全文数据：

权利要求：

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