一种基于签名规范验证的工作票验证管理方法与流程

1.本发明属于签字验证领域，涉及数据分析技术，具体是一种基于签名规范验证的工作票验证管理方法。

背景技术：

2.工作票是准许在电气设备及系统软件上工作的书面命令，也是执行保证安全技术措施的书面依据，工作票编号、工作负责人、工作班成员、工作地点和工作内容，计划工作时间、工作终结时间，停电范围、安全措施，工作许可人、工作票签发人、工作票审批人、送电后评语等；但现有的工作票验证管理方法不具备对工作票签字规范性进行自动检测的功能，进而导致工作票验证过程繁琐、验证效率低下的问题；
3.针对上述技术问题，本技术提出一种解决方案。

技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于签名规范验证的工作票验证管理方法，用于解决现有的工作票验证管理方法无法对工作票签字规范性进行自动检测而导致的工作票验证效率低下的问题。
5.本发明需要解决的技术问题为：如何提供一种可以对工作票签字规范性进行自动检测的工作票验证管理方法。
6.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
7.一种基于签名规范验证的工作票验证管理方法，包括以下步骤：
8.步骤一：对工作票进行规范验证分析：对工作票进行图像拍摄并将拍摄得到的图像标记为验证图像，通过存储模块获取到模板图像，将验证图像中工作票的面积值标记为验证面积，将模板图像中工作票的面积值标记为模板面积，将验证面积与验证面积的差值的绝对值标记为验证值，通过验证值的数值大小对验证图像的拍摄比例是否满足要求进行判定；
9.步骤二：对验证图像进行验证处理：对检测区域的图像放大为像素格图像并进行灰度变换得到像素格的灰度值，通过存储模块获取到灰度阈值，将像素格的灰度值与灰度阈值进行比较：若灰度值小于灰度阈值，则将对应像素格标记为覆盖像素格；若灰度值大于等于灰度阈值，则将对应像素格标记为空白像素格；将互相接触的覆盖像素格组成一个覆盖集合；
10.步骤三：对覆盖集合进行框线分析并得到覆盖集合的横向表现值与纵向表现值，通过对横向表现值与纵向表现值进行数值计算得到覆盖集合的表现系数；通过表现系数的数值大小对覆盖集合的规范特征进行标记，在所有覆盖集合全部完成框线分析之后，通过覆盖集合的规范特征标记情况对验证图像的验证处理是否成功进行判定；
11.步骤四：通过ocr文字识别软件对验证区域进行文字识别，若识别失败，规范验证模块向验证管理平台发送识别失败信号，验证管理平台接收到识别失败信号后将识别失败
信号发送至管理人员的手机终端，同时将对应签字人员进行无法识别标记；若识别成功，规范验证模块向验证管理平台发送识别成功信号，验证管理平台接收到识别成功信号后将工作票上传至服务器；
12.步骤五：对签字人员进行规范管理：将进行规范管理的签字人员标记为管理对象，获取管理对象的识别数据与规范数据并进行数值计算得到管理对象的管理系数，通过管理系数的数值大小对管理对象的签字规范性是否满足要求进行判定，将规范性不满足要求的管理对象标记为训练对象，对训练对象进行训练分析。
13.作为本发明的一种优选实施方式，在步骤一中，对验证图像的拍摄比例是否满足要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到验证阈值，将验证值与验证阈值进行比较：若验证值小于验证阈值，则判定验证图像拍摄比例满足要求，对验证图像进行验证处理；若验证值大于等于验证阈值，则判定验证图像拍摄比例不满足要求，规范验证模块向验证管理平台发送重新拍摄信号。
14.作为本发明的一种优选实施方式，在步骤二中，检测区域的获取过程包括：将验证图像中工作票面积的左上角与模板图像工作票面积的左上角进行重合，将验证图像逆时针旋转三百六十度，在旋转过程中对验证图像工作票面积与模板图像工作票面积的重合区域面积值标记为重合值，将重合值最大的验证图像旋转角度标记为验证角度，将验证图像逆时针旋转验证角度后，将验证图像中与模板图像签字区域的重合部分标记为验证区域，将验证区域进行等比例放大得到放大区域，将放大区域与验证区域的不重合部分标记为检测区域。
