CN115934318A - 一种员工档案管理方法、系统和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种员工档案管理方法、系统和装置。所述员工档案管理装置包括多个视频采集装置、多个边缘计算节点、云管理平台和多个管理人员终端；多个所述视频采集装置与多个所述边缘计算节点一一对应，并且，所述视频采集装置的视频信号输出端与所述边缘计算节点的视频信号输入端相连；所述边缘计算节点通过无线传输方式与所述云管理平台建立数据传输连接；所述所述云管理平台与多个所述管理人员终端通过无线传输方式建立数据传输连接。
Description
技术领域
本发明提出了一种员工档案管理方法、系统和装置，属于数据处理技术领域。
背景技术
员工档案管理是现有企业人事管理过程中必不可少的环节，现有的员工档案管理平台或系统大多只能够对人事部门主动输入的档案信息形成的已建档文件进行保存和管理。当时在人事部门无法及时进行档案建立或者针对已入职人员忘记进行档案建立时，无法自动识别待建档员工和建档提醒，进而导致员工漏建档的情况发生概率较大的，无法实现未建档员工的自动监控和识别。
发明内容
本发明提供了一种员工档案管理方法、系统和装置，用以解决现有的员工档案管理只能够对已建档文件进行保存和管理，无法自动识别待建档员工和建档提醒的问题，进而导致员工漏建档的情况发生概率较大的问题，所采取的技术方案如下：
一种员工档案管理装置，所述员工档案管理装置包括多个视频采集装置、多个边缘计算节点、云管理平台和多个管理人员终端；多个所述视频采集装置与多个所述边缘计算节点一一对应，并且，所述视频采集装置的视频信号输出端与所述边缘计算节点的视频信号输入端相连；所述边缘计算节点通过无线传输方式与所述云管理平台建立数据传输连接；所述所述云管理平台与多个所述管理人员终端通过无线传输方式建立数据传输连接。
一种员工档案管理方法，所述员工档案管理方法包括：
所述视频采集装置实时采集其所对应的目标区域的视频数据，并按照预设的单位时间结束时刻向所述视频采集装置对应的边缘计算节点发送视频数据；
所述边缘计算节点获取视频数据之后，根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理；
所述云管理平台进行人员档案建立请求发送和人员档案存储管理。
进一步地，所述边缘计算节点获取视频数据之后，针对所述视频数据进行人物识别处理获得人物识别结果，并根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理，包括：
所述边缘计算节点获取视频数据之后，根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理；
当确定不向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理时，针对所述视频数据进行人物识别处理获得人物识别结果，并且，所述边缘计算节点将人物识别结果发送至云管理平台；
当确定向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理时，向所述云管理平台发送任务划分执行请求，并在接收到所述云管理平台反馈的允许执行信息后对视频数据进行任务划分，获得边缘计算任务包和云管理任务包；
所述边缘计算节点将所述云管理任务包发送至所述云管理平台，并对所述边缘计算任务包内的视频数据进行人物识别处理获得人物识别结果，并且，所述边缘计算节点将人物识别结果发送至云管理平台。
进一步地，所述边缘计算节点获取视频数据之后，根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理，包括：
所述边缘计算节点获取视频数据，并对所述视频数据进行帧处理，获取所述视频数据对应的帧图像数据；
所述边缘计算节点针对每个帧图像数据进行筛选，提取带有人物的帧图像数据；并对所述带有人物的帧图像数据进行面部区域识别，筛选出面部遮挡人物数据及其人物数量和面部未遮挡人物数据及其人物数量；
