Способ учета рабочего времени и система для его осуществления Российский патент 2022 года по МПК G06V10/75 G06V10/96 G07C1/00 

Изобретение относится к области учета рабочего времени с использованием биометрии, может быть использовано, например, для учета времени вождения транспортного средства, времени тренировок спортсменов на тренажерах, времени подготовки курсантов или учащихся, времени работы операторов машин, механизмов и  технологического оборудования и др.

Далее в тексте заявителем приведены термины, которые необходимы для облегчения однозначного понимания сущности заявленных материалов и исключения противоречий и/или спорных трактовок при выполнении экспертизы по существу.

Биомéтрия – система распознавания людей по одной или более физическим или поведенческим чертам (фотография лица и/или тела, образец голоса, отпечатки пальцев, рисунок вен руки, группа крови, специальное фото роговицы глаза и т.д.). [https://ru.wikipedia.org/wiki/Биомéтрия].

Идентификация – установление тождественности неизвестного объекта известному на основании совпадения признаков; распознание [https://ru.wikipedia.org/wiki/Идентификация].

Верификация – сравнение, при котором биометрическая система пытается верифицировать личность человека. В таком случае новый биометрический образец сравнивается с ранее сохраненным образцом. Сравнивая эти два образца, система подтверждает, что данный человек действительно тот, за кого он себя выдает [http://izi.vlsu.ru/files/teach/books/910/theory.html]. Верификация – это подтверждение правильности какого-либо действия, предмета или события после проверки [https://myrouble.ru/verification/].

ЭВМРМ – ЭВМ рабочего места, например, компьютер,  

ИЛЧ – изображение лица человека.

ИЛЧРМ – изображение лица человека, полученное на рабочем месте.

РМ – рабочее место.

ЭИЛЧ – эталонное изображение лица человека.

БД – база данных.

БДЭИЛЧ  – база данных, содержащая эталонные изображения лица человека.

В мире существует проблема учета целевого использования рабочего времени в различных областях промышленности, экономики и социальной сферы, которую возможно решить, например, расширением арсенала способов и систем учета рабочего времени.

Заявленное техническое решение направлено на совершенствование учета (контроля) рабочего времени и может быть использовано в любой области, требующей учета рабочего времени, при условии наличия ограниченного в пространстве рабочего места с возможностью размещения видеокамеры и компьютера.

Например, заявленное техническое решение в полной мере можно использовать для учета:

• времени управления транспортным средством с целью повышения безопасности дорожгного движения;

• времени работы операторов машин, механизмов и технологического оборудования, с целью контроля за их нахождением на рабочем месте, что, соответственно, повысит безопасность работы машин, механизмов и технологического оборудования;

• времени подготовки курсантов и учащихся с целью контроля за их нахождением на учебном месте с целью планового улучшения показателей подготовки;

• времени тренировки спортсменов с целью конроля за спортивными показателями;

и др.

Из исследованного уровня техники заявителем выявлены технические решения, направленные на контроль рабочего времени в различных областях деятельности.

Так, известны технические решения для учета рабочего времени сотрудников организаций. Из исследованного уровня техники выявлена программа Anviz AIM standard [https://anviz.ru/support/help/aimstandard/item/reports-variants.html]. Штатным режимом учета рабочего времени в программе Anviz AIM standard является учет рабочего времени по первому и последнему событию за день. В этом случае программа считает рабочим временем время между первым и последним событием. Тип события при этом не учитывается. Для учета рабочего времени по первому и последнему событию необходимо создать смену, расписание и назначить расписание сотрудникам. Далее при расчете рабочего времени программа предложит удалить события, находящиеся между первым и последним событием, первое событие сделает приходом, а последнее – уходом. При этом общее рабочее время будет вычислено как время рабочей смены, указанное для смены в расписании (например, 480 минут) за минусом «опоздания» и «ухода раньше». Anviz AIM standard предоставляет возможности для учета рабочего времени с целью повышения дисциплины. Однако для более полного учета с возможностью использования перерывов, смен 1с, ночных работ, работ совместителей, расчета заработной платы и прочее необходимо использовать дополнительные модули.

Недостатком известного технического решения является отсутствие возможности верификации человека по фотографии, в результате чего возможно осуществить событие (отметка прихода - ухода) другим человеком.

Заявленное техническое решение в полной мере относится к учету времени подготовки водителей транспортных средств, что актуально по отношению к получению ими соответствующей квалификации с целью снижения количества дорожно-транспортных происшествий (ДТП), в результате которых, помимо гибели и ранения людей, наносится материальный ущерб экономике. ДТП возникают по различным причинам, в том числе по причине недостаточной подготовленности водителей, а также их утомленного состояния в результате переработки, что, в частности, может быть следствием: 

– неполного выполнения программ учебного вождения в автошколах и, соответственно, низкого качества подготовки водителей;  

– недостаточного контроля режима труда водителей в коммерческом автомобильном транспорте и такси, что приводит к переработке водителей  (утомленное состояние);

– недостаточного контроля режима труда водителей в автомобилях каршеринга, что может привести к подлогу аккаунтов, отсутствию своевременной информации о нарушениях водителем правил дорожного движения (ПДД);

– и др.

Далее заявителем рассмотрены указанные проблемы более подробно.

Отсутствие контроля за выполнением утвержденных программ учебного вождения в автошколах приводит к тому, что недостаточно подготовленные водители становятся участниками дорожного движения и увеличивают риски возникновения ДТП. 

Вследствие этого, важнейшей задачей является расширение арсенала способов учета времени вождения автомобиля.

Известные способы учета времени вождения автомобиля в автошколах на основе цифровых технологий, электронного и обычного документооборота [Система "Автошкола-контроль" http://dscontrol.ru/],  [Информационная Система для автошкол "Зебра” https://scienceforum.ru/2015/article/2015014963] для верификации используют:

• магнитные карты и мобильный телефон ученика;

• журнал, в который инструктор записывает информацию о выполнении программы учебного вождения (ПУВ);

• бумажное Свидетельство о выполнении учеником ПУВ для выхода на экзамен.

Недостатком известных систем является то, что они могут допускать подлог и создавать коррупционные риски.

