CN107767515A - 一种用于实验室管理系统的人员管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于实验室管理系统的人员管理方法，包括：录入设备录入实验人员的生物特征；处理模块由数据库中的数据得出未来一段时间内各实验室所要识别的生物特征，并将其发送至各实验室的识别设备；识别设备识别实验人员的生物特征，并与处理模块发来的生物特征进行对比，当识别为同一生物特征时，识别设备将开门信号发至电子锁；定位模块通过摄像头对实验室中人员的位置进行识别，并将所述位置发送给处理模块；处理模块判定实验室出现异常情况时，处理模块将异常信息发送至实验室管理人员。本发明提供的方法，不仅能更好的识别使用实验室的人员的身份，还能监控实验室中人员的位置，从而实现对实验室中的人员更细致的管理。

Description

一种用于实验室管理系统的人员管理方法

技术领域

本发明涉及实验室管理领域，特别涉及一种用于实验室管理系统的人员管理方法。

背景技术

在实验室的管理当中，实验人员的管理一直是一项重要的问题，尤其是对进入实验室的人员，对其身份的验证和活动区域的限制，是保障实验室安全和正常运行的重要条件。

目前，基本上是通过证件识别来识别进入实验室的人员，而对其活动区域的限制，往往靠实验室管理人员进行口头告知，或封闭一些危险区域，不仅效果差，还会浪费实验室管理人员的时间和精力。

发明内容

为了解决以上问题，本发明提供一种用于实验室管理系统的人员管理方法。本发明提供的一种用于实验室管理系统的人员管理方法，包括如下步骤：

录入设备录入实验人员的生物特征，并将其存储于数据库中；

处理模块读取未来一段时间内的实验安排，并由数据库中的数据得出未来一段时间内各实验室所要识别的生物特征，并将其发送至各实验室的识别设备；

识别设备识别实验人员的生物特征，并与处理模块发来的生物特征进行对比，当识别为同一生物特征时，识别设备将开门信号发至电子锁，否则识别设备发出识别错误的信息，并将识别错误的信息发送至实验室管理人员；

定位模块通过摄像头对实验室中人员的位置进行识别，并将所述位置发送给处理模块；

处理模块根据所述实验室中人员的位置、当前实验安排以及预设的规则，判定实验室是否出现异常情况，当出现异常情况时，处理模块将异常信息发送至实验室管理人员。

优选的，所述实验人员的生物特征，为

指纹特征，

和/或

虹膜特征。

优选的，所述一种用于实验室管理系统的人员管理方法，还包括：

定位模块通过摄像头对实验室中人员的数量进行识别，得到识别出的人数，并将识别出的人数发送至处理模块；

处理模块获取当前时间段的实验安排，并由此得到实验室中应出现人数；

处理模块对比识别出的人数和应出现人数，当其差值超过预设的阈值时，处理模块向实验室管理人员发送警告信息，所述警告信息包括：实验室信息、实验人员信息、应出现人数信息和识别出的人数信息。

优选的，所述处理模块根据所述实验室中人员的位置、当前实验安排以及预设的规则，判定实验室是否出现异常情况，其中预设的规则包括：

处理模块根据所述实验室中人员的位置和当前实验安排，计算实验室中人员的位置的异常度，所述人员的位置的异常度用以表征实验室中人员出现在异常区域的异常程度，可由第一公式计算得到，所述第一公式为：

其中，A为人员的位置的异常度，D为异常区域的异常度，为预设值，j为当前所进行的实验所共有的异常区域，B为预设的大于1的正实数，表示对人员在异常区域超过预设时长的包容程度，t为人员在异常区域的时长，T₀为预设的时间参数，表示人员在异常区域的时长在T₀内时，对人员的位置的异常度的影响较小；

当人员的位置的异常度大于预设的警戒值时，判定为实验室出现异常情况。

优选的，所述异常区域的异常度，由以下方法确定：

处理模块统计每个实验从开始前一段时间到实验结束后一段时间之间，实验室各区域人员出现的数量；

处理模块对每个实验，对每个区域的出现的人数取平均值，当平均值低于预设的阈值时，判定该区域为对该实验的异常区域；

处理模块读取数据库中存储的各区域的严重性标签，将所述异常区域分为普通异常和严重异常两级，所述各区域的严重性由实验室管理人员根据异常区域的用途、存储物品、设备的危险性和重要性所设置；

处理模块将普通异常区域的异常度设为1，严重异常区域的异常度设为10。

优选的，所述对每个区域的出现的人数取平均值，包括以下步骤：

步骤201、判断该区域是否出现人数突然异常的情况，所述判断方式为，判断第二公式是否成立，当第二公式成立时，判断结果为该区域出现人数突然异常的情况，所述第二公式为：

