CN117078223B - 一种基于人工智能的智能会议管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于会议管理技术领域,具体是一种基于人工智能的智能会议管理系统,包括AI管理平台、会议室预约模块、参会智能提醒模块、语音智能识别转化模块、会议记录生成模块、舒适度监管调控模块以及光线氛围检测分析模块;本发明通过将对应时间段对应会议室的使用权进行锁定以实现会议室合理选择并预约,且能够有效提醒所有参会人员以保证对应智能会议的准时开始,并在会议进行过程中将参会人员的发言语音信息进行文本转换和会议记录,实现会议内容自动汇总,以及通过将会议室舒适度检测分析和各个会议环节的光线氛围检测评估相结合并预警调控,有利于保证会议的顺利完成,实现对会议过程的有效监管。
Description
技术领域
本发明涉及会议管理技术领域,具体是一种基于人工智能的智能会议管理系统。
背景技术
会议主要指代某个组织、机构或公司等举行的用于讨论和决策的集体会议,而智能会议系统是一种利用语音识别、人工智能、视频会议和大数据分析等技术,提高会议效率和体验的会议形式,在智能会议系统的具体开展过程中,可以根据不同的会议需求,选择不同的设备和服务,从而提高会议效率和质量;
目前在智能会议的开展过程中,难以在会议准备阶段进行会议室自动合理选择并预约锁定,且无法及时有效通知所有参会人员以保证会议准时开始,以及在智能会议进行过程中无法将会议室舒适度检测分析和各个会议环节的光线氛围检测评估相结合并预警调控,不利于保证会议的顺利完成,难以实现对会议过程的有效监管;
针对上述的技术缺陷,现提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于人工智能的智能会议管理系统,解决了现有技术难以及时有效通知所有参会人员以保证会议准时开始,且在智能会议进行过程中无法将会议室舒适度检测分析和各个会议环节的光线氛围检测评估相结合并预警调控,不利于保证会议的顺利完成,难以对会议过程进行有效监管的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种基于人工智能的智能会议管理系统,包括AI管理平台、会议室预约模块、参会智能提醒模块、语音智能识别转化模块、会议记录生成模块、舒适度监管调控模块以及光线氛围检测分析模块;管理人员将会议时间、参会人数以及会议类型通过智能终端并经由AI管理平台发送至会议室预约模块,会议室预约模块确定符合要求的会议室并将其经AI管理平台发送至对应管理人员的智能终端;参会智能提醒模块用于获取到会议准备开始时刻,并在会议准备开始时刻的前L1时刻生成参会提醒信息,将参会提醒信息经A I管理平台发送至所有参会人员的智能终端,以及在会议准备开始时刻的前L2时刻将参会人员进行参会预警分析,以将对应参会人员标记为预警人员或正常人员,将预警人员经AI管理平台发送至对应管理人员的智能终端;
语音智能识别转化模块在对应智能会议的进行过程中采集到参会人员的发言语音信息,将发言语音信息进行识别并转化为发言文本信息,将对应发言文本信息经AI管理平台发送至会议记录生成模块;会议记录生成模块基于所有发言文本信息进行会议记录,并在智能会议结束后生成会议总结文本,且将会议总结文本发送至AI管理平台进行存储;
舒适度监管调控模块用于将对应会议室进行环境舒适度分析,通过分析以生成舒适度预警信号或舒适度合格信号,将舒适度预警信号经AI管理平台发送至对应管理人员的智能终端,且在生成舒适度预警信号时及时进行会议室的环境调控;光线氛围检测分析模块用于将当前会议环节进行光线氛围检测分析,通过光线氛围检测分析以生成光线氛围合格信号、光线氛围一级预警信号或光线氛围二级预警信号,将光线氛围一级预警信号或光线氛围二级预警信号经A I管理平台发送至对应管理人员的智能终端。
进一步的,参会预警分析的具体分析过程如下:
获取到对应智能会议的所有参会人员,将对应参会人员标记为u,u={1,2,…,k},k表示参会人数;采集到对应参会人员u在会议准备开始时刻的前L1时刻的位置并分别为分析起点,将对应智能会议的会议室位置标记为分析末点,将分析起点和分析末点进行距离计算以得到参距值;从AI管理平台调取参会人员u的参表值,将参表值与参距值进行赋权求和计算以得到参会预警值,将参会预警值与预设参会预警阈值进行数值比较,若参会预警值超过预设参会预警阈值,则将对应参会人员u标记为预警人员;若参会预警值未超过预设参会预警阈值,则将对应参会人员u标记为正常人员。