所述边缘计算节点根据面部遮挡人物的数量和面部未遮挡人物的数量之间的比例确定是否进行向所述云管理平台发送任务划分执行请求。
进一步地，所述面部遮挡人物的数量和面部未遮挡人物的数量之间的比例之间满足如下条件时，判定向所述云管理平台发送任务划分执行请求：
其中，Cw表示面部未遮挡人物的数量；Cz表示面部遮挡人物的数量；C表示人物总数量。
进一步地，当确定向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理时，向所述云管理平台发送任务划分执行请求，并在接收到所述云管理平台反馈的允许执行信息后对视频数据进行任务划分，获得边缘计算任务包和云管理任务包，包括：
所述边缘计算节点在确定需要向所述云管理平台发送任务划分执行请求后，向所述云管理平台发送任务划分执行请求，并利用第一任务划分模型针对面部遮挡人物数据进行任务划分，获取第一边缘计算任务包和第一云管理任务包；
所述边缘计算节点在确定需要向所述云管理平台发送任务划分执行请求后，向所述云管理平台发送任务划分执行请求，并利用第二任务划分模型针对面部遮挡人物数据进行任务划分，获取第二边缘计算任务包和第二云管理任务包；
所述边缘计算节点将第一边缘计算任务包和第二边缘计算任务包整合为边缘计算任务包；将第一云管理任务包和第二云管理任务包整合为云管理任务包。
进一步地，所述第一任务划分模型和第二任务划分模型如下：
其中，C1和C2分别表示第一任务划分模型和第二任务划分模型获取的第一云管理任务包和第二云管理任务包对应的人物识别数量；Cb表示面部遮挡人物中，面部遮挡面积超过正脸面积的62％对应的面部遮挡人物数量。其中，所述面部遮挡包括人脸面部被遮挡情况和面部因视频采集角度而导致未完全采集的情况。
进一步地，所述云管理平台向管理人员终端进行人员档案建立请求发送，并接收管理人员终端反馈的建档信息；根据所述建档信息对人员档案存储管理，包括：
所述云管理平台实时接收边缘计算节点发送的人物识别结果，以及，所述云管理平台提取针对云管理任务包进行人物识别获得的人物识别结果，并根据所述人物识别结果确定是否需要发起档案建立需求；
所述云管理平台在接收到档案建立确定信息和目标人物对象的档案信息后，对所述目标人物对象的档案信息进行归类和存档管理。
进一步地，根据所述人物识别结果确定是否需要发起档案建立需求，包括：
所述云管理平台实时接收边缘计算节点发送的人物识别结果，提取所述人物识别结果中的未建立档案人物识别结果；
所述云管理平台获取未建立档案人物识别结果中对应的未建档人物在预设的监控时间内累计出现时长，当所述累计出现时长超过预设的时长阈值时，提取所述未建档人物出现的办公区域范围；所述云管理平台根据办公区域范围提取所述未建档人物所述部门及其对应的部门负责人；
所述云管理平台将未建档人物的人物图像和档案建立需求发送至所述部门负责人对应的管理人员终端。
一种员工档案管理系统，所述员工档案管理系统包括：
视频采集模块，用于所述视频采集装置实时采集其所对应的目标区域的视频数据，并按照预设的单位时间结束时刻向所述视频采集装置对应的边缘计算节点发送视频数据；
人物识别处理模块，用于所述边缘计算节点获取视频数据之后，针对所述视频数据进行人物识别处理获得人物识别结果，并根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理；
云管理模块，用于所述云管理平台向管理人员终端进行人员档案建立请求发送，并接收管理人员终端反馈的建档信息；根据所述建档信息对人员档案存储管理，并针对所述人物识别任务对应的视频数据进行人物识别处理，获取人物识别结果。
本发明有益效果：
本发明提出的一种员工档案管理方法、系统和装置通过视频采集装置实时采集进入目标区域的人员人脸信息，通过边缘计算节点和云管理平台进行人脸识别的方式，自动识别常出现的目标区域，但未在云管理平台存在档案信息的人员，进而通过管理人员终端提醒的方式，进行建档提示。通过这种方式，能够有效提高人员档案建立自动识别性能，同时能够有效降低人员档案遗漏建立的发生率。
