CN114882605A - 一种基于互联网的智慧考勤管理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于互联网的智慧考勤管理系统及方法，涉及互联网技术领域，所述智慧考勤管理系统包括考勤优化模块、考勤处理模块和考勤管理模块；所述考勤优化模块用于获取员工每次考勤打卡的频次信息、时间信息和高频次考勤打卡的第一员工信息，并对高峰时间内第一员工的考勤打卡时间进行优化；所述考勤处理模块用于获取第一员工考勤打卡时的指纹图片信息，并将第一员工考勤打卡时指纹图片信息所出现频次与预设频次进行比较，若所述频次大于预设频次，则将第一员工考勤打卡时的指纹图片信息更新至数据库；通过考勤处理模块，能够有效的添加第一员工的指纹图片信息作为第一员工的备选指纹，提高第一员工考勤打卡的正确性。

Description

一种基于互联网的智慧考勤管理系统及方法

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，具体为一种基于互联网的智慧考勤管理系统及方法。

背景技术

考勤管理对于企业而言，是来约束企业内员工的工作行为、工作态度；同时员工的行为与员工自身的绩效也息息相关；目前企业内对于考勤管理有多种方式，例如：人脸刷卡、指纹刷卡、地理位置标记打卡等等；在例如：指纹打卡时，员工的指纹由于粘了水、油等物质或者员工的指纹变浅，导致员工会在打卡机上会进行高频次的考勤打卡，如在企业内高峰时间打卡，会延长其他员工正常打卡的时间，更甚至导致其他员工迟到，因此，需要对高频次考勤打卡的员工进行时间优化或者改善。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于互联网的智慧考勤管理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于互联网的智慧考勤管理系统，所述智慧考勤管理系统包括考勤优化模块、考勤处理模块和考勤管理模块；

所述考勤优化模块用于获取员工每次考勤打卡的频次信息、时间信息和高频次考勤打卡的第一员工信息，并对高峰时间内第一员工的考勤打卡时间进行优化；

所述考勤处理模块用于获取第一员工考勤打卡时的指纹图片信息，并将第一员工考勤打卡时指纹图片信息所出现频次与预设频次进行比较，若所述频次大于预设频次，则将第一员工考勤打卡时的指纹图片信息更新至数据库；

所述考勤管理模块用于识别异常考勤打卡的员工，并对员工考勤打卡的结果进行归总；

进一步的，所述考勤优化模块包括记录获取单元、考勤时间识别单元和最优时间打卡单元；

所述记录获取单元用于获取企业内每位员工的考勤打卡的频次信息，并得到高频次考勤打卡的第一员工信息集合和低频次考勤打卡的第二员工信息集合；

所述考勤时间识别单元用于获取企业内员工的考勤时间，得到员工考勤打卡的高峰时间和的低峰时间；

所述最优时间打卡单元用于优化第一用户在高峰时间内的考勤打卡时间；

进一步的，所述考勤处理模块包括数据库、指纹图片标记单元、相似性确定单元、相似度触发时间差值单元、指纹重复率确定单元和数据库更新单元；

所述数据库用于储存企业内员工的指纹信息；

所述指纹图片标记单元用于获取第一员工考勤时的指纹图片信息，并对非存储在数据库的指纹图片进行标记；

所述相似性确定单元用于将未来时间段内第一员工考勤打卡的指纹图片信息与所述标记的指纹图片信息进行相似度比较，得到比较结果；

所述相似度触发时间差值单元用于获取时间间隔信息，所述时间间隔是指第一员工考勤打卡时触发带有标记的指纹图片信息的时间点与第一员工考勤打卡时触发存储在数据库中的标准指纹图片信息的时间点之间的时间差值；

