CN113592427A - 工时统计方法、工时统计装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种工时统计方法、工时统计装置及计算机可读存储介质，该工时统计方法包括：调用全景相机对预设工作区域进行拍摄；当根据全景相机拍摄的全景画面而侦测到目标对象进入预设工作区域时，调用细节相机对目标对象进行跟踪拍摄；根据细节相机跟踪拍摄的细节画面，统计目标对象在预设工作区域内的工作时长。本申请所提供的工时统计方法能够精准地统计作业人员在工作区域内的工作时长。

Description

工时统计方法、工时统计装置及计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及工时统计技术领域，特别是涉及一种工时统计方法、工时统计装置及计算机可读存储介质。

背景技术

目前在工厂车间、操作工位等空旷区域没有精准的作业人员工时统计，只是简单的在岗、离岗统计，例如统计作业人员是否在岗、在岗作业人员的数量等。而统计作业人员的工作量饱和程度、有效工作时长可以提高工作安排的合理性，以及提高作业人员工作效率和公司生产质量。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种工时统计方法、工时统计装置及计算机可读存储介质，能够精确地统计作业人员在工作区域内的工作时长。

第一方面，本申请实施例提供一种工时统计方法，所述方法包括：调用全景相机对预设工作区域进行拍摄；当根据所述全景相机拍摄的全景画面而侦测到目标对象进入所述预设工作区域时，调用细节相机对所述目标对象进行跟踪拍摄；根据所述细节相机跟踪拍摄的细节画面，统计所述目标对象在所述预设工作区域内的工作时长。

第二方面，本申请实施例提供一种工时统计装置，所述工时统计装置包括处理器、存储器以及通信电路，所述处理器分别耦接所述存储器、所述通信电路，所述存储器中存储有程序数据，所述处理器通过执行所述存储器内的所述程序数据以实现上述方法中的步骤。

第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序能够被处理器执行以实现上述方法中的步骤。

有益效果是：本申请结合全景相机具有拍摄视野大、拍摄内容多等特点，利用全景相机对预设工作区域进行拍摄，能够根据全景相机拍摄的全景画面及时侦测是否有目标对象进入预设区域，同时结合细节相机具有拍摄细节多、拍摄画面清晰等特点，在侦测到有目标对象进入预设区域后，利用细节相机对目标对象进行跟踪拍摄，以根据细节相机拍摄到的细节画面分析目标对象在预设工作区域内的行为活动，从而能够精准地统计出目标对象在预设工作区域内的工时、提高企业管理效率、合理安排工作饱和度、促进员工工作积极性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：

图1是本申请工时统计方法一实施方式的流程示意图；

图2是目标对象的状态示意图；

图3是图1中步骤S130的流程示意图；

图4是本申请工时统计方法另一实施方式的流程示意图；

图5是本申请工时统计装置一实施方式的结构示意图；

图6是本申请工时统计装置另一实施方式的结构示意图；

图7是本申请计算机可读存储介质一实施方式的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性的劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

参阅图1，图1是本申请工时统计方法一实施方式的流程示意图，该方法包括：

S110：调用全景相机对预设工作区域进行拍摄。

具体地，全景相机的拍摄视野大，拍摄内容多，能够对预设工作区域进行全景拍摄。

S120：当根据全景相机拍摄的全景画面而侦测到目标对象进入预设工作区域时，调用细节相机对目标对象进行跟踪拍摄。

具体地，细节相机相比全景相机而言，其拍摄视野小，拍摄细节多。

结合图2，目标对象的状态可以分为进入预设工作区域(标号为1)、在预设工作区域内处于工作状态(标号为2)、在预设工作区域内处于非工作状态(标号为3)以及离开预设工作区域(标号为4)。

在侦测到目标对象进入预设工作区域后，调用细节相机对目标对象进行跟踪拍摄，直至目标对象离开预设工作区域。

在一应用场景中，结合图2，本申请中的工时统计方法应用于枪球一体机(标号为5)，该枪球一体机包括全景相机、细节相机以及与全景相机、细节相机分别连接的处理器，该处理器用于控制全景相机、细节相机进行拍摄，然后接收全景相机和细节相机拍摄的画面，并对接收的画面进行处理分析，进行工时统计，也就是说，在该应用场景中，工时统计方法的执行主体为枪球一体机中的处理器。

其中，当本申请中的工时统计方法应用于枪球一体机时，可以减少监控设备的数量，灵活度高、成本较低且安装部署简单，更易推广和实施。

在其他应用场景中，本申请中的工时统计方法的执行主体还可以是例如电脑、手机等处理设备，此时该处理设备与全景相机、细节相机连接，进而控制全景相机、细节相机进行拍摄，然后接收全景相机和细节相机拍摄的画面，并对接收的画面进行处理分析、进行工时统计。