另一方面，通过设置边缘计算节点自动人脸识别和云管理平台进行辅助人脸识别的方式，能够在针对大型千级人员数量和万级人员数量的工厂或企业面对人员激增的情况，边缘计算节点人脸识别运算负荷较大的情况下，通过云管理平台进行辅助人脸识别能够针对边缘计算节点有效降低人脸识别数据量和由于人脸识别数据量较大带来的人脸识别结果获取延时；同时，通过任务划分模型及其对应获得的人数量能够在云管理平台进行辅助人脸识别降低边缘计算的负荷的同时，在云管理平台增加人脸识别任务产生的自身运行负荷增加情况下，最大限度减少任务增加带来的云管理平台运行影响，进而在云管理平台完成档案建立和存储管理运行时，保持较高的人脸识别运行效率和档案建立和存储管理运行效率，进而提高云管理平台的整体运行稳定性。
附图说明
图1为本发明所述装置的原理框图；
图2为本发明所述方法的流程图；
图3为本发明所述系统的系统框图。
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。
本发明的实施例一种员工档案管理装置，如图1所示，所述员工档案管理装置包括多个视频采集装置、多个边缘计算节点、云管理平台和多个管理人员终端；多个所述视频采集装置与多个所述边缘计算节点一一对应，并且，所述视频采集装置的视频信号输出端与所述边缘计算节点的视频信号输入端相连；所述边缘计算节点通过无线传输方式与所述云管理平台建立数据传输连接；所述所述云管理平台与多个所述管理人员终端通过无线传输方式建立数据传输连接。
上述技术方案的工作原理为：所述员工档案管理装置包括多个视频采集装置、多个边缘计算节点、云管理平台和多个管理人员终端；每个视频采集装置对应一个工作区域作为目标检测区域，并且，每个视频采集装置对应一个边缘计算节点，所述视频采集装置在预设的单位时间内将所采集的视频数据传输至其对应的边缘计算节点进行人脸识别，提取人脸信息，并将所述人脸信息与边缘计算节点的员工数据库中存储的员工图像进行比较，获得人脸识别结果发送至云管理平台，同时，所述云管理平台对边缘计算节点进行辅助人脸识别，针对边缘计算节点发送的视频图像进行人脸识别，提取人脸信息。所述云管理平台将所述人脸信息与边缘计算节点的员工数据库中存储的员工图像进行比较，判断是否出现未建档人员。在所述云管理平台确定存在未建档人员时向该未建档人员对应的工作区域的负责人的管理人员终端发送建档提醒和未建档人员图像信息。
上述技术方案的效果为：本实施例提出的一种员工档案管理装置通过视频采集装置实时采集进入目标区域的人员人脸信息，通过边缘计算节点和云管理平台进行人脸识别的方式，自动识别常出现的目标区域，但未在云管理平台存在档案信息的人员，进而通过管理人员终端提醒的方式，进行建档提示。通过这种方式，能够有效提高人员档案建立自动识别性能，同时能够有效降低人员档案遗漏建立的发生率。
另一方面，通过设置边缘计算节点自动人脸识别和云管理平台进行辅助人脸识别的方式，能够在针对大型千级人员数量和万级人员数量的工厂或企业面对人员激增的情况，边缘计算节点人脸识别运算负荷较大的情况下，通过云管理平台进行辅助人脸识别能够针对边缘计算节点有效降低人脸识别数据量和由于人脸识别数据量较大带来的人脸识别结果获取延时。
本发明实施例提出了一种员工档案管理方法，如图2所示，所述员工档案管理方法包括：
S1、所述视频采集装置实时采集其所对应的目标区域的视频数据，并按照预设的单位时间结束时刻向所述视频采集装置对应的边缘计算节点发送视频数据；
S2、所述边缘计算节点获取视频数据之后，根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理；
S3、所述云管理平台进行人员档案建立请求发送和人员档案存储管理。
上述技术方案的工作原理为：首先，所述视频采集装置实时采集其所对应的目标区域的视频数据，并按照预设的单位时间结束时刻向所述视频采集装置对应的边缘计算节点发送视频数据；然后，所述边缘计算节点获取视频数据之后，根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理；最后，所述云管理平台进行人员档案建立请求发送和人员档案存储管理。
