(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211324685.6 (22)申请日 2022.10.27 (71)申请人 安徽省中网云联科技有限公司 地址 230000 安徽省合肥市包河区花园大 道与泰山路交口东南角滨湖卓越城文 华园4号楼第二层整层 (72)发明人 李昭　 (74)专利代理 机构 北京达友众邦知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11904 专利代理师 吴东奇 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/20(2012.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 40/16(2022.01) (54)发明名称 职业技能等级认定管理方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种职业技能等级认定管理 方法及系统， 方法包括： 获取待测人员的备案资 料信息， 根据预设规则分析备案资料信息， 得到 第一数据； 获取待测人员的相关视频资料， 提取 待测人员的面部特征、 声音特征和实操动作特 征， 得到第二数据； 将第一数据和第二数据输入 综合评价模 型中， 根据输出结果判定待测人员的 职业技能等级； 对判定结果进行聚类 分析并保存 分析结果， 实现职业技能等级的认定及管理。 本 申请可及时、 准确、 客观的对专业技术人员的技 能水平进行评估及认定， 使技术人员快速了解自 身的技能水平， 并有针对性地进行知识强化， 提 高技能水平， 同时对职业技能等级进行统一的管 理， 有效提高企业的管理水平， 有促进企业相关 业务的高质量发展。 权利要求书4页 说明书12页 附图2页 CN 115375210 A 2022.11.22 CN 115375210 A 1.一种职业 技能等级认定管理方法， 其特 征在于， 包括： 获取待测人员的备案资料信息， 根据预设规则分析所述备案资料信 息， 得到第 一数据， 所述备案资料包括学历及其学习期间所获奖项、 理论知识考核， 以及以下至少一项： 论文、 职称、 工作时长； 获取待测人员的相关视频资料， 提取所述待测人员的面部特征、 声音特征和实操动作 特征， 得到第二数据， 所述视频资料包括 为： 面试视频集和实操视频集； 将所述第一数据和所述第 二数据输入综合评价模型中， 根据输出结果判定所述待测人 员的职业 技能等级； 对判定结果进行聚类分析并保存分析 结果， 实现职业 技能等级的认定及管理； 所述综合评价模型包括： 定义所述第一数据和第二数据的评价指标向量为 ， 指标权重向量为 ， 基于所述评价指标向量和指标权重向量构建综合评价函数 ， 其中， 表示评价指标 的权重系数， ； 基于所述综合评价 函数构建综合评价模型： 其中， 分别表示第一数据和第二数据， 表示类间方差， 表示向量系数， 表示 优化向量， 为常数， 表示输出值， 表示权重， 表示评价指标向量、 指标权重向量之 和； 基于所述综合评价模型判定所述待测人员的职业 技能等级包括： 当 大于第一 预设值， 小于第二预设值时， 判断所述待测人员的职业技能等级为 低等级； 当 小于第一 预设值， 大于第二预设值时， 判断所述待测人员的职业技能等级为 中等级； 当 等于第一 预设值， 等于第二预设值时， 判断所述待测人员的职业技能等级为 高等级。 2.如权利要求1所述的职业技 能等级认定管理方法， 其特征在于， 所述根据预设规则分 析所述备案资料信息包括： 根据所述奖项对应的不同学历， 利用专家评分法对各奖项进行权重赋值， 基于所述权 重赋值得到第一数值；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115375210 A 2根据所述学历和第一预设权 重得到第二数值； 根据所述理论知识考核和第二预设权 重得到第三数值； 根据所述 论文、 和/或职称、 和/或工作时长和第三预设权 重得到第四数值； 基于所述第一数值、 第二数值、 第三数值和第四数值得到所述第一数据。 3.如权利要求1所述的职业技 能等级认定管理方法， 其特征在于， 所述获取待测人员的 相关视频资料， 提取所述待测人员的面部特征、 声音 特征和实操动作特征， 得到第二数据包 括： 获取所述待测人员的面试视频集和实操视频集； 利用特征提取机制同时提取所述待测人员的多个面部特征、 声音特征和实操动作特 征， 分别得到第一特 征向量集、 第二特 征向量集和第三特 征向量集； 将所述第一特征向量集、 第二特征向量集和第三特征向量集输入数据诊断模型中， 判 断特征向量集的可用性； 若可用， 则拟合所述第一特征向量集、 第二特征向量集、 第 三特征向量集并与静态特征 集进行比较， 得到对应差值， 基于所述差值及预设标准判断所述待测人员的情绪类别， 提取 所述情绪类别所对应的值 生成所述第二数据。 4.如权利要求3所述的职业技 能等级认定管理方法， 其特征在于， 将所述第 一特征向量 集、 第二特征向量集和第三特征向量集输入数据诊断模型中， 判断特征向量集的可用性包 括： 采集已知的多个可用和不可用特 征向量集； 利用所述已知的多个可用和不可用特征向量集训练基于逻辑回归分类算法所构建的 数据诊断模型， 所述数据诊断模型的表达式为： 其中， 表示诊断值， 表示特征向量， 为转置运算， 为模型参数； 所述数据诊断模型的代价 函数为： 其中， 表示确定是否为 可用特征向量集的标识， 为特征向量集的数量， 表示输出 值； 当 达到预设标准时， 得到训练好的数据诊断模型； 将所述第一特征向量集、 第 二特征向量集和第 三特征向量集输入训练好的数据诊断模 型中， 根据诊断值判断特 征向量集的可用性： 若 的值小于或等于1且大于 0.5， 判断所述特 征向量集可用。 5.如权利要求2所述的职业技 能等级认定管理方法， 其特征在于， 所述基于所述第 一数 值、 第二数值、 第三数值和第四数值得到所述第一数据包括： 所述第一数值的计算公式为：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115375210 A 3