CN114120462A - 基于监管平台的劳务实名制数据的自适应推送系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于监管平台的劳务实名制数据的自适应推送系统，其特征包括：建库模块，授权模块、人脸识别模块、数据处理模块和推送模块；其中，建库模块用于建立企业信息库、班组信息库、门禁信息库、人员信息库、人脸信息库和考勤库；授权模块用于将门禁信息授权给相关人员；人脸识别模块用于通过现场人脸识别设备采集现场人脸信息与人脸库中的人脸信息进行比对、识别；数据处理模块用于考勤数据处理；推送模块用于将企业信息、班组信息、人员信息和考勤信息推送到各级政府监管平台。本发明能将劳务实名制数据自适应推送到各级政府监管平台，并提高对接效率和成功率。

Description

基于监管平台的劳务实名制数据的自适应推送系统及方法
技术领域
本发明涉及智慧工地劳务实名制领域，特别涉及一种适用于向政府监管平台自适应推送劳务实名制数据的系统及方法。
背景技术
随着我国建筑业的发展，安全事故时有发生，为了有效减少事故发生，防范于未然，各类智慧工地系统应运而生，为业主和政府提供全方位监管手段。各级政府为全方位监管建筑工地，从区县到市、再到省建立了各级监管平台，监控工地安全、监测工地环境、监管农民工工资发放情况，特别监管工地劳务实名制数据。由于各级平台建设的厂家不同，接口也是五花八门，平台间性能差别较大，数据格式、字段不尽相同，各种接口都不一样，导致劳务实名制数据推送需要多次开发，跟不同平台进行对接，同时数据推送成功率不高，容易出现漏推和重复推送数据的情况发生。
发明内容
本发明为解决现有智慧工地劳务实名制数据对接到政府监管平台的技术缺陷，提出一种基于监管平台的劳务实名制数据的自适应推送系统及方法，以期能将劳务实名制数据自适应推送到各级政府监管平台，并提高对接效率和成功率。
本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：
本发明一种基于监管平台的劳务实名制数据的自适应推送系统的特点包括：建库模块，授权模块、人脸识别模块、数据处理模块和推送模块；
所述建库模块用于建立企业信息库、班组信息库、门禁信息库、人员信息库、人脸信息库和考勤库；
所述授权模块根据所述人员信息库和门禁信息库，将门禁授权给相关人员，且门禁的类型分为两种：进场和出场；
所述人脸识别模块通过安装在门禁的人脸识别设备采集现场的人脸信息，并与人脸信息库中的人脸信息进行比对，若比对失败，则表示相应人脸信息的人员未被授权，不打开对应门禁；若比对成功，则表示相应人脸信息的人员已被授权，并打开对应门禁，同时生成考勤数据并存储到考勤库中；
所述数据处理模块是将考勤数据按照人员类型进行相关处理，得到考勤结果；
所述数据自适应推送模块包括：平台多样性配置模块、自适应推送模型；
所述平台多样性配置模块是对监管平台的网络地址、端口、应用编号和应用秘钥进行动态配置；
所述推送模块根据监管平台的推送要求，向网络地址、端口、应用编号和应用秘钥所对应的监管平台手动推送所述企业信息库中的企业信息、所述班组信息库中的班组信息和所述人员信息库中的人员信息到对应的监管平台；再根据当前网络带宽、网络时延、选择与两个参数较接近的若干个推送模型，再根据单次推送的考勤数据条数与推送成功率之积，选择与其最接近的推送模型，从而根据所设定的推送周期，向对应的监管平台自适应批量推送相关人员信息的考勤数据，并得到每次推送反馈结果，用于更新相应的推送模型。
本发明一种基于监管平台的劳务实名制数据的自适应推送方法的特点也在于，包括如下步骤：
步骤1：通过网页端录入并创建企业信息库、班组信息库、门禁信息库和考勤库；再通过Pad或身份证读卡器或高拍仪采集劳务实名制人员的基本信息、身份证照片、人脸照片，以建立人员信息库、人脸信息库；