进一步的,AI管理平台与参会表现回溯模块通信连接,参会表现回溯模块将参会人员u进行参会表现分析以得到参会人员u的参表值,将参会人员u的参表值发送至AI管理平台进行存储;参会表现分析的具体分析过程如下:
获取到参会人员u在单位时间内的参会总次数以及每次参加会议的到达时刻和会议准备开始时刻,若参会人员u未能按时到达会议现场,则将对应到达时刻与会议准备开始时刻进行时间差计算得到延误时长,将所有延误时长进行求和计算并取均值以得到延误系数;将参会人员u在单位时间内未能按时到达会议现场的次数与参会总次数进行比值计算以得到延误参会比,将参会人员u在单位时间内未能按时到达会议现场的次数与延误参会比和延误系数进行数值计算以得到参表值。
进一步的,环境舒适度分析的具体分析过程包括:
在对应智能会议的进行过程中,将会议室中设定若干个检测区域,将对应检测区域标记为i,i={1,2,…,n},n表示检测区域数量;采集到检测区域i的实时温度、实时湿度和实时粉尘浓度,将预设适宜温度范围的最大值和最小值进行均值计算以得到预设温度判定值,将实时温度与预设温度判定值进行差值计算并取绝对值以得到温度不良值,同理获取到湿度不良值;将检测区域i的温度不良值、湿度不良值和实时粉尘浓度进行数值计算以得到舒适度不良值,将所有舒适不良值建立舒适度集合,将舒适度集合进行方差计算和均值计算以得到舒适度分散值和舒适度平均值;若舒适度平均值超过预设舒适度平均值阈值且舒适度分散值未超过预设舒适度分散值阈值,则舒适度预警信号;若舒适度平均值未超过预设舒适度平均值阈值且舒适度分散值未超过预设舒适度分散值阈值,则生成舒适度合格信号;
其余情况则将舒适度不良值与预设舒适度不良阈值进行数值比较,若舒适度不良值超过预设舒适度不良阈值,则向检测区域i赋予判定符号QY1,若舒适度不良值未超过预设舒适度不良阈值,则向检测区域i赋予判定符号QY2;将QY1所对应的检测区域数量与QY2所对应的检测区域数量进行比值计算以得到舒适度预警系数,将舒适度预警系数与预设舒适度预警系数阈值进行数值比较,若舒适度预警系数超过预设舒适度预警系数阈值,则生成舒适度预警信号,否则生成舒适度合格信号。
进一步的,光线氛围检测分析的具体分析过程包括:
获取到对应智能会议的所有会议环节,并事先设定每组会议环节对应一组光线氛围策略,将对应会议环节的光线氛围策略发送至AI管理平台进行存储;调取对应智能会议当前会议环节的光线氛围策略,光线氛围策略包括若干光线检测项目的规定,包括光亮均匀度要求、亮度要求以及光照色温要求;通过灯体分析以判断是否存在异常灯体,若不存在异常灯体则采集到当前会议环节若干光线检测项目的实际检测数据,若对应光线检测项目的实际检测数据不满足对应规定要求,则将对应光线检测项目标记为光表不良项;若当前会议环节中不存在光表不良项,则生成光线氛围合格信号;
若当前会议环节中存在光表不良项,事先设定每组光线检测项目对应一组预设影响因子,预设影响因子的数值均大于零;获取到对应光表不良项的预设影响因子,将光表不良项的实际检测数据相较于对应规定要求的偏离值标记为项目偏差值,将项目偏差值与对应预设影响因子相乘以得到项目影响值;将所有光表不良项的项目影响值进行求和计算以得到光线氛围检测值;将光线氛围检测值与预设光线氛围检测阈值进行数值比较,若光线氛围检测值超过预设光线氛围检测阈值,则生成光线氛围一级预警信号;若光线氛围检测值未超过预设光线氛围检测阈值,则生成光线氛围二级预警信号;且光线氛围一级预警信号的预警等级高于光线氛围二级预警信号的预警等级。
进一步的,灯体分析的具体分析过程如下:
获取到对应会议室中的所有灯体,将当前时刻与对应灯体的开始运行时刻进行时间差计算以得到照明时长,并在照明时长内设定若干个检测时点,将对应灯体相邻两组检测时点的表面温度进行差值计算以得到温变速率,将所有温变速率进行求和计算并取均值以得到灯温变化系数;以及采集到对应灯体的当前表面温度,将对应灯体的照明时长、当前表面温度和灯温变化系数进行归一化计算以得到灯判值;将灯判值与预设灯判阈值进行数值比较,若灯判值超过预设灯判阈值,则判断对应灯体为异常灯体,将异常灯体经AI管理平台发送至对应管理人员的智能终端。
进一步的,AI管理平台与会议管理效果评估模块通信连接,在对应智能会议结束后,AI管理平台生成管理效果评估分析信号并将其发送至会议管理效果评估模块,会议管理效果评估模块接收到管理效果评估分析信号后进行管理效果评估分析,通过分析以判断是否生成会议管理不合格信号,将会议管理不合格信号发送至AI管理平台;管理效果评估分析的具体分析过程如下;
