Что такое автоматизированная система учета рабочего времени ?
Системы учета посещаемости являются важным аспектом оценки в классе, где посещаемость обычно фиксируется с помощью подписей студентов или путем переклички в начале и конце учебных занятий. Аналогично, в профессиональной среде они используются для управления персоналом и обычно регистрируются с помощью биометрических устройств, считывания идентификационных карт или вручную на входе и выходе из офиса. Такие традиционные методы, несомненно, отнимают много времени, чреваты ошибками и требуют ресурсов для ведения надлежащей документации и оценки. Интеллектуальная или автоматизированная система учета посещаемости может преодолеть эти недостатки, поскольку она использует распознавание лиц на основе компьютерного зрения, искусственный интеллект, сверточные нейронные сети и передовые методы глубокого обучения. Такое решение распознает или идентифицирует лица и собирает данные о посещаемости с помощью видеозаписей высокого разрешения, сделанных с помощью мониторов с поддержкой ИИ в системах безопасности и видеонаблюдения . Система распознавания лиц OpenCV в реальном времени, уделяя особое внимание технологиям подделки и морфинга лиц, немедленно обновляет базу данных необходимой и собранной информацией после идентификации.
Рынок автоматизированных систем учета рабочего времени, также известных как программное обеспечение для учета рабочего времени, оценивается в 3,99 млрд долларов США по состоянию на 2025 год и, согласно прогнозам, будет расти со среднегодовым темпом роста в 8,23 %, достигнув приблизительной рыночной стоимости в 6,23 млрд долларов США к 2030 году. В современном быстро меняющемся мире, процветающем благодаря современным технологиям, учет рабочего времени превратился из рутинной административной задачи в динамичный процесс, отвечающий требованиям повышенной безопасности, точности и контроля во всех секторах. В этой статье мы рассмотрим принципы работы, преимущества и недостатки этих систем, а также кратко остановимся на услугах компьютерного зрения и обработки изображений , которые дают им преимущество по сравнению с традиционными методами учета рабочего времени, которые считаются устаревшими и уязвимыми для мошенничества.
Источник: IMARC
Рост объема рынка интеллектуальных систем учета рабочего времени в прогнозируемый период с 2024 по 2033 год.
Принцип работы автоматизированной системы учета рабочего времени
Вначале мы обсудили, что эти системы функционируют с использованием моделей компьютерного зрения, основанных на распознавании лиц в реальном времени с помощью алгоритмов глубокого обучения. Модель обнаружения лиц может использовать библиотеки OpenCV и Dlib, а в некоторых случаях алгоритмы анализа главных компонентов (PCA) для одновременного обнаружения нескольких лиц на изображении и отметки посещаемости. Ниже приведено подробное описание шагов, необходимых для работы этих систем.
1. Определение проблемы: Первым шагом является определение проблемы, которую решение призвано решить после внедрения. Определяется тип набора данных для сбора и обучения, а также методология сбора данных и ожидаемые результаты.
2. Подготовка данных: Это начальный этап процесса, включающий сбор и аннотирование изображений. Клиент делает снимки или делится существующими изображениями студентов или сотрудников как в группе, так и по отдельности, и загружает их на автоматизированную платформу учета посещаемости. Студенты, сотрудники или службы аннотирования изображений могут войти на платформу, чтобы вручную выбрать свои лица на групповом фото и присвоить им свой уникальный идентификационный номер (ID). Это позволяет обучить систему распознаванию лиц, и это также можно сделать, используя любой существующий аннотированный набор данных.
3. Обнаружение лиц: Интеллектуальная система учета посещаемости выполняет обнаружение лиц на групповом изображении с использованием модели многозадачных каскадных сверточных сетей (MTCNN). Она извлекает лицевые ориентиры и ограничивающие рамки для каждого обнаруженного лица. Компонент обнаружения лиц в системе, как в случае MTCNN, состоит из сети предложений (P-Net), которая обобщает начальные оценки и ограничивающие рамки. Кроме того, она включает в себя сеть уточнения (R-Net) для уточнения предложений идентификации и удаления ложных срабатываний. На заключительном этапе запускается выходная сеть (O-Net), которая выполняет окончательную проверку лица и локализацию лицевых ориентиров. Модель MTCNN может обнаруживать лица любого размера с помощью пирамиды изображений и использует ограничивающие рамки и ключевые точки лица в качестве выходных данных.
