CN106372856A - 一种司机考勤方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了司机考勤方法及系统，针对司机启闭车辆必做的点火动作或熄火动作，采用在车辆钥匙处于“ACC”档位时，采集司机的人脸图像及当前时间，然后根据所采集的人脸图像识别出该司机的身份信息，并将该司机的身份信息与当前时间进行绑定记录。另外，本发明提取人脸图像的特征码，并与特征码库中的特征码进行匹配，从而识别司机的身份信息，针对未录入的司机的身份信息，本发明能够自动采集人脸图像并添加相应的特征码至该特征码库中，从而实现人脸图像自动录入。
Description
技术领域
本发明属于物流互联网领域，尤其涉及一种司机考勤方法及系统。
背景技术
在物流行业，司机的考勤关系到驾驶里程、油耗、安全事件等重要因素，对车队管理来讲非常重要，目前很多公司采用IC卡或指纹识别等打卡的方式来实现对司机考勤的管理。这些方式存在以下几个问题：
1.需要司机主动配合打卡，如司机故意不打卡或忘了打卡，则无法采集到考勤数据；
2.IC卡代打卡的现象非常常见，指纹识别也无法彻底杜绝代打卡的可能，市场上存在指纹膜、指纹套等作弊手段；
3.物流行业工作场景中，司机戴手套、装卸货后手脏、出汗、手指皮肤破损等情况较多，此类情况会造成指纹识别不方便或失败。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明的目的在于，提供一种司机考勤方法及系统，能自动、准确地实现车辆司机的考勤。
(二)技术方案
本发明提供的司机考勤方法，针对司机启闭车辆必做的点火动作或熄火动作，采用在车辆钥匙处于“ACC”档位时，采集司机的人脸图像及当前时间，然后根据所采集的人脸图像识别出该司机的身份信息，并将该司机的身份信息与当前时间进行绑定记录。另外，本方法提取人脸图像的特征码，并与特征码库中的特征码进行匹配，从而识别司机的身份信息，针对未录入的司机的身份信息，本方法能够自动采集人脸图像并添加相应的特征码至该特征码库中，从而实现人脸图像自动录入。
本发明还提供一种司机考勤系统，包括：
数据采集单元，用于判定车辆处于一预定状态时，采集司机的人脸图像及当前时间；
识别记录单元，用于根据所采集的人脸图像识别出该司机的身份信息，并将该司机的身份信息与所述当前时间进行绑定记录。
数据采集单元设于车辆的一智能终端中，识别记录单元设于一云端服务器，所述智能终端与云端服务器通过无线通信连接。
(三)有益效果
本发明具有以下优点：
1、针对司机启闭车辆必做的点火动作或熄火动作，根据车辆钥匙处于“ACC”状态来自动采集记录司机的考勤数据，使得考勤记录和点熄火行程对应，避免了无法采集考勤数据的问题；
2、以相邻的点火动作和熄火动作为一个周期，由于在点火动作和熄火动作中都会进行记录考勤数据，使得在一个周期内行驶数据(里程、油耗、司机安全评分)更加精准。
3、在新的司机考勤时，能够自动将该司机的人脸图像相应的特征码录入，无需人工事先录入照片，减轻管理人员工作负担。
附图说明
图1是本发明实施例提供的司机考勤系统的结构示意图。
图2是本发明实施的工作流程图。
具体实施方式
本发明通过一种司机考勤方法，用于对车辆的驾驶司机进行自动考勤，方法包括：
S1，当判定车辆处于一预定状态时，采集司机的人脸图像及当前时间。考虑到司机启闭车辆必须要完成点火动作或熄火动作，故本发明优选预定状态为车辆钥匙处于“ACC”档位，需要说明的是，“ACC”档位是车辆钥匙的一个档位，一般的汽车钥匙有4个档位：“OFF”档位、“ACC”档位、“ON”档位和“发动”档位，其中，“OFF”档位是车辆“关”；“ACC”档位是“不发动车可以给车内部分电器供电”；“ON”档位是“给车内所有电器供电”；“发动”档位是自复位的开关，发动车后自动回到“ON”档。
S2，根据所采集的人脸图像识别出该司机的身份信息，并将该司机的身份信息与所述当前时间进行绑定记录。
还需说明的是，点火动作或熄火动作都会使车辆钥匙处于“ACC”档位，这样，司机在启动车辆和关闭车辆都会进行一次考勤，以相邻的点火动作和熄火动作为一个周期，由于在点火动作和熄火动作中都会进行记录考勤数据，使得在一个周期内行驶数据(里程、油耗、司机安全评分)更加精准。然而，有些车辆并没有“ACC”档位，因此，本发明的预定状态并不限于车辆钥匙处于“ACC”档位，也可以是车辆在点火或熄火的时刻，只要是司机在点火动作或熄火动作中产生的状态，都可以应用于本发明。
优选地，本发明采用一个安置于车辆内部的车载智能终端来判断车辆钥匙是否处于“ACC”档位，并采用一个安置于车辆内部的车载图像采集终端来采集司机的人脸图像，当车载智能终端判定车辆钥匙处于“ACC”档位，则下发指令给车载图像采集终端启动人脸识别程序，进行人脸图像采集。