采集到对应智能会议的准备开始时刻和实际开始时刻,将实际开始时刻与准备开始时刻进行时间差计算以得到会议启动偏离时长,以及采集到对应智能会议的准备结束时刻和实际结束时刻,将准备结束时刻和实际结束时刻进行时间差计算以得到会议结束偏离时长;若会议启动偏离时长超过预设会议启动偏离时长阈值或会议结束偏离时长超过预设会议结束偏离时长阈值,则生成会议管理不合格信号;
若会议启动偏离时长未超过预设会议启动偏离时长阈值且会议结束偏离时长未超过预设会议结束偏离时长阈值,则采集到对应智能会议所有会议环节的持续时长,将对应会议环节的持续时长与对应的预设持续时长范围进行数值比较,若对应会议环节的持续时长处于对应的预设持续时长范围内,则将对应会议环节标记为合规环节,若对应会议环节的持续时长未处于对应的预设持续时长范围内,则将对应会议环节标记为异常环节;若异常环节的数量超过合规环节的数量,则生成会议管理不合格信号。
进一步的,若异常环节的数量未超过合规环节的数量,则将对应异常环节的持续时长与对应预设持续时长范围进行差值计算以得到环节时长偏差值,将环节时长偏差值与对应预设环节时长偏差阈值进行数值比较,若环节时长偏差值超过预设环境时长偏差阈值,则将对应异常环节标记为超异环节,将超异环节的数量与异常环节的数量进行比值计算以得到超异比,将异常环节的数量与超异比进行数值计算以得到管理评估系数;将管理评估系数与预设管理评估系数阈值进行数值比较,若管理评估系数超过预设管理评估系数阈值,则生成会议管理不合格信号。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、本发明中,通过确定符合要求的会议室并将对应时间段对应会议室的使用权进行锁定以实现会议室合理选择并预约,且在会议准备开始时刻的前L1时刻生成参会提醒信息并自动提醒所有参会人员,在会议准备开始时刻的前L2时刻将参会人员进行参会预警分析,以便对应管理人员及时联系相应预警人员,保证对应智能会议的准时开始,以及在会议进行过程中将参会人员的发言语音信息进行识别并转化为发言文本信息,并基于所有发言文本信息进行会议记录,实现会议内容自动汇总,且在会议结束后进行管理效果评估分析以判断是否生成会议管理不合格信号,以便准确了解智能会议的会议流程掌控状况和相应组织管理人员的会议现场管控能力;
2、本发明中,通过将会议室进行环境舒适度分析以生成舒适度预警信号或舒适度合格信号,以便及时进行会议室的环境调控,保证会议室环境始终处于适宜舒适状态,且通过将当前会议环节进行光线氛围检测分析以生成光线氛围合格信号、光线氛围一级预警信号或光线氛围二级预警信号,可根据需要及时进行光线氛围调控改善,从而满足当前会议环节的光线氛围要求,有助于保证对应会议环节的顺利进行,将会议室舒适度检测分析和各个会议环节的光线氛围检测评估相结合并预警调控,有利于保证会议的顺利完成,实现对会议过程的有效监管。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解,下面结合附图对本发明作进一步的说明;
图1为本发明中实施例一的系统框图;
图2为本发明实施例一中AI管理平台与参会表现回溯模块的通信框图;
图3为本发明中实施例二和实施例三的系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明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发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一:如图1-2所示,本发明提出的一种基于人工智能的智能会议管理系统,包括AI管理平台、会议室预约模块、参会智能提醒模块、语音智能识别转化模块、会议记录生成模块以及舒适度监管调控模块,且AI管理平台与会议室预约模块、参会智能提醒模块、语音智能识别转化模块、会议记录生成模块以及舒适度监管调控模块均通信连接;管理人员将会议时间、参会人数以及会议类型通过智能终端并经由AI管理平台发送至会议室预约模块,会议室预约模块确定符合要求的会议室并将其经AI管理平台发送至对应管理人员的智能终端,对应管理人员同意后将对应时间段对应会议室的使用权进行锁定;
