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龙图腾网获悉江苏强基云计算科技有限公司申请的专利智能考核数据处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120689019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510773179.2，技术领域涉及：G06Q10/105；该发明授权智能考核数据处理方法是由吴萍;史玮;万红宁设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能考核数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种智能考核数据处理方法，通过接收管理端配置的目标企业的工位模版图，工位模版图包括多个识别区，识别区具有对应的考核端；接收各所述考核端上传的考核数据，基于所述考核数据对所述工位模版图中相应所述识别区进行处理，得到理论考核图；获取采集装置采集的工位图像，基于考核识别策略和工位模版图对所述工位图像进行识别，得到所述考核端的更新数据，基于更新数据对相应所述识别区更新得到实际考核图；基于视频帧挑选策略对预设时间段内的多个所述工位图像进行挑选处理，得到各所述考核端的考核回溯视频，发送所述实际考核图和所述考核回溯视频至管理端。

本发明授权智能考核数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种智能考核数据处理方法，其特征在于，包括： 接收管理端配置的目标企业的工位模版图，所述工位模版图包括多个识别区，所述识别区具有对应的考核端； 接收各所述考核端上传的考核数据，基于所述考核数据对所述工位模版图中相应所述识别区进行处理，得到理论考核图； 获取采集装置采集的工位图像，基于考核识别策略和工位模版图对所述工位图像进行识别，得到所述考核端的更新数据，基于更新数据对所述理论考核图中相应识别区更新得到实际考核图，包括： 调取所述工位模版图中与所述采集装置对应的识别模版，将所述识别模版中的识别区作为判断区，并获取采集装置采集的工位图像； 将所述识别模版叠加至所述工位图像的上方，对所述识别模版中判断区的图像进行人员识别，得到更新数据，基于更新数据对所述理论考核图中相应识别区更新得到实际考核图，包括： 识别所述识别模版中各所述判断区对应的考核端具有人员的工位图像的数量作为考核判断数量； 确定所述考核判断数量大于等于预设数量，则确定相应所述考核端的当前数据为出勤数据； 确定所述考核判断数量小于预设数量，则确定相应所述考核端的当前数据为缺勤数据； 若所述考核端的所述当前数据与所述考核数据不一致，调取第三像素值作为更新数据，并将相应所述考核端在所述理论考核图的识别区作为更新区； 基于所述更新数据对所述更新区的边框进行更新处理，得到实际考核图； 还包括： 调取识别模版中判断区的职位属性，所述职位属性包括研发属性和沟通属性； 基于所述研发属性将相应判断区作为研发区，并根据沟通属性将相应判断区作为沟通区； 对所述研发区进行连续性专注度判断，得到各研发区的研发专注度，包括： 调取各研发区中显示设备的设备朝向，并识别研发区内人员的面部朝向，记录所述设备朝向与所述面部朝向相反的时间段作为各研发区的第一条件时段； 统计各研发区内人员对输入设备进行触发的时段作为各研发区的第二条件时段； 根据各研发区的所述第一条件时段和所述第二条件时段的交集，得到各研发区的条件叠加时段； 选取各研发区对应所述条件叠加时段中任意时刻的图像作为基准图像，并将与基准图像相邻的2个时刻的图像作为比对图像； 选取基准图像和比对图像中相同位置的像素点作为坐标原点，基于坐标原点对基准图像和比对图像进行坐标化处理； 确定相同坐标下基准图像和比对图像中不相同像素值的像素点作为更改像素点，获取所述更改像素点的更改数量，以及基准图像中像素点的总计数量； 根据所述更改数量和总计数量的比值，得到更改占比，确定更改占比小于预设更改占比时，将相应基准图像的时刻作为研发专注时刻； 统计所述研发专注时刻得到研发专注时长，基于研发专注时长和预设工作时长的比值，得到各研发区的研发专注度； 对所述沟通区进行间歇性专注度判断，得到各沟通区的沟通专注度，包括： 识别沟通区中的沟通设备的背面轮廓，以及沟通区中人员的手部轮廓，获取所述手部轮廓和所述背面轮廓具有交集的时段作为第一判断时段； 识别沟通区中人员的头部轮廓，获取所述背面轮廓处于头部轮廓内的时段作为第二判断时段； 根据所述第一判断时段和所述第二判断时段的交集，得到各沟通区的沟通专注时长，基于沟通专注时长和预设工作时长的比值，得到各沟通区的沟通专注度； 基于视频帧挑选策略对预设时间段内的多个所述工位图像进行挑选处理，得到各所述考核端的考核回溯视频，发送所述实际考核图和所述考核回溯视频至管理端，包括： 获取所述实际考核图中相应所述考核端对应的识别区作为显示区，并将其余的识别区作为遮盖区； 基于相应所述考核端确定所述识别模版中对应的判断区作为保留区，并将其余的判断区作为隐藏区； 确定所述考核端的当前数据为出勤数据，挑选第一预设时间段内工位图像中任意一张所述保留区具备人员的工位图像作为起始图； 挑选第二预设时间段内任意一张所述保留区具备人员的工位图像作为终止图； 确定所述考核端的当前数据为缺勤数据，挑选第一预设时间段内任意一张所述保留区不具备人员的工位图像作为起始图； 挑选第二预设时间段内任意一张所述保留区不具备人员的工位图像作为终止图，所述预设时间段包括第一预设时间段和第二预设时间段； 根据预设时长内的实际考核图、所述起始图和所述终止图得到各所述考核端的考核回溯视频。

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