В мире также существует проблема контроля режима труда водителей в коммерческом автомобильном транспорте, а именно – переработка водителей  (утомленное состояние), что часто приводит к ДТП 

[https://rnsinfo.ru/news/tachograph/2051/], 

[https://www.rbc.ru/society/23/12/2019/5e011b119a7947951c1b9a84?from=from_main].

Известно, что для учета времени вождения в коммерческом автомобильном транспорте устанавливают тахографы [Тахографы: Постановление Правительства РФ №1213 от 23.11.2012 г. и приказ МинТранса № 36 от 13.02.2013 г.]. 

Недостатком использования тахографов является возможный подлог карты водителя. Также для снятия информации с тахографа сотрудниками ГУОБДД (Главное управление по обеспечению безопасности дорожного движения МВД России) требуются и трудозатраты, поэтому контролем охватывается небольшая часть коммерческого автомобильного транспорта. 

В мире также существует проблема контроля личности водителя в автомобилях каршеринга и такси, а именно:

–     подлога аккаунтов [https://www.pnp.ru/social/karshering-predlagayut-otregulirovat-zakonom.html];

–     отсутствия своевременной информации о нарушениях водителем ПДД, его квалификации и переработке в такси.

Известные технические решения верификации водителя используют:

–     сравнение фотографии (селфи) водителя и водительского удостоверения, паспорта с имеющимися в базе данных;

–     сверку геопозиции автомобиля с телефоном водителя.

Недостатком известных технических решений является то, что они не верифицируют водителей, допуская возможность подлога. Это часто позволяет водителям автомобилей каршеринга агрессивно водить, совершать вандализм, а водителям такси, после отработки допустимого времени вождения, подключаться к другому агрегатору и продолжать работу. Агрессивное вождение и утомленное состояние водителей часто приводит к ДТП, [https://www.rbc.ru/society/23/12/2019/5e011b119a7947951c1b9a84?from=from_main], [https://rnsinfo.ru/news/tachograph/2051/].

Из исследованного заявителем уровня техники выявлено, что для решения указанной проблемы известны системы биометрической верификации человека по чертам лица, которые применяются в различных сферах: системы безопасности, контроль и учет рабочего времени специалистов, маркетинг, развлечения и др.

Биометрические системы удобны в применении - работают бесконтактно, непрерывно, не отвлекая человека от его деятельности. 

Так, известно изобретение по патенту РФ № 2587408 «Видео контроль функционального состояния», сущностью является устройство видеоконтроля функционального состояния, которое содержит блок питания 4,3 В, соединенный входом питания с выходом разъема подключения бортового питания 12-24 В, а выходом к входу питания одноплатной микроЭВМ, которая подключена к акселерометру, к USB первому входу, к USB второму входу, к фотодиоду, к слоту карты водителя, к выходу памяти, к выходу микшера и тревожной кнопки. Одноплатная микроЭВМ соединена с портом ввода-вывода стандартного интерфейса UART GSM/GPRS модема, который через разъем GSM соединен с антенной GSM, GSM/GPRS модем подключен к SIM-карте, которая необходима для аутентификации устройства в GSM сети. Одноплатная микроЭВМ 8 соединена с портом ввода-вывода стандартного интерфейса UART приемника спутниковой навигации, который через разъем подключения ГЛОНАСС/GPS/GALILEO антенны соединен с ГЛОНАСС/GPS/GALILEO антенной. Источник питания напряжения 4,3 В нагружен на питающие входы устройств 3, 5, 6, 7, 9, 13, 15, 18, 21, 22, 23, 24. Стабилизатор напряжения подает напряжение питания через разъем ГЛОНАСС/GPS/GALILEO на антенну ГЛОНАСС/GPS/GALILEO, которая передает на приемник ГЛОНАСС/GPS/GALILEO сигналы с видимых спутников группировки ГЛОНАСС/GPS/GALILEO. Приемник ГЛОНАСС/GPS/GALILEO, по данным из стандартного протокола NMEA, производит вычисление географических координат объекта и передает информацию о местоположении, скорости и времени, через порт ввода-вывода стандартного интерфейса UART на одноплатную микроЭВМ, в которой происходит накопление информации и синхронизация со временем UTC. С акселерометра на одноплатную микроЭВМ приходит информация, в которой преобразуется в виде пройденного пути, скорости и, по сути, является дублирующей информацией, получаемой с приемника ГЛОНАСС/GPS/GALILEO спутниковой навигации. Через порт ввода-вывода стандартного интерфейса UART, обработанный в одноплатной микроЭВМ навигационный сигнал, подается на модем GSM/GPRS, откуда, через разъем GSM, попадает на антенну GSM. Антенна GSM передает сигналы в GSM сеть, при этом SIM-карта определяет оператора GSM сети. Навигационный сигнал, сформированный по данным от спутниковой группировки ГЛОНАСС/GPS/GALILEO, передается по каналам системы безопасности на транспорте «Эра ГЛОНАСС» или «eCall» в следующих случаях:

A) при невозможности идентификации личности водителя, вызванной алкогольным или наркотическим опьянением или отсутствием его электронного фото в разрешенной базе данных;

Б) при наступлении пограничного или близкого ко сну состоянии водителя;

B) при получении одноплатной микроЭВМ сигнала от акселерометра, превышающего критический, «допустимый» уровень удара при дорожно-транспортном происшествии (ДТП).

Слотом для карты водителя может воспользоваться полицейский при эвакуации транспортного средства, при этом он также подвергается процедуре определения состояния, и помимо этого его фото (фрейм) передается по каналам системы безопасности на транспорте «Эра ГЛОНАСС» или «eCall», как фото потенциального угонщика. Применяемая в устройстве система определения состояния выполняет еще и дополнительную функцию системы безопасности, не позволяющей управлять транспортным средством лицу, не внесенному в электронную базу разрешенных лиц для управления данным транспортным средством.

Известен источник «Система безопасности транспортных средств в реальном времени с помощью распознавания лиц» / К. Нандакумар, Г. Муралидаран и Н. Тарани / International Review of Applied Engineering Research. ISSN 2248-9967 Volume 4, Number 4 (2014), pp. 371-378 © Research India Publications [http://www.ripublication.com/iraer.htm]. 