参会智能提醒模块用于获取到会议准备开始时刻,并在会议准备开始时刻的前L1时刻生成参会提醒信息,将参会提醒信息经AI管理平台发送至所有参会人员的智能终端,以事先自动提醒所有参会人员,以及在会议准备开始时刻的前L2时刻将参会人员进行参会预警分析,其中,L1>L2>0,以将对应参会人员标记为预警人员或正常人员,将预警人员经A I管理平台发送至对应管理人员的智能终端,以便对应管理人员及时联系相应预警人员,有助于确保所有参会人员能够按时到达会议室,以及有助于保证对应智能会议的准时开始;参会预警分析的具体分析过程如下:
获取到对应智能会议的所有参会人员,将对应参会人员标记为u,u={1,2,…,k},k表示参会人数;采集到对应参会人员u在会议准备开始时刻的前L1时刻的位置并分别为分析起点,将对应智能会议的会议室位置标记为分析末点,将分析起点和分析末点进行距离计算以得到参距值CJu;
从AI管理平台调取对应参会人员u的参表值CBu,通过公式CYu=(a1*CJu+a2*CBu)/2将参表值CBu与参距值CJu进行赋权求和计算以得到参会预警值CYu,其中,a1、a2为预设权重系数,a2>a1>0;并且,参会预警值CYu的数值越大,表明越需要及时联系并提醒对应参会人员u以保证其准时到达;将参会预警值CYu与预设参会预警阈值进行数值比较,若参会预警值CYu超过预设参会预警阈值,则将对应参会人员u标记为预警人员;若参会预警值CYu未超过预设参会预警阈值,则将对应参会人员u标记为正常人员。
进一步而言,A I管理平台与参会表现回溯模块通信连接,参会表现回溯模块将参会人员u进行参会表现分析以得到参会人员u的参表值CBu,将参会人员u的参表值CBu发送至AI管理平台进行存储;具体分析过程如下:
获取到参会人员u在单位时间内的参会总次数以及每次参加会议的到达时刻和会议准备开始时刻,若参会人员u未能按时到达会议现场,则将对应到达时刻与会议准备开始时刻进行时间差计算得到延误时长,将所有延误时长进行求和计算并取均值以得到延误系数;将参会人员u在单位时间内未能按时到达会议现场的次数与参会总次数进行比值计算以得到延误参会比;
通过公式将参会人员u在单位时间内未能按时到达会议现场的次数YCu与延误参会比YBu和延误系数YXu进行数值计算以得到参表值CBu;其中,b1、b2、b3为预设权重系数,b2>b1>b3>1;并且,参表值CBu的数值越大,表明对应参会人员u的参会历史表现越差。
语音智能识别转化模块在对应智能会议的进行过程中采集到参会人员的发言语音信息,将参会人员的发言语音信息进行识别并转化为发言文本信息,将对应发言文本信息经AI管理平台发送至会议记录生成模块;会议记录生成模块基于所有发言文本信息进行会议记录,并在智能会议结束后生成会议总结文本,实现会议内容自动汇总,且将会议总结文本发送至AI管理平台进行存储,以便对应管理人员或相关人员查询,并可根据需要将会议总结文本发送至相应人员的智能终端,以便相应人员详细清楚了解会议总结内容;舒适度监管调控模块用于将对应会议室进行环境舒适度分析,通过分析以生成舒适度预警信号或舒适度合格信号,将舒适度预警信号经AI管理平台发送至对应管理人员的智能终端,且在生成舒适度预警信号时及时进行会议室的环境调控,保证会议室环境始终处于适宜舒适状态,从而有助于保证智能会议的顺利进行;环境舒适度分析的具体分析过程如下:
在对应智能会议的进行过程中,将会议室中设定若干个检测区域,将对应检测区域标记为i,i={1,2,…,n},n表示检测区域数量;采集到检测区域i的实时温度、实时湿度和实时粉尘浓度,将预设适宜温度范围的最大值和最小值进行均值计算以得到预设温度判定值,将实时温度与预设温度判定值进行差值计算并取绝对值以得到温度不良值,同理获取到湿度不良值;
通过公式将检测区域i的温度不良值ET i、湿度不良值EPi和实时粉尘浓度EFi进行数值计算以得到检测区域i的舒适度不良值SQ i;
其中,sp1、sp2、sp3为预设比例系数,sp3>sp1>sp2>0;并且,由上式可知,舒适度不良值SQi的数值大小与温度不良值ET i、湿度不良值EPi和实时粉尘浓度EF i均呈正比关系;舒适度不良值SQi的数值越大,表明检测区域i的环境状况越差;将所有舒适不良值建立舒适度集合,将舒适度集合进行方差计算和均值计算以得到舒适度分散值和舒适度平均值;将舒适度分散值和舒适度平均值与预设舒适度分散值阈值和预设舒适度平均值阈值分别进行数值比较,若舒适度平均值超过预设舒适度平均值阈值且舒适度分散值未超过预设舒适度分散值阈值,则舒适度预警信号;若舒适度平均值未超过预设舒适度平均值阈值且舒适度分散值未超过预设舒适度分散值阈值,则生成舒适度合格信号;