步骤2：根据所述人员信息库和门禁信息库，将门禁授权给相关人员，且门禁的类型分为两种：进场和出场；
步骤3：通过人脸识别设备现场采集劳务实名制人员的当前人脸信息，并将当前人脸信息与所述人脸信息库中的人脸照片进行比对，若比对成功，则表示相应人脸信息的人员已被授权，并打开对应门禁，同时生成考勤数据并存储到考勤库中；若比对失败，则表示相应人脸信息的人员未被授权，不打开对应门禁；
步骤4：将当前人脸信息所对应的考勤数据按照人员类型进行相关处理，得到考勤结果；
步骤5：动态配置所推送的监管平台的网络地址、端口、应用编号和应用秘钥；
步骤6：根据监管平台的推送要求，手动推送所述企业信息库中的企业信息、所述班组信息库中的班组信息和所述人员信息库中的人员信息到对应的监管平台；
步骤7：根据对应的监管平台的当前网络带宽和网络时延，选择与两个参数较接近的若干个推送模型，再根据单次推送的考勤数据条数与推送成功率之积，选择与其最接近的推送模型，从而根据所设定的推送周期，向对应的监管平台自适应批量推送相关人员信息的考勤数据，并得到每次推送反馈结果，用于更新相应的推送模型。
所述相关处理的考勤结果是根据上一次考勤数据，与当前考勤数据进行对比处理，若当前考勤数据为进场，且上一次考勤数据也为进场，则输出上一次考勤数据作废；若当前考勤数据为进场，且上一次考勤数据为出场，则输出两次考勤数据有效；若当前考勤数据为出场，且上一次考勤数据为进场，则输出两次考勤都数据有效；若当前考勤数据为出场，且上一次考勤数据也为出场，则输出上一次考勤数据作废。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
第一、各级政府的监管平台多种多样，所需要监管的数据也不尽相同，本发明系统通过动态配置各监管平台参数，实现了自适应推送劳务实名制数据给不同的监管平台，减少了不必要的对接开发，提高了监管平台对接效率。
第二、现实考勤数据采集过程中，存在多种冗余数据的情况，例如在某个门禁前多次通过人脸识别设备识别，并打开门禁，但并未进场，此时的考勤数据为无效数据，如果不加以处理推送到政府监管平台，不但数据量大，而且容易造成监管数据不准确，为了减少冗余数据推送，本发明系统在推送前通过数据处理模块，将不准确和冗余的数据剔除掉，提高了推送数据的准确性、提高了效率同时降低了系统推送的压力；
第三、由于系统需要给各个不同的监管平台推送劳务实名制数据，需要推送的数据量特别大，在带宽有限的情况下，如何进一步提高推送的效率和成功率是系统必须面对的问题，本发明系统采用推送模型自适应更新方法，在某个时刻，动态选择推送模型，从而提高了推送效率和成功率。
综上所述，本发明能够通过动态配置各级政府监管平台参数，减少了平台对接开发，提高了对接效率，通过数据处理，减少了冗余数据推送，降低了数据推送给系统造成的压力，在带宽有限的情况下，推送模型自适应更新极大限度利用现有网络带宽资源，有效提高了劳务实名制数据的推送效率和成功率。
附图说明
图1是本发明系统组成结构示意图；
图2是本发明人脸识别流程示意图；
图3是本发明系统配置推送参数示意图；
图4是本发明推送模型选择流程示意图；
图5是本发明系统工作流程图。
具体实施方式
本实施例中，一种基于监管平台的劳务实名制数据的自适应推送系统，包括：建库模块，授权模块、人脸识别模块、数据处理模块和推送模块；
建库模块用于建立企业信息库、班组信息库、门禁信息库、人员信息库、人脸信息库和考勤库；上述所建库之间有关联关系，考勤库和人脸信息库关联人员信息库，人员信息库关联门禁信息库和班组信息库，班组信息库关联企业信息库。
授权模块根据人员信息库和门禁信息库，将门禁授权给相关人员，且门禁的类型分为两种：进场和出场；依据人员进场和出场记录，进行数据处理。
人脸识别模块通过安装在门禁的人脸识别设备采集现场的人脸信息，并与人脸信息库中的人脸信息进行比对，若比对失败，则表示相应人脸信息的人员未被授权，不打开对应门禁；若比对成功，则表示相应人脸信息的人员已被授权，并打开对应门禁，同时生成考勤数据并存储到考勤库中；