Сущностью является система с микрокомпьютером, включающая блок управления обработкой изображений и микропроцессор для предотвращения кражи припаркованного автомобиля. Система обнаружения и распознавания лиц использует усовершенствованный алгоритм аутентификации. Микропроцессор ARM используется в качестве блока управления в системе. Пассивный инфракрасный датчик, прикрепленный к сиденью водителя, активирует скрытую камеру, установленную внутри транспортного средства. с помощью микропроцессорного управления микрокомпьютером ARM. после того, как злоумышленник входит в автомобиль. Камера получает изображение человека внутри автомобиля, зафиксированного в соответствующем положении перед сиденьем водителя. После получения изображения человека система теперь пытается обнаружить лицо. Микрокомпьютер, который содержит встроенный в него блок обработки изображений, выполняет обнаружение лица и авторизует человека. Обработка изображения включает две части: обнаружение лица и распознавание лица.

Полученное изображение обрабатывается для обнаружения лица с использованием алгоритма Виолы Джонса (Viola and Jones, 2002), который эффективно использует каскадное обнаружение объектов. Каскадный детектор обнаруживает лицо полученного изображения и выделяет область лица. Безопасность на основе аутентификации. Система имеет базу данных, в которой хранятся изображения авторизованных лиц в различных средах. Изображения лиц улучшаются путем их нормализации для удаления нежелательной информации из-за ограничений освещения при получении изображения и сохраняются в базе данных.

Распознавание лиц может выполняться с помощью различных алгоритмов, основанных на признаках или на моделях. В основном алгоритмы на основе признаков используются в системах безопасности, задействованных в реальном времени. Алгоритмы анализа главных компонентов (PCA) и линейного дискриминантного анализа (LDA) эффективны с точки зрения извлечение функций для выполнения распознавания. Оба алгоритма сравниваются (SK Hese и MR Banwaskar, 2013), и они обнаруживают, что имеют схожие функции, но линейный дискриминантный анализ (LDA) превосходит алгоритм анализа главных компонентов (PCA), когда в распознавании задействованы большие обучающие наборы. Кроме того, LDA эффективно распознает большую часть информации, представленной в изображении, путем вычисления матриц разброса внутри класса и между классами. Используя базу данных, которая содержит нормализованные изображения лиц, распознавание выполняется в системе безопасности транспортного средства с помощью алгоритма LDA. ms, извлечение функции из сохраненных изображений в базе данных, которые называются обучающими изображениями, и изображение лица, полученное камерой, которое называется тестовым изображением. Тестовое изображение сравнивается с изображениями из базы данных, и классификатор, используемый в алгоритме, решает изображение как известное или неизвестное с использованием евклидова расстояния и порогового значения. Евклидово расстояние вычисляется между соответствующими весами признаков, и изображение, которое дает минимальное расстояние, лучше всего соответствует тесту. Человек классифицируется как известный или уполномоченный, когда Евклидово расстояние меньше порогового значения, и человек классифицируется как неизвестный или неавторизованный, если значение расстояния превышает пороговое значение. 

Известно изобретение по патенту РФ № 2717878 «Система и способ для распознавания пользователя транспортного средства», сущностью является система для распознавания пользователя транспортного средства, содержащая компьютер, запрограммированный для захвата изображения пользователя транспортного средства камерой в транспортном средстве; извлечения множества профилей пользователя; сравнения изображения с данными, хранящимися в каждом профиле пользователя; при определении того, что изображение не соответствует какому-либо профилю пользователя, идентификации множества пользовательских устройств, причем каждое пользовательское устройство ассоциировано с сохраненной контактной информацией для каждого профиля пользователя; и передачи сообщения, включающего в себя изображение, каждому идентифицированному пользовательскому устройству. Способ распознавания пользователя транспортного средства, состоящий в том, что захватывают изображение пользователя транспортного средства камерой в транспортном средстве; извлекают множество профилей пользователя; сравнивают изображение с данными, хранящимися в каждом профиле пользователя; при определении того, что изображение не соответствует какому-либо профилю пользователя, идентифицируют множество пользовательских устройств, причем каждое пользовательское устройство ассоциировано с сохраненной контактной информацией для каждого профиля пользователя; и передают сообщение, включающее в себя изображение, каждому идентифицированному пользовательскому устройству.

Общим недостатком описанных выше аналогов является то, что их база данных создана не на сервере, а на ЭВМ автомобиля, которая имеет меньшую вычислительную мощность, вследствие чего достигается меньшая разрешающая способность при идентификации личности, что приводит к излишним ложным срабатываниям или ошибкам допуска. Это ограничивает использование известного технического решения по назначению.