其余情况则将所有检测区域的舒适度不良值与预设舒适度不良阈值进行数值比较,若舒适度不良值SQi超过预设舒适度不良阈值,表明检测区域i的环境状况较差,则向检测区域i赋予判定符号QY1;若舒适度不良值SQi未超过预设舒适度不良阈值,表明检测区域i的环境状况较好,则向检测区域i赋予判定符号QY2;将QY1所对应的检测区域数量与QY2所对应的检测区域数量进行比值计算以得到舒适度预警系数,将舒适度预警系数与预设舒适度预警系数阈值进行数值比较,若舒适度预警系数超过预设舒适度预警系数阈值,则生成舒适度预警信号,若舒适度预警系数未超过预设舒适度预警系数阈值,则生成舒适度合格信号。
实施例二:如图3所示,本实施例与实施例1的区别在于,AI管理平台与光线氛围检测分析模块通信连接,光线氛围检测分析模块将当前会议环节进行光线氛围检测分析,通过光线氛围检测分析以生成光线氛围合格信号、光线氛围一级预警信号或光线氛围二级预警信号,且光线氛围一级预警信号的预警等级高于光线氛围二级预警信号的预警等级,将光线氛围一级预警信号或光线氛围二级预警信号经AI管理平台发送至对应管理人员的智能终端,对应管理人员接收到相应预警信号时,可根据需要及时进行光线氛围调控改善,从而满足当前会议环节的光线氛围要求,有助于对应会议环节的顺利进行;光线氛围检测分析的具体分析过程如下:
获取到对应智能会议的所有会议环节,并事先设定每组会议环节对应一组光线氛围策略,将对应会议环节的光线氛围策略发送至AI管理平台进行存储;从AI管理平台调取对应智能会议当前会议环节的光线氛围策略,光线氛围策略包括若干光线检测项目的规定,具体而言,包括光亮均匀度要求、亮度要求以及光照色温要求等;通过灯体分析以判断是否存在异常灯体,具体为:获取到对应会议室中的所有灯体,将当前时刻与对应灯体的开始运行时刻进行时间差计算以得到照明时长,并在照明时长内设定若干个检测时点,将对应灯体相邻两组检测时点的表面温度进行差值计算以得到温变速率,将所有温变速率进行求和计算并取均值以得到灯温变化系数;
以及采集到对应灯体的当前表面温度,通过公式TP=fp1*ZS+fp2*BW+fp3*WT将对应灯体的照明时长ZS、当前表面温度BW和灯温变化系数WT进行归一化计算以得到灯判值TP;其中,fp1、fp2、fp3为预设权重系数,fp1、fp2、fp3的取值均大于零;并且,由上式可知,灯判值TP的数值大小与照明时长ZS、当前表面温度BW和灯温变化系数WT均呈正比关系,灯判值TP的数值越大,表明对应灯体的运行风险越大;将灯判值TP与预设灯判阈值进行数值比较,若灯判值TP超过预设灯判阈值,则判断对应灯体为异常灯体,将异常灯体经AI管理平台发送至对应管理人员的智能终端,以提醒管理人员注意并根据需要作出相应降低风险的措施,保证智能会议进行过程中的照明安全;
若不存在异常灯体则采集到当前会议环节若干光线检测项目的实际检测数据,若对应光线检测项目的实际检测数据不满足对应规定要求,则将对应光线检测项目标记为光表不良项;若当前会议环节中不存在光表不良项,则生成光线氛围合格信号;若当前会议环节中存在光表不良项,事先设定每组光线检测项目对应一组预设影响因子,预设影响因子的数值均大于零;需要说明的是,对应光线检测项目的偏离对会议环节光线氛围带来的不利影响越大,则该光线检测项目所对应的预设影响因子的数值越大;
获取到当前会议环节对应光表不良项的预设影响因子,将光表不良项的实际检测数据相较于对应规定要求的偏离值标记为项目偏差值,将项目偏差值与对应预设影响因子相乘以得到项目影响值;将所有光表不良项的项目影响值进行求和计算以得到光线氛围检测值;光线氛围检测值的数值越大,表明当前会议环节的光线氛围越差,越需要及时进行调控改善;将光线氛围检测值与预设光线氛围检测阈值进行数值比较,若光线氛围检测值超过预设光线氛围检测阈值,则生成光线氛围一级预警信号;若光线氛围检测值未超过预设光线氛围检测阈值,则生成光线氛围二级预警信号。
实施例三:如图3所示,本实施例与实施例1、实施例2的区别在于,AI管理平台与会议管理效果评估模块通信连接,在对应智能会议结束后,AI管理平台生成管理效果评估分析信号并将其发送至会议管理效果评估模块,会议管理效果评估模块接收到管理效果评估分析信号后进行管理效果评估分析,通过分析以判断是否生成会议管理不合格信号,将会议管理不合格信号发送至AI管理平台,以便准确了解智能会议的会议流程掌控状况,以及有助于掌握相应组织管理人员的会议现场管控能力,后续可根据需要选择相应的会议组织管理人员并合理规划会议进程;管理效果评估分析的具体分析过程如下;