15.作为本发明的一种优选实施方式，在步骤三中，覆盖集合的横向表现值与纵向表现值的获取过程包括：以放大区域的左下角为圆心、放大区域的底边为x轴建立直角坐标系，获取覆盖集合中的覆盖像素格在直角坐标系中的坐标值，随机选取覆盖集合中一个覆盖像素格的横坐标并标记为验证横坐标，将覆盖集合中剩余覆盖像素格的横坐标与验证横坐标相同的数量标记为验证横坐标的横向归一值，将覆盖集合中的横坐标与验证横坐标相同的覆盖像素格剔除，在剩余覆盖结合中再次随机选取一个覆盖像素格的横坐标并标记为验证横坐标，以此类推，直至得到所有验证横坐标的横向归一值，将横向归一值进行求和取平均值得到覆盖集合的横向表现值；按照横向表现值相同的方法获取到覆盖集合的纵向表现值。
16.作为本发明的一种优选实施方式，在步骤三中，通过对覆盖集合的规范特征进行标记以及对验证图像的验证处理是否成功进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到表现阈值，将表现系数bx与表现阈值进行比较：若表现系数大于等于表现阈值，则将对应覆盖集合的规范特征标记为框线；若表现系数小于表现阈值，则将对应覆盖集合的规范特征标记为超出；在所有覆盖集合全部完成框线分析之后，若存在规范特征为超出的覆盖集合，则判定验证图像的验证处理失败，规范验证模块向验证管理平台发送验证失败信号，验证管理平台接收到验证失败信号后将验证失败信号发送至管理人员的手机终端，同时将对应签字人员进行不规范标记；若所有覆盖集合的规范特征均为框线，则判定验证图像的验证处理成功。
17.作为本发明的一种优选实施方式，在步骤五中，识别数据为l1个月内管理对象被进行无法识别标记的次数，规范数据为l1个月内管理对象被进行不规范标记的次数；
18.对管理对象的签字规范性是否满足要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到管理阈值，将管理对象的管理系数与管理阈值进行比较：若管理系数小于管理阈值，则判定管理对象的签字规范性满足要求；若管理系数大于等于管理阈值，则判定管理对象的签字规范性不满足要求。
19.作为本发明的一种优选实施方式，在步骤五中，对训练对象进行训练分析的具体过程包括：将识别数据与规范数据的和值标记为标记数据，将识别数据与标记数据的比值标记为识别比，将规范数据与标记数据的比值标记为规范比，通过存储模块获取到衡量比，若识别比大于衡量比且规范比小于等于衡量比，则向对应训练对象的手机终端发送签字训练信号；若规范比大于衡量比且识别比小于等于衡量比，则向对应训练对象的手机终端发送规范训练信号；若识别比与规范比均大于衡量比，则向对应训练对象的手机终端发送签字规范训练信号。
20.本发明具备下述有益效果：
21.1、通过规范验证分析可以对工作票的图像拍摄比例是否满足要求进行判定，从而在图像拍摄比例不满足要求时进行重新拍摄，通过验证处理可以对超出验证区域的覆盖集合进行检测，进而可以对检测区域是否存在签字部分进行监控，对签字规范性进行反馈；
22.2、通过对覆盖集合进行框线分析可以对超出验证区域的覆盖集合是否构成签字部分进行检测，通过坐标系中覆盖集合元素的横坐标与纵坐标一致性对覆盖集合是否构成签字部分进行判定，从而对工作票的签字部分是否超出验证区域进行反馈；
23.3、通过对管理人员进行规范管理可以对管理人员的签字规范性进行约束，结合历史数据中管理人员的被标记次数与被标记分布情况对管理人员的签字规范性是否满足要求进行判定，进而可以根据被标记分布情况针对性的对管理人员进行签字训练监督，以提高对应管理人员后续签字规范性。
附图说明
24.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
25.图1为本发明实施例一的系统框图；
26.图2为本发明实施例二的方法流程图。
具体实施方式
27.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
28.实施例一
29.如图1所示，一种基于签名规范验证的工作票验证管理系统，包括验证管理平台，验证管理平台通信连接有规范验证模块、规范管理模块、服务器以及存储模块。