Наиболее близким по совокупности существенных признаком, выбранным заявителем в качестве прототипа, является изобретение по патенту РФ № 2684484 «Способ и когнитивная система видеоанализа, мониторинга, контроля состояния водителя и транспортного средства в режиме реального времени», сущностью является компьютерно-реализуемый способ для видеоанализа и мониторинга событий, происходящих в кабине ТС, в режиме реального времени, заключающийся в выполнении этапов, на которых с помощью вычислительного устройства, установленного в ТС, выполняется: получение данных с камеры, установленной в салоне ТС, характеризующих изображение водителя ТС; выделение из полученных данных по меньшей мере одного изображения, содержащего отображение по меньшей мере лица водителя ТС; выполнение предобработки изображения; определение положения ключевых точек на изображении; определение по меньшей мере одной области интереса изображения на основе положения ключевых точек; определение на основании анализа каждой выявленной области интереса изображения по меньшей мере одного типа инцидента, причем анализ включает в себя обработку области изображения с помощью предиктора на предмет наличия каждого возможного типа инцидента из заданного набора инцидентов; фиксацию по меньшей мере времени обнаружения каждого упомянутого инцидента; формирование пакета данных, содержащего по меньшей мере информацию о каждом выявленном инциденте и времени его фиксации; и осуществление передачи упомянутого пакета данных на серверную часть. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что предобработка включает в себя перевод изображения в градации серого и нормализацию изображения. Способ по п. 2, характеризующийся тем, что дополнительно выполняется по меньшей мере один тип обработки, выбираемый из группы: выравнивание изображения, изменение масштаба изображения, определение дополнительных ключевых точек, зеркальное отображение изображения лица относительно точки носа. Способ по п. 3, характеризующийся тем, что выравнивание изображения осуществляется относительно вертикальной оси и/или относительно расположения глаз на изображении лица. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что вычислительное устройство дополнительно фиксирует координаты ГНСС ТС и/или скорость движения ТС и/или параметры технического состояния ТС. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что ТС содержит дополнительную камеру, обеспечивающую захват и передачу изображений окружающей обстановки ТС в вычислительное устройство для фиксации нарушения ПДД. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что набор типов инцидентов включает в себя: разговор по мобильному телефону, курение, препятствие работе системы, отвлечение от дороги, засыпание, зевание, водитель не пристегнут ремнем безопасности. Способ по п. 7, характеризующийся тем, что на сервере осуществляется анализ санкционированного доступа к ТС на основании идентификации водителя ТС по полученным изображениям от вычислительного устройства. Система видеоанализа и мониторинга событий, происходящих в кабине транспортного средства (ТС), в режиме реального времени, содержащая: - камеру, выполненную с возможностью фиксации видеопотока данных в кабине ТС; - вычислительное устройство, установленное в кабине ТС и связанное с упомянутой камерой, причем упомянутое устройство выполнено с возможностью выполнения способа по любому из пп. 1-7; - сервер, связанный каналом передачи данных с вычислительным устройством. Система по п. 9, характеризующаяся тем, что дополнительно содержит установленные на ТС: ГНСС - антенну, блок данных о состоянии ТС (БДТС), GSM/GPRS/LTE/5G модем или их сочетания. Система по п. 9, характеризующаяся тем, что дополнительно включает АРМ сотрудника Ситуационного центра, выполненное с возможностью получения данных фиксации инцидентов от сервера. Система по п. 9, характеризующаяся тем, что сервер обеспечивает анализ санкционированного доступа к ТС на основании идентификации водителя ТС по полученным изображениям от вычислительного устройства. Система по п. 9, характеризующаяся тем, что содержит дополнительную камеру, установленную на ТС, обеспечивающую захват и передачу изображений окружающей обстановки ТС в вычислительное устройство для фиксации нарушений ПДД как ТС, так и другими участниками дорожного движения.

Недостатками прототипа являются:

• использование более сложного способа распознавания – идентификации по сравнению с более простым способом – верификацией в заявленном техническом решении;

• более низкая точность распознавания ИЛЧ вследствие ограниченности вычислительной мощности как вычислительного устройства, установленного в ТС, так и  собственного сервера, по сравнению с заявленным техническим решением, в котором для обеспечения высокой точности верификации используется сторонний сервер верификации ИЛЧ;

• бóльшие трудозатраты и ресурсы для разработки собственной точной качественной нейронной сети с высокой разрешающей способностью, по сравнению с заявленным техническим решением, в котором сервер обращается за верификацией к стороннему серверу, разработка которого была обеспечена большим количеством вложенных ресурсов (объем обучающих выборок; количество человеко-часов, потраченных на разработку сервера; количество машино-часов, потраченных на обучение нейронной сети);

•  более низкая точность распознавания ИЛЧ вследствие того, что отсутствует способ пополнения базы данных эталонными изображениями (с рабочего места в разных ракурсах лица, в разных обстановках и условиях освещенности), в том числе полученными путем верификации ИЛЧ на стороннем сервере, в отличие от заявленного технического решения, где такой способ описан.

При этом заявитель считает, что заявленное техническое решение не является очевидным для специалиста из данной области техники и не является суммированием известных технических решений как в отношении способа, так и в отношении системы, по следующим основаниям.

В отношении способа:

• выявленные технические решения, в том числе прототип, не совпадают с заявленным техническим решением по назначению, так как направлены в основном на выявление инцидентов, поэтому в них не заявлена верификация и отсутствует алгоритм учета рабочего времени; 

• в выявленных аналогах, в том числе в прототипе, не описан способ идентификации ИЛЧ, при этом из известного уровня техники следует, что для идентификации используются базы данных, содержащие эталонные ИЛЧ, которые  могут сильно отличаться от ИЛЧ, выполненных на рабочем месте (в том числе в транспортном средстве), а в заявленном техническом решении ИЛЧРМ, выполненные в различных ракурсах, внешнем виде (борода, маска, очки, одежда и т.д.) и обстановке (освещение, задний план), прошедшие верификацию на стороннем сервере с высокой разрешающей способностью, вносятся в базу данных, как эталонные, что существенно повышает точность распознавания;

• в выявленных аналогах, в том числе в прототипе, не описан способ идентификации водителя транспортного средства (ТС), а в заявленном способе способ верификации уточнен указанием действий, которые необходимо выполнить в случае выявления высокой погрешности верификации: при выявлении высокой погрешности верификации, сервер С1 обращается к стороннему серверу С2 для проведения точной верификации; при этом С1 передает С2 выборку эталонных ИЛЧ и ИЛЧРМ и получает результат верификации;

• в выявленных аналогах, в том числе в прототипе, не указана возможность пополнения базы данных верифицированными ИЛЧ, а в заявленном способе при положительном результате верификации ИЛЧРМ на С2, верифицированное ИЛЧРМ добавляется в БДЭИЛЧ С1, таким образом БДЭИЛЧ С1 постоянно пополняется верифицированными на С2 ИЛЧРМ, которые становятся ЭИЛЧ, что повышает точность распознавания, а также ускоряет и удешевляет верификацию последующих ИЛЧ.

В отношении системы.

В выявленных источниках отсутствуют такие признаки заявленной системы, как связь со сторонним сервером, способным производить верификацию ИЛЧ с высокой разрешающей способностью, что позволяет:

• существенно повысить точность верификации или идентификации по сравнению с известными аналогами, в том числе с прототипом;

• позволяет обходиться  меньшими трудозатратами, ресурсами, вычислительной мощностью системы  при очередном развертывании и эксплуатации заявленной системы в сравнении с  известными аналогами, в том числе с прототипом.

• повышать точность верификации системы путем увеличения выборки сравнения.

Исходя из вышеизложенного, заявленное техническое решение в отношении способа и в отношении системы для его осуществления, по мнению заявителя, не является очевидным для специалистов из данной области техники.