所述指纹频次确定单元用于将第一员工考勤打卡时，考勤频次高于预设频次的指纹图片信息输送至数据库更新单元中；

所述数据库更新单元用于将指纹图片信息出现频次高于预设频次的指纹图片信息置入数据库中，进而更新数据库；

进一步的，所述考勤管理模块包括考勤数据获取单元、异常考勤标记单元、用户行为监控验证单元和考勤表归总单元；

所述考勤数据获取单元用于获取企业内每位员工考勤打卡时的信息，并将员工考勤打卡时的信息输送至考勤间隔时间单元中；

所述异常考勤标记单元用于获取考勤表信息，若有多个员工在短时间内进行考勤打卡，则对所述员工进行异常标记；

所述用户行为监控验证单元用于调取企业内设置的监控，通过监控验证员工考勤打卡时的信息；

所述考勤表归总单元用于根据员工异常考勤打卡的行为，对每位员工的打卡结果进行归总；

一种基于互联网的智慧考勤管理方法,所述智慧考勤管理方法执行如下步骤：

Z01：获取员工考勤打卡的频次信息，若员工考勤打卡的频次信息大于预设频次信息，则表示员工为高频次考勤打卡的第一员工，并跳转至步骤Z02；若员工考勤打卡的频次信息小于预设频次信息，则表示员工为低频次考勤打卡的第二员工，则安排第二员工正常考勤打卡；

Z02：检测第一员工考勤打卡的时间段，若第一员工打卡的时间段为高峰时间段，则优化第一员工在高峰时间段打卡的时间；

Z03：获取第一员工考勤打卡时的指纹图片信息集合，对非数据库中存储的标准指纹图片进行标记；将未来时间段内第一员工考勤打卡的指纹图片信息与所标记的指纹图片信息进行第一相似度比较，若第一员工考勤打卡的指纹图片信息与所标记的指纹图片信息的第一相似度高于预设相似度，则预标记第一员工考勤打卡的时间；否则，继续匹配其余所标记的指纹图片信息，并跳转至步骤Z04；

Z04：获取第一员工考勤打卡时触发带有标记的指纹图片信息的第一时间点，获取第一员工考勤打卡时触发存储在数据库中的标准指纹图片信息的第二时间点，得到第一时间点与第二时间点之间的时间差值，若时间差值大于预设差值且预标记的时间时，则跳转至步骤Z05；

Z05：在第一员工考勤打卡时，计算指纹图片信息的出现频次信息；根据频次信息，将所触发的带有标记的指纹图片更新至第一员工的指纹数据库中；

Z06：获取企业内员工异常考勤打卡的行为，并对员工考勤打卡的结果进行归总。

在步骤Z01-Z02中，获取在历史数据中高峰时间段考勤打卡的人数Y，获取第一员工第一次考勤打卡的时间点信息G，若G小于企业所设置的迟到时间点，则获取平均每位第二员工考勤打卡所耗费时间t，得到第一员工在高峰时间段打卡的时间，具体函数为：

初始化粒子的速度和位置，并计算粒子的历史最优位置和全局最优位置；

更新粒子的速度和位置；

评估得到粒子的适应度函数值，保证t0小于企业所规定的迟到时间，同时不延误在高峰时间段低频次考勤打卡的第二员工；

其中：S是指企业所设置的迟到时间点，o是指在高峰时间段进行考勤打卡的第二员工人数，t0是指第一员工开始打卡的时间点，T是指上限值，q_L是指第一员工每次打卡错误所耗时间，v是指第一员工打卡错误的次数。

在步骤Z03中，获取第一员工在高峰时间段考勤打卡时的指纹图片信息集合，并对与第一员工的非标准指纹信息进行标记，获取已标记的指纹图片信息和第一员工考勤打卡时的指纹图片信息，并对指纹图片信息进行处理，处理的步骤如下：

Z031：将待比较的指纹图像按照同比例进行缩小尺寸；

Z032：对缩小尺寸后的待比较指纹图像进行灰度处理；

Z033：计算指纹图像的灰度平均值；

Z034：将待比较的指纹图像的灰度值与平均值相比较，得到比较结果；若灰度值大于平均值，则记为1；若灰度值小于平均值，则记为0；

Z035：获取步骤Z034中的比较结果，将比较结果相组合，得到整数值；比较两个图片对应的整数值，若两个整数值不相同的位数小于等于预设位数，则表示两张图片的第一相似度高于预设相似度，对第一员工考勤打卡时的指纹图像所对应时间进行预标记，防止第一员工由于高频次打卡延误企业设置的迟到时间；若两个整数值不相同的位数大于预设位数，则表示两张图片的第一相似度低；

在步骤Z033中，获取两张图片上的像素值集合D1＝{d₁,d₂,d₃,...,d_m}和D2＝{d_a,d_b,d_c,...,d_n}，得到两张图像的灰度平均值Q1和Q2，