其中，i为实验的次数，x(i)为第i次实验得到的该区域出现的人数，为x(i)的算术平均值，E为小于1的预设正数；

步骤202、当判断结果为该区域没有出现人数突然异常的情况，以该区域每次出现的人数的平均值作为对每个区域的出现的人数取平均值的结果；

步骤203、当判断结果为该区域出现人数突然异常的情况，将该区域出现的人数最多的一次实验作为无效数据，用剩余数据重复步骤201～步骤203。

优选的，所述统计每个实验从开始前一段时间到实验结束后一段时间之间，实验室各区域人员出现的数量，包括：

处理模块通过定位模块统计多种实验一起进行时，实验室各区域人员出现的数量，其中统计的次数不低于实验室的数量；

处理模块根据统计的结果，使用最小二乘法得到每一个实验所对应的各区域人员出现的数量。

本发明的一些有益效果可以包括：

本发明提供的一种用于实验室管理系统的人员管理方法，不仅能更好的识别使用实验室的人员的身份，还能监控实验室中人员的位置，从而实现对实验室中的人员更细致的管理。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中一种用于实验室管理系统的人员管理方法的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

图1为本发明实施例中一种用于实验室管理系统的人员管理方法的流程图，如图1所示，包括：

步骤101、录入设备录入实验人员的生物特征，并将其存储于数据库中；

步骤102、处理模块读取未来一段时间内的实验安排，并由数据库中的数据得出未来一段时间内各实验室所要识别的生物特征，并将其发送至各实验室的识别设备；

步骤103、识别设备识别实验人员的生物特征，并与处理模块发来的生物特征进行对比，当识别为同一生物特征时，识别设备将开门信号发至电子锁，否则识别设备发出识别错误的信息，并将识别错误的信息发送至实验室管理人员；

步骤104、定位模块通过摄像头对实验室中人员的位置进行识别，并将所述位置发送给处理模块；

步骤105、处理模块根据所述实验室中人员的位置、当前实验安排以及预设的规则，判定实验室是否出现异常情况，当出现异常情况时，处理模块将异常信息发送至实验室管理人员。

录入设备可以是指纹锁设备、手机等，还可以借助手机录入指纹、虹膜等生物特征信息并通过将手机记录的指纹、虹膜等生物特征信息发送至服务器上的数据库中，处理模块根据不同实验的持续时间，读取一天、一周或一个月的实验安排，并将当天要进行实验的实验人员的生物特征发送到不同实验室如物理实验室、化学实验室的门禁系统的识别设备，发送的信息包括指纹的有效时间，一般为实验前和实验后半小时到一小时。门禁系统的识别设备对准备进入实验室的人员进行生物特征识别，当与门禁系统保存的生物特征一致时，可以打开实验室的门，而识别的结果是不一致时，会将识别错误的信息发送给实验室管理人员，由实验室管理人员决定后续行动。

定位模块通过多个摄像头对人员的位置信息进行识别，用来判断实验室中的人员是否进入的不被允许的区域，当有人员进入不被允许时，处理模块将异常的信息发送给实验室管理人员。

通过这种方法，不仅能更好的识别使用实验室的人员的身份，还能监控实验室中人员的位置，从而实现对实验室中的人员更细致的管理。

在本发明的一个实施例中，所述实验人员的生物特征，为

指纹特征，

和/或

虹膜特征。

指纹特征和虹膜特征均易识别，且稳定性好，不像证件类会被拾取和冒认身份，而且现在可以通过手机等智能设备进行指纹和虹膜特征的采集，方便这种生物特征的远程采集。

在本发明的一个实施例中，所述一种用于实验室管理系统的人员管理方法，还包括：

定位模块通过摄像头对实验室中人员的数量进行识别，得到识别出的人数，并将识别出的人数发送至处理模块；

处理模块获取当前时间段的实验安排，并由此得到实验室中应出现人数；

处理模块对比识别出的人数和应出现人数，当其差值超过预设的阈值时，处理模块向实验室管理人员发送警告信息，所述警告信息包括：实验室信息、实验人员信息、应出现人数信息和识别出的人数信息。

通过对比实验室应进入的人数和实验室实际人数的差别，考虑到识别误差、请假或旁听的情况，设定一个差别限定阈值，当所述的人数差别超过这个限定的阈值时，即有可能出现预期外进入或离开实验室的情况，处理模块即将该情况向实验室管理人员发出警告信息，由实验室管理人员进行后续处理。这样可以对预期外进入或离开实验室的情况进行监控，防止意外情况的发生。