4. Извлечение признаков: По мере сбора данных с помощью таких модулей, как анализатор формы лица , признаки извлекаются с использованием алгоритмов для идентификации рта, глаз, носа и других черт лица. Когда библиотека обнаружения лиц обнаруживает и определяет местоположение лица, создается набор признаков для обучения модели в рамках каждого кадра изображения или видео. Для дальнейшей обработки, например, для выравнивания обнаруженного лица по фиксированной, нормализованной, стандартизированной позе или положению, извлекается определенная область лица.
5. Выравнивание лица: Использование обнаружения лицевых ориентиров или геометрических преобразований для обнаружения и выравнивания лица помогает минимизировать отклонения, которые могли быть вызваны поворотами головы, наклонами или другими внешними факторами. Это способствует повышению надежности последующих этапов, таких как глубокое извлечение лицевых признаков для захвата индивидуальных характеристик с использованием PCA, CNN или локальных бинарных шаблонов (LBP). Затем следует процесс кодирования признаков, в ходе которого собранные или извлеченные признаки преобразуются в осмысленные и компактные значения представления данных с использованием линейного дискриминантного анализа (LDA), методов глубокого обучения, таких как триплетные сети, сиамские сети или гистограммы локальных бинарных шаблонов (LBPH), которые также используются для обнаружения объектов в компьютерном зрении .
Схема рабочего процесса и пример архитектуры автоматизированной системы учета рабочего времени.
6. Расширение данных: Облачная система учета посещаемости применяет геометрические преобразования для увеличения разнообразия набора данных, что облегчает фиксацию посещаемости с разных ракурсов и в различных условиях. Этап предварительной обработки включает в себя масштабирование, перемещение или сдвиг изображения, вращение, регулировку яркости, модуляцию контраста, насыщенность, масштабирование, обрезку, преобразование в оттенки серого, нормализацию значений пикселей, добавление шума и многое другое. Кроме того, система фильтрует изображения для уменьшения шума, чтобы улучшить их качество. Это может включать в себя фильтр среднего значения, медианный фильтр, гауссовский фильтр и билатеральную фильтрацию с использованием таких инструментов, как Python и библиотека глубокого обучения Keras. Это улучшает обобщающую способность и расширяет набор данных за счет уменьшения избыточного усиления.
7. Обучение модели: Как обсуждалось ранее, используются модели глубокого обучения, такие как Visual Geometry Group (VGG-16) и др. Эта модель, например, состоит из таких архитектурных компонентов, как входной слой, сверточные слои, функции активации Rectifier Linear Unit (ReLU), слои максимального пулинга, слой выравнивания, полносвязные слои, слои Dropout и классифицирующий слой SoftMax. В целом, используются небольшие фильтры (например, ядра 3×3), пространственное заполнение и минимальные шаги, поскольку система обучается на миллионах размеченных и дополненных RGB-изображений (обычно 224×224 пикселей). В случае VGG-16 активация ReLU применяется к скрытым слоям, а SoftMax — к финальному слою. В качестве метода оптимизации используется Mini-Batch Gradient Descent (MBGD), а общая точность модели может быть улучшена с помощью пятикратной перекрестной проверки.
8. Оценка модели: Поскольку модель в автоматизированной системе учета рабочего времени постоянно обучается, необходим процесс оценки модели, в ходе которого определяется точность результатов, производительность модели и ее способность распознавать людей с использованием другого набора данных. Это включает измерение таких показателей, как F1-мера, полнота и точность. Модели машинного обучения, такие как машины опорных векторов (SVM), сверточные нейронные сети (CNN) или метод k-ближайших соседей (k-NN), переобучаются в соответствии с определенными показателями с использованием закодированных и предварительно обработанных данных.
9. Развертывание и тестирование: После обучения и оценки решения или платформы, она развертывается в учебном классе или рабочей среде, и ее функционирование проверяется путем загрузки новых полученных изображений. Датчик или камера автоматически фиксируют посещаемость каждого студента или сотрудника, которая обрабатывается моделью. В обычных случаях модель MTCNN обнаруживает лица на изображении, и каждое обнаруженное изображение проходит через модели глубокого обучения, такие как VGG-16. В конечном итоге, модель предсказывает идентифицированного студента или сотрудника на основе распознанного идентификатора и имени с использованием вероятностей SoftMax.