数据处理模块是将考勤数据按照人员类型进行相关处理，得到考勤结果；
数据自适应推送模块包括：平台多样性配置模块、自适应推送模型；
平台多样性配置模块是对监管平台的网络地址、端口、应用编号和应用秘钥进行动态配置；
推送模块根据监管平台的推送要求，向网络地址、端口、应用编号和应用秘钥所对应的监管平台手动推送企业信息库中的企业信息、班组信息库中的班组信息和人员信息库中的人员信息到对应的监管平台；再根据当前网络带宽、网络时延、选择与两个参数较接近的若干个推送模型，再根据单次推送的考勤数据条数与推送成功率之积，选择与其最接近的推送模型，从而根据所设定的推送周期，向对应的监管平台自适应批量推送相关人员信息的考勤数据，并得到每次推送反馈结果，用于更新相应的推送模型。
本实施例中，一种基于监管平台的劳务实名制数据的自适应推送方法包括如下步骤：
步骤1：搭建系统架构，系统组成如图1所示系统组成结构示意图，是一种适用于向政府监管平台自适应推送劳务实名制数据方法的结构示意图，包括：人员基本信息采集设备、人脸识别设备、服务器以及各级政府监管平台。
步骤2：通过网页端录入并创建企业信息库、班组信息库、门禁信息库和考勤库；再通过Pad或身份证读卡器或高拍仪采集劳务实名制人员的基本信息、身份证照片、人脸照片，以建立人员信息库、人脸信息库；
采集人员基本信息有三种途径：Pad、身份证读卡器和高拍仪。①通过在Pad上安装相关的应用程序，拍照上传身份证，系统自动识别身份信息并保存；②通过身份证读卡器读取身份证信息，并保存到系统；③通过高拍仪采集身份证信息，同时采集人脸信息，并保存到系统。人脸照片可以通过高拍仪或Pad拍照获取，也可以通过网页端上传，人脸需要占整张图片的2/3，人脸照片五官清晰可辨。
步骤3：根据人员信息库和门禁信息库，将门禁授权给相关人员，且门禁的类型分为两种：进场和出场；
步骤4：通过人脸识别设备现场采集劳务实名制人员的当前人脸信息，并将当前人脸信息与人脸信息库中的人脸照片进行比对，若比对成功，则表示相应人脸信息的人员已被授权，并打开对应门禁，同时生成考勤数据并存储到考勤库中；若比对失败，则表示相应人脸信息的人员未被授权，不打开对应门禁。图2是人脸识别流程示意图，包括人脸识别设备、服务器、门禁、人脸信息库和考勤库。
步骤5：将当前人脸信息所对应的考勤数据按照人员类型进行相关处理，得到考勤结果；
其中，相关处理的考勤结果是根据上一次考勤数据，与当前考勤数据进行对比处理，若当前考勤数据为进场，且上一次考勤数据也为进场，则输出上一次考勤数据作废；若当前考勤数据为进场，且上一次考勤数据为出场，则输出两次考勤数据有效；若当前考勤数据为出场，且上一次考勤数据为进场，则输出两次考勤都数据有效；若当前考勤数据为出场，且上一次考勤数据也为出场，则输出上一次考勤数据作废。
步骤6：动态配置所推送的监管平台的网络地址、端口、应用编号和应用秘钥；图3是系统配置推送参数示意图，包括配置平台信息、参数信息。
步骤7：根据监管平台的推送要求，手动推送企业信息库中的企业信息、班组信息库中的班组信息和人员信息库中的人员信息到对应的监管平台；
步骤8：根据对应的监管平台的当前网络带宽和网络时延，选择与两个参数较接近的若干个推送模型，再根据单次推送的考勤数据条数与推送成功率之积，选择与其最接近的推送模型，从而根据所设定的推送周期，向对应的监管平台自适应批量推送相关人员信息的考勤数据，并得到每次推送反馈结果，用于更新相应的推送模型。图4推送模型选择流程示意图。
如图5所示，本系统工作流程如下：
步骤1：通过WEB端创建企业信息库、班组信息库、人员信息库、人脸信息库和考勤信息库。
步骤2：通过身份证信息采集设备、高拍仪等采集劳务实名制人员信息和人脸信息。
步骤3：通过网页端将相关门禁授权给相关的人员。
步骤4：通过人脸识别设备采集人员考勤信息采集。