在本发明的一个实施例中，所述处理模块根据所述实验室中人员的位置、当前实验安排以及预设的规则，判定实验室是否出现异常情况，其中预设的规则包括：

处理模块根据所述实验室中人员的位置和当前实验安排，计算实验室中人员的位置的异常度，所述人员的位置的异常度用以表征实验室中人员出现在异常区域的异常程度，可由第一公式计算得到，所述第一公式为：

其中，A为人员的位置的异常度，D为异常区域的异常度，为预设值，j为当前所进行的实验所共有的异常区域，B为预设的大于1的正实数，表示对人员在异常区域超过预设时长的包容程度，t为人员在异常区域的时长，T₀为预设的时间参数，表示人员在异常区域的时长在T₀内时，对人员的位置的异常度的影响较小；

当人员的位置的异常度大于预设的警戒值时，判定为实验室出现异常情况。

在本发明的一个实施例中，异常区域有2个，异常度分别是1和10，B为2，2个人处于异常度为1的区域5分钟，1个人处于异常度为10的区域2分钟，T₀＝1分钟，预设的警戒值为40，那么，人员的异常度为：

此时判定为实验室出现异常情况。

通过对不同的区域设定不同的异常度，如危险品放置区域和核心管理区域的异常度较高，为了防止人员在异常区域的异常度高的地方停留过久造成一些潜在的威胁，设定了时间的函数作为判断规则，并当短时间T₀内通过该区域时，人员的位置的异常度受到的影响较小。通过这种方法，可以在有人出现在异常区域时间较长的情况下，对实验室管理人员发出警告，从而避免潜在的危险。

在本发明的一个实施例中，所述异常区域的异常度，由以下方法确定：

处理模块统计每个实验从开始前一段时间到实验结束后一段时间之间，实验室各区域人员出现的数量；

处理模块对每个实验，对每个区域的出现的人数取平均值，当平均值低于预设的阈值时，判定该区域为对该实验的异常区域；

处理模块读取数据库中存储的各区域的严重性标签，将所述异常区域分为普通异常和严重异常两级，所述各区域的严重性由实验室管理人员根据异常区域的用途、存储物品、设备的危险性和重要性所设置；

处理模块将普通异常区域的异常度设为1，严重异常区域的异常度设为10。

通过处理模块对异常区域和异常度的设定，可以避免人工设定时，遗忘一些区域，造成对异常识别的遗漏。

在本发明的一个实施例中，所述对每个区域的出现的人数取平均值，包括以下步骤：

步骤201、判断该区域是否出现人数突然异常的情况，所述判断方式为，判断第二公式是否成立，当第二公式成立时，判断结果为该区域出现人数突然异常的情况，所述第二公式为：

其中，i为实验的次数，x(i)为第i次实验得到的该区域出现的人数，为x(i)的算术平均值，E为小于1的预设正数；

步骤202、当判断结果为该区域没有出现人数突然异常的情况，以该区域每次出现的人数的平均值作为对每个区域的出现的人数取平均值的结果；

步骤203、当判断结果为该区域出现人数突然异常的情况，将该区域出现的人数最多的一次实验作为无效数据，用剩余数据重复步骤201～步骤203。

在本发明的一个实施例中，某个区域出现的人数为(0，0，20，0，0)，根据第二公式判断，E设定为0.5，此时第二公式：成立，因此去除20这一数据，得到(0，0，0，0)，此时，第二公式不成立，所以取其平均值0作为该区域出现的人数取平均值。

在本发明的另一个实施例中，某个区域出现的人数为(2，0，3，0，0)，根据第二公式判断，E设定为0.5，此时第二公式：不成立，所以取其平均值1作为该区域出现的人数取平均值。在该方法的基础上，还可以把E设定为与实验次数相关的数。

通过这种方法，可以去除统计数据中的异常值，使异常区域的认定更为准确，避免遗漏异常区域。

在本发明的一个实施例中，所述统计每个实验从开始前一段时间到实验结束后一段时间之间，实验室各区域人员出现的数量，包括：

处理模块通过定位模块统计多种实验一起进行时，实验室各区域人员出现的数量，其中统计的次数不低于实验室的数量；

处理模块根据统计的结果，使用最小二乘法得到每一个实验所对应的各区域人员出现的数量。

通过这种方法，不需要闲置大量资源而单独去做每一个实验来进行统计每一个实验所对应的各区域人员出现的数量，只需要在正常实验情况下，通过统计方法来区分每一个实验所对应的各区域人员出现的数量。从而能够减少实验室的闲置。

本发明提供的一种用于实验室管理系统的人员管理方法，不仅能更好的识别使用实验室的人员的身份，还能监控实验室中人员的位置，从而实现对实验室中的人员更细致的管理。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (7)