其中为了便于说明，以下均以工时统计方法应用于枪球一体机进行说明。

具体地，当枪球一体机中的处理器在全景相机拍摄的全面画面中识别出目标对象(即作业人员)时，处理器调用细节相机对该目标对象进行跟踪拍摄。其中，处理器可以利用区域入侵算法检测是否有目标对象进入预设工作区域。

其中，枪球一体机中细节相机的数量可以不止一个，而步骤S120调用的细节相机为当前处于空闲状态的细节相机。

其中，处理器在调用细节相机对目标对象进行跟踪拍摄时，可以随着目标对象的位置而调节细节相机的焦距、拍摄角度等参数，以保证拍摄目标对象更多的细节。

需要说明的是，在处理器调用细节相机对目标对象进行跟踪拍摄时，全景相机会一直持续处于对预设工作区域进行拍摄的状态，此时若侦测到另一目标对象进入预设工作区域，处理器会调用另一空闲的细节相机对此次进入的目标对象进行跟踪拍摄。也就是说，两个细节相机可以同时对不同的目标相机进行跟踪拍摄，互不影响。

S130：根据细节相机跟踪拍摄的细节画面，统计目标对象在预设工作区域内的工作时长。

具体地，由于细节相机能够对目标对象的细节进行拍摄，因此从细节相机拍摄的细节画面中能够识别出目标对象的行为活动，进而判断目标对象是在工作，还是在做与工作无关的事情，进而统计目标对象在预设工作区域内的工时。

从上述内容可以看出，本申请结合全景相机具有拍摄视野大、拍摄内容多等特点，利用全景相机对预设工作区域进行拍摄，能够根据全景相机拍摄的全景画面及时侦测是否有目标对象进入预设区域，同时结合细节相机具有拍摄细节多、拍摄画面清晰等特点，在侦测到有目标对象进入预设区域后，利用细节相机对目标对象进行跟踪拍摄，以根据细节相机拍摄到的细节画面分析目标对象在预设工作区域内的行为活动，从而能够精准地统计出目标对象在预设工作区域内的工时、提高企业管理效率、合理安排工作饱和度、促进员工工作积极性。

其中在得出目标对象在预设工作区域内的工时后，枪球一体机中的处理器还可以与第三方系统对接，将统计出的工时发送给第三方系统，例如HR系统等，以便后续对目标对象进行业绩评估等。

其中还可以对全景相机、细节相机等拍摄的画面进行保存并将保存的数据推送给第三方系统，以便后续进行追溯。

参阅图3，在本实施方式中，步骤S130包括：

S131：识别细节画面中的非工作行为，统计非工作行为的无效工作时长。

S132：根据目标对象在预设工作区域内的总时长与无效工作时长，得到目标对象在预设工作区域内的工作时长。

具体地，考虑到目标对象工作时的动作是多变的，而与工作无关的同一类型的非工作动作具有相似性，非工作行为相比工作行为更易识别，例如，玩手机时一般都是低头、手指滑动屏幕且身体几乎保持静止，睡觉时一般都是身体依靠固定物且身体几乎保持静止，且相比较于玩手机，睡觉时身体保持静止的时间大于玩手机保持的时间，还有抽烟时，手部一般呈夹持状态，且会存在香烟这一明显的标志物，因此本实施方式为了保证检测的准确率，识别细节画面中的非工作行为，统计非工作行为的无效工作时长，最后计算目标对象在预设工作区域内的总时长与无效工作时长的差值，得到目标对象在预设工作区域内的工作时长。

其中，当识别到目标对象在预设工作区域内执行非工作行为时，还可以生成报警事件，其中生成的报警事件可以携带有目标对象执行非工作行为的类型、时间点、时长、地点以及目标对象的身份信息等。且在生成报警事件后，处理器可以将该报警事件推送给第三方系统，例如HR系统、MES系统或者ERP系统等，以便及时对目标对象进行监督。

其中为了进一步提高检测的准确率以及效率，步骤S131具体包括：采用预先训练好的非工作行为检测模型识别细节画面中的非工作行为。

具体地，通过人工智能神经网络、视觉图像处理等算法将非工作行为检测模型预先训练好，使之能够对接收的图像中的非工作行为进行识别。

在一应用场景中，非工作行为检测模型可以对接收的图像中的所有非工作行为进行识别，此时只需要一个非工作行为检测模型就可以识别出细节画面中存在的所有非工作行为；在另一应用场景中，非工作行为检测模型也可以只对接收的图像中的同一类的非工作行为进行识别，此时需要多个非工作行为检测模型识别细节画面中存在的非工作行为，例如，为了识别细节画面中的玩手机行为和睡觉行为，需要两种不同的非工作行为检测模型。

