CN112600846B - 基于物联网的考勤管理方法和系统 - Google Patents

Abstract

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。

Description

基于物联网的考勤管理方法和系统

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；

步骤S103，根据所述五官轮廓特征信息，确定所述目标对象的身份信息，再将所述身份信息与预设工作排班数据库进行匹配，从而确定所述目标对象的当日工作排班时间和工作排班地点信息；

进一步，在所述步骤S2中，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具体包括：

步骤S201，根据所述当日工作排班时间和工作排班地点信息，确定所述目标对象在所述工作场所不同位置区域需要出现的时间段信息，以此作为所述出现时间分布信息；

步骤S202，根据所述出现时间分布信息，通过物联网采集所述目标对象在不同位置区域对应时间段的瞳孔验证考勤记录；

步骤S203，根据所述瞳孔验证考勤记录，确定所述目标对象不同位置区域的真实考勤认证信息；

进一步，在所述步骤S3中，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具体包括：

步骤S301，根据所述真实考勤认证信息，确定所述目标对象在当天不同位置区域各自的实际停留持续时间，以此作为所述出勤状态信息；

步骤S302，将每一位置区域的实际停留持续时间与预设停留持续时间阈值进行比对，若所述实际停留持续时间大于或等于所述预设停留持续时间阈值，则确定所述目标对象在对应位置区域的出勤状态正常，否则，确定所述目标对象在对应位置区域的出勤状态异常；

步骤S303，当确定所述目标对象在对应位置区域的出勤状态异常，则向所述目标对象发送关于在对应位置区域出勤时间不足的提醒消息。

本发明还提供基于物联网的考勤管理系统，其特征在于，其包括目标对象拍摄模块、工作排班信息确定模块、出现时间分布信息确定模块、考勤认证信息确定模块和考勤提醒操作模块；其中，

所述目标对象拍摄模块用于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；

所述工作排班信息确定模块用于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；

所述出现时间分布信息确定模块用于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；

所述考勤认证信息确定模块用于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；

所述考勤提醒操作模块用于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，所述目标对象拍摄模块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具体包括：

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；

以及，

所述工作排班信息确定模块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：

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；

并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；

再根据所述五官轮廓特征信息，确定所述目标对象的身份信息，再将所述身份信息与预设工作排班数据库进行匹配，从而确定所述目标对象的当日工作排班时间和工作排班地点信息；

进一步，所述出现时间分布信息确定模块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具体包括：

根据所述当日工作排班时间和工作排班地点信息，确定所述目标对象在所述工作场所不同位置区域需要出现的时间段信息，以此作为所述出现时间分布信息；

以及，

所述考勤认证信息确定模块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具体包括：

根据所述出现时间分布信息，通过物联网采集所述目标对象在不同位置区域对应时间段的瞳孔验证考勤记录；

再根据所述瞳孔验证考勤记录，确定所述目标对象不同位置区域的真实考勤认证信息；

进一步，所述考勤提醒操作模块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具体包括：

根据所述真实考勤认证信息，确定所述目标对象在当天不同位置区域各自的实际停留持续时间，以此作为所述出勤状态信息；

并将每一位置区域的实际停留持续时间与预设停留持续时间阈值进行比对，若所述实际停留持续时间大于或等于所述预设停留持续时间阈值，则确定所述目标对象在对应位置区域的出勤状态正常，否则，确定所述目标对象在对应位置区域的出勤状态异常；

并且当确定所述目标对象在对应位置区域的出勤状态异常，则向所述目标对象发送关于在对应位置区域出勤时间不足的提醒消息。

相比于现有技术，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。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的基于物联网的考勤管理方法的流程示意图。

图2为本发明提供的基于物联网的考勤管理系统的结构示意图。

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作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。

参阅图1，为本发明实施例提供的基于物联网的考勤管理方法的流程示意图。该基于物联网的考勤管理方法包括如下步骤：

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；

步骤S2，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；

步骤S3，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。

上述技术方案的有益效果为：该基于物联网的考勤管理方法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。

优选地，在该步骤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具体包括：

步骤S101，对该目标对象的脸部区域进行多方位拍摄，以此获得该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，并对该上侧脸部图像、该下侧脸部图像、该左侧脸部图像和该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，再将处理后的该上侧脸部图像、该下侧脸部图像、该左侧脸部图像和该右侧脸部图像拼接，从而得到相应的全局脸部图像；

步骤S102，对该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，再对该灰度化全局脸部图像进行图像轮廓信息识别处理，从而获得该目标对象对应的五官轮廓特征信息；

