收费人员服务考评系统


一、概述


       高速公路收费管理是一种社会化服务管理工作,同时公众对高质量的交通出行服务需求迫切,规范服务标准,提高服务质量,打造优质服务品牌,提升社会效益,是高速公路运营管理者亟需解决的问题。收费人员服务考评系统通过对收费人员的工作量、工作效率、服务质量3个维度进行量化分析,提供客观真实、公平公正的考核依据,辅助提高收费人员工作效率、服务质量。




二、方案亮点


1、多维度实现收费人员服务考评。

通过视频分析技术、语音识别技术、大数据集合、管理和处理技术对收费人员的工作量、工作效率、服务质量3个维度进行量化分析,提升工作效率和服务质量。


2、评分结果实时反馈,提升服务质量。
每次考评结束后,通过收费人员考评终端,实时反馈考评结果;收费员可根据反馈结果自我完善,不断提升服务质量。


3、考评时间精确,规避考评界定混乱。
通过车道上的地感线圈实时检测来车、去车情况,精确获取收费人员的单次服务时间。


4、个性化考评基准设定,考评结果客观准确。
根据历史视频数据及评分结果,针对每个收费员进行考评基准校正,满足管理需求,使考评结果更加客观、准确。


5、侧脸识别,全面分析微笑服务质量。
基于实时视频流,通过深度学习技术中的MTCNN卷积神经网络模型,对服务过程中正脸及侧脸的微笑服务进行分析识别打分;


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三、功能介绍


       收费人员服务考评系统包括人脸识别考勤、文明用语识别、转身动作识别、微笑服务评价、迎车手势识别等五大核心功能。


1、动态人脸识别考勤,保证考核人员的正确性

       采用先进的人脸识别技术,对上岗收费员进行身份识别,完成考勤。对眼镜、光照、表情、年龄有很强的适应性。


2、文明用语识别,提升考评人员用语规范性

       采用先进语音识别技术的文明用语评测,保证识别速度、识别能力,提升语音识别准确率。语音识别准确率已经超过98%。


3、转身迎车动作识别,提升考评人员动作规范性

       采用top-down和bottom-down相结合的模型,对人体关键点进行定位,根据置信度计算进行收费员的姿态识别,实时刻画追踪人体行为动作,并根据所识别内容通过标准动作评判,从而完成文明手势和转身动作的识别和判定。


4、微笑服务评价,业内特有的侧脸识别技术和个性化基准设定

       基于深度学习技术中的MTCNN卷积神经网络模型,结合两类卷积神经网络结构设计,同时兼顾浅层特征和深层特征,利用ResNet的网络结构进行特征融合,有效的对面部特征进行高维特征的提取,完成微笑识别和打分。


5、对海量数据进行统计分析,报表定制化

       对下属所有收费站的收费员服务考评信息进行汇总、分析;可根据用户需求输出日、周、月、季度、年度等报表,支持导出功能。


6、服务过程中的证据留存,解决异议纠纷

       提供收费员服务过程中的证据留痕,支持查询和回放;在收费员质疑评分结果时,可以查看历史的视频数据和评分结果。



六、设备部署图


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部署说明


管理处部署

■   收费人员考评服务器,为考评服务提供业务支持、界面展示、数据统计等功能

■   人脸识别服务器,对收费人员上岗、交接班时人脸识别分析、面部特征信息管理里等功能

■   考评客户端(PC),web登陆,可审查、修改考评信息

■   E考评管理(APP),移动监督、移动点评、移动考核

■   对讲广播服务器,车辆进出通知、考评信息交互


收费站部署

■   收费人员分析服务器,对考评服务期间采集视频进行视频数据分析

■   微笑摄像机,采集收费员服务考评视频数据

■   收费人员考评终端,实现人脸采集、语音播报、音频拾取等功能,考评结束后,实时播报考评结果;

■   票亭对讲终端,连接地感线圈,感知车来车走




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