[发明专利]一种判断异常考勤数据的方法

权利要求书

1.一种判断异常考勤数据的方法，其特征在于，应用于一考勤系统，所述考勤系统包括移动端和考勤端，所述方法包括：

获取移动端在第一时间的位置信息与时间信息；

获取移动端向所述考勤端第一次提交考勤请求时的位置信息与时间信息；

根据所述移动端在第一时间的位置信息与时间信息和所述用户在提交考勤请求时的位置信息与时间信息得到获取两次位置信息间的间隔时间以及间隔距离；

根据所述间隔时间与所述间隔距离计算得到用户的移动速率；

根据所述移动速率判断考勤数据是否异常。

2.根据权利要求1所述的判断异常考勤数据的方法，其特征在于，根据所述间隔时间与所述间隔距离计算得到用户的移动速率；包括：

设第一点A的经纬度为(LonA,LatA)，第二点B的经纬度为(LonB,LatB)，按照0度经线的基准，东经取经度的正值(Longitude)，西经取经度负值(-Longitude)，北纬取90-纬度值(90-Latitude)，南纬取90+纬度值(90+Latitude)，则经过上述处理过后的两点被计为(MLonA,MLatA)和(MLonB,MLatB)，则第一点A与第二点B两点间的间隔距离的如下公式：T＝sin(MLatA)*sin(MLatB)*cos(MLonA-MLonB)+cos(MLatA)*cos(MLatB)

间隔距离＝R*arccos(T)*Pi/180；

间隔时间＝位于第二点B的时间-位于第一点A的时间；

用户移动速率＝间隔距离/间隔时间。

3.根据权利要求1所述的判断异常考勤数据的方法，其特征在于，所述根据所述用户移动速率判断考勤数据是否异常，包括：

判断用户移动速率是否超过设定阈值；若超过，则考勤数据异常，反之则正常。

4.根据权利要求1所述的判断异常考勤数据的方法，其特征在于，该方法还包括：

获取用户在第一次提交考勤请求时与第二次提交考勤请求时的设备信息，该设备用于提交考勤请求，所述设备信息包括设备唯一标志符，该设备唯一标志符与用户标识相关联；

根据用户在第一次提交考勤请求时与第二次提交考勤请求时的设备唯一标志符判断考勤数据是否异常。

5.根据权利要求4所述的判断异常考勤数据的方法，其特征在于，所述根据用户在第一次提交考勤请求时与第二次提交考勤请求时的设备唯一标志符判断考勤数据是否异常，包括：

若用户在第一次提交考勤请求时与第二次提交考勤请求时的设备唯一标志符不相同，则考勤数据异常，反之则正常。

6.根据权利要求1所述的一种判断异常考勤数据的方法，其特征在于，该方法还包括：

获取某一用户在某一次和所有用户在某一时间段内提交考勤请求时的考勤数据，所述考勤数据包括用户标识和设备标识，所述用户标识与所述设备标识唯一绑定；

若在不包含的某一用户的其他用户的考勤数据中，存在与某一用户的设备标识相同的用户，则表示考勤数据异常，反之则考勤数据正常。

7.根据权利要求1所述的一种判断异常考勤数据的方法，其特征在于，

所述考勤端具有唯一标识符和有效考勤区域，所述移动端存储有包括多个身份信息的列表；

在用户提交考勤数据时，所述考勤端获取所述包括多个身份信息的列表；

若所述包括多个身份信息的列表中包含考勤端的唯一标识符，则根据所述移动端所处位置判断考勤数据是否异常。

8.根据权利要求7所述的判断异常考勤数据的方法，其特征在于，根据所述移动端所处位置判断考勤数据是否异常，包括：

判断所述移动端是否位于所述有效考勤区域内；若在有效考勤区域内，则考勤数据正常，否则考勤数据异常。

9.根据权利要求7所述的判断异常考勤数据的方法，其特征在于，若所述列表中不包含考勤端的唯一标识符，则考勤数据异常。

10.根据权利要求7所述的判断异常考勤数据的方法，其特征在于，所述考勤端包括有无线通信模块，所述唯一标识符包括无线通信模块的Mac地址。