根据本发明的一种实施方式，在步骤S1之前，预先建立一个特征码库，其包括多个与司机身份信息对应的特征码。步骤S2中，根据所采集的人脸图像识别出该司机的身份信息，包括：提取人脸图像的特征码，并将该人脸图像的特征码与特征码库中的特征码进行匹配，获取特征码库中与所述人脸图像的特征码最匹配的特征码，从而获得与该特征码相对应的司机的身份信息。
需要说明的是，司机身份信息与特征码可以是一对多的关系，即一个司机身份信息对应多个特征码，考虑到可能受到光线、人脸表情等影响，这样从采集的人脸图像中提取的特征码可能是变化的，所以，在特征码库中设立多个特征码来对应一个司机的身份信息，可尽量匹配到各种情况下的人脸图像，从而识别出司机的身份信息。
根据本发明的一种实施方式，最匹配的特征码与人脸图像的特征码的匹配度大于等于一阈值。当有未录入的新司机考勤时，采集的人脸图像的特征码在库中匹配度肯定会很低，如果强行选择一个匹配度最高特征码并获取身份信息，这样就造成了误识别。所以，本发明设定了一个阈值，只有匹配度最高的特征码大于等于这个阈值时，系统才认定该考勤的司机为已录入的司机，这样保证了未录入的新司机考勤时，系统不会将其误识别为其他已录入的司机。
优选地，在步骤S2中，若人脸图像的特征码与特征码库中任一特征码的匹配度均小于阈值，则重复执行步骤S1-S2，直到在所述特征码库中获取到与所述人脸图像的特征码匹配度大于等于所述阈值的特征码。就像上面所说，图像采集时可能受到光线、人脸表情等影响，某一次采集的人脸图像对应的特征码可能与库中的所有特征码的匹配度都很低，达不到该阈值，但是该司机确实是已录入的司机，这样，重新采集该司机的人脸图像，并在库中进行特征码匹配，直到匹配出匹配度大于等于阈值的特征码。
优选地，若连续N次均未获取到与人脸图像的特征码匹配度大于等于阈值的特征码，则将这N次采集的人脸图像的特征码添加至特征码库中，并向车辆管理员提示添加这些特征码所对应的司机的身份信息。举例来说，这里N取3，若连续3次均未获取到与人脸图像的特征码匹配度大于等于阈值的特征码，则系统不再认为匹配失败原因是由于图像采集时可能受到光线、人脸表情等影响，而是认为该司机是未录入的新司机。为了保证未录入的新司机也能进行考勤，将之前3次采集的人脸图像的特征码加入至特征码库中，然后向车辆管理员发出提示，要求其录入自己的身份信息(如，姓名)以与该3次采集的人脸图像的特征码对应上，例如，可以在设定一客户端，具体地，该客户端可以是网页版客户端，可与车辆管理员进行交互，相应的提示通过客户端呈现给车辆管理员后，车辆管理员可通过该客户端录入司机的身份信息。这样未录入的新司机既可自动地进行录入无需人工事先录入照片，减轻管理人员工作负担。
优选地，特征码库存储于一云端服务器中，具体地，可以采用车载智能终端通过2G无线网络将车辆的车牌号、地理位置信息、采集的司机的人脸图像及当前时间上传至云端服务器，其中，地理位置信息可以是GPS定位数据。
优选地，在考勤完毕后，可以在客户端上呈现司机姓名、采集到的人脸图像、车牌号、当前时间(点火时间或熄火时间)、地点等信息，从而让车辆管理员确认司机已经考勤成功并能了解相关信息。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
图1是本发明实施例提供的司机考勤系统的结构示意图，系统包括图像采集终端101、车载智能终端102、客户端103和服务器104，其中，图像采集终端101、车载智能终端102均处于车辆内部，客户端103为网页版客户端，图像采集终端101、车载智能终端102、客户端103分别通过无线网络与后台的服务器104通信，图像采集终端101可以对车辆中的司机进行拍照，得到人脸图像，车载智能终端102可以准确识别出“ACC”档位的on线是否开启，如果开启，则判定车辆钥匙处于“ACC”档位，客户端103与车辆管理人员进行信息交互，具体地，系统管理员可以通过客户端输入司机的身份信息，客户端也可以向车辆管理人员呈现司机的考勤数据。图像采集终端101可以将采集的人脸图像传至车载智能终端102，再由车载智能终端102通过无线网络将人脸图像发送至服务器104中进行识别，服务器104所在的后台识别人脸图像后记录考勤数据，接着将该考勤数据发送至客户端103中以供车辆管理人员查看。
图2是本发明实施的工作流程图，如图2所示，司机在上车后，扭动钥匙启动车辆时，车载智能终端102判断“ACC”档位的on线是否开启，如果开启，则下发指令给车载图像采集终端101启动人脸采集程序。
图像采集终端101启动人脸采集程序后即开始采集司机的人脸图像，图像采集终端101在采集人脸图像的过程中，首先判断是否存在人脸，如不存在人脸，继采集取图像(采集频率可配置)直到“ACC”档位的on线关闭；如存在人脸，则截取人脸区域图像，上传至车载智能终端102。