其中：m和n为像素数，d_m为第m个像素值，d_n为第n个像素值，d_j为第j个像素值，d_c为第c个像素值。

在步骤Z04-Z05中，获取第一员工考勤打卡的指纹图片信息，检测到第一员工触发到第二相似度，且第二相似度高于预设相似度时；所述第二相似度为，第一员工考勤打卡的指纹图片信息与数据库中第一员工的标准指纹图片信息的第二相似度比较结果；则标记第一员工触发第二相似度的时间R和第一相似度的时间W，则得到时间差值U＝|R-W|；若U>UI时，则表示第一员工考勤成功，且需要选择第一员工考勤打卡时的其余指纹图像信息作为待选指纹图片信息加入数据库中；其中，作为待选指纹图片信息的要求为：所述指纹图片信息在第一员工考勤打卡时的出现频次大于预设频次，且指纹图片信息为带有标记的指纹图片；UI为预设时间差值信息。

在步骤Z06中，获取考勤表中企业内员工考勤打卡的时间信息，若检测到有多个员工的打卡时间间隔小于预设时间时，通过监控对员工考勤打卡的行为进行验证核实；若通过监控核实到员工存在代考勤打卡的行为，则在考勤表中标记员工为异常行为；则企业内员工的考勤分值F_现＝F_总-β*B；F_总为总考勤分值，β为代打卡行为扣除系数，B为当月代打卡次数；将企业内员工的考勤分值进行排序并公布。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

本发明通过考勤优化模块，能够在企业内考勤打卡高峰时间内对第一员工的考勤打卡时间进行优化，切实保证第一员工的打卡行为不会对企业内第二员工正常打卡造成影响，也确保第一员工会在企业设定的迟到时间前进行打卡；通过考勤处理模块，能够有效的添加第一员工的指纹图片信息作为第一员工的备选指纹，提高第一员工考勤打卡的正确性，且能够提高第一员工在企业上班的积极性；本发明结合互联网，有效监督了员工的考勤打卡行为，确保员工考勤打卡时的公平性。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明一种基于互联网的智慧考勤管理系统的模块组成示意图；

图2是本发明一种基于互联网的智慧考勤管理方法的步骤示意图。

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。

请参阅图1-图2，本发明提供技术方案：

一种基于互联网的智慧考勤管理系统，所述智慧考勤管理系统包括考勤优化模块、考勤处理模块和考勤管理模块；

所述考勤优化模块用于获取员工每次考勤打卡的频次信息、时间信息和高频次考勤打卡的第一员工信息，并对高峰时间内第一员工的考勤打卡时间进行优化；

所述考勤处理模块用于获取第一员工考勤打卡时的指纹图片信息，并将第一员工考勤打卡时指纹图片信息所出现频次与预设频次进行比较，若所述频次大于预设频次，则将第一员工考勤打卡时的指纹图片信息更新至数据库；

所述考勤管理模块用于识别异常考勤打卡的员工，并对员工考勤打卡的结果进行归总；从而能够对异常打卡的员工予以警告。

进一步的，所述考勤优化模块包括记录获取单元、考勤时间识别单元和最优时间打卡单元；

所述记录获取单元用于获取企业内每位员工的考勤打卡的频次信息，并得到高频次考勤打卡的第一员工信息集合和低频次考勤打卡的第二员工信息集合；

所述考勤时间识别单元用于获取企业内员工的考勤时间，得到员工考勤打卡的高峰时间和的低峰时间；

所述最优时间打卡单元用于优化第一用户在高峰时间内的考勤打卡时间；

进一步的，所述考勤处理模块包括数据库、指纹图片标记单元、相似性确定单元、相似度触发时间差值单元、指纹重复率确定单元和数据库更新单元；

所述数据库用于储存企业内员工的指纹信息；

所述指纹图片标记单元用于获取第一员工考勤时的指纹图片信息，并对非存储在数据库的指纹图片进行标记；

所述相似性确定单元用于将未来时间段内第一员工考勤打卡的指纹图片信息与所述标记的指纹图片信息进行相似度比较，得到比较结果；

通过相似度比较，能够使得第一员工在考勤打卡表上进行预标记，防止第一员工顺利考勤打卡完毕后，考勤表上的时间已然标记迟到，通过此方法，解决了第一员工在未迟到前由于高频次打卡后却判定第一员工迟到的问题，提高打卡机识别的准确性。

所述相似度触发时间差值单元用于获取时间间隔信息，所述时间间隔是指第一员工考勤打卡时触发带有标记的指纹图片信息的时间点与第一员工考勤打卡时触发存储在数据库中的标准指纹图片信息的时间点之间的时间差值；

