一种铁路行业人脸考勤方法与流程

本发明属于考勤管理，具体为一种铁路行业人脸考勤方法。

背景技术：

1、随着铁路供电信息化系统的广泛应用，人员检修计划与生产活动已全面迁移至各类信息系统。这种数字化、表格化的转变不仅提升了工作效率，也使得人员考核更为精准。然而，在考勤方面，目前多数采用独立的考勤机器，导致考勤数据与信息化系统之间存在显著的复杂性与滞后性。为了解决这一问题，需要安排专门人员将考勤数据手动录入信息系统，这无疑增加了额外的工作负担。

2、传统的考勤方式多为指纹打卡，但在铁路行业中，由于员工指纹的模糊或不清，使得高效的考勤变得困难，从而加大了考核的难度。此外，虽然市面上出现了人脸考勤机器，但其高昂的维护成本以及数据不连通的问题，使得这种考勤方式并不适用于铁路行业。更令人担忧的是，人脸考勤机器容易遭受照片或视频作假打卡的欺骗，这无疑对考勤的真实性构成了严重威胁。

3、此外，人脸考勤设备的高昂成本、铁路行业部门工区的分散性、老旧的电脑设备以及大量的采购需求，都导致了成本过高的问题。再加上员工数量众多而打卡点不足，使得实际打卡操作变得困难重重。这些因素共同制约着铁路行业人员考核信息化的发展进程。

4、因此，铁路行业在实现人员考核信息化的过程中面临着多重挑战。只有克服这些难题，才能真正推动铁路行业的数字化转型和高效管理。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种铁路行业人脸考勤方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种铁路行业人脸考勤方法，该人脸考勤方法具体为：

3、s1，人脸图像获取；员工打开管理系统，通过usb激光摄像头作为主动光源，发射激光光束对被识别者的面部进行照射；

4、s2，人脸检测；usb激光摄像头发出的激光光束能够提供高质量的面部图像，能量更加集中，对于人脸面部的色彩及灰度有更强的反射性，检测被照射物是否为人脸；

5、s3，定位人脸区域；从输入的图像中检测到人脸区域，并返回人脸包围框的坐标；

6、s4，预处理；在人脸区域中对人脸进行三维面部重建，通过激光光束照射到被识别者的面部，利用光的反射原理，测量出光线从光源到人脸表面的时间差，进而计算出每个点的距离信息，通过采集多个角度的距离信息，生成人脸的特征点；

7、s5，特征抽取；将特征点传到信息系统管理后台，并以特征点为依据对人脸进行归一化操作，使人脸区域的尺度和角度一致，方便特征提取与人脸匹配。人脸对齐的最终目的是在已知的人脸方框中定位人脸的精准形状；

8、s6，人脸特征；从归一化的人脸区域中进行特征提取，得到特征向量，我们使用的神经网络使用了128个特征表示人脸。本专利算法人脸主要特征包括，眼皮，鼻子，眼睛，肤色，发色，眉毛；

9、s7，对比特征；采集含有人脸的图像或视频流并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸和已储存的进行对比，将两幅图片计算出的特征向量进行对比，获得两幅照片的相似得分；

10、s8，结果；根据相似得分，得分高的可判断为同一人，得分低的判断为不同人。

11、优选地，该人脸考勤方法带有图像更新功能，若将正采取的图像作为第一人脸，存储的为第二人脸，如果第一人脸图像与第二人脸图像相一致，服务端将自动储存第一人脸图像来更新该第二人脸图像。

12、优选地，所述s6中的人脸特征详细的分类为：眼皮的类型包括单眼皮，双眼皮，内双、外双，鼻子的类型分为高鼻梁，塌鼻梁，鼻形有蒜头，朝天；

13、优选地，所述s7中对比特征中还包括有活体与口罩的检测，其具体由c/s的客户端结构、激光摄像头、电脑组成；

14、该人脸考勤方法基于强大的神经卷积网络为基础开发人脸识别算法，支持多人脸同时识别打卡。

15、优选地，该人脸考勤方法基于激光扫描的人脸考勤系统适应各种环境，包括室内和室外环境；该人脸考勤系统还适应不同的人员姿态和面部表情。

16、优选地，该人脸考勤方法基于激光扫描的人脸考勤系统在数据传输过程中采用加密技术，此外，该人脸考勤系统可对历史考勤数据进行统计和分析，为管理者提供决策支持。

17、优选地，该人脸考勤方法中采用活体检测技术+人脸特征异常锁定算法，支持图片或视频作假成功率不足1％；

18、具体为通过若干张人脸图片的采集，根据光线与背景光线的差别，在使用照片或者视频替代时，出现的电子设备频率波纹对比，同样本发明也支持红外感应，判断识别对象的温度，及红外成像轮廓等来判断是否是活体。