步骤5：通过相关处理去除冗余考勤数据。
步骤6：根据网络指标参数选择最优推送模型，将劳务实名制数据推送到各级监管平台。
步骤7：系统收到推送反馈后，更新推送模型。

Claims (3)

1.一种基于监管平台的劳务实名制数据的自适应推送系统，其特征包括：建库模块，授权模块、人脸识别模块、数据处理模块和推送模块；
所述建库模块用于建立企业信息库、班组信息库、门禁信息库、人员信息库、人脸信息库和考勤库；
所述授权模块根据所述人员信息库和门禁信息库，将门禁授权给相关人员，且门禁的类型分为两种：进场和出场；
所述人脸识别模块通过安装在门禁的人脸识别设备采集现场的人脸信息，并与人脸信息库中的人脸信息进行比对，若比对失败，则表示相应人脸信息的人员未被授权，不打开对应门禁；若比对成功，则表示相应人脸信息的人员已被授权，并打开对应门禁，同时生成考勤数据并存储到考勤库中；
所述数据处理模块是将考勤数据按照人员类型进行相关处理，得到考勤结果；
所述数据自适应推送模块包括：平台多样性配置模块、自适应推送模型；
所述平台多样性配置模块是对监管平台的网络地址、端口、应用编号和应用秘钥进行动态配置；
所述推送模块根据监管平台的推送要求，向网络地址、端口、应用编号和应用秘钥所对应的监管平台手动推送所述企业信息库中的企业信息、所述班组信息库中的班组信息和所述人员信息库中的人员信息到对应的监管平台；再根据当前网络带宽、网络时延、选择与两个参数较接近的若干个推送模型，再根据单次推送的考勤数据条数与推送成功率之积，选择与其最接近的推送模型，从而根据所设定的推送周期，向对应的监管平台自适应批量推送相关人员信息的考勤数据，并得到每次推送反馈结果，用于更新相应的推送模型。
2.一种基于监管平台的劳务实名制数据的自适应推送方法，其特征包括如下步骤：
步骤1：通过网页端录入并创建企业信息库、班组信息库、门禁信息库和考勤库；再通过Pad或身份证读卡器或高拍仪采集劳务实名制人员的基本信息、身份证照片、人脸照片，以建立人员信息库、人脸信息库；
步骤2：根据所述人员信息库和门禁信息库，将门禁授权给相关人员，且门禁的类型分为两种：进场和出场；
步骤3：通过人脸识别设备现场采集劳务实名制人员的当前人脸信息，并将当前人脸信息与所述人脸信息库中的人脸照片进行比对，若比对成功，则表示相应人脸信息的人员已被授权，并打开对应门禁，同时生成考勤数据并存储到考勤库中；若比对失败，则表示相应人脸信息的人员未被授权，不打开对应门禁；
步骤4：将当前人脸信息所对应的考勤数据按照人员类型进行相关处理，得到考勤结果；
步骤5：动态配置所推送的监管平台的网络地址、端口、应用编号和应用秘钥；
步骤6：根据监管平台的推送要求，手动推送所述企业信息库中的企业信息、所述班组信息库中的班组信息和所述人员信息库中的人员信息到对应的监管平台；
步骤7：根据对应的监管平台的当前网络带宽和网络时延，选择与两个参数较接近的若干个推送模型，再根据单次推送的考勤数据条数与推送成功率之积，选择与其最接近的推送模型，从而根据所设定的推送周期，向对应的监管平台自适应批量推送相关人员信息的考勤数据，并得到每次推送反馈结果，用于更新相应的推送模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于监管平台的劳务实名制数据的自适应推送方法，其特征在于：所述相关处理的考勤结果是根据上一次考勤数据，与当前考勤数据进行对比处理，若当前考勤数据为进场，且上一次考勤数据也为进场，则输出上一次考勤数据作废；若当前考勤数据为进场，且上一次考勤数据为出场，则输出两次考勤数据有效；若当前考勤数据为出场，且上一次考勤数据为进场，则输出两次考勤都数据有效；若当前考勤数据为出场，且上一次考勤数据也为出场，则输出上一次考勤数据作废。
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