所述指纹频次确定单元用于将第一员工考勤打卡时，考勤频次高于预设频次的指纹图片信息输送至数据库更新单元中；

所述数据库更新单元用于将指纹图片信息出现频次高于预设频次的指纹图片信息置入数据库中，进而更新数据库；

进一步的，所述考勤管理模块包括考勤数据获取单元、异常考勤标记单元、用户行为监控验证单元和考勤表归总单元；

所述考勤数据获取单元用于获取企业内每位员工考勤打卡时的信息，并将员工考勤打卡时的信息输送至考勤间隔时间单元中；

所述异常考勤标记单元用于获取考勤表信息，若有多个员工在短时间内进行考勤打卡，则对所述员工进行异常标记；

所述用户行为监控验证单元用于调取企业内设置的监控，通过监控验证员工考勤打卡时的信息；通过监控对员工的行为进行再次验证，防止因考勤表检测失误的问题产生，增强了真实性。

所述考勤表归总单元用于根据员工异常考勤打卡的行为，对每位员工的打卡结果进行归总；

一种基于互联网的智慧考勤管理方法,所述智慧考勤管理方法执行如下步骤：

Z01：获取员工考勤打卡的频次信息，若员工考勤打卡的频次信息大于预设频次信息，则表示员工为高频次考勤打卡的第一员工，并跳转至步骤Z02；若员工考勤打卡的频次信息小于预设频次信息，则表示员工为低频次考勤打卡的第二员工，则安排第二员工正常考勤打卡；

Z02：检测第一员工考勤打卡的时间段，若第一员工打卡的时间段为高峰时间段，则优化第一员工在高峰时间段打卡的时间；

Z03：获取第一员工考勤打卡时的指纹图片信息集合，对非数据库中存储的标准指纹图片进行标记；将未来时间段内第一员工考勤打卡的指纹图片信息与所标记的指纹图片信息进行第一相似度比较，若第一员工考勤打卡的指纹图片信息与所标记的指纹图片信息的第一相似度高于预设相似度，则预标记第一员工考勤打卡的时间；否则，继续匹配其余所标记的指纹图片信息，并跳转至步骤Z04；

Z04：获取第一员工考勤打卡时触发带有标记的指纹图片信息的第一时间点，获取第一员工考勤打卡时触发存储在数据库中的标准指纹图片信息的第二时间点，得到第一时间点与第二时间点之间的时间差值，若时间差值大于预设差值且预标记的时间时，则跳转至步骤Z05；

Z05：在第一员工考勤打卡时，计算指纹图片信息的出现频次信息；根据频次信息，将所触发的带有标记的指纹图片更新至第一员工的指纹数据库中；

Z06：获取企业内员工异常考勤打卡的行为，并对员工考勤打卡的结果进行归总。

在步骤Z01-Z02中，获取在历史数据中高峰时间段考勤打卡的人数Y，获取第一员工第一次考勤打卡的时间点信息G，若G小于企业所设置的迟到时间点，则获取平均每位第二员工考勤打卡所耗费时间t，得到第一员工在高峰时间段打卡的时间，具体函数为：

初始化粒子的速度和位置，并计算粒子的历史最优位置和全局最优位置；

更新粒子的速度和位置；

评估得到粒子的适应度函数值，保证t0小于企业所规定的迟到时间，同时不延误在高峰时间段低频次考勤打卡的第二员工；

其中：S是指企业所设置的迟到时间点，o是指在高峰时间段进行考勤打卡的第二员工人数，t0是指第一员工开始打卡的时间点，T是指上限值，q_L是指第一员工每次打卡错误所耗时间，v是指第一员工打卡错误的次数；

通过设置i+q_L，能够将第一员工从开始打卡到第一员工打卡错误的时间进行综合，同时需要使得第一员工打卡的时间小于S-t*o，得到第一员工在高峰打卡时的最优化打卡时间，同时使用优化算法，提高结果的准确性；在使用优化算法时，需设置迭代次数，从而得到最优值。

在步骤Z03中，获取第一员工在高峰时间段考勤打卡时的指纹图片信息集合，并对与第一员工的非标准指纹信息进行标记，获取已标记的指纹图片信息和第一员工考勤打卡时的指纹图片信息，并对指纹图片信息进行处理，处理的步骤如下：