上述技术方案的效果为：本实施例提出的一种员工档案管理方法通过视频采集装置实时采集进入目标区域的人员人脸信息，通过边缘计算节点和云管理平台进行人脸识别的方式，自动识别常出现的目标区域，但未在云管理平台存在档案信息的人员，进而通过管理人员终端提醒的方式，进行建档提示。通过这种方式，能够有效提高人员档案建立自动识别性能，同时能够有效降低人员档案遗漏建立的发生率。
另一方面，通过设置边缘计算节点自动人脸识别和云管理平台进行辅助人脸识别的方式，能够在针对大型千级人员数量和万级人员数量的工厂或企业面对人员激增的情况，边缘计算节点人脸识别运算负荷较大的情况下，通过云管理平台进行辅助人脸识别能够针对边缘计算节点有效降低人脸识别数据量和由于人脸识别数据量较大带来的人脸识别结果获取延时。
本发明的一个实施例，所述边缘计算节点获取视频数据之后，针对所述视频数据进行人物识别处理获得人物识别结果，并根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理，包括：
S201、所述边缘计算节点获取视频数据之后，根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理；
S202、当确定不向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理时，针对所述视频数据进行人物识别处理获得人物识别结果，并且，所述边缘计算节点将人物识别结果发送至云管理平台；
S203、当确定向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理时，向所述云管理平台发送任务划分执行请求，并在接收到所述云管理平台反馈的允许执行信息后对视频数据进行任务划分，获得边缘计算任务包和云管理任务包；
S204、所述边缘计算节点将所述云管理任务包发送至所述云管理平台，并对所述边缘计算任务包内的视频数据进行人物识别处理获得人物识别结果，并且，所述边缘计算节点将人物识别结果发送至云管理平台；
上述技术方案的工作原理为：首先，所述边缘计算节点获取视频数据之后，根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理；然后，当确定不向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理时，针对所述视频数据进行人物识别处理获得人物识别结果，并且，所述边缘计算节点将人物识别结果发送至云管理平台；随后，当确定向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理时，向所述云管理平台发送任务划分执行请求，并在接收到所述云管理平台反馈的允许执行信息后对视频数据进行任务划分，获得边缘计算任务包和云管理任务包；最后，所述边缘计算节点将所述云管理任务包发送至所述云管理平台，并对所述边缘计算任务包内的视频数据进行人物识别处理获得人物识别结果，并且，所述边缘计算节点将人物识别结果发送至云管理平台。
上述技术方案的效果为：通过上述方式设置边缘计算节点自动人脸识别和云管理平台进行辅助人脸识别的方式，能够在针对大型千级人员数量和万级人员数量的工厂或企业面对人员激增的情况，边缘计算节点人脸识别运算负荷较大的情况下，通过云管理平台进行辅助人脸识别能够针对边缘计算节点有效降低人脸识别数据量和由于人脸识别数据量较大带来的人脸识别结果获取延时。
本发明的一个实施例，所述边缘计算节点获取视频数据之后，根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理，包括：
S2011、所述边缘计算节点获取视频数据，并对所述视频数据进行帧处理，获取所述视频数据对应的帧图像数据；
S2012、所述边缘计算节点针对每个帧图像数据进行筛选，提取带有人物的帧图像数据；并对所述带有人物的帧图像数据进行面部区域识别，筛选出面部遮挡人物数据及其人物数量和面部未遮挡人物数据及其人物数量；
S2013、所述边缘计算节点根据面部遮挡人物的数量和面部未遮挡人物的数量之间的比例确定是否进行向所述云管理平台发送任务划分执行请求。
