[发明专利]基于无人驾驶车辆的考勤方法及装置在审

专利信息
申请号: 202110321623.9 申请日: 2021-03-25
公开(公告)号: CN113160443A 公开(公告)日: 2021-07-23
发明(设计)人: 孙丰涛;江开东;谢华文;赵红芳;肖春辉;李永业;栾琳;李宁 申请(专利权)人: 银隆新能源股份有限公司;珠海广通汽车有限公司
主分类号: G07C1/10 分类号: G07C1/10;G06Q10/04;G06K9/00
代理公司: 北京博浩百睿知识产权代理有限责任公司 11134 代理人: 宫传芝
地址: 519040 广*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 无人驾驶 车辆 考勤 方法 装置
【说明书】:

发明公开了一种基于无人驾驶车辆的考勤方法及装置。其中,该方法包括:采集在多个站点处上车对象的特征信息,其中,多个站点中的每一个站点为预先规划的预定路线上的站点;将上车对象的特征信息上传至考勤系统,其中,考勤系统基于特征信息对目标企业的考勤对象进行考勤登记,考勤对象为目标企业登记了乘车需求的对象。本发明解决了相关技术中考勤系统的考勤效率比较低的技术问题。

技术领域

本发明涉及智能考勤技术领域,具体而言,涉及一种基于无人驾驶车辆的考勤方法及装置。

背景技术

对于企业,对企业员工的考勤登记是很重要的一个环节。当前使用的考勤登记方式一般是使用设置企业预定位置处的考勤设备来实现的,这就需要企业员工在上下班时都需到该考勤设备处。在大家都集中在某个时间段来考勤登记时,就会出现混乱。不仅浪费大家的时间,也会导致考勤容易出错。

针对上述的问题,目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于无人驾驶车辆的考勤方法及装置,以至少解决相关技术中考勤系统的考勤效率比较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面,提供了一种基于无人驾驶车辆的考勤方法,包括:采集在多个站点处上车对象的特征信息,其中,所述多个站点中的每一个站点为预先规划的预定路线上的站点;将所述上车对象的特征信息上传至考勤系统,其中,所述考勤系统基于所述特征信息对目标企业的考勤对象进行考勤登记,所述考勤对象为所述目标企业登记了乘车需求的对象。

可选地,在采集在多个站点处上车对象的特征信息之前,该基于无人驾驶车辆的考勤方法还包括:获取所述目标企业内登记了乘车需求的考勤对象的对象信息;基于所述对象信息中的地址信息确定所述考勤对象中每一个对象的上车站点信息;基于所述每一个对象的上车站点信息生成所述预定路线。

可选地,该基于无人驾驶车辆的考勤方法还包括:建立与所述考勤系统的通信关系。

可选地,所述上车对象的特征信息包括以下至少之一:面部信息、指纹信息、虹膜信息、用于标识所述上车对象的身份标识号ID信息。

可选地,所述特征信息还包括:所述上车对象的体温、所述上车对象的健康标识。

可选地,该基于无人驾驶车辆的考勤方法还包括:获取所述目标企业的考勤对象的更新信息;确定所述考勤对象的更新信息对应的人员地址变更信息;基于所述人员地址变更信息对所述预定路线进行更新。

根据本发明实施例的另外一个方面,还提供了一种基于无人驾驶车辆的考勤方法,包括:接收考勤对象的特征信息,其中,所述考勤对象的特征信息为无人驾驶车辆在多个站点中的预定站点采集的信息,所述多个站点中的每一个站点为预先规划的预定路线上的站点,所述考勤对象为目标企业登记了乘车需求的对象;根据所述特征信息对所述目标企业的考勤对象进行考勤登记。

可选地,根据所述特征信息对所述目标企业的考勤对象进行考勤登记,包括:获取并存储所述目标企业内登记了乘车需求的考勤对象的对象信息;基于所述对象信息以及所述特征信息对所述考勤对象进行考勤登记。

可选地,该基于无人驾驶车辆的考勤方法还包括:在监测到所述考勤对象更新时,获取更新信息;基于所述更新信息对存储的所述对象信息进行更新,并将所述更新信息发送至所述无人驾驶车辆,以使所述无人驾驶车辆基于所述更新信息更新所述预定路线。

根据本发明实施例的另外一个方面,还提供了一种基于无人驾驶车辆的考勤装置,包括:采集单元,用于采集在多个站点处上车对象的特征信息,其中,所述多个站点中的每一个站点为预先规划的预定路线上的站点;上传单元,用于将所述上车对象的特征信息上传至考勤系统,其中,所述考勤系统基于所述特征信息对目标企业的考勤对象进行考勤登记,所述考勤对象为所述目标企业登记了乘车需求的对象。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于银隆新能源股份有限公司;珠海广通汽车有限公司,未经银隆新能源股份有限公司;珠海广通汽车有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110321623.9/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top