[发明专利]基于物联网的考勤管理方法和系统

说明书

本发明提供了基于物联网的考勤管理方法和系统，其通过对目标对象的脸部图像进行分析以确定目标对象的身份信息，进而确定目标对象的当天工作排班信息，再确定目标对象在工作场所不同区域的需要出现时间段，并利用物联网采集目标对象在不同区域的考勤认证信息，最后确定目标对象在当天的出勤状态信息以及对目标对象进行考核提醒操作，这样能够针对不同目标对象的实际工作排班时间和地点情况，对目标对象进行个性化的出勤考核操作，从而提高对不同目标对象进行出勤考核的可靠性和准确性以及改善出勤考核的自动化和智能化程度。

技术领域

本发明涉及考勤管理的技术领域，特别涉及基于物联网的考勤管理方法和系统。

背景技术

目前，企业对员工的出勤考核都是直接记录员工的上班打卡时间和下班打卡时间，并判断上班打卡时间和下班打卡时间是否在预设时间段内以及上班打卡时间和下班打卡时间之间的时间间隔是否满足预设时间间隔要求，从而确定员工的出勤状态正常与否。但是，上述考勤方式只是简单记录员工的打卡时间，其并未对员工的身份信息进行验证，也没有针对员工在不同工作日的工作排班状态进行有针对性的出勤考核，这严重地影响了对不同员工进行出勤考核的可靠性和准确性，同时也不利于改善对不同员工个体进行个性化出勤考核。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供基于物联网的考勤管理方法和系统，其通过对目标对象的脸部区域进行拍摄，以此获得相应的脸部图像，并根据该脸部图像确定该目标对象的身份信息，再根据该身份信息，确定该目标对象的当天工作排班信息，并根据该当天工作排班信息，确定该目标对象在工作场所不同区域的出现时间分布信息，并根据该出现时间分布信息，通过物联网获取该目标对象在不同区域的考勤认证信息，再根据该考勤认证信息，确定该目标对象在当天的出勤状态信息，并根据该出勤状态信息，对该目标对象进行考勤提醒操作；可见，该基于物联网的考勤管理方法和系统通过对目标对象的脸部图像进行分析以确定目标对象的身份信息，进而确定目标对象的当天工作排班信息，再确定目标对象在工作场所不同区域的需要出现时间段，并利用物联网采集目标对象在不同区域的考勤认证信息，最后确定目标对象在当天的出勤状态信息以及对目标对象进行考核提醒操作，这样能够针对不同目标对象的实际工作排班时间和地点情况，对目标对象进行个性化的出勤考核操作，从而提高对不同目标对象进行出勤考核的可靠性和准确性以及改善出勤考核的自动化和智能化程度。

本发明提供基于物联网的考勤管理方法，其特征在于，其包括如下步骤：

步骤S1，对目标对象的脸部区域进行拍摄，以此获得相应的脸部图像，并根据所述脸部图像确定所述目标对象的身份信息，再根据所述身份信息，确定所述目标对象的当天工作排班信息；

步骤S2，根据所述当天工作排班信息，确定所述目标对象在工作场所不同区域的出现时间分布信息，并根据所述出现时间分布信息，通过物联网获取所述目标对象在不同区域的考勤认证信息；

步骤S3，根据所述考勤认证信息，确定所述目标对象在当天的出勤状态信息，并根据所述出勤状态信息，对所述目标对象进行考勤提醒操作；

进一步，在所述步骤S1中，对目标对象的脸部区域进行拍摄，以此获得相应的脸部图像，并根据所述脸部图像确定所述目标对象的身份信息，再根据所述身份信息，确定所述目标对象的当天工作排班信息具体包括：

步骤S101，对所述目标对象的脸部区域进行多方位拍摄，以此获得所述目标对象的上侧脸部图像、下侧脸部图像、左侧脸部图像和右侧脸部图像，并对所述上侧脸部图像、所述下侧脸部图像、所述左侧脸部图像和所述右侧脸部图像依次进行背景噪声降噪滤波处理和边缘像素锐化处理后，再将处理后的所述上侧脸部图像、所述下侧脸部图像、所述左侧脸部图像和所述右侧脸部图像拼接，从而得到相应的全局脸部图像；

步骤S102，对所述全局脸部图像进行像素灰度化转换处理，以此得到灰度化全局脸部图像，再对所述灰度化全局脸部图像进行图像轮廓信息识别处理，从而获得所述目标对象对应的五官轮廓特征信息；