其中，所述面部遮挡人物的数量和面部未遮挡人物的数量之间的比例之间满足如下条件时，判定向所述云管理平台发送任务划分执行请求：
其中，Cw表示面部未遮挡人物的数量；Cz表示面部遮挡人物的数量；C表示人物总数量。
上述技术方案的工作原理为：首先，所述边缘计算节点获取视频数据，并对所述视频数据进行帧处理，获取所述视频数据对应的帧图像数据；然后，所述边缘计算节点针对每个帧图像数据进行筛选，提取带有人物的帧图像数据；并对所述带有人物的帧图像数据进行面部区域识别，筛选出面部遮挡人物数据及其人物数量和面部未遮挡人物数据及其人物数量；最后，所述边缘计算节点根据面部遮挡人物的数量和面部未遮挡人物的数量之间的比例确定是否进行向所述云管理平台发送任务划分执行请求。
上述技术方案的效果为：通过上述方式设置边缘计算节点自动人脸识别和云管理平台进行辅助人脸识别的方式，能够在针对大型千级人员数量和万级人员数量的工厂或企业面对人员激增的情况，边缘计算节点人脸识别运算负荷较大的情况下，通过云管理平台进行辅助人脸识别能够针对边缘计算节点有效降低人脸识别数据量和由于人脸识别数据量较大带来的人脸识别结果获取延时。
同时，由于面部区域是否存在遮挡和面部区域外露面积大小决定了人脸识别处理过程中的时间长度和识别难度，因此，本实施例中通过面部遮挡和未遮挡的待检测人物数量为标准进行任务执行量的判断和是否向云管理平台进行任务划分的确定，能够有效提高任务量判定的准确性，以及是否需要云管理平台进行辅助的判定准确性。
另一方面，通过上述面部遮挡人物的数量和面部未遮挡人物的数量之间的比例满足条件进行是否需要云管理平台进行辅助的判定，通过面部遮挡人物的数量和面部未遮挡人物的数量之间的比例进行辅助确定能够有效提高任务量判别的准确性和合理性。有效防止云管理平台辅助人脸是被频率过高导致云管理平台运行负荷过大导致其档案管理和存储运行效率降低的问题发生。同时，又能够防止云管理平台辅助人脸是被频率过小，导致无法有效分担边缘计算节点人脸识别任务量，进而导致云管理平台失去辅助意义，以及边缘计算节点负荷过大、人脸识别效率降低，识别效果获取延时性增大的问题发生。
本发明的一个实施例，当确定向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理时，向所述云管理平台发送任务划分执行请求，并在接收到所述云管理平台反馈的允许执行信息后对视频数据进行任务划分，获得边缘计算任务包和云管理任务包，包括：
S2031、所述边缘计算节点在确定需要向所述云管理平台发送任务划分执行请求后，向所述云管理平台发送任务划分执行请求，并利用第一任务划分模型针对面部遮挡人物数据进行任务划分，获取第一边缘计算任务包和第一云管理任务包；
S2032、所述边缘计算节点在确定需要向所述云管理平台发送任务划分执行请求后，向所述云管理平台发送任务划分执行请求，并利用第二任务划分模型针对面部遮挡人物数据进行任务划分，获取第二边缘计算任务包和第二云管理任务包；
S2033、所述边缘计算节点将第一边缘计算任务包和第二边缘计算任务包整合为边缘计算任务包；将第一云管理任务包和第二云管理任务包整合为云管理任务包。
其中，所述第一任务划分模型和第二任务划分模型如下：
其中，C1和C2分别表示第一任务划分模型和第二任务划分模型获取的第一云管理任务包和第二云管理任务包对应的人物识别数量；Cb表示面部遮挡人物中，面部遮挡面积超过正脸面积的62％对应的面部遮挡人物数量。其中，所述面部遮挡包括人脸面部被遮挡情况和面部因视频采集角度而导致未完全采集的情况。
上述技术方案的工作原理为：首先，所述边缘计算节点在确定需要向所述云管理平台发送任务划分执行请求后，向所述云管理平台发送任务划分执行请求，并利用第一任务划分模型针对面部遮挡人物数据进行任务划分，获取第一边缘计算任务包和第一云管理任务包；然后，所述边缘计算节点在确定需要向所述云管理平台发送任务划分执行请求后，向所述云管理平台发送任务划分执行请求，并利用第二任务划分模型针对面部遮挡人物数据进行任务划分，获取第二边缘计算任务包和第二云管理任务包；最后，所述边缘计算节点将第一边缘计算任务包和第二边缘计算任务包整合为边缘计算任务包；将第一云管理任务包和第二云管理任务包整合为云管理任务包。