Задачей и техническим результатом заявленного технического решения является  разработка способа учета рабочего времени и системы для его осуществления, позволяющих устранить недостатки прототипа, а именно:

– использование более простого способа распознавания – верификации по сравнению с более сложным способом – идентификацией в прототипе;

– повышение точности распознавания ИЛЧ вследствие расширения вычислительной мощности путем использования для верификации стороннего сервера ИЛЧ, не увеличивая при этом сложность собственного сервера;

– уменьшение требуемых ресурсов и трудозатрат при разработке, развертывании и эксплуатации системы, а также повышение качества верификации за счет добавления в систему стороннего сервера С2 с намного большей вычислительной мощностью и разрешающей способностью верификации ИЛЧ, разработка которого была обеспечена большим количеством вложенных ресурсов (объем обучающих выборок; количество человеко-часов, потраченных на разработку сервера; количество машино-часов, потраченных на обучение нейронной сети);

– повышение точности и снижение требуемых ресурсов, необходимых для качественной верификации ИЛЧ, путем разработки способа пополнения базы данных эталонными изображениями лица человека (с рабочего места в разных ракурсах лица, в разных обстановках и условиях освещенности), в том числе полученными путем верификации ИЛЧ с высокой точностью на стороннем сервере С2.

Разработка заявленного технического решения, по мнению заявителя, повысит качество подготовки специалистов за счет учета (контроля) рабочего времени (например, за счет учета времени вождения курсантов в автошколах, времени тренировки спортсменов на тренажерах, времени подготовки курсантов и учащихся), качество обслуживания машин, механизмов и  технологического оборудования (например, учета времени работы операторов машин, механизмов и  технологического оборудования). 

Заявленное техническое решение не ограничивается приведенным перечнем специальностей, так как специалисту в данной области техники ясно, что заявленный технический результат возможно достигнуть при учете рабочего времени любого специалиста, находящегося на стационарном рабочем месте с возможностью размещения камеры и ЭВМРМ.

Сущностью заявленного технического решения является способ учета рабочего времени, заключающийся в том, что камера непрерывно передает поток изображений лица человека, находящегося на рабочем месте, или изображений рабочего места на электронную вычислительную машину рабочего места, которая анализирует полученный поток изображений с помощью программного обеспечения и определяет, произошло ли событие, фиксирует время события, при этом положительный результат выдается в случае, если результат определения количества лиц в кадре изменился или не определен; в случае выдачи положительного результата электронная вычислительная машина, установленная на рабочем месте, передает изображение лица человека на сервер, содержащий базу данных эталонных изображений лица человека  и программное обеспечение, которое производит верификацию изображения лица человека с низкой разрешающей способностью, сервер фиксирует время и верифицирует изображение лица человека по своей базе данных изображений лиц человека; в случае выявления высокой погрешности верификации сервер передает изображение лица человека, выполненного на рабочем месте, и выборку эталонных изображений лица человека из собственной базы данных  стороннему серверу, на котором выполнено стороннее программное обеспечение, обеспечивающее верификацию с высокой разрешающей способностью; сторонний сервер производит верификацию лица человека и возвращает результат на сервер; при положительном результате верификации база данных эталонных изображений лица человека сервер пополняется верифицированной фотографией; в случае совпадения учет рабочего времени производят по разнице времени пропадания из кадра и времени появления в кадре по формуле t_рв = ∑_n(t_{пропадания} – t_{появления}),  где: t_рв – рабочее время учтенное, t_{появления} – время появления в кадре, t_{пропадания} – время  пропадания   из  кадра,  n – количество  пропаданий  из  кадра,   ∑_n    –  n-е количество суммирований; в случае несовпадения учет рабочего времени не проводят.  Способ по п.1, характеризующийся тем, что рабочее место представляет собой кабину транспортного средства. Способ по п.2, характеризующийся тем, что кабина транспортного средства представляет собой салон такси. Способ по п.2, характеризующийся тем, что кабина транспортного средства представляет собой салон автомобиля каршеринга. Способ по п.2, характеризующийся тем, что кабина транспортного средства представляет собой кабину автомобиля, предназначенного для коммерческих перевозок. Способ по п.1, характеризующийся тем, что рабочее место представляет собой учебный тренажер. Способ по п.1 характеризующийся тем, что рабочее место представляет собой учебное место курсанта или учащегося. Способ по п.1, характеризующийся тем, что рабочее место представляет собой рабочее место оператора машин, механизмов и технологического оборудования. Система для осуществления способа по п.1, содержащая камеру, выполненную с возможностью фиксации видеопотока данных с рабочего места, электронную вычислительную машину рабочего места с программным обеспечением, связанную с упомянутой камерой, сервер, выполненный с базой данных эталонных изображений лица человека   под различными ракурсами и с программным обеспечением с возможностью проведения верификации с низкой разрешающей способностью, при этом сервер связан каналом передачи данных с электронной вычислительной машиной рабочего места, характеризующаяся тем что, сервер связан со сторонним сервером, на котором выполнено стороннее программное обеспечение с возможностью проведения верификации высокого разрешения. Система по п.9, характеризующаяся тем, что рабочее место представляет собой кабину транспортного средства. Система по п.10, характеризующаяся тем, что кабина транспортного средства представляет собой салон такси. Система по п.10, характеризующаяся тем, что кабина транспортного средства представляет собой салон автомобиля каршеринга. Система по п.10, характеризующаяся тем, что кабина транспортного средства представляет собой кабину автомобиля, предназначенного для коммерческих перевозок. Система по п.9, характеризующаяся тем, что рабочее место представляет собой учебный тренажер. Система по п.9, характеризующаяся тем, что рабочее место представляет собой учебное место курсанта или учащегося. Система по п.9, характеризующаяся тем, что рабочее место представляет собой рабочее место оператора машин, механизмов и технологического оборудования.

Заявленное техническое решение иллюстрируется Фиг.1, Фиг.2 

На Фиг.1  представлена схема заявленной системы для осуществления заявленного способа, где:

1 – камера.

2 – ЭВМ рабочего места с программным обеспечением, разработанным заявителем.

С1 – сервер, содержащий базу данных эталонных изображений лица человека (БДЭИЛЧ)  под различными ракурсами и программное обеспечение, разработанное заявителем, с возможностью проведения верификации с низкой разрешающей способностью.

С2 – сторонний сервер, содержащий стороннее программное обеспечение, с возможностью проведения верификации с высокой разрешающей способностью.