10. Вывод и обслуживание: В соответствии с результатами обучения, тестирования и проверки модель развертывается, и в системе отмечается присутствие с указанием таких данных, как уникальный идентификатор, дата и время. Затем выполняется серия прогнозов для всех входящих лиц, и на их основе формируется окончательный список присутствующих. Система регулярно обновляется и обслуживается для обеспечения корректностей в ее функциональности, точности и добавления новых функций. Обученная модель сохраняется, а собранные, извлеченные и оцененные данные интегрируются в существующую базу данных или файловую систему в подходящем формате. Это обеспечивает эффективный поиск на повторяющихся этапах маркировки присутствия.
Преимущества автоматизированной системы учета рабочего времени
Внедрение подобного инструмента может привести к кардинальным изменениям в работе учреждений и организаций. Ниже перечислены некоторые области, где проявляются преимущества этих систем.
Управление временем
Эти автоматизированные системы позволяют эффективно управлять временем и получать превосходные и точные результаты по сравнению с ситуациями, когда учет рабочего времени ведется вручную, что отнимает чрезмерно много времени.
Ручные усилия
Модель глубокого обучения в интеллектуальной системе учета рабочего времени точно распознает лица в соответствии с размеченным изображением, используемым для обучения и назначения задач, что снижает трудозатраты человека.
Помощник на заседании
Исключена любая возможность отмечать присутствие по доверенности со стороны преподавателей, студентов или сотрудников охраны.
Непрерывное обновление
В случае приема новых сотрудников или найма персонала база данных, регулярно получаемая преподавателем или руководителем группы, может быть легко обновлена в облачной системе учета посещаемости.
Мошенничество с использованием времени
Благодаря этой современной технологии, обеспечивающей точный расчет заработной платы, исключается любая возможность подделки отметок о прибытии в офис в случае опоздания.
Эффективные операции
В процессе учета рабочего времени также сводятся к минимуму или полностью исключаются человеческие ошибки, которые раньше случались при ручной маркировке посещаемости. Благодаря этому сотрудники отдела кадров могут сосредоточиться на более важных задачах, таких как разработка организационной стратегии и принятие решений и т. д.
Усиленное наблюдение
Эти системы позволяют не только осуществлять опознавательную маркировку, но и эффективную аутентификацию всех сотрудников и студентов. Это помогает защитить помещения от угроз безопасности, таких как несанкционированный доступ в определенные зоны со стороны сотрудников, внесенных в черный список, отстраненных от учебы студентов или разыскиваемых преступников.
Улучшенное отслеживание
Эти автоматизированные системы легко интегрируются с существующим программным обеспечением для управления персоналом или университетским менеджментом, позволяя точно регистрировать время прихода и ухода, тем самым автоматизируя весь процесс учета посещаемости и повышая эффективность использования ресурсов.
Оцените возможности надежной автоматизированной системы учета рабочего времени
В этом блоге мы подробно рассмотрели работу систем учета посещаемости на основе компьютерного зрения и их различные преимущества. Мы также изучили, как эти системы могут эффективно преодолевать проблемы традиционных методов учета посещаемости. Наша компания внедрила облачную систему учета посещаемости для различных клиентов, интегрировав технологию распознавания лиц. Наше решение включает в себя надежные модели глубокого обучения для эффективного получения высокоточных результатов.
Мы обеспечиваем безопасность, обнаруживая лица, выявляя попытки подделки и распознавая атаки с использованием морфинга в режиме реального времени. Решение легко интегрируется с существующим программным обеспечением и выполняет необходимые функции, такие как захват изображений из аудиторий или офисов, обнаружение лиц с использованием таких моделей, как MTCNN и т. д. Наши услуги включают в себя разметку данных, аугментацию, обучение моделей, тестирование, оценку, переобучение при необходимости, развертывание, техническое обслуживание и обновления.
Решение автоматически прогнозирует имена студентов или сотрудников для отметки посещаемости. Оно обеспечивает снижение количества ошибок, эффективное управление временем, рациональное использование ресурсов и повышенную безопасность. Кроме того, решение предоставляет подробную информацию о моделях посещаемости для улучшения общей операционной эффективности. Поскольку оно решает различные проблемы конфиденциальности, его можно рассматривать как комплексное решение для предотвращения мошенничества в режиме реального времени. Пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы узнать больше о наших услугах, реализовать ваши потребности в области компьютерного зрения, а также решить ваши проблемы безопасности и видеонаблюдения.