上述技术方案的效果为：由于面部遮挡面积越大越增加人脸识别难度和运行量，进而越增加执行人脸识别设备的运行负荷。因此，为了保证边缘计算节点和云管理平台的人脸识别均能够保持较高的人脸识别效率，以及降低人脸识别运行对云管理平台的档案管理和存储的运行影响。如何在边缘计算节点和云管理平台之间进行面部遮挡面积较大的人物数量、面部存在遮挡的人物数量以及面部未被遮挡的人物数量的分配至关重要。因此，通过上述第一任务划分模型和第二任务划分模型获取的第一云管理任务包和第二云管理任务包对应的人物识别数量，通过面部未被遮挡的人物数量和面部遮挡面积较大的人物数量之间的比较关系作为待人脸识别任务量的执行标准，能够有效提高任务量划分的合理性以及其与人脸识别待处理任务量之间的匹配性。有效防止针对云管理平台的任务量划分过大导致云管理平台负荷增加幅度较大，导致其运行效率降低的问题发生。同时，有效防止任务量划分过小，使边缘计算节点的任务分担力度较低，造成边缘计算节点的负荷无法有效降低而导致边缘计算节点的人脸识别运行效率降低的问题发生。并且，通过边缘计算节点维持高效率人脸识别的状态，有效提高未建档人员识别的及时性。
本发明的一个实施例，所述云管理平台向管理人员终端进行人员档案建立请求发送，并接收管理人员终端反馈的建档信息；根据所述建档信息对人员档案存储管理，包括：
S301、所述云管理平台实时接收边缘计算节点发送的人物识别结果，以及，所述云管理平台提取针对云管理任务包进行人物识别获得的人物识别结果，并根据所述人物识别结果确定是否需要发起档案建立需求；
S302、所述云管理平台在接收到档案建立确定信息和目标人物对象的档案信息后，对所述目标人物对象的档案信息进行归类和存档管理。
其中，根据所述人物识别结果确定是否需要发起档案建立需求，包括：
S3011、所述云管理平台实时接收边缘计算节点发送的人物识别结果，提取所述人物识别结果中的未建立档案人物识别结果；
S3012、所述云管理平台获取未建立档案人物识别结果中对应的未建档人物在预设的监控时间内累计出现时长，当所述累计出现时长超过预设的时长阈值时，提取所述未建档人物出现的办公区域范围；所述云管理平台根据办公区域范围提取所述未建档人物所述部门及其对应的部门负责人；
S3013、所述云管理平台将未建档人物的人物图像和档案建立需求发送至所述部门负责人对应的管理人员终端。
上述技术方案的工作原理为：首先，所述云管理平台实时接收边缘计算节点发送的人物识别结果，以及，所述云管理平台提取针对云管理任务包进行人物识别获得的人物识别结果，并根据所述人物识别结果确定是否需要发起档案建立需求；然后，所述云管理平台在接收到档案建立确定信息和目标人物对象的档案信息后，对所述目标人物对象的档案信息进行归类和存档管理。
具体的，根据所述人物识别结果确定是否需要发起档案建立需求，包括：所述云管理平台实时接收边缘计算节点发送的人物识别结果，提取所述人物识别结果中的未建立档案人物识别结果；所述云管理平台获取未建立档案人物识别结果中对应的未建档人物在预设的监控时间内累计出现时长，当所述累计出现时长超过预设的时长阈值时，提取所述未建档人物出现的办公区域范围；所述云管理平台根据办公区域范围提取所述未建档人物所述部门及其对应的部门负责人；所述云管理平台将未建档人物的人物图像和档案建立需求发送至所述部门负责人对应的管理人员终端。
上述技术方案的效果为：本实施例通过上述方式针对未在云管理平台存在档案信息的人员，进而通过管理人员终端提醒的方式，进行建档提示。通过这种方式，能够有效提高人员档案建立自动识别性能，同时能够有效降低人员档案遗漏建立的发生率
本发明实施例提出了一种员工档案管理系统，如图3所示，所述员工档案管理系统包括：
视频采集模块，用于所述视频采集装置实时采集其所对应的目标区域的视频数据，并按照预设的单位时间结束时刻向所述视频采集装置对应的边缘计算节点发送视频数据；
人物识别处理模块，用于所述边缘计算节点获取视频数据之后，针对所述视频数据进行人物识别处理获得人物识别结果，并根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理；