在一应用场景中，非工作行为检测模型通过加速和剪枝算法运行在枪球一体机中处理器的边缘计算芯片上，保证枪球一体机能够进行本地智能分析。

在本实施方式中，计算目标对象在预设工作区域内的总时长的步骤，包括：当根据全景相机拍摄的全景画面而侦测到目标对象进入预设工作区域时，记录当前的第一时间点；当根据细节相机跟踪拍摄的细节画面而侦测到目标对象离开预设工作区域时，记录当前的第二时间点；计算第一时间点与第二时间点的差值，得到目标对象在预设工作区域内的总时长。

具体地，由于最先是根据全景画面而识别到目标对象进入预设工作区域，因此将根据全景画面侦测到目标对象进入预设工作区域的当前时间点作为第一时间点，准确率较高。

同时由于目标对象进入预设工作区域后是由细节相机跟踪拍摄，因此将根据细节画面而侦测到目标对象离开预设工作区域的当前时间点作为第二时间点，准确率较高。

最后计算第一时间点与第二时间点的差值，将该差值作为目标对象在预设工作区域内的总时长。

在其他实施方式中，由于侦测目标对象是否离开预设工作区域并不需要获取更多的细节，以及目标对象在预设工作区域内的轨迹都落在全景相机的拍摄视野内，因此也可以将根据全景相机拍摄的全景画面而侦测到目标对象离开预设工作区域的当前时间点作为第二时间点。

或者，由于在细节相机对目标对象进行跟踪拍摄之前，并不会识别目标对象的行为活动，也就是说，在根据全景画面侦测到目标对象进入预设工作区域到细节相机对目标对象进行跟踪拍摄这部分不影响工作时长的计算，因此也可以将细节相机跟踪目标对象的起始时间点作为第一时间点。

在其他实施方式中，还可以直接识别细节画面中目标对象的工作行为，然后直接统计目标对象执行工作行为的时间，得到目标对象在预设工作区域内的工时。

其中，与识别非工作行为相似，识别细节画面中目标对象的工作行为可以利用预先训练好的工作行为检测模型进行识别。

在一应用场景中，预设工作区域包括至少一个工位(例如包括一个工位、两个工位、三个工位或者更多的工位)，步骤S130可以包括：根据细节相机跟踪拍摄的细节画面，统计目标对象在至少一个工位内的总工作时长。

具体地，此时若根据细节画面识别出目标对象虽然处于预设工作区域内，但位于所有工位之外，则确定目标对象不在工作，以及虽然目标对象处于工位之内，但是其在执行与工作无关的行为，例如睡觉、聚集、玩手机等，也确定目标对象不在工作。此时可以在目标对象进入工位内时，才识别该目标对象的行为活动，从而统计目标对象在所有工位内的总工作时长，例如，根据细节相机拍摄的细节画面而获取目标对象在预设工作区域内的行动轨迹，根据该行动轨迹计算目标对象在所有工位内的总时长，以及统计目标对象在所有工位内执行非工作行为的无效工作时长，最后计算在所有工位内的总时长与无效工作时长的差值，得到目标对象在所有工位内的工作时长。

在另一应用场景中，预设工作区域包括至少一个工位，，步骤S130还可以包括：识别细节相机拍摄的细节画面，得到目标对象的身份信息；根据目标对象的身份信息，在至少一个工位中确定与目标对象绑定的工位；统计目标对象在绑定的工位内的工作时长。

具体地，预先将目标对象的身份信息与工位绑定，此时可以在目标对象进入与之绑定的工位内时，才会识别该目标对象的行为活动，从而统计该目标对象在绑定工位内的工时，例如，根据细节相机拍摄的细节画面而获取目标对象在预设工作区域内的行动轨迹，根据该行动轨迹计算目标对象在绑定的工位内的总时长，以及识别目标对象在绑定的工位内的行为活动，统计目标对象在绑定的工位内执行非工作行为的无效工作时长，最后计算在绑定工位内的总时长与在绑定工位内执行非工作行为的无效工作时长的差值，得到目标对象在绑定工位内的工作时长。