На Фиг.2 приведена Таблица, в которой представлены результаты учета  рабочего времени различных категорий пользователей по формуле  t_рв = ∑_n(t_{пропадания} – t_{появления}), где:

t_рв – рабочее время учтенное,

t_{появления} – время появления в кадре,

t_{пропадания} – время  пропадания   из  кадра, 

n – количество  пропаданий  из  кадра,  

∑_n    –  n-е количество суммирований

Далее заявителем приведено осуществление заявленного технического решения.

Биометрические системы при учете рабочего времени удобны в применении – работают бесконтактно, непрерывно, не отвлекая человека от его деятельности. Однако точность и стоимость одного распознавания, объем данных, передаваемых с ЭВМРМ на сервер С1, достаточно велики. При этом для создания на сервере С1 собственного программного обеспечения, которое бы производило верификацию с высокой разрешающей способностью, требуются значительные материально-технические ресурсы, включающие, например, объем обучающих выборок, количество человеко-часов, потраченных на разработку сервера, количество машино-часов, потраченных на обучение нейронной сети и др.

Заявленный способ, осуществляемый на заявленной системе, разработан на идее подключения к собственному серверу С1 стороннего сервера С2 с возможностью проведения биометрической верификации эталонных изображений лица человека с высоким разрешением, так как сторонний сервер С2 содержат собственное программное обеспечение, позволяющее производить верификацию с высокой разрешающей способностью.

Так, например, если затраты на разработку программного обеспечения сервера С1 составляет порядка нескольких миллионов рублей, то затраты на разработку программного обеспечения стороннего сервера С2 составляет порядка нескольких десятков миллионов долларов. В результате материально-технические затраты на подключение стороннего сервера С2 оказываются несоизмеримо меньшими, чем разработка, развертывание и эксплуатация аналогичной расширенной системы на собственном сервере С1. При этом при использовании стороннего сервера С2 резко увеличивается точность верификации ИЛЧ в результате возможности проведения верификации с высоким разрешением.

Кроме этого, происходит пополнение БДЭИЛЧ сервера С1, так как верифицированные ИЛЧ (выполненные в разных ракурсах лица, в разных обстановках и условиях освещенности) вносятся в базу данных С1, как эталонные, при этом существенно повышается точность распознавания, что приводит к достижению заявленных технических результатов.

Заявленная система состоит из следующих частей (Фиг.1):

– Камера 1,  направленная на рабочее место и выполненная с возможностью фиксации видеопотока данных (изображений) с рабочего места. 

– ЭВМРМ 2 с разработанным заявителем  программным обеспечением и каналом для связи по сети Интернет, GSM или ГЛОНАСС с сервером С1, например, радиоканалом.

– Сервер С1, содержащий базу данных эталонных изображений лица человека  (БДЭИЛЧ) под различными ракурсами и программное обеспечение, разработанное заявителем, с возможностью проведения верификации с низкой разрешающей способностью.

– Сторонний сервер С2 со сторонним программным обеспечением с возможностью проведения верификации с высокой разрешающей способностью.

При этом:

- ЭВМРМ 2  связана с камерой 1, например, шнуровым соединением или радиоканалом;

- сервер С1 связан с ЭВМРМ, например, двусторонним радиоканалом передачи данных, 

- сервер С1 связан со сторонним сервером С2, например, по сети Internet.

Заявленный способ осуществляется следующим образом (см. Фиг.1).

На рабочем месте устанавливают камеру 1 таким образом, чтобы она была направлена на рабочее место. Камера непрерывно снимает поток изображений лица человека, находящегося на рабочем месте или изображений рабочего места.

Камеру 1 соединяют с ЭВМРМ 2, например, шнуровым соединением или каналом радиосвязи. На ЭВМРМ предварительно устанавливают программное обеспечение, разработанное заявителем, с возможностью:

• подсчета количества лиц, находящихся в кадре;

• выявления событий, когда количество лиц в кадре изменилось;

• выявления событий, когда количество лиц не может быть точно определено;

• фиксации времени вышеуказанных событий;

• передачи в том числе и других данных, например, показаний датчиков.

Камера 1 непрерывно передает поток ИЛЧРМ или изображений РМ на ЭВМРМ.

ЭВМРМ анализирует полученный поток изображений с помощью программного обеспечения и определяет, произошло ли событие, например, существенное изменение изображения в кадре, фиксирует время события,  при этом положительный результат выдается в случае, если результат определения количества лиц в кадре изменился или не определен.

В случае выдачи положительного результата ЭВМРМ передает ИЛЧ на сервер С1, содержащий базу данных БДЭИЛЧ, и программное обеспечение, которое производит верификацию изображения лица человека с низкой разрешающей способностью. 

Сервер С1 фиксирует время, верифицирует изображение лица человека по своей базе данных изображений лица человека. 

В случае выявления высокой погрешности верификации, сервер С1 передает ИЛЧРМ и выборку ЭИЛЧ  из собственной БД  стороннему серверу С2, на котором выполнено стороннее программное обеспечение, обеспечивающее верификацию с высокой разрешающей способностью.

Сторонний сервер С2 производит верификацию лица человека, и возвращает результат на сервер С1.

При положительном результате верификации (в случае совпадения) БДЭИЛЧ сервера С1 пополняется верифицированным ИЛЧ.

В случае совпадения учет рабочего времени производят по разнице времени пропадания и появления в кадре. Если принять, что человек пропал из кадра n раз, учет рабочего времени производят по формуле (1): 

t_рв = ∑_n(t_{пропадания} – t_{появления}),     (1)

где:

t_рв     – рабочее время учтенное,

t_{появления} – время появления в кадре,

t_{пропадания} – время пропадания из кадра,

n        – количество пропаданий из кадра.

∑_n    – n-е количество суммирований.

В случае несовпадения учет рабочего времени не проводят.

Далее заявителем приведены примеры осуществления заявленного технического решения. 

Заявителем проведен учет рабочего времени различных категорий пользователей по заявленному способу с использованием заявленной системы. Результаты приведены в Таблице на Фиг.2.

Пример 1. Учет времени вождения транспортного средства.

1.1. Учет времени вождения при обучении курсантов автошкол.

В кабине учебного транспортного средства (ТС) устанавливают заявленную систему, а именно:

– камеру 1, таким образом, чтобы она была направлена на рабочее место курсанта автошколы, например, закрепляют на лобовом стекле;

– ЭВМРМ 2 с программным обеспечением, связанную с камерой 1, например, шнуровым соединением или радиоканалом, устанавливают, например, на торпеде ТС.

