一种基于数据采集的企业管理用考勤评估系统

技术领域

本发明涉及企业管理领域，具体涉及一种基于数据采集的企业管理用考勤评估系统。

背景技术

企业管理是对企业生产经营活动进行计划、组织、指挥、协调和控制等一系列活动的总称，是社会化大生产的客观要求。企业管理是尽可能利用企业的人力、物力、财力、信息等资源，实现省、快、多、好的目标，取得最大的投入产出效率；

在企业管理过程中考勤的管理也是重中之重，在进行企业的考勤状态评估时，需要使用到企业管理用考勤评估系统。

现有的企业管理用考勤评估系统，考勤评定模式单一，评估准确性低，满足不了使用需求，给企业管理用考勤评估系统的使用带来了一定的影响，因此，提出一种基于数据采集的企业管理用考勤评估系统。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于：如何解决现有的企业管理用考勤评估系统，考勤评定模式单一，评估准确性低，满足不了使用需求，给企业管理用考勤评估系统的使用带来了一定的影响的问题，提供了一种基于数据采集的企业管理用考勤评估系统。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括企业信息采集模块、员工分类模块、考勤评定模块、员工考勤设备、请假接收模块、数据接收模块、数据处理模块、总控模块与信息发送模块；

所述企业信息采集模块用于采集企业信息，企业信息包括企业人员数量信息与员工种类信息、员工种类信息包括内勤人员与外勤人员；

所述考勤评定模块用于对接收到的员工种类信息进行处理生成考勤模式信息，所述考勤模式信息包括第一考勤模式与第二考勤模式；

所述员工考勤设备包括第一考勤模块、第二考勤模块与第三考勤模块，其分别生成第一考勤信息、第二考勤信息与第三考勤信息，所述第一考勤信息、第二考勤信息与第三考勤信息同时只生成一个；

所述员工考勤设备对第一考勤信息、第二考勤信息与第三考勤信息进行处理生成单个员工考勤信息；

所述请假接收模块用于员工请假，并接收员工请假信息；

所述数据接收模块用于接收员工请假信息、考勤模式信息、单个员工考勤信息与企业信息，并将员工请假信息、考勤模式信息、单个员工考勤信息与企业信息发生到数据处理模块；

所述数据处理模块对员工请假信息、考勤模式信息、单个员工考勤信息与企业信息进行处理，生成单个员工考勤评估信息与企业整体评估信息，所述单个员工考勤评估信息包括一级员工、二级员工与三级员工；

所述单个员工考勤评估信息与企业整体评估信息生成后，总控模块控制信息发送模块将单个员工考勤评估信息与企业整体评估信息发送到预设接收终端。

进一步在于，所述考勤评定模块对接收到的员工种类信息进行处理生成考勤模式信息的具体过程如下：提取出获取到的员工种类信息，当该员工的员工种类信息为内勤人员时，即生成第一考勤模式，当该员工的员工种类信息为外勤人员时，即生成第二考勤模式。