云管理模块，用于所述云管理平台向管理人员终端进行人员档案建立请求发送，并接收管理人员终端反馈的建档信息；根据所述建档信息对人员档案存储管理，并针对所述人物识别任务对应的视频数据进行人物识别处理，获取人物识别结果。
上述技术方案的工作原理为：首先，通过视频采集模块控制所述视频采集装置实时采集其所对应的目标区域的视频数据，并按照预设的单位时间结束时刻向所述视频采集装置对应的边缘计算节点发送视频数据；然后，利用人物识别处理模块控制所述边缘计算节点获取视频数据之后，针对所述视频数据进行人物识别处理获得人物识别结果，并根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理；最后，通过云管理模块控制所述云管理平台向管理人员终端进行人员档案建立请求发送，并接收管理人员终端反馈的建档信息；根据所述建档信息对人员档案存储管理，并针对所述人物识别任务对应的视频数据进行人物识别处理，获取人物识别结果。
上述技术方案的效果为：本实施例提出的一种员工档案管理装置通过视频采集系统实时采集进入目标区域的人员人脸信息，通过边缘计算节点和云管理平台进行人脸识别的方式，自动识别常出现的目标区域，但未在云管理平台存在档案信息的人员，进而通过管理人员终端提醒的方式，进行建档提示。通过这种方式，能够有效提高人员档案建立自动识别性能，同时能够有效降低人员档案遗漏建立的发生率。
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 (10)
1.一种员工档案管理装置，其特征在于，所述员工档案管理装置包括多个视频采集装置、多个边缘计算节点、云管理平台和多个管理人员终端；多个所述视频采集装置与多个所述边缘计算节点一一对应，并且，所述视频采集装置的视频信号输出端与所述边缘计算节点的视频信号输入端相连；所述边缘计算节点通过无线传输方式与所述云管理平台建立数据传输连接；所述所述云管理平台与多个所述管理人员终端通过无线传输方式建立数据传输连接。
2.一种员工档案管理方法，其特征在于，所述员工档案管理方法包括：
所述视频采集装置实时采集其所对应的目标区域的视频数据，并按照预设的单位时间结束时刻向所述视频采集装置对应的边缘计算节点发送视频数据；
所述边缘计算节点获取视频数据之后，根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理；
所述云管理平台进行人员档案建立请求发送和人员档案存储管理。
3.根据权利要求2所述员工档案管理方法，其特征在于，所述边缘计算节点获取视频数据之后，针对所述视频数据进行人物识别处理获得人物识别结果，并根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理，包括：
所述边缘计算节点获取视频数据之后，根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理；
当确定不向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理时，针对所述视频数据进行人物识别处理获得人物识别结果，并且，所述边缘计算节点将人物识别结果发送至云管理平台；
当确定向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理时，向所述云管理平台发送任务划分执行请求，并在接收到所述云管理平台反馈的允许执行信息后对视频数据进行任务划分，获得边缘计算任务包和云管理任务包；
所述边缘计算节点将所述云管理任务包发送至所述云管理平台，并对所述边缘计算任务包内的视频数据进行人物识别处理获得人物识别结果，并且，所述边缘计算节点将人物识别结果发送至云管理平台。
4.根据权利要求3所述员工档案管理方法，其特征在于，所述边缘计算节点获取视频数据之后，根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理，包括：
所述边缘计算节点获取视频数据，并对所述视频数据进行帧处理，获取所述视频数据对应的帧图像数据；