30.规范验证模块用于对工作票进行规范验证分析：对工作票进行图像拍摄并将拍摄得到的图像标记为验证图像，通过存储模块获取到模板图像，将验证图像中工作票的面积值标记为验证面积，将模板图像中工作票的面积值标记为模板面积，将验证面积与验证面积的差值的绝对值标记为验证值，通过存储模块获取到验证阈值，将验证值与验证阈值进行比较：若验证值小于验证阈值，则判定验证图像拍摄比例满足要求，对验证图像进行验证处理；若验证值大于等于验证阈值，则判定验证图像拍摄比例不满足要求，规范验证模块向验证管理平台发送重新拍摄信号；对验证图像进行验证处理的具体过程包括：将验证图像中工作票面积的左上角与模板图像工作票面积的左上角进行重合，将验证图像逆时针旋转三百六十度，在旋转过程中对验证图像工作票面积与模板图像工作票面积的重合区域面积值标记为重合值，将重合值最大的验证图像旋转角度标记为验证角度，将验证图像逆时针旋转验证角度后，将验证图像中与模板图像签字区域的重合部分标记为验证区域，将验证区域进行等比例放大得到放大区域，放大倍数范围通常为1.15-1.25，框线分析中对覆盖范围的覆盖像素格坐标规律性进行分析，因此选取一定范围之内的不同放大倍数对框线分析的结果影响可以忽略不计；将放大区域与验证区域的不重合部分标记为检测区域，对检测区域的图像放大为像素格图像并进行灰度变换得到像素格的灰度值，通过存储模块获取到灰度阈值，将像素格的灰度值与灰度阈值进行比较：若灰度值小于灰度阈值，则将对应像素格标记为覆盖像素格；若灰度值大于等于灰度阈值，则将对应像素格标记为空白像素格；将互相接触的覆盖像素格组成一个覆盖集合；对工作票的图像拍摄比例是否满足要求进行判定，从而在图像拍摄比例不满足要求时进行重新拍摄，通过验证处理可以对超出验证区域的覆盖集合进行检测，进而可以对检测区域是否存在签字部分进行监控，对签字规范性进行反馈。
31.对覆盖集合进行框线分析：以放大区域的左下角为圆心、放大区域的底边为x轴建立直角坐标系，获取覆盖集合中的覆盖像素格在直角坐标系中的坐标值，随机选取覆盖集合中一个覆盖像素格的横坐标并标记为验证横坐标，将覆盖集合中剩余覆盖像素格的横坐标与验证横坐标相同的数量标记为验证横坐标的横向归一值，将覆盖集合中的横坐标与验证横坐标相同的覆盖像素格剔除，在剩余覆盖结合中再次随机选取一个覆盖像素格的横坐标并标记为验证横坐标，以此类推，直至得到所有验证横坐标的横向归一值，将横向归一值进行求和取平均值得到覆盖集合的横向表现值hb；按照横向表现值相同的方法获取到覆盖集合的纵向表现值zb；通过公式bx＝α1*hb+α2*zb得到覆盖集合的表现系数bx，需要说明的是，表现系数是一个反映覆盖集合与模板框线重合程度的数值，表现系数的数值越大，则表示覆盖集合与模板框线重合程度越高，其中α1与α2均为比例系数，且α1＞α2＞1；通过存储模块获取到表现阈值bxmin，将表现系数bx与表现阈值bxmin进行比较：若表现系数bx大于等于表现阈值bxmin，则将对应覆盖集合的规范特征标记为框线；若表现系数bx小于表现阈值bxmin，则将对应覆盖集合的规范特征标记为超出；在所有覆盖集合全部完成框线分析之后，若存在规范特征为超出的覆盖集合，则表示对应覆盖集合为签字超出部分，判定验证图像的验证处理失败，规范验证模块向验证管理平台发送验证失败信号，验证管理平台接收到验证失败信号后将验证失败信号发送至管理人员的手机终端，同时将对应签字人员进行不规范标记；若所有覆盖集合的规范特征均为框线，则判定验证图像的验证处理成功；对覆盖集合进行框线分析可以对超出验证区域的覆盖集合是否构成签字部分进行检测，通过坐
标系中覆盖集合元素的横坐标与纵坐标一致性对覆盖集合是否构成签字部分进行判定，从而对工作票的签字部分是否超出验证区域进行反馈。
32.通过ocr文字识别软件对验证区域进行文字识别，若识别失败，规范验证模块向验证管理平台发送识别失败信号，验证管理平台接收到识别失败信号后将识别失败信号发送至管理人员的手机终端，同时将对应签字人员进行无法识别标记；若识别成功，规范验证模块向验证管理平台发送识别成功信号，验证管理平台接收到识别成功信号后将工作票上传至服务器。