Сервер С1 установлен, например, в эксплуатирующей организации.

Сервер С2 является, например, сервером Google или Microsoft.

Камера 1  непрерывно фиксирует поток изображений лица человека, находящегося на рабочем месте или изображений рабочего места.

В поле видимости камеры 1 появляется лицо человека (водителя).

Поток изображений лица человека с камеры 1 непрерывно передается на ЭВМРМ.

ЭВМРМ анализирует полученный поток изображений с помощью разработанного заявителем программного обеспечения, определяет, произошло ли событие, например, существенное изменение изображения в кадре, фиксирует время события.

В случае появления лица человека в кадре выдается положительный результат и ЭВМРМ 2 передает ИЛЧ на сервер С1, например, с помощью радиоканала.

Сервер С1 получает данные от ЭВМРМ 2  фиксирует время t_{появления}, например, 14.00, производит верификацию низкого разрешения ИЛЧ путем сравнения ИЛЧРМ с имеющейся у него БДЭИЛЧ.

В случае выявления высокой погрешности верификации, С1 передает ИЛЧРМ и выборку ЭИЛЧ из собственной БД  стороннему серверу С2, на котором выполнено стороннее программное обеспечение, обеспечивающее верификацию с высокой разрешающей способностью.

Сторонний сервер С2 производит верификацию лица человека, и возвращает результат на сервер С1.

При этом в случае совпадения база данных сервера С1 пополняется верифицированной фотографией.

При этом в случае совпадения производят фиксацию времени появления t_{появления}, например, 14.00. 

В случае несовпадения учет рабочего времени не проводят.

При пропадании лица человека из кадра (например, при завершении времени вождения) производят последовательность действий, аналогичную описанной выше. При этом фиксируют время пропадания лица человека из кадра t_{пропадания}, например, 15.30.

Таким образом:

t_{появления} = 14.00, t_{пропадания} = 15.30.

Учет времени вождения ТС t_рв производят по разнице времени пропадания из кадра t_{пропадания} и времени появления в кадре t_{появления} (n = 1) по формуле (1): 

t_рв = 15.30 – 14.00 = 1 час.30 мин.

Таким образом, заявленным способом с использованием заявленной системы достоверно установлено, что время вождения ТС составило 1 час. 30 мин.

В случае пропадания лица человека из кадра в течение времени обучения с последующим его появлением (n > 1), учет рабочего времени t_рв рассчитывают суммированием разности времени пропаданий и появлений в кадре.

Так, в случае пропадания лица человека из кадра в течение времени обучения 2 раза (n = 2), например:

1. t_{появления} = 14.00, t_{пропадания} = 14.45,

2. t_{появления} = 15.00, t_{пропадания} = 15.30,

t_рв = (14.45 – 14.00) + (15.30 – 15.00) = 45 мин.+30 мин. = 1 час.15 мин.

Таким образом, заявленным способом с использованием заявленной системы достоверно установлено, что время вождения учебного ТС курсантом автошколы составило 1 час. 15 мин.

Учет рабочего времени при увеличении количества n пропаданий лица из кадра проводят аналогичным образом, увеличивая количество суммирований.

Примеры 1.2 - 4. Учет рабочего времени различных категорий пользователей.

Заявителем проведен учет рабочего времени различных категорий пользователей по заявленному способу с использованием заявленной системы.

Для этого проведена последовательность действий по примеру 1.1., отличающаяся видом рабочего места, видом рабочего времени, видом контроля, показателями  n,  t_{появления,}  t_{tпропадания.}

Результаты приведены в Таблице на Фиг.2.

Из результатов, приведенных в Таблице, видно, что по заявленному способу с использованием заявленной системы достоверно установлено время работы различных категорий пользователей.

Пример 5. Способ учета рабочего времени в случае появления в кадре посторонних лиц.

В случае если после начала работы в кадре появилось минимум одно постороннее лицо, проводят последовательность действий по Примеру 1.

При этом также выдается положительный результат и  ЭВМРМ передает на сервер С1 изображения всех лиц, находящихся в кадре. 

Программное обеспечение производит фиксирование времени передачи изображений и проводит верификацию низкого разрешения на С1.

В случае отрицательного результата по контролируемому лицу учет рабочего времени для него не проводят.

В случае положительного результата сервер С1 передает стороннему серверу С2 фотографии лиц, полученные с ЭВМРМ 2 и изображения из собственной базы данных. 

Сервер С2 проводит верификацию высокого разрешения. 

В случае отрицательного результата по контролируемому лицу учет рабочего времени ему не проводят.

В случае положительного результата сервер С2 передает серверу С1 заключение о совпадении/несовпадении. 

 Далее производят учет рабочего времени по Примеру 1 - формула (1).

Пример 6. Способ учета рабочего времени в случае невозможности выявления лица. 

В случае если при съемке камерой лицо не определяется либо определяется нечетко, расчет рабочего времени не проводят и рабочее время не засчитывается.

Таким образом, из описанного выше можно сделать вывод, что заявителем достигнуты поставленные задачи и заявленный технический результат, а именно: разработан способ учета рабочего времени и система для его осуществления, позволяющие устранить недостатки прототипа, а именно:

– использован более простой способ распознавания – верификация по сравнению с более сложным способом – идентификацией в прототипе;

– повышена точность распознавания ИЛЧ вследствие расширения вычислительной мощности путем использования для верификации стороннего сервера ИЛЧ, не увеличивая при этом сложность собственного сервера;

– уменьшены требуемые ресурсы и трудозатраты при разработке, развертывании и эксплуатации системы, а также повышено качество верификации за счет добавления в систему стороннего сервера С2 с намного большей вычислительной мощностью и разрешающей способностью верификации ИЛЧ;

– повышена точность и снижены требуемые ресурсы, необходимые для качественной верификации ИЛЧ, путем разработки способа пополнения БДЭИЛЧ изображениями, выполненными в различных ракурсах и верифицированными с высокой точностью на стороннем сервере.

Разработка заявленного технического решения, по мнению заявителя, повысило качество подготовки специалистов за счет учета рабочего времени (например, за счет учета времени вождения курсантов в автошколах, времени тренировки спортсменов, времени подготовки курсантов по военно-учетным специальностям), качество обслуживания технологического оборудования (учета времени работы операторов технологического оборудования). 