进一步在于，所述第一考勤模块生成第一考勤信息的具体过程如下：

步骤一：第一考勤模式通过人脸验证进行考勤认证，人脸识别通过即考勤成功，人脸识别失败即考勤失败；

步骤二：员工在考勤时将脸部靠近第一考勤设备的摄像头，第一考勤设备的摄像头采集人脸影像信息；

步骤三：对人脸影像进行清晰化处理得到高清人脸影像信息在高清人脸影像信息中获取到实时验证系数；

步骤四：将获取到的实时验证系数与预存的验证系数进行比对验证，当比对验证通过时即考勤成功，生成第一考勤信息。

进一步在于，所述步骤三中对人脸影像进行清晰化处理得到高清人脸影像信息的具体过程如下：

S1：对获取到的人脸影像信息进行2倍下采样处理降低图像分辨率，将图像长宽均变成原来的1/2；

S2：下采样前的图像作为高分辨率图像P，下采样后的图像作为低分辨率图像T；

S3：T和P构成的图像对用于后期模型训练，在进行模型训练时，对低分辨率图像T进行放大还原为高分辨率图像tP，然后与原始的高分辨率图像P进行比较，获取到差异信息；

S4：将差异信息用来调整模型的参数，通过迭代训练让差异变小，得到训练模型训练完的模型用来对新的低分辨率图像进行重建高清人脸影像信息。

进一步在于，所述步骤三中实时人脸参数的获取过程如下：

SS1：提取出获取到的高清人脸影像信息，在高清人脸影像信息中进行特征点提取；

SS2：提取出高清人脸影像信息，将高清人脸影像信息中的人脸的眉心点标记为点A1；

SS3：将高清人脸影像信息中的人脸的两个内眼角分别标记点A2和点A3；

SS4：再将高清人脸影像信息中的人脸的两个外眼角分别标记点A4和点A5；

SS5：将点A2和点A3连线得到线段L1，再将点A2和点A3分别与点A1连线得到线段L2和线段L3，线段L1、线段L2和线段L3围成第一识别区M1；

SS6：将点A4和点A5连线得到线段L4，再将点A4和点A5分别与点A1连线得到线段L5和线段L6，线段L4、线段L5和线段L6围成第一识别区M2；

SS7：以点A1为端点做一条垂直于L1的线段K1，点A1为端点做一条垂直于L4的线段K2；

SS8：测量出线段L1、L4、K1和K2的长度，之后通过公式(L1*K1)/2＝Lk1得到第一识别区M1的面积Lk1，再通过公式(L4*K2)/2＝Lk2得到第一识别区M2的面积Lk2；

SS8：之后通过公式(Lk1+Lk2)+(|Lk1-Lk2|)*α＝Llk，即得到实时人脸参数Llk，α为修正值，α≈0.98。

进一步在于，所述述第一考勤模块生成第一考勤信息的具体过程还可以如下：

步骤一：第一考勤模式通过工卡标识识别方式进行考勤认证，工卡标识识别通过即考勤成功，工卡标识识别失败即考勤失败；

步骤二：员工在考勤时将半身靠近第一考勤设备的摄像头，第一考勤设备的摄像头采集工卡图像，即含有工卡及背景衣物的图像；

步骤三：对工卡图像进行图像预处理，然后再进行目标检测及轮廓检测处理；

步骤四：将获取到的图形标识类别信息与外轮廓长度信息与预设的人员信息库进行匹配，匹配成功时即考勤成功，生成第一考勤信息；

在所述步骤三中，对工卡图像进行图像预处理，即对工卡图像进行增强处理，提高图像的清晰度。

在所述步骤三中，进行目标检测及轮廓检测处理的具体过程如下：

S1：对经过预处理的工卡图像使用已训练的目标检测网络进行检测，获取工卡图像中包含的图形标识检测框，并通过softmax模块获取图形标识的类别信息；

S2：以图形标识检测框为边界，将图形标识检测框所占的区域分割出来，并缩放至设定大小，然后利用OpenCV中的轮廓检测函数对图形标识检测框中图形标识的外轮廓长度进行检测，获取图形标识的外轮廓长度信息。

进一步在于，在所述步骤四中，预设的人员信息库包括图形标识类别与人员所属工作组的匹配关系以及外轮廓长度范围与工作组内具体人员的匹配关系，通过将标识类别信息与对应的外轮廓长度信息与预设的人员信息库中的匹配关系进行匹配，成功匹配到人员信息库中人员即考勤成功，否则考勤失败。

进一步在于，所述第二考勤模块生成第二考勤信息的具体过程如下：第二考勤模块为指纹识别设备，在进行考勤识别时，同时识别两个手指的指纹，任意一个识别通过时，即生成第二考勤信息；