采集到对应智能会议的准备开始时刻和实际开始时刻,将实际开始时刻与准备开始时刻进行时间差计算以得到会议启动偏离时长,以及采集到对应智能会议的准备结束时刻和实际结束时刻,将准备结束时刻和实际结束时刻进行时间差计算以得到会议结束偏离时长;将会议启动偏离时长和会议结束偏离时长与预设会议启动偏离时长阈值和会议结束偏离时长阈值分别进行数值比较,若会议启动偏离时长超过预设会议启动偏离时长阈值或会议结束偏离时长超过预设会议结束偏离时长阈值,则生成会议管理不合格信号;
若会议启动偏离时长未超过预设会议启动偏离时长阈值且会议结束偏离时长未超过预设会议结束偏离时长阈值,则采集到对应智能会议所有会议环节的持续时长,将对应会议环节的持续时长与对应的预设持续时长范围进行数值比较,若对应会议环节的持续时长处于对应的预设持续时长范围内,则将对应会议环节标记为合规环节,若对应会议环节的持续时长未处于对应的预设持续时长范围内,则将对应会议环节标记为异常环节;统计该智能会议中异常环节的数量和合规环节的数量,若异常环节的数量超过合规环节的数量,表明智能会议的环节流程管控状况较差,则生成会议管理不合格信号;
若异常环节的数量未超过合规环节的数量,则将对应异常环节的持续时长与对应预设持续时长范围进行差值计算以得到环节时长偏差值,需要说明的是,若持续时长超过对应预设持续时长范围的最大值,则环节时长偏差值表示持续时长与对应预设持续时长范围的最大值两者的差值,若持续时长未超过对应预设持续时长范围的最小值,则持续时长偏差值表示预设持续时长范围的最小值与持续时长两者的差值;
将环节时长偏差值与对应预设环节时长偏差阈值进行数值比较,若环节时长偏差值超过预设环境时长偏差阈值,表明对应会议环节的时长偏差过大,则将对应异常环节标记为超异环节,将超异环节的数量与异常环节的数量进行比值计算以得到超异比,通过公式GPu=tp1*WHu+tp2*WBu将异常环节的数量WHu与超异比WBu进行数值计算以得到管理评估系数GPu;其中,tp1、tp2为预设权重系数,tp2>tp1>0;并且,管理评估系数GPu的数值越大,表明该智能会议的环节流程管控状况越差;将管理评估系数GPu与预设管理评估系数阈值进行数值比较,若管理评估系数GPu超过预设管理评估系数阈值,则生成会议管理不合格信号,实现会议管理效果的合理准确评估。
本发明的工作原理:使用时,通过会议室预约模块确定符合要求的会议室并将其经AI管理平台发送至对应管理人员的智能终端,对应管理人员同意后将对应时间段对应会议室的使用权进行锁定,参会智能提醒模块在会议准备开始时刻的前L1时刻生成参会提醒信息,以事先自动提醒所有参会人员,并在会议准备开始时刻的前L2时刻将参会人员进行参会预警分析,以便对应管理人员及时联系相应预警人员,有助于保证对应智能会议的准时开始;语音智能识别转化模块将参会人员的发言语音信息进行识别并转化为发言文本信息,会议记录生成模块基于所有发言文本信息进行会议记录,在智能会议结束后生成会议总结文本,实现会议内容自动汇总,以便相应人员详细清楚了解会议总结内容;
通过舒适度监管调控模块将对应会议室进行环境舒适度分析,以生成舒适度预警信号或舒适度合格信号,在生成舒适度预警信号时及时进行会议室的环境调控,保证会议室环境始终处于适宜舒适状态,通过光线氛围检测分析模块将当前会议环节进行光线氛围检测分析,以生成光线氛围合格信号、光线氛围一级预警信号或光线氛围二级预警信号,对应管理人员接收到相应预警信号时可根据需要及时进行光线氛围调控改善,从而满足当前会议环节的光线氛围要求,有助于保证对应会议环节的顺利进行。
上述公式均是去量纲取其数值计算,公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式,公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (6)
1.一种基于人工智能的智能会议管理系统,其特征在于,包括AI管理平台、会议室预约模块、参会智能提醒模块、语音智能识别转化模块、会议记录生成模块、舒适度监管调控模块以及光线氛围检测分析模块;管理人员将会议时间、参会人数以及会议类型通过智能终端并经由AI管理平台发送至会议室预约模块,会议室预约模块确定符合要求的会议室并将其经AI管理平台发送至对应管理人员的智能终端;参会智能提醒模块用于获取到会议准备开始时刻,并在会议准备开始时刻的前L1时刻生成参会提醒信息,将参会提醒信息经AI管理平台发送至所有参会人员的智能终端,以及在会议准备开始时刻的前L2时刻将参会人员进行参会预警分析,以将对应参会人员标记为预警人员或正常人员,将预警人员经AI管理平台发送至对应管理人员的智能终端;