车载智能终端102通过2G无线网络向云服务器104上传人脸图像，同时上传车牌号、点火时间、GPS定位数据。每次随人脸图像一同上传至云服务器104；另外，车载智能终端102还可以记录“ACC”档位on线开启的时刻作为点火时间，以随人脸图像一同上传至云服务器104；而且，还可采用GPS获取此时车辆所在的地理位置，即GPS定位数据，并将该GPS定位数据发送至车载智能终端102，以随人脸图像一同上传至云服务器104。
云服务器104收到人脸图像、车牌号、点火时间、GPS定位数据后进行记录，并在的后台对人脸图像进行特征码提取。其中，云服务器104具有一个特征码库，特征码库中包括多个已录入的人脸图像的特征码，这些特征码与司机的身份信息对应。提取到人脸图像的特征码后，比对该特征码和码库里的数据，得到匹配度的评分，如最高评分高于设定的阈值，则判定该最高评分特征码对应的司机为当前驾车司机，从而记录下考勤数据。
如果云服务器104判定最高评分低于设定的阈值，则认为此次匹配失败，并下发重新采集图像指令至图像采集终端101，重走“图像采集-特征码提取-特征码比对”流程。如进行了3此人脸图像采集，并且连续3次比对结果的最高评分低于阈值，则认为当前驾车司机并没有相应的特征码被录入在特征码库中。此时，服务器启动自动建库程序，以之前连续3次采集的人脸图像为入库照片，提取这3张人脸图像的3个特征码并录入至特征码库中，为了使这3个特征码能关联司机的身份信息，云服务器104向客户端103下发指令，以使客户端103呈现相关信息，以提示司机录入自己的身份信息，司机通过客户端103录入身份信息后，客户端103上传该身份信息至云服务器104，以使上述3个特征码与该身份信息关联，从而实现了新司机自动录入的功能。
云服务器104通知客户端103考勤成功后，在客户端103上显示司机姓名、采集到的图像、车牌号、点火时间、GPS定位数据，以供司机确认自己已考勤成功。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (11)
1.一种司机考勤方法，用于对车辆的驾驶司机进行自动考勤，其特征在于，方法包括：
S1，当判定所述车辆处于一预定状态时，采集所述司机的人脸图像及当前时间；
S2，根据所采集的人脸图像识别出该司机的身份信息，并将该司机的身份信息与所述当前时间进行绑定记录。
2.根据权利要求1所述的司机考勤方法，其特征在于，所述预定状态为车辆钥匙处于“ACC”档位。
3.根据权利要求1所述的司机考勤方法，其特征在于，在所述步骤S1之前，预先建立一个特征码库，其包括多个与司机身份信息对应的特征码，所述步骤S2中，根据所采集的人脸图像识别出该司机的身份信息，包括：
提取所述人脸图像的特征码，并将该人脸图像的特征码与所述特征码库中的特征码进行匹配，获取所述特征码库中与所述人脸图像的特征码最匹配的特征码，从而获得与该特征码相对应的司机的身份信息。
4.根据权利要求3所述的司机考勤方法，其特征在于，所述最匹配的特征码，与所述人脸图像的特征码的匹配度大于等于一阈值。
5.根据权利要求4所述的司机考勤方法，其特征在于，所述步骤S2中，若所述人脸图像的特征码与所述特征码库中任一特征码的匹配度均小于所述阈值，则重复执行步骤S1-S2，直到在所述特征码库中获取到与所述人脸图像的特征码匹配度大于等于所述阈值的特征码。
6.根据权利要求5所述的司机考勤方法，其特征在于，若连续N次均未获取到与所述人脸图像的特征码匹配度大于等于所述阈值的特征码，则将这N次采集的人脸图像的特征码添加至所述特征码库中，并向该车辆中的司机提示添加这些特征码所对应的司机的身份信息，其中，N为大于等于1的整数。
7.根据权利要求3所述的司机考勤方法，其特征在于，所述特征码库存储于一云端服务器中，所述步骤S1还包括，将采集的所述司机的人脸图像及当前时间上传至所述云端服务器。
8.根据权利要求7所述的司机考勤方法，其特征在于，所述步骤S1中，还将所述车辆的车牌号和地理位置信息上传至所述云端服务器。
9.根据权利要求8所述的司机考勤方法，其特征在于，在所述步骤S2之后，还包括，将所述人脸图像、当前时间、车牌号及地理位置信息显示在一终端上。
10.一种司机考勤系统，用于对车辆的驾驶司机进行自动考勤，其特征在于，系统包括：
数据采集单元，用于判定所述车辆处于一预定状态时，采集所述司机的人脸图像及当前时间；
识别记录单元，用于根据所采集的人脸图像识别出该司机的身份信息，并将该司机的身份信息与所述当前时间进行绑定记录。
11.根据权利要求10所述的司机考勤系统，其特征在于，所述数据采集单元设于所述车辆的一智能终端中，所述识别记录单元设于一云端服务器，所述智能终端与所述云端服务器通过无线通信连接。
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