Заявленное техническое решение не ограничивается приведенным перечнем специальностей, так как специалисту в данной области техники ясно, что заявленный технический результат возможно достигнуть при учете рабочего времени любого специалиста, находящегося на стационарном рабочем месте с возможностью размещения камеры и компьютера.

Заявленное техническое решение соответствует условию патентоспособности «новизна», предъявляемому к изобретениям, так как на дату предоставления заявочных материалов заявителем из исследованного уровня техники не выявлены источники, обладающие совокупность признаков, идентичными совокупности признаков заявленного технического решения.

Заявленное техническое решение соответствует условию патентоспособности «изобретательский уровень», предъявляемому к изобретениям, т. к. совокупность заявленных признаков обеспечивает получение неочевидных для специалиста технических результатов, превышающих технический результат прототипа. Заявителем из исследованного уровня техники не выявлены технические решения, в которых одновременно использовались бы заявленные признаки в заявленном назначении, в выявленных источниках отсутствует последовательность действий заявленного способа и совокупные признаки заявленной системы, следовательно, заявленное техническое решение не является очевидным для специалиста в анализируемой области техники.

Заявленное техническое решение соответствует условию патентоспособности «промышленная применимость» предъявляемому к изобретениям, т.к. заявленный способ может быть осуществлен посредством использования стандартного оборудования и известных приемов.

Изобретение относится к области мониторинга рабочего места с использованием биометрии. Технический результат заключается в повышении точности определения времени нахождения на рабочем месте. Способ учета рабочего времени заключается в том, что камера непрерывно передает поток изображений лица человека, находящегося на рабочем месте, или изображений рабочего места на электронную вычислительную машину рабочего места, которая анализирует полученный поток изображений с помощью программного обеспечения (ПО) и определяет, произошло ли событие, фиксирует время события, и в случае выдачи положительного результата электронная вычислительная машина, установленная на рабочем месте, передает изображение лица человека на сервер, содержащий базу данных эталонных изображений лица человека и ПО, которое производит верификацию изображения лица человека с низкой разрешающей способностью, сервер фиксирует время и верифицирует изображение лица человека по своей базе данных изображений лиц человека, в случае выявления высокой погрешности верификации сервер передает изображение лица человека, выполненного на рабочем месте. 2 н. и 14 з.п. ф-лы, 2 ил.

1. Способ учета рабочего времени, заключающийся в том, что камера непрерывно передает поток изображений лица человека, находящегося на рабочем месте, или изображений рабочего места на электронную вычислительную машину рабочего места, которая анализирует полученный поток изображений с помощью программного обеспечения и определяет, произошло ли событие, фиксирует время события, при этом положительный результат выдается в случае, если результат определения количества лиц в кадре изменился или не определен; в случае выдачи положительного результата электронная вычислительная машина, установленная на рабочем месте, передает изображение лица человека на сервер, содержащий базу данных эталонных изображений лица человека и программное обеспечение, которое производит верификацию изображения лица человека с низкой разрешающей способностью, сервер фиксирует время и верифицирует изображение лица человека по своей базе данных изображений лиц человека; в случае выявления высокой погрешности верификации сервер передает изображение лица человека, выполненного на рабочем месте, и выборку эталонных изображений лица человека из собственной базы данных стороннему серверу, на котором выполнено стороннее программное обеспечение, обеспечивающее верификацию с высокой разрешающей способностью; сторонний сервер производит верификацию лица человека и возвращает результат на сервер; при положительном результате верификации база данных эталонных изображений лица человека сервер пополняется верифицированной фотографией; в случае совпадения учет рабочего времени производят по разнице времени пропадания из кадра и времени появления в кадре по формуле t_рв = ∑_n(t_{пропадания} – t_{появления}), где: t_рв – рабочее время учтенное, t_{появления} – время появления в кадре, t_{пропадания} – время пропадания из кадра, n – количество пропаданий из кадра, ∑_n – n-е количество суммирований; в случае несовпадения учет рабочего времени не проводят.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что рабочее место представляет собой кабину транспортного средства.

3. Способ по п.2, отличающийся тем, что кабина транспортного средства представляет собой салон такси.

4. Способ по п.2, отличающийся тем, что кабина транспортного средства представляет собой салон автомобиля каршеринга.

5. Способ по п.2, отличающийся тем, что кабина транспортного средства представляет собой кабину автомобиля, предназначенного для коммерческих перевозок.

6. Способ по п.1, отличающийся тем, что рабочее место представляет собой учебный тренажер.

7. Способ по п.1, отличающийся тем, что рабочее место представляет собой учебное место курсанта или учащегося.

8. Способ по п.1, отличающийся тем, что рабочее место представляет собой рабочее место оператора машин, механизмов и технологического оборудования.

9. Система для осуществления способа по п.1, содержащая камеру, выполненную с возможностью фиксации видеопотока данных с рабочего места, электронную вычислительную машину рабочего места с программным обеспечением, связанную с упомянутой камерой, сервер, выполненный с базой данных эталонных изображений лица человека под различными ракурсами и с программным обеспечением с возможностью проведения верификации с низкой разрешающей способностью, при этом сервер связан каналом передачи данных с электронной вычислительной машиной рабочего места, отличающаяся тем, что сервер связан со сторонним сервером, на котором выполнено стороннее программное обеспечение с возможностью проведения верификации высокого разрешения.

10. Система по п.9, отличающаяся тем, что рабочее место представляет собой кабину транспортного средства.

11. Система по п.10, отличающаяся тем, что кабина транспортного средства представляет собой салон такси.

12. Система по п.10, отличающаяся тем, что кабина транспортного средства представляет собой салон автомобиля каршеринга.

13. Система по п.10, отличающаяся тем, что кабина транспортного средства представляет собой кабину автомобиля, предназначенного для коммерческих перевозок.

14. Система по п.9, отличающаяся тем, что рабочее место представляет собой учебный тренажер.

15. Система по п.9, отличающаяся тем, что рабочее место представляет собой учебное место курсанта или учащегося.

16. Система по п.9, отличающаяся тем, что рабочее место представляет собой рабочее место оператора машин, механизмов и технологического оборудования.