可以理解的是，在该应用场景中，当预设工作区域内不存在与目标对象绑定的工位时，则不统计目标对象的工时。

其中，人员的身份信息可以是目标对象的工号、身份证号等能够表征目标对象身份的唯一标识。

其中得到目标对象的身份信息的步骤可以包括：根据细节相机拍摄的细节画面对目标对象进行面部检测，得到面部特征；在数据库中查询与该面部特征相匹配的身份信息，从而得到目标对象的身份信息。

其中为了提高面部检测的效率，可以利用预先训练好的面部检测模型进行识别而得到面部特征。

同时考虑到在进入预设工作区域的目标对象较多的情况下，如果对每个目标对象都去跟踪拍摄，则细节相机可能不够，而进入预设工作区域的目标对象并不一定都会在预设工作区域内工作，因此参阅图4，在在另一实施方式中，工时统计方法包括：

S210：调用全景相机对预设工作区域进行拍摄。

S220：当根据全景相机拍摄的全景画面而侦测到目标对象进入预设工作区域时，调用细节相机对目标对象进行跟踪拍摄。

步骤S210、S220与上述实施方式中的步骤S110、S120对应相同，具体可参见上述实施方式，在此不再赘述。

S230：识别细节相机拍摄的细节画面，得到目标对象的身份信息。

其中，得到目标对象的身份信息的具体过程可参见上述实施方式，在此不再赘述。

S240：根据目标对象的身份信息判断目标对象是否属于预设工作区域预先绑定的对象。

若判断结果为目标对象属于预设工作区域预先绑定的对象，则执行步骤S250，否则执行步骤S260。

具体地，预先将目标对象与预设工作区域绑定，其中一个预设工作区域可以绑定不止一个目标对象，或者，一个目标对象可以与不止一个预设工作区域绑定。

目标对象与预设工作区域绑定说明预设工作区域是目标对象正常工作的区域，而如果目标对象不属于预设工作区域绑定的对象，则说明该目标对象不是在该预设工作区域时需要进行工时统计的对象。

S250：根据细节相机跟踪拍摄的细节画面，统计目标对象在预设工作区域内的工作时长。

S260：停止调用细节相机对目标对象进行跟踪拍摄。

如果目标对象不属于预设工作区域预先绑定的对象，则停止跟踪，以减少细节相机的占用。

在一应用场景中，在确定目标对象不属于预设工作区域预先绑定的对象时，还可以生成报警事件，其中生成的报警事件可以携带有目标对象的身份信息、进入预设工作区域内的时间点等。且在生成报警事件后，处理器可以将该报警事件推送给第三方系统，例如HR系统、MES系统或者ERP系统等，以便进行管控。

参阅图5，图5是本申请工时统计装置一实施方式的结构示意图。

该工时统计装置300包括处理器310、存储器320以及通信电路330，处理器310分别耦接存储器320、通信电路330，存储器320中存储有程序数据，处理器310通过执行存储器320内的程序数据以实现上述任一项实施方式方法中的步骤，其中详细的步骤可参见上述实施方式，在此不再赘述。

参阅图6，图6是本申请工时统计装置另一实施方式的结构示意图。该工时统计装置400包括第一调用模块410、第二调用模块420以及时长统计模块430。

第一调用模块410用于调用全景相机对预设工作区域进行拍摄。

第二调用模块420与第一调用模块410连接，用于当根据全景相机拍摄的全景画面而侦测到目标对象进入预设工作区域时，调用细节相机对目标对象进行跟踪拍摄。

时长统计模块430与第二调用模块420连接，用于根据细节相机跟踪拍摄的细节画面，统计目标对象在预设工作区域内的工作时长。

在一实施方式中，预设工作区域包括至少一个工位，时长统计模块430具体用于根据细节相机跟踪拍摄的细节画面，统计目标对象在至少一个工位内的总工作时长。

在一实施方式中，预设工作区域包括至少一个工位，时长统计模块430具体用于识别细节相机拍摄的细节画面，得到目标对象的身份信息；根据目标对象的身份信息，在至少一个工位中确定与目标对象绑定的工位；统计目标对象在绑定的工位内的工作时长。

在一实施方式中，时长统计模块430具体用于识别细节画面中的非工作行为，统计非工作行为的无效工作时长，以及根据目标对象在预设工作区域内的总时长与无效工作时长，得到目标对象在预设工作区域内的工作时长。

在一实施方式中，时长统计模块430具体用于采用预先训练好的非工作行为检测模型识别细节画面中的非工作行为。

在一实施方式中，时长统计模块430还用于当根据全景相机拍摄的全景画面而侦测到目标对象进入预设工作区域时，记录当前的第一时间点；当根据细节相机跟踪拍摄的细节画面而侦测到目标对象离开预设工作区域时，记录当前的第二时间点；计算第一时间点与第二时间点的差值，得到目标对象在预设工作区域内的总时长。

