[發明專利]防止替代打卡的智能考勤裝置在審
| 申請號: | 201910497635.X | 申請日: | 2019-06-10 |
| 公開(公告)號: | CN110060367A | 公開(公告)日: | 2019-07-26 |
| 發明(設計)人: | 王越;晏成;凌濤;姚遠 | 申請(專利權)人: | 北京意銳新創科技有限公司 |
| 主分類號: | G07C1/10 | 分類號: | G07C1/10;G07C9/00;G06K9/00;G06K9/20 |
| 代理公司: | 北京匯捷知識產權代理事務所(普通合伙) 11531 | 代理人: | 于鵬 |
| 地址: | 100085 北京市海淀區西*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 模組 智能考勤裝置 攝像頭 打卡 對照表 存儲模組 考勤裝置 人臉識別 提示模組 無線發送 主控制器 姿態識別 經度 安裝件 二維碼 掃描區 門禁 時區 替代 傳感器設置 密碼輸入區 隱形二維碼 中空結構 觸控板 高效性 液晶屏 易用性 傳感器 內置 預設 配置 考勤 發送 圖像 | ||
本公開提供了一種防止替代打卡的智能考勤裝置,包括:觸控板、密碼輸入區、RFID刷卡區、二維碼掃描區、第一安裝件、第二安裝件、內置在考勤裝置中的攝像頭、多個傳感器、時區與經度對照表存儲模組、姿態識別模組、人臉識別模組、無線發送模組、提示模組、液晶屏、主控制器及門禁執行器;攝像頭被配置用于在預設時間內多次獲取隱形二維碼圖像,本體具有掃碼區,攝像頭與多個傳感器設置在二維碼掃描區下方,時區與經度對照表存儲模組、姿態識別模組、人臉識別模組、無線發送模組及提示模組內置于考勤裝置的中空結構中,主控制器被配置用于將分析結果發送至門禁執行器。通過本公開的防止替代打卡的智能考勤裝置提高了考勤的靈活性、易用性與高效性。
技術領域
本公開涉及計算機技術領域,具體而言,涉及一種防止替代打卡的智能考勤裝置。
背景技術
隨著科學技術的發展,對傳統考勤裝置的要求越來越趨于智能化,人性化,便捷化的要求。現有考勤裝置在使用上過于單一,例如,錄入指紋或錄入人臉等。如何提高考勤裝置記錄考勤的靈活性、易用性與高效性是亟待解決的問題。
發明內容
為了解決現有技術中的技術問題,本公開實施例提供了一種防止替代打卡的智能考勤裝置,通過本公開的防止替代打卡的智能考勤裝置提高了考勤的靈活性、易用性與高效性。
第一方面,本公開實施例提供了一種防止替代打卡的智能考勤裝置,所述防止替代打卡的智能考勤裝置包括:觸控板、密碼輸入區、RFID刷卡區、二維碼掃描區、第一安裝件、第二安裝件、內置在所述考勤裝置中的攝像頭、多個傳感器、時區與經度對照表存儲模組、姿態識別模組、人臉識別模組、無線發送模組、提示模組、液晶屏、主控制器以及門禁執行器;所述觸控板自上而下依次設置有所述攝像頭、所述密碼輸入區、所述RFID刷卡區、門鈴按鍵以及對講裝置,所述觸控板的頂端活動設置有所述第一安裝件,所述觸控板的底端固定設置有所述第二安裝件,所述攝像頭被配置用于在預設時間內多次獲取隱形二維碼圖像,所述攝像頭設置在所述考勤裝置本體內部,所述本體具有掃碼區,所述攝像頭與所述多個傳感器均設置在所述二維碼掃描區下方,所述時區與經度對照表存儲模組、所述姿態識別模組、所述人臉識別模組、所述無線發送模組以及所述提示模組均內置于所述考勤裝置的中空結構中,所述時區與經度對照表存儲模組被配置用于獲取所述考勤裝置所在位置的時間,且記錄考勤使用者認證信息采集時刻,所述姿態識別模組被配置用于對所述考勤裝置的使用者的姿態進行識別,所述人臉識別模組被配置用于對所述考勤裝置的使用者的面部圖像進行識別,所述無線發送模組被配置用于將所述考勤裝置的工作狀態信息實時發送至云端,所述提示模組被配置用于對所述考勤裝置處于非工作狀態信息時執行蜂鳴和/或閃燈提示,所述液晶屏設置在所述二維碼掃描區,所述液晶屏用于顯示所述考勤裝置的工作狀態信息;所述主控制器被配置用于分析接收使用者的生物特征信息和/或交互信息與預先存儲在考勤裝置終端和/或云端的信息,并將分析結果發送至所述門禁執行器。
在其中一個實施例中,所述觸控板的內側固定設置有與所述門禁執行器連接的網絡通信模組,所述網絡通信模組通過信息接收模組與移動電子終端連接,所述網絡通信模組為以太網模塊、GPRS模塊、2G模塊、3G模塊、4G模塊和5G模塊中的至少一個,所述網絡通信模組應用MQTT、TCP/IP、FTP協議與考勤后臺服務器鏈接,進行數據交換和遠程升級。
在其中一個實施例中,所述姿態識別模組與所述人臉識別模組在預設時間段內根據循環算法依次對所述考勤裝置的使用者進行識別;具體方法包括:當在第一預定時間段內無法識別出某一姿態的員工時,啟動所述人臉識別模塊用于對員工的人臉進行識別;當所述人臉識別模組無法識別出某一員工的人臉時,由姿態識別模組持續對所述員工進行第二預定時間段的跟蹤,并持續由所述人臉識別模組進行人臉識別;如果在所述第二預定時間段內仍然無法識別出所述員工,則將所述員工列為異常人員。
在其中一個實施例中,所述姿態識別模組為通過深度卷積神經網絡結構算法生成,所述深度卷積神經網絡結構包括:輸入層、雙向長短時記憶循環神經網絡Bi-directional LSTM層、卷積層、池化層、局部連接層、全連接層依次連接。
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