步骤S103，根据该五官轮廓特征信息，确定该目标对象的身份信息，再将该身份信息与预设工作排班数据库进行匹配，从而确定该目标对象的当日工作排班时间和工作排班地点信息。

上述技术方案的有益效果为：通过对该目标对象的脸部区域进行多方位拍摄，能够准确地确定目标对象的脸部五官轮廓特征细节，以便于快速地确定该目标对象的身份信息，而将该身份信息与预设工作排班数据库进行匹配，能够针对不同目标对象获得相对应的当日工作排班时间和工作排班地点信息，从而为后续获取考勤认证信息提供可靠的依据。

优选地，在该步骤S2中，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具体包括：

步骤S201，根据该当日工作排班时间和工作排班地点信息，确定该目标对象在该工作场所不同位置区域需要出现的时间段信息，以此作为该出现时间分布信息；

步骤S202，根据该出现时间分布信息，通过物联网采集该目标对象在不同位置区域对应时间段的瞳孔验证考勤记录；

步骤S203，根据该瞳孔验证考勤记录，确定该目标对象不同位置区域的真实考勤认证信息。

上述技术方案的有益效果为：通过物联网采集该目标对象在不同位置区域对应时间段的瞳孔验证考勤记录，能够对目标对象在不同位置区域的出勤状态进行实时的记录，从而准确地确定目标对象在不同位置区域的真实考勤认证信息。

优选地，在该步骤S3中，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具体包括：

步骤S301，根据该真实考勤认证信息，确定该目标对象在当天不同位置区域各自的实际停留持续时间，以此作为该出勤状态信息；

步骤S302，将每一位置区域的实际停留持续时间与预设停留持续时间阈值进行比对，若该实际停留持续时间大于或等于该预设停留持续时间阈值，则确定该目标对象在对应位置区域的出勤状态正常，否则，确定该目标对象在对应位置区域的出勤状态异常；

步骤S303，当确定该目标对象在对应位置区域的出勤状态异常，则向该目标对象发送关于在对应位置区域出勤时间不足的提醒消息。

上述技术方案的有益效果为：通过将每一位置区域的实际停留持续时间与预设停留持续时间阈值进行比对，能够快速地确定目标对象在对应位置区域的出勤状态正常与否，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。

参阅图2，为本发明实施例提供的基于物联网的考勤管理系统的结构示意图。该基于物联网的考勤管理系统包括目标对象拍摄模块、工作排班信息确定模块、出现时间分布信息确定模块、考勤认证信息确定模块和考勤提醒操作模块；其中，

该目标对象拍摄模块用于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；

该工作排班信息确定模块用于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；

该出现时间分布信息确定模块用于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；

该考勤认证信息确定模块用于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；

该考勤提醒操作模块用于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。

上述技术方案的有益效果为：该基于物联网的考勤管理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。

优选地，该目标对象拍摄模块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具体包括：

对该目标对象的脸部区域进行多方位拍摄，以此获得该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；

以及，

该工作排班信息确定模块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具体包括：

对该上侧脸部图像、该下侧脸部图像、该左侧脸部图像和该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，再将处理后的该上侧脸部图像、该下侧脸部图像、该左侧脸部图像和该右侧脸部图像拼接，从而得到相应的全局脸部图像；

并对该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，再对该灰度化全局脸部图像进行图像轮廓信息识别处理，从而获得该目标对象对应的五官轮廓特征信息；

再根据该五官轮廓特征信息，确定该目标对象的身份信息，再将该身份信息与预设工作排班数据库进行匹配，从而确定该目标对象的当日工作排班时间和工作排班地点信息。

上述技术方案的有益效果为：通过对该目标对象的脸部区域进行多方位拍摄，能够准确地确定目标对象的脸部五官轮廓特征细节，以便于快速地确定该目标对象的身份信息，而将该身份信息与预设工作排班数据库进行匹配，能够针对不同目标对象获得相对应的当日工作排班时间和工作排班地点信息，从而为后续获取考勤认证信息提供可靠的依据。

优选地，该出现时间分布信息确定模块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具体包括：

根据该当日工作排班时间和工作排班地点信息，确定该目标对象在该工作场所不同位置区域需要出现的时间段信息，以此作为该出现时间分布信息；

以及，

该考勤认证信息确定模块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具体包括：

根据该出现时间分布信息，通过物联网采集该目标对象在不同位置区域对应时间段的瞳孔验证考勤记录；

再根据该瞳孔验证考勤记录，确定该目标对象不同位置区域的真实考勤认证信息。

上述技术方案的有益效果为：通过物联网采集该目标对象在不同位置区域对应时间段的瞳孔验证考勤记录，能够对目标对象在不同位置区域的出勤状态进行实时的记录，从而准确地确定目标对象在不同位置区域的真实考勤认证信息。

