[发明专利]考勤打卡方法以及相关装置有效

专利信息
申请号: 202110200580.9 申请日: 2021-02-23
公开(公告)号: CN112991569B 公开(公告)日: 2023-04-25
发明(设计)人: 姚笛 申请(专利权)人: 上海慧贤网络科技有限公司
主分类号: G07C1/10 分类号: G07C1/10
代理公司: 北京知果之信知识产权代理有限公司 11541 代理人: 卜荣丽
地址: 200000 上海*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 考勤 打卡 方法 以及 相关 装置
【权利要求书】:

1.一种考勤打卡方法,其特征在于,包括:

基于移动设备终端,获取目标用户的定位信息,其中,所述目标用户携带所述移动设备终端;

在判断所述定位信息位于所述目标用户所在的办公地点的电子地图范围内且所述目标用户当前的生物特征与预存的生物特征信息匹配的情况下,记录所述目标用户完成一次考勤打卡,

其中,所述办公地点的电子地图通过所述办公地点的实际区域绘制得到,

所述目标用户当前的生物特征与预存的生物特征信息匹配还包括:

基于目标用户的不同工种类型,采用预设识别方法验证所述用户的生物特征信息,其中,所述预设识别方法至少包括如下之一:基于移动设备终端屏幕的指纹信息的识别方法,基于目标用户的人脸识别方法,基于目标用户的活体验证方法;

所述判断所述定位信息位于所述目标用户所在的办公地点的电子地图范围内且所述目标用户当前的生物特征与预存的生物特征信息匹配之后,还包括:

基于所述办公地点的电子地图的围栏范围根据所述目标用户的不同工种类型进行伸缩;

所述判断所述定位信息位于所述目标用户所在的办公地点的电子地图范围内且所述目标用户当前的生物特征与预存的生物特征信息匹配之后,还包括:

在目标用户进入所述办公地点的电子地图范围内的情况下,基于所述办公地点安装的图像采集设备拍摄指定图像信息,判断所述指定图像信息是否满足所述办公地点的实际区域图像信息;

还包括:

通过预先训练的目标识别模型实现基于目标用户的不同工种类型,采用预设识别方法验证所述用户的生物特征信息和/或基于所述办公地点的电子地图的围栏范围根据所述目标用户的不同工种类型进行伸缩,其中,所述目标识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的,多组数据中的每组数据均包括:用户历史打卡位置、用户实际打卡地图,并通过训练得到所述用户的历史打卡位置与所述实际打卡地图的距离差值特征。

2.一种考勤打卡装置,其特征在于,包括:

获取模块,用于基于移动设备终端,获取目标用户的定位信息,其中,所述目标用户携带所述移动设备终端;

判断模块,用于在判断所述定位信息位于所述目标用户所在的办公地点的电子地图范围内且所述目标用户当前的生物特征与预存的生物特征信息匹配的情况下,记录所述目标用户完成一次考勤打卡,

其中,所述办公地点的电子地图通过所述办公地点的实际区域绘制得到;

所述判断所述定位信息位于所述目标用户所在的办公地点的电子地图范围内且所述目标用户当前的生物特征与预存的生物特征信息匹配之后,还包括:

在目标用户进入所述办公地点的电子地图范围内的情况下,基于所述办公地点安装的图像采集设备拍摄指定图像信息,判断所述指定图像信息是否满足所述办公地点的实际区域图像信息;

还包括:匹配模块,

所述匹配模块,用于基于目标用户的不同工种类型,采用预设识别方法验证所述用户的生物特征信息,其中,所述预设识别方法至少包括如下之一:基于移动设备终端屏幕的指纹信息的识别方法,基于目标用户的人脸识别方法,基于目标用户的活体验证方法;

还包括:缩放模块,

所述缩放模块,用于基于所述办公地点的电子地图的围栏范围根据所述目标用户的不同工种类型进行伸缩;

还包括:

通过预先训练的目标识别模型实现基于目标用户的不同工种类型,采用预设识别方法验证所述用户的生物特征信息和/或基于所述办公地点的电子地图的围栏范围根据所述目标用户的不同工种类型进行伸缩,其中,所述目标识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的,多组数据中的每组数据均包括:用户历史打卡位置、用户实际打卡地图,并通过训练得到所述用户的历史打卡位置与所述实际打卡地图的距离差值特征。

3.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1所述的方法。

4.一种电子装置,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1所述的方法。

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