语音智能识别转化模块在对应智能会议的进行过程中采集到参会人员的发言语音信息,将发言语音信息进行识别并转化为发言文本信息,将对应发言文本信息经AI管理平台发送至会议记录生成模块;会议记录生成模块基于所有发言文本信息进行会议记录,并在智能会议结束后生成会议总结文本,且将会议总结文本发送至AI管理平台进行存储;
舒适度监管调控模块用于将对应会议室进行环境舒适度分析,通过分析以生成舒适度预警信号或舒适度合格信号,将舒适度预警信号经AI管理平台发送至对应管理人员的智能终端,且在生成舒适度预警信号时及时进行会议室的环境调控;光线氛围检测分析模块用于将当前会议环节进行光线氛围检测分析,通过光线氛围检测分析以生成光线氛围合格信号、光线氛围一级预警信号或光线氛围二级预警信号,将光线氛围一级预警信号或光线氛围二级预警信号经AI管理平台发送至对应管理人员的智能终端;
参会预警分析的具体分析过程如下:获取到对应智能会议的所有参会人员,将对应参会人员标记为u,u={1,2,…,k},k表示参会人数;采集到对应参会人员u在会议准备开始时刻的前L1时刻的位置并分别为分析起点,将对应智能会议的会议室位置标记为分析末点,将分析起点和分析末点进行距离计算以得到参距值;从AI管理平台调取参会人员u的参表值,通过公式CYu=(a1*CJu+a2*CBu)/2将参表值CBu与参距值CJu进行赋权求和计算以得到参会预警值CYu,其中,a1、a2为预设权重系数,a2>a1>0;若参会预警值超过预设参会预警阈值,则将对应参会人员u标记为预警人员;若参会预警值未超过预设参会预警阈值,则将对应参会人员u标记为正常人员;
AI管理平台与参会表现回溯模块通信连接,参会表现回溯模块将参会人员u进行参会表现分析以得到参会人员u的参表值,将参会人员u的参表值发送至AI管理平台进行存储;参会表现分析的具体分析过程如下:
获取到参会人员u在单位时间内的参会总次数以及每次参加会议的到达时刻和会议准备开始时刻,若参会人员u未能按时到达会议现场,则将对应到达时刻与会议准备开始时刻进行时间差计算得到延误时长,将所有延误时长进行求和计算并取均值以得到延误系数;将参会人员u在单位时间内未能按时到达会议现场的次数与参会总次数进行比值计算以得到延误参会比;
通过公式将参会人员u在单位时间内未能按时到达会议现场的次数YCu与延误参会比YBu和延误系数YXu进行数值计算以得到参表值CBu;其中,b1、b2、b3为预设权重系数,b2>b1>b3>1。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智能会议管理系统,其特征在于,环境舒适度分析的具体分析过程包括:
在对应智能会议的进行过程中,将会议室中设定若干个检测区域,将对应检测区域标记为i,i={1,2,…,n},n表示检测区域数量;采集到检测区域i的实时温度、实时湿度和实时粉尘浓度,将预设适宜温度范围的最大值和最小值进行均值计算以得到预设温度判定值,将实时温度与预设温度判定值进行差值计算并取绝对值以得到温度不良值,同理获取到湿度不良值;
通过公式将检测区域i的温度不良值ETi、湿度不良值EPi和实时粉尘浓度EFi进行数值计算以得到检测区域i的舒适度不良值SQi;其中,sp1、sp2、sp3为预设比例系数,sp3>sp1>sp2>0;将所有舒适不良值建立舒适度集合,将舒适度集合进行方差计算和均值计算以得到舒适度分散值和舒适度平均值;
若舒适度平均值超过预设舒适度平均值阈值且舒适度分散值未超过预设舒适度分散值阈值,则舒适度预警信号;若舒适度平均值未超过预设舒适度平均值阈值且舒适度分散值未超过预设舒适度分散值阈值,则生成舒适度合格信号;其余情况则将舒适度不良值与预设舒适度不良阈值进行数值比较,若舒适度不良值超过预设舒适度不良阈值,则向检测区域i赋予判定符号QY1,若舒适度不良值未超过预设舒适度不良阈值,则向检测区域i赋予判定符号QY2;将QY1所对应的检测区域数量与QY2所对应的检测区域数量进行比值计算以得到舒适度预警系数;若舒适度预警系数超过预设舒适度预警系数阈值,则生成舒适度预警信号,否则生成舒适度合格信号。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智能会议管理系统,其特征在于,光线氛围检测分析的具体分析过程包括:
获取到对应智能会议的所有会议环节,并事先设定每组会议环节对应一组光线氛围策略,将对应会议环节的光线氛围策略发送至AI管理平台进行存储;调取对应智能会议当前会议环节的光线氛围策略,光线氛围策略包括若干光线检测项目的规定,包括光亮均匀度要求、亮度要求以及光照色温要求;通过灯体分析以判断是否存在异常灯体,若不存在异常灯体则采集到当前会议环节若干光线检测项目的实际检测数据,若对应光线检测项目的实际检测数据不满足对应规定要求,则将对应光线检测项目标记为光表不良项;若当前会议环节中不存在光表不良项,则生成光线氛围合格信号;
若当前会议环节中存在光表不良项,事先设定每组光线检测项目对应一组预设影响因子,预设影响因子的数值均大于零;获取到对应光表不良项的预设影响因子,将光表不良项的实际检测数据相较于对应规定要求的偏离值标记为项目偏差值,将项目偏差值与对应预设影响因子相乘以得到项目影响值;将所有光表不良项的项目影响值进行求和计算以得到光线氛围检测值;若光线氛围检测值超过预设光线氛围检测阈值,则生成光线氛围一级预警信号;若光线氛围检测值未超过预设光线氛围检测阈值,则生成光线氛围二级预警信号;且光线氛围一级预警信号的预警等级高于光线氛围二级预警信号的预警等级。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的智能会议管理系统,其特征在于,灯体分析的具体分析过程如下:
获取到对应会议室中的所有灯体,将当前时刻与对应灯体的开始运行时刻进行时间差计算以得到照明时长,并在照明时长内设定若干个检测时点,将对应灯体相邻两组检测时点的表面温度进行差值计算以得到温变速率,将所有温变速率进行求和计算并取均值以得到灯温变化系数;
以及采集到对应灯体的当前表面温度,通过公式TP=fp1*ZS+fp2*BW+fp3*WT将对应灯体的照明时长ZS、当前表面温度BW和灯温变化系数WT进行归一化计算以得到灯判值TP;其中,fp1、fp2、fp3为预设权重系数,fp1、fp2、fp3的取值均大于零;若灯判值超过预设灯判阈值,则判断对应灯体为异常灯体,将异常灯体经AI管理平台发送至对应管理人员的智能终端。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的智能会议管理系统,其特征在于,AI管理平台与会议管理效果评估模块通信连接,在对应智能会议结束后,AI管理平台生成管理效果评估分析信号并将其发送至会议管理效果评估模块,会议管理效果评估模块接收到管理效果评估分析信号后进行管理效果评估分析,通过分析以判断是否生成会议管理不合格信号,将会议管理不合格信号发送至AI管理平台;管理效果评估分析的具体分析过程如下:
采集到对应智能会议的准备开始时刻和实际开始时刻,将实际开始时刻与准备开始时刻进行时间差计算以得到会议启动偏离时长,以及采集到对应智能会议的准备结束时刻和实际结束时刻,将准备结束时刻和实际结束时刻进行时间差计算以得到会议结束偏离时长;若会议启动偏离时长超过预设会议启动偏离时长阈值或会议结束偏离时长超过预设会议结束偏离时长阈值,则生成会议管理不合格信号;
若会议启动偏离时长未超过预设会议启动偏离时长阈值且会议结束偏离时长未超过预设会议结束偏离时长阈值,则采集到对应智能会议所有会议环节的持续时长,若对应会议环节的持续时长处于对应的预设持续时长范围内,则将对应会议环节标记为合规环节,若对应会议环节的持续时长未处于对应的预设持续时长范围内,则将对应会议环节标记为异常环节;若异常环节的数量超过合规环节的数量,则生成会议管理不合格信号。
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的智能会议管理系统,其特征在于,若异常环节的数量未超过合规环节的数量,则将对应异常环节的持续时长与对应预设持续时长范围进行差值计算以得到环节时长偏差值,若环节时长偏差值超过预设环境时长偏差阈值,则将对应异常环节标记为超异环节,将超异环节的数量与异常环节的数量进行比值计算以得到超异比;通过公式GPu=tp1*WHu+tp2*WBu将异常环节的数量WHu与超异比WBu进行数值计算以得到管理评估系数GPu;其中,tp1、tp2为预设权重系数,tp2>tp1>0;若管理评估系数超过预设管理评估系数阈值,则生成会议管理不合格信号。
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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