[发明专利]一种签名识别方法及系统

说明书

本申请公开了一种签名识别方法及系统，该方法包括：采集所有相关工作人员的签名数据，将这些签名数据传输至后台数据库，然后对后台数据库中的数据进行深度训练，提取数据特征点并搭建后台模型库，再调用后台模型库，并根据后台模型库搭建当前施工现场的终端站级模型库；建立完毕两层模型库之后，获取当前施工现场的待识别签名；根据终端站级模型库，对待识别签名进行识别，获取识别结果；最后输出识别结果。该系统包括：数据采集模块、后台数据库、移动终端、待识别签名获取模块、识别模块、输出模块和传输模块。通过本申请，能够有效提高手写签名的识别效率。

技术领域

本申请涉及人工智能图像识别技术领域，特别是涉及一种签名识别方法及系统。

背景技术

在工程施工过程中，根据施工规程的要求，通常需要对进入施工现场的工作人员和管理人员进行签名，从而实现身份登记和确认。这就需要对现场签名和施工规程中规定的授权人的签名进行识别，从而确保进入施工现场的人员符合施工规程的要求，提高施工安全以及施工责任管理效率。因此，在施工现场采用何种签名识别方法是个重要的问题。

目前的签名识别方法，通常是根据已建立的签名系统，相当于建立一个签名系统库，将现场签名人员的签名字迹与签名系统中的字迹进行比对，如果识别为一致，则可以进入现场，否则如果识别为不一致。

然而，目前的签名识别方法中，由于只有一个签名系统库，每个施工现场只能单独一一识别，针对同时在多个施工现场统一识别的情况无法实现，也就是无法同时在多地进行识别任务，签名识别效率较低。

发明内容

本申请提供了一种签名识别方法及系统，以解决现有技术中签名识别效率较低的问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例公开了如下技术方案：

一种签名识别方法，所述方法包括：

采集所有相关工作人员的签名数据，所述签名数据包括：签名模型和工作人员个人信息；

将所述签名数据传输至后台数据库；

对后台数据库中的数据进行深度训练，提取数据特征点并搭建后台模型库；

调用所述后台模型库，并根据所述后台模型库搭建当前施工现场的终端站级模型库；

获取当前施工现场的待识别签名；

根据所述终端站级模型库，对所述待识别签名进行识别，获取识别结果；

输出所述识别结果。

可选地，采集所有相关工作人员的签名数据之后，所述方法还包括：

对所述签名数据进行滤波，剔除多余笔画特征点。

可选地，所述对后台数据库中的数据进行深度训练，提取数据特征点并搭建后台模型库的方法，具体为：

采用边缘算法，对后台数据库中的数据进行深度训练，提取数据特征点并搭建后台模型库。

可选地，所述获取当前施工现场的待识别签名包括：

通过摄像头扫描待识别签名；或者，

通过手机输入签名。

可选地，输出所述识别结果的方法包括：

显示识别结果；和/或，

通过语音播报识别结果。

可选地，根据所述终端站级模型库，对所述待识别签名进行识别，获取识别结果之后，所述方法还包括：

根据所述识别结果，提取最新签名特征点；

保存所述最新签名特征点，并将所述最新签名特征点上传至后台模型库。