33.规范管理模块用于对签字人员进行规范管理：将进行规范管理的签字人员标记为管理对象，获取管理对象的识别数据ss与规范数据gs，识别数据ss为l1个月内管理对象被进行无法识别标记的次数，规范数据gs为l1个月内管理对象被进行不规范标记的次数，l1为数值常量，l1的数值由管理人员自行设置；通过公式gl＝β1*ss+β2*gs得到管理对象的管理系数gl，需要说明的是，管理系数是一个反映管理对象签字规范程度的数值，管理系数的数值越大，则表示管理对象签字规范程度越低；其中β1与β2均为比例系数，且β1＞β2＞1；通过存储模块获取到管理阈值glmax，将管理对象的管理系数gl与管理阈值glmax进行比较：若管理系数gl小于管理阈值glmax，则判定管理对象的签字规范性满足要求；若管理系数gl大于等于管理阈值glmax，则判定管理对象的签字规范性不满足要求，将对应的管理对象标记为训练对象，对训练对象进行训练分析：将识别数据ss与规范数据gs的和值标记为标记数据，将识别数据ss与标记数据的比值标记为识别比，将规范数据gs与标记数据的比值标记为规范比，通过存储模块获取到衡量比，衡量比为数值常量，衡量比的数值由管理人员自行设置，衡量比的取值范围通常为35％-45％；若识别比大于衡量比且规范比小于等于衡量比，则向对应训练对象的手机终端发送签字训练信号；若规范比大于衡量比且识别比小于等于衡量比，则向对应训练对象的手机终端发送规范训练信号；若识别比与规范比均大于衡量比，则向对应训练对象的手机终端发送签字规范训练信号；对管理人员的签字规范性进行约束，结合历史数据中管理人员的被标记次数与被标记分布情况对管理人员的签字规范性是否满足要求进行判定，进而可以根据被标记分布情况针对性的对管理人员进行签字训练监督，以提高对应管理人员后续签字规范性。
34.实施例二
35.如图2所示，一种基于签名规范验证的工作票验证管理方法，包括以下步骤：
36.步骤一：对工作票进行规范验证分析：对工作票进行图像拍摄并将拍摄得到的图像标记为验证图像，通过存储模块获取到模板图像，将验证图像中工作票的面积值标记为验证面积，将模板图像中工作票的面积值标记为模板面积，将验证面积与验证面积的差值的绝对值标记为验证值，通过验证值的数值大小对验证图像的拍摄比例是否满足要求进行判定；
37.步骤二：对验证图像进行验证处理：对检测区域的图像放大为像素格图像并进行灰度变换得到像素格的灰度值，通过存储模块获取到灰度阈值，将像素格的灰度值与灰度阈值进行比较：若灰度值小于灰度阈值，则将对应像素格标记为覆盖像素格；若灰度值大于等于灰度阈值，则将对应像素格标记为空白像素格；将互相接触的覆盖像素格组成一个覆盖集合，对检测区域是否存在签字部分进行监控，对签字规范性进行反馈；
38.步骤三：对覆盖集合进行框线分析并得到覆盖集合的横向表现值与纵向表现值，
通过对横向表现值与纵向表现值进行数值计算得到覆盖集合的表现系数；通过表现系数的数值大小对覆盖集合的规范特征进行标记，在所有覆盖集合全部完成框线分析之后，通过覆盖集合的规范特征标记情况对验证图像的验证处理是否成功进行判定，对工作票的签字部分是否超出验证区域进行反馈；
39.步骤四：通过ocr文字识别软件对验证区域进行文字识别，若识别失败，规范验证模块向验证管理平台发送识别失败信号，验证管理平台接收到识别失败信号后将识别失败信号发送至管理人员的手机终端，同时将对应签字人员进行无法识别标记；若识别成功，规范验证模块向验证管理平台发送识别成功信号，验证管理平台接收到识别成功信号后将工作票上传至服务器；
40.步骤五：对签字人员进行规范管理：将进行规范管理的签字人员标记为管理对象，获取管理对象的识别数据与规范数据并进行数值计算得到管理对象的管理系数，通过管理系数的数值大小对管理对象的签字规范性是否满足要求进行判定，将规范性不满足要求的管理对象标记为训练对象，对训练对象进行训练分析。
41.一种基于签名规范验证的工作票验证管理方法，工作时，对检测区域的图像放大为像素格图像并进行灰度变换得到像素格的灰度值，通过存储模块获取到灰度阈值，将像素格的灰度值与灰度阈值进行比较：若灰度值小于灰度阈值，则将对应像素格标记为覆盖像素格；若灰度值大于等于灰度阈值，则将对应像素格标记为空白像素格；将互相接触的覆盖像素格组成一个覆盖集合，对检测区域是否存在签字部分进行监控，对签字规范性进行反馈；对覆盖集合进行框线分析并得到覆盖集合的横向表现值与纵向表现值，通过对横向表现值与纵向表现值进行数值计算得到覆盖集合的表现系数；通过表现系数的数值大小对覆盖集合的规范特征进行标记，在所有覆盖集合全部完成框线分析之后，通过覆盖集合的规范特征标记情况对验证图像的验证处理是否成功进行判定，对工作票的签字部分是否超出验证区域进行反馈；通过ocr文字识别软件对验证区域进行文字识别，若识别失败，规范验证模块向验证管理平台发送识别失败信号，验证管理平台接收到识别失败信号后将识别失败信号发送至管理人员的手机终端，同时将对应签字人员进行无法识别标记；若识别成功，规范验证模块向验证管理平台发送识别成功信号，验证管理平台接收到识别成功信号后将工作票上传至服务器。