所述边缘计算节点针对每个帧图像数据进行筛选，提取带有人物的帧图像数据；并对所述带有人物的帧图像数据进行面部区域识别，筛选出面部遮挡人物数据及其人物数量和面部未遮挡人物数据及其人物数量；
所述边缘计算节点根据面部遮挡人物的数量和面部未遮挡人物的数量之间的比例确定是否进行向所述云管理平台发送任务划分执行请求。
5.根据权利要求4所述员工档案管理方法，其特征在于，所述面部遮挡人物的数量和面部未遮挡人物的数量之间的比例之间满足如下条件时，判定向所述云管理平台发送任务划分执行请求：
其中，Cw表示面部未遮挡人物的数量；Cz表示面部遮挡人物的数量；C表示人物总数量。
6.根据权利要求3所述员工档案管理方法，其特征在于，当确定向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理时，向所述云管理平台发送任务划分执行请求，并在接收到所述云管理平台反馈的允许执行信息后对视频数据进行任务划分，获得边缘计算任务包和云管理任务包，包括：
所述边缘计算节点在确定需要向所述云管理平台发送任务划分执行请求后，向所述云管理平台发送任务划分执行请求，并利用第一任务划分模型针对面部遮挡人物数据进行任务划分，获取第一边缘计算任务包和第一云管理任务包；
所述边缘计算节点在确定需要向所述云管理平台发送任务划分执行请求后，向所述云管理平台发送任务划分执行请求，并利用第二任务划分模型针对面部遮挡人物数据进行任务划分，获取第二边缘计算任务包和第二云管理任务包；
所述边缘计算节点将第一边缘计算任务包和第二边缘计算任务包整合为边缘计算任务包；将第一云管理任务包和第二云管理任务包整合为云管理任务包。
7.根据权利要求6所述员工档案管理方法，其特征在于，所述第一任务划分模型和第二任务划分模型如下：
其中，C1和C2分别表示第一任务划分模型和第二任务划分模型获取的第一云管理任务包和第二云管理任务包对应的人物识别数量；Cb表示面部遮挡人物中，面部遮挡面积超过正脸面积的62％对应的面部遮挡人物数量。
8.根据权利要求2所述员工档案管理方法，其特征在于，所述云管理平台向管理人员终端进行人员档案建立请求发送，并接收管理人员终端反馈的建档信息；根据所述建档信息对人员档案存储管理，包括：
所述云管理平台实时接收边缘计算节点发送的人物识别结果，以及，所述云管理平台提取针对云管理任务包进行人物识别获得的人物识别结果，并根据所述人物识别结果确定是否需要发起档案建立需求；
所述云管理平台在接收到档案建立确定信息和目标人物对象的档案信息后，对所述目标人物对象的档案信息进行归类和存档管理。
9.根据权利要求6所述员工档案管理方法，其特征在于，根据所述人物识别结果确定是否需要发起档案建立需求，包括：
所述云管理平台实时接收边缘计算节点发送的人物识别结果，提取所述人物识别结果中的未建立档案人物识别结果；
所述云管理平台获取未建立档案人物识别结果中对应的未建档人物在预设的监控时间内累计出现时长，当所述累计出现时长超过预设的时长阈值时，提取所述未建档人物出现的办公区域范围；所述云管理平台根据办公区域范围提取所述未建档人物所述部门及其对应的部门负责人；
所述云管理平台将未建档人物的人物图像和档案建立需求发送至所述部门负责人对应的管理人员终端。
10.一种员工档案管理系统，其特征在于，所述员工档案管理系统包括：
视频采集模块，用于所述视频采集装置实时采集其所对应的目标区域的视频数据，并按照预设的单位时间结束时刻向所述视频采集装置对应的边缘计算节点发送视频数据；
人物识别处理模块，用于所述边缘计算节点获取视频数据之后，针对所述视频数据进行人物识别处理获得人物识别结果，并根据单位时间内人物出现数量确定是否向所述云管理平台发送任务划分执行请求进行人物识别处理；
云管理模块，用于所述云管理平台向管理人员终端进行人员档案建立请求发送，并接收管理人员终端反馈的建档信息；根据所述建档信息对人员档案存储管理，并针对所述人物识别任务对应的视频数据进行人物识别处理，获取人物识别结果。
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