在一实施方式中，工时统计装置400还包括报警模块，用于当识别出细节画面中存在非工作行为时，生成报警事件。

在一实施方式中，工时统计装置400还包括身份判定模块，用于在时长统计模块430根据细节相机跟踪拍摄的细节画面，统计目标对象在预设工作区域内的工作时长之前，识别细节相机拍摄的细节画面，得到目标对象的身份信息；然后根据目标对象的身份信息判断目标对象是否属于预设工作区域预先绑定的对象；若判断结果为属于，则时长统计模块430根据细节相机跟踪拍摄的细节画面，统计目标对象在预设工作区域内的工作时长；若判断结果为不属于，则第二调用模块420停止调用细节相机对目标对象进行跟踪拍摄。

在一实施方式中，工时统计装置400应用于枪球一体机，该枪球一体机包括全景相机以及细节相机。

参阅图7，图7是本申请计算机可读存储介质一实施方式的结构示意图。该计算机可读存储介质500存储有计算机程序510，计算机程序510能够被处理器执行以实现上述任一项方法中的步骤。

其中，计算机可读存储介质500具体可以为U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等可以存储计算机程序510的装置，或者也可以为存储有该计算机程序510的服务器，该服务器可将存储的计算机程序510发送给其他设备运行，或者也可以自运行该存储的计算机程序510。

以上所述仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种工时统计方法，其特征在于，所述方法包括：

调用全景相机对预设工作区域进行拍摄；

当根据所述全景相机拍摄的全景画面而侦测到目标对象进入所述预设工作区域时，调用细节相机对所述目标对象进行跟踪拍摄；

根据所述细节相机跟踪拍摄的细节画面，统计所述目标对象在所述预设工作区域内的工作时长。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设工作区域包括至少一个工位，所述根据所述细节相机跟踪拍摄的细节画面，统计所述目标对象在所述预设工作区域内的工作时长的步骤，包括：

根据所述细节相机跟踪拍摄的所述细节画面，统计所述目标对象在所述至少一个工位内的总工作时长；或者，

识别所述细节相机拍摄的所述细节画面，得到所述目标对象的身份信息；

根据所述目标对象的所述身份信息，在所述至少一个工位中确定与所述目标对象绑定的所述工位；

统计所述目标对象在绑定的所述工位内的工作时长。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述细节相机跟踪拍摄的细节画面，统计所述目标对象在所述预设工作区域内的工作时长的步骤，包括：

识别所述细节画面中的非工作行为，统计所述非工作行为的无效工作时长；

根据所述目标对象在所述预设工作区域内的总时长与所述无效工作时长，得到所述目标对象在所述预设工作区域内的工作时长。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述识别所述细节画面中的非工作行为，统计所述非工作行为的无效工作时长的步骤，包括：

采用预先训练好的非工作行为检测模型识别所述细节画面中的所述非工作行为。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当根据所述全景相机拍摄的所述全景画面而侦测到所述目标对象进入所述预设工作区域时，记录当前的第一时间点；

当根据所述细节相机跟踪拍摄的所述细节画面而侦测到所述目标对象离开所述预设工作区域时，记录当前的第二时间点；

计算所述第一时间点与所述第二时间点的差值，得到所述目标对象在所述预设工作区域内的所述总时长。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当识别出所述细节画面中存在所述非工作行为时，生成报警事件。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述细节相机跟踪拍摄的细节画面，统计所述目标对象在所述预设工作区域内的工作时长之前，还包括：

识别所述细节相机拍摄的所述细节画面，得到所述目标对象的身份信息；

根据所述目标对象的所述身份信息判断所述目标对象是否属于所述预设工作区域预先绑定的对象；

若判断结果为属于，则执行所述根据所述细节相机跟踪拍摄的细节画面，统计所述目标对象在所述预设工作区域内的工作时长的步骤；

若判断结果为不属于，则停止调用所述细节相机对所述目标对象进行跟踪拍摄。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法应用于枪球一体机，所述枪球一体机包括所述全景相机以及所述细节相机。

9.一种工时统计装置，其特征在于，所述工时统计装置包括处理器、存储器以及通信电路，所述处理器分别耦接所述存储器、所述通信电路，所述存储器中存储有程序数据，所述处理器通过执行所述存储器内的所述程序数据以实现如权利要求1-8任一项所述方法中的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序能够被处理器执行以实现如权利要求1-8任一项所述方法中的步骤。

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