19、优选地，该人脸考勤系统的服务端先识别出当前图像中的人脸特征信息，然后在活体检测异常后对当前人脸特征信息进行异常次数累计，当异常次数累计达到指定次数后，在人脸特征库中锁定当前识别的人脸，并且只能联系管理员进行解锁。

20、本发明的有益效果如下：

21、本发明通过采用基于激光扫描人脸技术来解决这些问题，通过简单的设备需求和c/s客户端进行人脸注册和考勤，并具备强大的后端信息化接口，可融入各种铁路行业的信息化管理系统，本专利的活体检测准确率达到94％以上，并能有效降低图片或视频作假的成功率，同时可对带上口罩的人员进行准确识别，为铁路行业提供了一种有效的解决方案，本专利技术方案采用了先进的激光扫描人脸识别技术，通过摄像装置带红外光束进行人脸识别，实现高效的考勤打卡，相较于传统的考勤方式，本专利的设备需求更为简单，用户只需在现有电脑中安装本专利的c/s客户端，即可进行人脸注册和考勤，此外，本专利还拥有强大的后端信息化接口，能够轻松融入各种铁路行业的信息化管理系统，无需专人进行数据导入导出，数据可直接与后台传输，极大地提高了数据管理和考勤的效率，更为重要的是，本专利的人脸识别技术具有极高的准确率和安全性，基于激光扫描人脸技术的特殊性，本专利可以进行活体检测，有效防止了通过照片、视频等手段作弊的行为，同时，本专利还配备了人脸特征异常锁定算法，当检测到异常人脸特征时，系统会自动锁定该用户，进一步增强了考勤的安全性，此外，针对人员戴口罩需求，本专利还具备对戴口罩人员的准确识别功能，无论是在日常还是人员戴口罩期间，本专利都能为用户提供高效、准确、安全的考勤服务，综上所述，本专利技术的出现将为铁路行业等需要进行大规模考勤的场所提供强有力的技术支持和保障。

技术特征：

1.一种铁路行业人脸考勤方法，其特征在于：该人脸考勤方法具体为：

2.根据权利要求1所述的一种铁路行业人脸考勤方法，其特征在于：该人脸考勤方法带有图像更新功能，若将正采取的图像作为第一人脸，存储的为第二人脸，如果第一人脸图像与第二人脸图像相一致，服务端将自动储存第一人脸图像来更新该第二人脸图像。

3.根据权利要求1所述的一种铁路行业人脸考勤方法，其特征在于：所述s6中的人脸特征详细的分类为：眼皮的类型包括单眼皮，双眼皮，内双、外双，鼻子的类型分为高鼻梁，塌鼻梁，鼻形有蒜头，朝天类型。

4.根据权利要求1所述的一种铁路行业人脸考勤方法，其特征在于：所述s7中对比特征中还包括有活体与口罩的检测，其具体由c/s的客户端结构、激光摄像头、电脑组成；

5.根据权利要求1所述的一种铁路行业人脸考勤方法，其特征在于：该人脸考勤方法基于激光扫描的人脸考勤系统适应各种环境，包括室内和室外环境；该人脸考勤系统还适应不同的人员姿态和面部表情。

6.根据权利要求1所述的一种铁路行业人脸考勤方法，其特征在于：该人脸考勤方法基于激光扫描的人脸考勤系统在数据传输过程中采用加密技术，此外，该人脸考勤系统可对历史考勤数据进行统计和分析，为管理者提供决策支持。

7.根据权利要求1所述的一种铁路行业人脸考勤方法，其特征在于：该人脸考勤方法中采用活体检测技术+人脸特征异常锁定算法，支持图片或视频作假成功率不足1％；

8.根据权利要求1所述的一种铁路行业人脸考勤方法，其特征在于：该人脸考勤系统的服务端先识别出当前图像中的人脸特征信息，然后在活体检测异常后对当前人脸特征信息进行异常次数累计，当异常次数累计达到指定次数后，在人脸特征库中锁定当前识别的人脸，并且只能联系管理员进行解锁。

技术总结本发明属于考勤管理技术领域，且公开了一种铁路行业人脸考勤方法，该人脸考勤方法具体为：S1，人脸图像获取；S2，人脸检测；S3，定位人脸区域；S4，预处理；S5，特征抽取；S6，人脸特征；S7，对比特征；S8，结果。本发明通过采用基于激光扫描人脸技术来解决这些问题，通过简单的设备需求和C/S客户端进行人脸注册和考勤，并具备强大的后端信息化接口，可融入各种铁路行业的信息化管理系统，本专利的活体检测准确率达到94％以上，并能有效降低图片或视频作假的成功率，同时可对带上口罩的人员进行准确识别，为铁路行业提供了一种有效的解决方案。技术研发人员：孙利超,王小明,李文,闫亮亮,陈春,李军军受保护的技术使用者：江西远格科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/4/24