Z031：将待比较的指纹图像按照同比例进行缩小尺寸；

Z032：对缩小尺寸后的待比较指纹图像进行灰度处理；

Z033：计算指纹图像的灰度平均值；

Z034：将待比较的指纹图像的灰度值与平均值相比较，得到比较结果；若灰度值大于平均值，则记为1；若灰度值小于平均值，则记为0；

Z035：获取步骤Z034中的比较结果，将比较结果相组合，得到整数值；比较两个图片对应的整数值，若两个整数值不相同的位数小于等于预设位数，则表示两张图片的第一相似度高于预设相似度，对第一员工考勤打卡时的指纹图像所对应时间进行预标记，防止第一员工由于高频次打卡延误企业设置的迟到时间；若两个整数值不相同的位数大于预设位数，则表示两张图片的第一相似度低；

在步骤Z033中，获取两张图片上的像素值集合D1＝{d₁,d₂,d₃,...,d_m}和D2＝{d_a,d_b,d_c,...,d_n}，得到两张图像的灰度平均值Q1和Q2，

其中：m和n为像素数，d_m为第m个像素值，d_n为第n个像素值，d_j为第j个像素值，d_c为第c个像素值；

本方案通过缩小尺寸，能够去除指纹图片信息中的细节，从而只保留图片中的明暗、结构信息，摒弃不同尺寸和比例所带来的图片间的差异情况，并为图片比较作准备；对缩小尺寸后的待比较指纹图像进行灰度处理，从而确保图片中像素点的颜色总数为设定颜色值；获取两个整数值不相同的位数，其中整数值为图片的指纹信息，例如：若第一个图片和第二个图片中整数值中包含有5位不相同的位数时，则第一个图片和第二个图片的相似度高于预设相似度；若第一个图片和第二个图片中整数值包含有10位不相同的位数时，则第一个图片和第二个图片的相似度低于预设相似度，通过此方法来验证图片之间的相似度，能够简单快速的得到结果，并不会受到图片放大或者缩小的影响。

在步骤Z04-Z05中，获取第一员工考勤打卡的指纹图片信息，检测到第一员工触发到第二相似度，且第二相似度高于预设相似度时；所述第二相似度为，第一员工考勤打卡的指纹图片信息与数据库中第一员工的标准指纹图片信息的第二相似度比较结果；则标记第一员工触发第二相似度的时间R和第一相似度的时间W，则得到时间差值U＝|R-W|；若U>UI时，则表示第一员工考勤成功，且需要选择第一员工考勤打卡时的其余指纹图像信息作为待选指纹图片信息加入数据库中；其中，作为待选指纹图片信息的要求为：所述指纹图片信息在第一员工考勤打卡时的出现频次大于预设频次，且指纹图片信息为带有标记的指纹图片；UI为预设时间差值信息；

通过设置时间差值，能够得到第一员工的考勤是否打卡成功，从而为后期增加第一员工的指纹信息加入数据库中作准备。

在步骤Z06中，获取考勤表中企业内员工考勤打卡的时间信息，若检测到有多个员工的打卡时间间隔小于预设时间时，通过监控对员工考勤打卡的行为进行验证核实；若通过监控核实到员工存在代考勤打卡的行为，则在考勤表中标记员工为异常行为；则企业内员工的考勤分值F_现＝F_总-β*B；F_总为总考勤分值，β为代打卡行为扣除系数，B为当月代打卡次数；将企业内员工的考勤分值进行排序并公布。

实施例1：经过监控验证，得到员工异常打卡的行为，则此员工的考勤分值F_现＝F_总-β*B，其中β＝1.2，B＝2，则F_现＝10-2*1.2＝7.6分。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于互联网的智慧考勤管理系统，其特征在于：所述智慧考勤管理系统包括考勤优化模块、考勤处理模块和考勤管理模块；

所述考勤优化模块用于获取员工每次考勤打卡的频次信息、时间信息和高频次考勤打卡的第一员工信息，并对高峰时间内第一员工的考勤打卡时间进行优化；

所述考勤处理模块用于获取第一员工考勤打卡时的指纹图片信息，并将第一员工考勤打卡时指纹图片信息所出现频次与预设频次进行比较，若所述频次大于预设频次，则将第一员工考勤打卡时的指纹图片信息更新至数据库；

所述考勤管理模块用于识别异常考勤打卡的员工，并对员工考勤打卡的结果进行归总；

所述考勤优化模块与考勤处理模块和考勤管理模块相连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的智慧考勤管理系统，其特征在于：所述考勤优化模块包括记录获取单元、考勤时间识别单元和最优时间打卡单元；

