CN109767196A - 一种智能考勤系统 - Google Patents

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CN109767196A CN201910060558.1A CN201910060558A CN109767196A CN 109767196 A CN109767196 A CN 109767196A CN 201910060558 A CN201910060558 A CN 201910060558A CN 109767196 A CN109767196 A CN 109767196A
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詹升龙
熊娜
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Wuhan Wuji Intelligent Technology Co Ltd
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Wuhan Wuji Intelligent Technology Co Ltd
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Abstract

本发明涉及考勤技术领域,具体是一种智能考勤系统,包括员工基本信息录入模块、员工照片上传识别模块以及员工考勤识别模块,所述员工考勤识别模块,用于在员工进入或者离开办公区域,启动摄像头开始动态捕捉员工头像,利用人脸识别技术,识别照片中的所有人,并将得到的信息存入到数据库,以工号为关键字分类,提取数据库中的数据,计算出最早进入办公区域和最晚离开办公区域的时间,作为考勤时间。本发明无需专门的考勤装置,直接利用办公区域的高清摄像头,节约成本;无需员工操作,避免忘记刷考勤,自动捕捉拍照,智能高效;可以同时识别多人,效率高;以每次识别结果作为新的特征值校验识别算法,保证算法准确率。

Description

一种智能考勤系统
技术领域
本发明涉及考勤技术领域,具体是一种智能考勤系统。
背景技术
考勤是每个公司,特别是大公司,对于员工出勤的考核,是员工薪资发放的基础,也是员工绩效、奖金等评估的参考。
现有的考勤系统基本都是有一个专门的考勤装置,设立在专门的位置,由员工本人在上下班时主动操作,对于员工人数多的大公司,更是要设置在多个区域多台设备,成本高;在上下班需要员工去刷卡、或者刷指纹、或者刷脸,无论是刷什么,都是需要员工主动去操作的,而且一次只能识别一个人,效率低;同时无法避免员工忘记刷考勤,导致考勤异常,甚至在高峰期还会出现排队,导致原本没有迟到的员工迟到,造成员工负面情绪,影响工作。
因此,针对以上现状,迫切需要开发一种智能考勤系统,以克服当前实际应用中的不足。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智能考勤系统,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种智能考勤系统,包括:
员工基本信息录入模块,用于获取所有在职人员基本信息,并发送给本智能考勤系统管理员将收集到的所有在职人员基本信息导入到本智能考勤系统,并存储到数据库;
员工照片上传识别模块,用于获取所有在职人员的照片,并发送给本智能考勤系统管理员将收集到的所有在职人员的照片上传到本智能考勤系统,经过人脸识别算法计算后,将提取的特征信息存储到数据库,并与员工基本信息关联;以及
员工考勤识别模块,用于在员工进入或者离开办公区域,启动摄像头开始动态捕捉员工头像,利用人脸识别技术,识别照片中的所有人,并将得到的信息存入到数据库,以工号为关键字分类,提取数据库中的数据,计算出最早进入办公区域和最晚离开办公区域的时间,作为考勤时间。
作为本发明进一步的方案:所述在职人员基本信息包括工号、姓名和性别信息。
作为本发明进一步的方案:所有在职人员基本信息和照片均从人力资源部获取,且由人力资源部对所有在职人员的照片进行更新。
作为本发明进一步的方案:所述摄像头为高清摄像头。
作为本发明进一步的方案:在办公区域的进出口位置双向安装所述摄像头。
作为本发明进一步的方案:动态捕捉员工头像的数量至少为三张。
作为本发明进一步的方案:将最新的员工的人脸识别结果作为新的特征值更新数据库原有的员工人脸特征值。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
该智能考勤系统,针对现有考勤系统需要本人操作刷考勤机才能计算考勤的缺陷,在上下班时,由办公区域的高清摄像头自动捕捉拍摄头像,再利用人脸识别技术,准确识别员工本人,再根据最早出现时间和最晚离开时间计算考勤,全程无需员工操作,全部由系统完成,即使高峰时间段,也无需排队,非常智能,而且可以一次识别多人,避免了本人操作容易忘记,需要长时间排队等缺点;另外,由每次识别结果作为算法校验,动态调整算法,保证了算法的准确率;从而达到了智能、高效、节约成本以及准确考勤的效果。具体如下:
1)无需专门的考勤装置,直接利用办公区域的高清摄像头,节约成本;
2)无需员工操作,避免忘记刷考勤,即使高峰时间段,也无需排队,自动捕捉拍照,智能高效;
3)可以同时识别多人,效率高;
4)以每次识别结果作为新的特征值校验识别算法,保证算法准确率。
附图说明
图1为本发明中员工基本信息录入模块的流程示意图。
图2为本发明中员工照片上传识别模块的流程示意图。
图3为本发明中员工考勤识别模块的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明根据员工上下班必须进入及离开办公区域,以及现代办公区域出于安全目的,都会安装高清摄像头。结合实际,利用办公区域的高清摄像头,在员工进入办公区域时,动态拍摄至少三张下面照片,利用这三张照片,结合人脸识别技术,识别照片中的所有员工,再根据拍摄时间,把最早进入办公区域的时间作为上班时间;同理,在离开办公区域时,进行相同的操作,把最晚离开办公区域的时间作为下班时间。这样,就可以无需员工操作,就做到智能、高效、准确的考勤。
实施例1
请参阅图1-3,本发明实施例中,一种智能考勤系统,主要包括硬件和软件两个部分,硬件部分要求办公区域进出双向安装高清摄像头,软件部分由三个模块组成:员工基本信息(包括工号、姓名、性别等信息)录入模块、员工照片上传识别模块和员工考勤识别模块。
实施例2
请参阅图1-3,本实施例与实施例1的不同之处在于:
所述员工基本信息(包括工号、姓名、性别等信息)录入模块,如图1所示:由人力资源部提供所有在职人员基本信息,交由本智能考勤系统管理员将收集到的所有员工信息导入本智能考勤系统,存储到数据库。
所述员工照片上传识别模块,如图2所示:由人力资源部提供所有在职人员的照片,对于没有照片,及初始照片与现在差距较大的(例如入职时间很久的员工),由人力资源部门重新采集,然后交由本智能考勤系统管理员,统一由系统管理员上传,经由深度学习,提取特征值存入数据库,并与员工基本信息关联。
所述员工考勤识别模块,如图3所示,工作流程如下:
1)员工进入或者离开办公区域,启动摄像头开始动态捕捉员工头像,至少三张,确保拍摄到所需要的特征值;
2)利用人脸识别技术,识别照片中的所有人,因为已经经过深度学习,所以可以得到工号、姓名、性别等信息,结合拍摄时间及进出办公区域的行为,将这些信息存入到数据库;
3)将最新的员工的人脸识别结果作为新的特征值更新数据库原有的员工人脸特征值,可以避免系统运行时间久远后,特征值不准确问题;
4)以工号为关键字分类,取出数据库中数据,计算出最早进入办公区域和最晚离开办公区域时间,作为考勤时间。
该智能考勤系统,针对现有考勤系统需要本人操作刷考勤机才能计算考勤的缺陷,在上下班时,由办公区域的高清摄像头自动捕捉拍摄头像,再利用人脸识别技术,准确识别员工本人,再根据最早出现时间和最晚离开时间计算考勤,全程无需员工操作,全部由系统完成,即使高峰时间段,也无需排队,非常智能,而且可以一次识别多人,避免了本人操作容易忘记,需要长时间排队等缺点;另外,由每次识别结果作为算法校验,动态调整算法,保证了算法的准确率;从而达到了智能、高效、节约成本以及准确考勤的效果。具体如下:
1)无需专门的考勤装置,直接利用办公区域的高清摄像头,节约成本;
2)无需员工操作,避免忘记刷考勤,即使高峰时间段,也无需排队,自动捕捉拍照,智能高效;
3)可以同时识别多人,效率高;
4)以每次识别结果作为新的特征值校验识别算法,保证算法准确率。
以上的仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以作出若干变形和改进,这些也应该视为本发明的保护范围,这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。