42.以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
43.上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；如：公式bx＝α1*hb+α2*zb；由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的表现系数；将设定的表现系数和采集的样本数据代入公式，任意两个公式构成二元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到α1以及α2的取值分别为3.54和3.21；
44.系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的表现系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，如表现系数与横向表现值的数值成正比。
45.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
46.以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

技术特征：

1.一种基于签名规范验证的工作票验证管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：对工作票进行规范验证分析：对工作票进行图像拍摄并将拍摄得到的图像标记为验证图像，通过存储模块获取到模板图像，将验证图像中工作票的面积值标记为验证面积，将模板图像中工作票的面积值标记为模板面积，将验证面积与验证面积的差值的绝对值标记为验证值，通过验证值的数值大小对验证图像的拍摄比例是否满足要求进行判定；步骤二：对验证图像进行验证处理：对检测区域的图像放大为像素格图像并进行灰度变换得到像素格的灰度值，通过存储模块获取到灰度阈值，将像素格的灰度值与灰度阈值进行比较：若灰度值小于灰度阈值，则将对应像素格标记为覆盖像素格；若灰度值大于等于灰度阈值，则将对应像素格标记为空白像素格；将互相接触的覆盖像素格组成一个覆盖集合；步骤三：对覆盖集合进行框线分析并得到覆盖集合的横向表现值与纵向表现值，通过对横向表现值与纵向表现值进行数值计算得到覆盖集合的表现系数；通过表现系数的数值大小对覆盖集合的规范特征进行标记，在所有覆盖集合全部完成框线分析之后，通过覆盖集合的规范特征标记情况对验证图像的验证处理是否成功进行判定；步骤四：通过ocr文字识别软件对验证区域进行文字识别，若识别失败，规范验证模块向验证管理平台发送识别失败信号，验证管理平台接收到识别失败信号后将识别失败信号发送至管理人员的手机终端，同时将对应签字人员进行无法识别标记；若识别成功，规范验证模块向验证管理平台发送识别成功信号，验证管理平台接收到识别成功信号后将工作票上传至服务器；步骤五：对签字人员进行规范管理：将进行规范管理的签字人员标记为管理对象，获取管理对象的识别数据与规范数据并进行数值计算得到管理对象的管理系数，通过管理系数的数值大小对管理对象的签字规范性是否满足要求进行判定，将规范性不满足要求的管理对象标记为训练对象，对训练对象进行训练分析。2.根据权利要求1所述的一种基于签名规范验证的工作票验证管理方法，其特征在于，在步骤一中，对验证图像的拍摄比例是否满足要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到验证阈值，将验证值与验证阈值进行比较：若验证值小于验证阈值，则判定验证图像拍摄比例满足要求，对验证图像进行验证处理；若验证值大于等于验证阈值，则判定验证图像拍摄比例不满足要求，规范验证模块向验证管理平台发送重新拍摄信号。