所述记录获取单元用于获取企业内每位员工的考勤打卡的频次信息，并得到高频次考勤打卡的第一员工信息集合和低频次考勤打卡的第二员工信息集合；

所述考勤时间识别单元用于获取企业内员工的考勤时间，得到员工考勤打卡的高峰时间和的低峰时间；

所述最优时间打卡单元用于优化第一用户在高峰时间内的考勤打卡时间；

所述记录获取单元的输出端与考勤时间识别单元的输入端相连接；所述考勤时间识别单元的输出端与最优时间打卡单元的输入端相连接。

3.根据权利要求1所述的一种基于互联网的智慧考勤管理系统，其特征在于：所述考勤处理模块包括数据库、指纹图片标记单元、相似性确定单元、相似度触发时间差值单元、指纹重复率确定单元和数据库更新单元；

所述数据库用于储存企业内员工的指纹信息；

所述指纹图片标记单元用于获取第一员工考勤时的指纹图片信息，并对非存储在数据库的指纹图片进行标记；

所述相似性确定单元用于将未来时间段内第一员工考勤打卡的指纹图片信息与所述标记的指纹图片信息进行相似度比较，得到比较结果；

所述相似度触发时间差值单元用于获取时间间隔信息，所述时间间隔是指第一员工考勤打卡时触发带有标记的指纹图片信息的时间点与第一员工考勤打卡时触发存储在数据库中的标准指纹图片信息的时间点之间的时间差值；

所述指纹频次确定单元用于将第一员工考勤打卡时，考勤频次高于预设频次的指纹图片信息输送至数据库更新单元中；

所述数据库更新单元用于将指纹图片信息出现频次高于预设频次的指纹图片信息置入数据库中，进而更新数据库；

所述指纹图片标记单元的输出端与相似性确定单元的输入端相连接；所述相似性确定单元的输出端与相似度触发时间间隔单元的输入端相连接；所述指纹重复率确定单元的输出端与数据库更新单元和数据库的输入端相连接。

4.根据权利要求1所述的一种基于互联网的智慧考勤管理系统，其特征在于：所述考勤管理模块包括考勤数据获取单元、异常考勤标记单元、用户行为监控验证单元和考勤表归总单元；

所述考勤数据获取单元用于获取企业内每位员工考勤打卡时的信息，并将员工考勤打卡时的信息输送至考勤间隔时间单元中；

所述异常考勤标记单元用于获取考勤表信息，若有多个员工在短时间内进行考勤打卡，则对所述员工进行异常标记；

所述用户行为监控验证单元用于调取企业内设置的监控，通过监控验证员工考勤打卡时的信息；

所述考勤表归总单元用于根据员工异常考勤打卡的行为，对每位员工的打卡结果进行归总；

所述考勤数据获取单元的输出端与异常考勤标记单元的输入端相连接；所述异常考勤标记单元的输出端与用户行为监控验证单元的输入端相连接；所述用户行为监控验证单元的输出端与考勤表归总单元的输入端相连接。

5.一种基于互联网的智慧考勤管理方法，其特征在于：所述智慧考勤管理方法执行如下步骤：

Z01：获取员工考勤打卡的频次信息，若员工考勤打卡的频次信息大于预设频次信息，则表示员工为高频次考勤打卡的第一员工，并跳转至步骤Z02；若员工考勤打卡的频次信息小于预设频次信息，则表示员工为低频次考勤打卡的第二员工，则安排第二员工正常考勤打卡；

Z02：检测第一员工考勤打卡的时间段，若第一员工打卡的时间段为高峰时间段，则优化第一员工在高峰时间段打卡的时间；

Z03：获取第一员工考勤打卡时的指纹图片信息集合，对非数据库中存储的标准指纹图片进行标记；将未来时间段内第一员工考勤打卡的指纹图片信息与所标记的指纹图片信息进行第一相似度比较，若第一员工考勤打卡的指纹图片信息与所标记的指纹图片信息的第一相似度高于预设相似度，则预标记第一员工考勤打卡的时间；否则，继续匹配其余所标记的指纹图片信息，并跳转至步骤Z04；

Z04：获取第一员工考勤打卡时触发带有标记的指纹图片信息的第一时间点，获取第一员工考勤打卡时触发存储在数据库中的标准指纹图片信息的第二时间点，得到第一时间点与第二时间点之间的时间差值，若时间差值大于预设差值且预标记的时间时，则跳转至步骤Z05；