Claims (7)

1.一种智能考勤系统,其特征在于,包括:
员工基本信息录入模块,用于获取所有在职人员基本信息,并发送给本智能考勤系统管理员将收集到的所有在职人员基本信息导入到本智能考勤系统,并存储到数据库;
员工照片上传识别模块,用于获取所有在职人员的照片,并发送给本智能考勤系统管理员将收集到的所有在职人员的照片上传到本智能考勤系统,经过人脸识别算法计算后,将提取的特征信息存储到数据库,并与员工基本信息关联;以及
员工考勤识别模块,用于在员工进入或者离开办公区域,启动摄像头开始动态捕捉员工头像,利用人脸识别技术,识别照片中的所有人,并将得到的信息存入到数据库,以工号为关键字分类,提取数据库中的数据,计算出最早进入办公区域和最晚离开办公区域的时间,作为考勤时间。
2.根据权利要求1所述的智能考勤系统,其特征在于,所述在职人员基本信息包括工号、姓名和性别信息。
3.根据权利要求1或2所述的智能考勤系统,其特征在于,所有在职人员基本信息和照片均从人力资源部获取,且由人力资源部对所有在职人员的照片进行更新。
4.根据权利要求1所述的智能考勤系统,其特征在于,所述摄像头为高清摄像头。
5.根据权利要求1或4所述的智能考勤系统,其特征在于,在办公区域的进出口位置双向安装所述摄像头。
6.根据权利要求5所述的智能考勤系统,其特征在于,动态捕捉员工头像的数量至少为三张。
7.根据权利要求3所述的智能考勤系统,其特征在于,将最新的员工的人脸识别结果作为新的特征值更新数据库原有的员工人脸特征值。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111062294A (zh) * 2019-12-10 2020-04-24 北京文安智能技术股份有限公司 一种客流排队时间的检测方法、装置及系统
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CN112633749A (zh) * 2020-12-31 2021-04-09 河南橡树智能科技有限公司 一种基于人脸识别的员工工作时长统计方法、系统及介质

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