3.根据权利要求1所述的一种基于签名规范验证的工作票验证管理方法，其特征在于，在步骤二中，检测区域的获取过程包括：将验证图像中工作票面积的左上角与模板图像工作票面积的左上角进行重合，将验证图像逆时针旋转三百六十度，在旋转过程中对验证图像工作票面积与模板图像工作票面积的重合区域面积值标记为重合值，将重合值最大的验证图像旋转角度标记为验证角度，将验证图像逆时针旋转验证角度后，将验证图像中与模板图像签字区域的重合部分标记为验证区域，将验证区域进行等比例放大得到放大区域，将放大区域与验证区域的不重合部分标记为检测区域。4.根据权利要求1所述的一种基于签名规范验证的工作票验证管理方法，其特征在于，在步骤三中，覆盖集合的横向表现值与纵向表现值的获取过程包括：以放大区域的左下角为圆心、放大区域的底边为x轴建立直角坐标系，获取覆盖集合中的覆盖像素格在直角坐标
系中的坐标值，随机选取覆盖集合中一个覆盖像素格的横坐标并标记为验证横坐标，将覆盖集合中剩余覆盖像素格的横坐标与验证横坐标相同的数量标记为验证横坐标的横向归一值，将覆盖集合中的横坐标与验证横坐标相同的覆盖像素格剔除，在剩余覆盖结合中再次随机选取一个覆盖像素格的横坐标并标记为验证横坐标，以此类推，直至得到所有验证横坐标的横向归一值，将横向归一值进行求和取平均值得到覆盖集合的横向表现值；按照横向表现值相同的方法获取到覆盖集合的纵向表现值。5.根据权利要求4所述的一种基于签名规范验证的工作票验证管理方法，其特征在于，在步骤三中，通过对覆盖集合的规范特征进行标记以及对验证图像的验证处理是否成功进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到表现阈值，将表现系数bx与表现阈值进行比较：若表现系数大于等于表现阈值，则将对应覆盖集合的规范特征标记为框线；若表现系数小于表现阈值，则将对应覆盖集合的规范特征标记为超出；在所有覆盖集合全部完成框线分析之后，若存在规范特征为超出的覆盖集合，则判定验证图像的验证处理失败，规范验证模块向验证管理平台发送验证失败信号，验证管理平台接收到验证失败信号后将验证失败信号发送至管理人员的手机终端，同时将对应签字人员进行不规范标记；若所有覆盖集合的规范特征均为框线，则判定验证图像的验证处理成功。6.根据权利要求5所述的一种基于签名规范验证的工作票验证管理方法，其特征在于，在步骤五中，识别数据为l1个月内管理对象被进行无法识别标记的次数，规范数据为l1个月内管理对象被进行不规范标记的次数；对管理对象的签字规范性是否满足要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到管理阈值，将管理对象的管理系数与管理阈值进行比较：若管理系数小于管理阈值，则判定管理对象的签字规范性满足要求；若管理系数大于等于管理阈值，则判定管理对象的签字规范性不满足要求。7.根据权利要求6所述的一种基于签名规范验证的工作票验证管理方法，其特征在于，在步骤五中，对训练对象进行训练分析的具体过程包括：将识别数据与规范数据的和值标记为标记数据，将识别数据与标记数据的比值标记为识别比，将规范数据与标记数据的比值标记为规范比，通过存储模块获取到衡量比，若识别比大于衡量比且规范比小于等于衡量比，则向对应训练对象的手机终端发送签字训练信号；若规范比大于衡量比且识别比小于等于衡量比，则向对应训练对象的手机终端发送规范训练信号；若识别比与规范比均大于衡量比，则向对应训练对象的手机终端发送签字规范训练信号。

技术总结

本发明属于签字验证领域，涉及数据分析技术，用于解决现有的工作票验证管理方法无法对工作票签字规范性进行自动检测而导致的工作票验证效率低下的问题，具体是一种基于签名规范验证的工作票验证管理方法，对工作票进行规范验证分析：对工作票进行图像拍摄并将拍摄得到的图像标记为验证图像，通过存储模块获取到模板图像，将验证面积与验证面积的差值的绝对值标记为验证值，通过验证值的数值大小对验证图像的拍摄比例是否满足要求进行判定；本发明可以对工作票的图像拍摄比例是否满足要求进行判定，从而在图像拍摄比例不满足要求时进行重新拍摄，进而可以对检测区域是否存在签字部分进行监控，对签字规范性进行反馈。对签字规范性进行反馈。对签字规范性进行反馈。