1.一种用于实验室管理系统的人员管理方法，其特征在于，包括如下步骤：

录入设备录入实验人员的生物特征，并将其存储于数据库中；

处理模块读取未来一段时间内的实验安排，并由数据库中的数据得出未来一段时间内各实验室所要识别的生物特征，并将其发送至各实验室的识别设备；

识别设备识别实验人员的生物特征，并与处理模块发来的生物特征进行对比，当识别为同一生物特征时，识别设备将开门信号发至电子锁，否则识别设备发出识别错误的信息，并将识别错误的信息发送至实验室管理人员；

定位模块通过摄像头对实验室中人员的位置进行识别，并将所述位置发送给处理模块；

处理模块根据所述实验室中人员的位置、当前实验安排以及预设的规则，判定实验室是否出现异常情况，当出现异常情况时，处理模块将异常信息发送至实验室管理人员。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实验人员的生物特征，为

指纹特征，

和/或

虹膜特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

定位模块通过摄像头对实验室中人员的数量进行识别，得到识别出的人数，并将识别出的人数发送至处理模块；

处理模块获取当前时间段的实验安排，并由此得到实验室中应出现人数；

处理模块对比识别出的人数和应出现人数，当其差值超过预设的阈值时，处理模块向实验室管理人员发送警告信息，所述警告信息包括：实验室信息、实验人员信息、应出现人数信息和识别出的人数信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述处理模块根据所述实验室中人员的位置、当前实验安排以及预设的规则，判定实验室是否出现异常情况，其中预设的规则包括：

处理模块根据所述实验室中人员的位置和当前实验安排，计算实验室中人员的位置的异常度，所述人员的位置的异常度用以表征实验室中人员出现在异常区域的异常程度，可由第一公式计算得到，所述第一公式为：

<mrow> <mi>A</mi> <mo>=</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>j</mi> </munder> <mi>D</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <mi>B</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>T</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>-</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> </msup> </mrow>

其中，A为人员的位置的异常度，D为异常区域的异常度，为预设值，j为当前所进行的实验所共有的异常区域，B为预设的大于1的正实数，表示对人员在异常区域超过预设时长的包容程度，t为人员在异常区域的时长，T₀为预设的时间参数，表示人员在异常区域的时长在T₀内时，对人员的位置的异常度的影响较小；

当人员的位置的异常度大于预设的警戒值时，判定为实验室出现异常情况。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述异常区域的异常度，由以下方法确定：

处理模块统计每个实验从开始前一段时间到实验结束后一段时间之间，实验室各区域人员出现的数量；

处理模块对每个实验，对每个区域的出现的人数取平均值，当平均值低于预设的阈值时，判定该区域为对该实验的异常区域；

处理模块读取数据库中存储的各区域的严重性标签，将所述异常区域分为普通异常和严重异常两级，所述各区域的严重性由实验室管理人员根据异常区域的用途、存储物品、设备的危险性和重要性所设置；

处理模块将普通异常区域的异常度设为1，严重异常区域的异常度设为10。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对每个区域的出现的人数取平均值，包括以下步骤：

步骤201、判断该区域是否出现人数突然异常的情况，所述判断方式为，判断第二公式是否成立，当第二公式成立时，判断结果为该区域出现人数突然异常的情况，所述第二公式为：

<mrow> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mfrac> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>sgn</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> <mo>-</mo> <mi>x</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mn>2</mn> </mfrac> </mrow> <mrow> <msub> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mfrac> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>sgn</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <mi>x</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mover> <mi>x</mi> <mo>&amp;OverBar;</mo> </mover> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mn>2</mn> </mfrac> </mrow> </mfrac> <mo>&lt;</mo> <mi>E</mi> </mrow>

其中，i为实验的次数，x(i)为第i次实验得到的该区域出现的人数，为x(i)的算术平均值，E为小于1的预设正数；

步骤202、当判断结果为该区域没有出现人数突然异常的情况，以该区域每次出现的人数的平均值作为对每个区域的出现的人数取平均值的结果；

步骤203、当判断结果为该区域出现人数突然异常的情况，将该区域出现的人数最多的一次实验作为无效数据，用剩余数据重复步骤201～步骤203。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述统计每个实验从开始前一段时间到实验结束后一段时间之间，实验室各区域人员出现的数量，包括：

处理模块通过定位模块统计多种实验一起进行时，实验室各区域人员出现的数量，其中统计的次数不低于实验室的数量；

处理模块根据统计的结果，使用最小二乘法得到每一个实验所对应的各区域人员出现的数量。