Z05：在第一员工考勤打卡时，计算指纹图片信息的出现频次信息；根据频次信息，将所触发的带有标记的指纹图片更新至第一员工的指纹数据库中；

Z06：获取企业内员工异常考勤打卡的行为，并对员工考勤打卡的结果进行归总。

6.根据权利要求5所述的一种基于互联网的智慧考勤管理方法，其特征在于：在步骤Z01-Z02中，获取在历史数据中高峰时间段考勤打卡的人数Y，获取第一员工第一次考勤打卡的时间点信息G，若G小于企业所设置的迟到时间点，则获取平均每位第二员工考勤打卡所耗费时间t，得到第一员工在高峰时间段打卡的时间，具体函数为：

初始化粒子的速度和位置，并计算粒子的历史最优位置和全局最优位置；

更新粒子的速度和位置；

评估得到粒子的适应度函数值，保证t0小于企业所规定的迟到时间，同时不延误在高峰时间段低频次考勤打卡的第二员工；

其中：S是指企业所设置的迟到时间点，o是指在高峰时间段进行考勤打卡的第二员工人数，t0是指第一员工开始打卡的时间点，T是指上限值，q_L是指第一员工每次打卡错误所耗时间，v是指第一员工打卡错误的次数。

7.根据权利要求5所述的一种基于互联网的智慧考勤管理方法，其特征在于：在步骤Z03中，获取第一员工在高峰时间段考勤打卡时的指纹图片信息集合，并对与第一员工的非标准指纹信息进行标记，获取已标记的指纹图片信息和第一员工考勤打卡时的指纹图片信息，并对指纹图片信息进行处理，处理的步骤如下：

Z031：将待比较的指纹图像按照同比例进行缩小尺寸；

Z032：对缩小尺寸后的待比较指纹图像进行灰度处理；

Z033：计算指纹图像的灰度平均值；

Z034：将待比较的指纹图像的灰度值与平均值相比较，得到比较结果；若灰度值大于平均值，则记为1；若灰度值小于平均值，则记为0；

Z035：获取步骤Z034中的比较结果，将比较结果相组合，得到整数值；比较两个图片对应的整数值，若两个整数值不相同的位数小于等于预设位数，则表示两张图片的第一相似度高于预设相似度，对第一员工考勤打卡时的指纹图像所对应时间进行预标记，防止第一员工由于高频次打卡延误企业设置的迟到时间；若两个整数值不相同的位数大于预设位数，则表示两张图片的第一相似度低；

在步骤Z033中，获取两张图片上的像素值集合D1＝{d₁,d₂,d₃,...,d_m}和D2＝{d_a,d_b,d_c,...,d_n}，得到两张图像的灰度平均值Q1和Q2，

其中：m和n为像素数，d_m为第m个像素值，d_n为第n个像素值，d_j为第j个像素值，d_c为第c个像素值。

8.根据权利要求5所述的一种基于互联网的智慧考勤管理方法，其特征在于：在步骤Z04-Z05中，获取第一员工考勤打卡的指纹图片信息，检测到第一员工触发到第二相似度，且第二相似度高于预设相似度时；所述第二相似度为，第一员工考勤打卡的指纹图片信息与数据库中第一员工的标准指纹图片信息的第二相似度比较结果；则标记第一员工触发第二相似度的时间R和第一相似度的时间W，则得到时间差值U＝|R-W|；若U>UI时，则表示第一员工考勤成功，且需要选择第一员工考勤打卡时的其余指纹图像信息作为待选指纹图片信息加入数据库中；其中，作为待选指纹图片信息的要求为：所述指纹图片信息在第一员工考勤打卡时的出现频次大于预设频次，且指纹图片信息为带有标记的指纹图片；UI为预设时间差值信息。

9.根据权利要求5所述的一种基于互联网的智慧考勤管理方法，其特征在于：在步骤Z06中，获取考勤表中企业内员工考勤打卡的时间信息，若检测到有多个员工的打卡时间间隔小于预设时间时，通过监控对员工考勤打卡的行为进行验证核实；若通过监控核实到员工存在代考勤打卡的行为，则在考勤表中标记员工为异常行为；则企业内员工的考勤分值F_现＝F_总-β*B；F_总为总考勤分值，β为代打卡行为扣除系数，B为当月代打卡次数；将企业内员工的考勤分值进行排序并公布。

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