基于深度学习与强化学习的视频考勤系统及方法

    公开(公告)号:CN111209860A

    公开(公告)日:2020-05-29

    申请号:CN202010010894.8

    申请日:2020-01-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与强化学习的视频考勤系统及方法,所述系统包括:信息采样模块,用于获取训练数据和测试数据;训练模块,用于根据接收到的训练数据对深度神经网络架构进行训练,得到训练模型;测试模块,用于采用接收到的测试数据对训练模型进行测试,输出测试结果,并判别测试结果,输出判别信息;终端处理模块,当所述判别信息为成功时,其用于将与该判别信息相对应的测试结果存储至预先设有的数据库内;以及强化模块,当判别信息为失败时,用于将与测试结果所对应的所述测试数据对训练模型进行重新训练,更新训练模型。本发明解决了视频考勤过程等待过长、不能实现多人同时考勤、识别错误率高等技术问题。

    基于深度学习与强化学习的视频考勤系统及方法

    公开(公告)号:CN111209860B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202010010894.8

    申请日:2020-01-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与强化学习的视频考勤系统及方法,所述系统包括:信息采样模块,用于获取训练数据和测试数据;训练模块,用于根据接收到的训练数据对深度神经网络架构进行训练,得到训练模型;测试模块,用于采用接收到的测试数据对训练模型进行测试,输出测试结果,并判别测试结果,输出判别信息;终端处理模块,当所述判别信息为成功时,其用于将与该判别信息相对应的测试结果存储至预先设有的数据库内;以及强化模块,当判别信息为失败时,用于将与测试结果所对应的所述测试数据对训练模型进行重新训练,更新训练模型。本发明解决了视频考勤过程等待过长、不能实现多人同时考勤、识别错误率高等技术问题。

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