优选地，该考勤提醒操作模块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具体包括：

根据该真实考勤认证信息，确定该目标对象在当天不同位置区域各自的实际停留持续时间，以此作为该出勤状态信息；

并将每一位置区域的实际停留持续时间与预设停留持续时间阈值进行比对，若该实际停留持续时间大于或等于该预设停留持续时间阈值，则确定该目标对象在对应位置区域的出勤状态正常，否则，确定该目标对象在对应位置区域的出勤状态异常；

并且当确定该目标对象在对应位置区域的出勤状态异常，则向该目标对象发送关于在对应位置区域出勤时间不足的提醒消息。

上述技术方案的有益效果为：通过将每一位置区域的实际停留持续时间与预设停留持续时间阈值进行比对，能够快速地确定目标对象在对应位置区域的出勤状态正常与否，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。

从上述实施例的内容可知，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。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (4)

1.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；其中，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；

步骤S103，根据所述五官轮廓特征信息，确定所述目标对象的身份信息，再将所述身份信息与预设工作排班数据库进行匹配，从而确定所述目标对象的当日工作排班时间和工作排班地点信息；

其中，在所述步骤S2中，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具体包括：

步骤S201，根据所述当日工作排班时间和工作排班地点信息，确定所述目标对象在所述工作场所不同位置区域需要出现的时间段信息，以此作为所述出现时间分布信息；

步骤S202，根据所述出现时间分布信息，通过物联网采集所述目标对象在不同位置区域对应时间段的瞳孔验证考勤记录；

步骤S203，根据所述瞳孔验证考勤记录，确定所述目标对象不同位置区域的真实考勤认证信息。

2.如权利要求1所述的基于物联网的考勤管理方法，其特征在于：

在所述步骤S3中，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具体包括：

步骤S301，根据所述真实考勤认证信息，确定所述目标对象在当天不同位置区域各自的实际停留持续时间，以此作为所述出勤状态信息；

步骤S302，将每一位置区域的实际停留持续时间与预设停留持续时间阈值进行比对，若所述实际停留持续时间大于或等于所述预设停留持续时间阈值，则确定所述目标对象在对应位置区域的出勤状态正常，否则，确定所述目标对象在对应位置区域的出勤状态异常；

步骤S303，当确定所述目标对象在对应位置区域的出勤状态异常，则向所述目标对象发送关于在对应位置区域出勤时间不足的提醒消息。

3.基于物联网的考勤管理系统，其特征在于，其包括目标对象拍摄模块、工作排班信息确定模块、出现时间分布信息确定模块、考勤认证信息确定模块和考勤提醒操作模块；其中，

所述目标对象拍摄模块用于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；

所述工作排班信息确定模块用于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；

所述出现时间分布信息确定模块用于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；

所述考勤认证信息确定模块用于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；

所述考勤提醒操作模块用于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；

其中，所述目标对象拍摄模块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具体包括：

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；

以及，

所述工作排班信息确定模块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：

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；

并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；

再根据所述五官轮廓特征信息，确定所述目标对象的身份信息，再将所述身份信息与预设工作排班数据库进行匹配，从而确定所述目标对象的当日工作排班时间和工作排班地点信息；

其中，所述出现时间分布信息确定模块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具体包括：根据所述当日工作排班时间和工作排班地点信息，确定所述目标对象在所述工作场所不同位置区域需要出现的时间段信息，以此作为所述出现时间分布信息；

以及，

所述考勤认证信息确定模块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具体包括：

根据所述出现时间分布信息，通过物联网采集所述目标对象在不同位置区域对应时间段的瞳孔验证考勤记录；

再根据所述瞳孔验证考勤记录，确定所述目标对象不同位置区域的真实考勤认证信息。

4.如权利要求3所述的基于物联网的考勤管理系统，其特征在于：

所述考勤提醒操作模块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具体包括：

根据所述真实考勤认证信息，确定所述目标对象在当天不同位置区域各自的实际停留持续时间，以此作为所述出勤状态信息；

并将每一位置区域的实际停留持续时间与预设停留持续时间阈值进行比对，若所述实际停留持续时间大于或等于所述预设停留持续时间阈值，则确定所述目标对象在对应位置区域的出勤状态正常，否则，确定所述目标对象在对应位置区域的出勤状态异常；

并且当确定所述目标对象在对应位置区域的出勤状态异常，则向所述目标对象发送关于在对应位置区域出勤时间不足的提醒消息。

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