所述第三考勤模块生成第三考勤信息的具体过程如下：第三考勤模块为账号密码输入设备，员工输入账号密码进行验证，验证通过即生成第三考勤信息。

进一步在于，所述单个员工考勤评估信息的具体处理过程如下：

步骤(1)：提取出获取到的考勤模式信息，当考勤模式信息为第一考勤模式时，提取出该员工在上月的第一考勤信息、第二考勤信息与第三考勤信息；

步骤(2)：将第一考勤信息的数量标记为Q1，第二考勤信息的数量标记为Q2，第三考勤信息数量标记为Q3；

步骤(3)：计算出第一考勤信息的数量Q1、第二考勤信息的数量Q2与第三考勤信息数量Q3的和，得到总考勤次数Q

步骤(4)：在提取出该员工的员工请假次数信息，将其标记为E，第一考勤模式的考勤标准为预设值U，通过公式U-Q

步骤(5)：当未出勤占比Uu

步骤(5)：当考勤模式信息为第二考勤模式时，将步骤(4)中的预设值U替换为预设值H，预设值H小于预设值U，再通过步骤(1)到步骤(4)的过程得到未出勤占比Ee

步骤(6)：当未出勤占比Ee

进一步在于，所述企业整体评估信息包括一级企业评估信息与二级企业评估信息，所述企业整体评估信息的具体处理过程如下：提取出获取到的单个员工考勤评估信息与企业信息，从企业信息中提取出企业人数信息，再从员工考勤评估信息中提取出一级员工的数量、二级员工的数量与三级员工的数量，将企业人数信息标记为B，将一级员工的数量标记为F1，二级员工的数量标记为F2、三级员工的数量标记为F3，依次计算出一级员工的数量F1、二级员工的数量F2、三级员工的数量标F3和企业人数信息B之间的比值得到Bf1、Bf2和Bf3，当Bf1大于预设值，Bf2和Bf3的和小于预设值时即生成一级企业评估信息，当Bf1小于预设值，Bf2和Bf3的和大于预设值时即生成二级企业评估信息。

本发明相比现有技术具有以下优点：该基于数据采集的企业管理用考勤评估系统，通过更加细致化的员工考勤验证，能够有效的保证考勤验证的准确性，从而有效的防止代人考勤的状况发生，同时将员工进行了分类，设置了不同的考勤标准，从而满足实际使用过程中的不同使用需求，并且同时生成单个员工的考勤评估信息与整个企业的考勤评估信息，让管理人员能细致的了解到各个员工的考勤状况与企业整体的考勤状况，从而能够根据实际的考勤状况来制定更加合理细致化的考勤标准，让该系统更加值得推广使用。

附图说明

图1是本发明的系统框图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

实施例一

如图1所示，本实施例提供一种技术方案：一种基于数据采集的企业管理用考勤评估系统，包括企业信息采集模块、员工分类模块、考勤评定模块、员工考勤设备、请假接收模块、数据接收模块、数据处理模块、总控模块与信息发送模块；

所述企业信息采集模块用于采集企业信息，企业信息包括企业人员数量信息与员工种类信息、员工种类信息包括内勤人员与外勤人员；

所述考勤评定模块用于对接收到的员工种类信息进行处理生成考勤模式信息，所述考勤模式信息包括第一考勤模式与第二考勤模式；

所述员工考勤设备包括第一考勤模块、第二考勤模块与第三考勤模块，其分别生成第一考勤信息、第二考勤信息与第三考勤信息，所述第一考勤信息、第二考勤信息与第三考勤信息同时只生成一个；

第一考勤模块、第二考勤模块与第三考勤模块中使用任意一个考勤失败时，即允许使用其他任意一个模块进行考勤验证，满足了不同的使用需求；

所述员工考勤设备对第一考勤信息、第二考勤信息与第三考勤信息进行处理生成单个员工考勤信息；

所述请假接收模块用于员工请假，并接收员工请假信息；

所述数据接收模块用于接收员工请假信息、考勤模式信息、单个员工考勤信息与企业信息，并将员工请假信息、考勤模式信息、单个员工考勤信息与企业信息发生到数据处理模块；

所述数据处理模块对员工请假信息、考勤模式信息、单个员工考勤信息与企业信息进行处理，生成单个员工考勤评估信息与企业整体评估信息，所述单个员工考勤评估信息包括一级员工、二级员工与三级员工；

所述单个员工考勤评估信息与企业整体评估信息生成后，总控模块控制信息发送模块将单个员工考勤评估信息与企业整体评估信息发送到预设接收终端。

所述考勤评定模块对接收到的员工种类信息进行处理生成考勤模式信息的具体过程如下：提取出获取到的员工种类信息，当该员工的员工种类信息为内勤人员时，即生成第一考勤模式，当该员工的员工种类信息为外勤人员时，即生成第二考勤模式。

根据员工的工作内容不同来制定不同的考勤标准判定，能够满足不同企业的不同使用需求，让该系统能够更加广泛的进行使用。

所述第一考勤模块生成第一考勤信息的具体过程如下：

步骤一：第一考勤模式通过人脸验证进行考勤认证，人脸识别通过即考勤成功，人脸识别失败即考勤失败；

步骤二：员工在考勤时将脸部靠近第一考勤设备的摄像头，第一考勤设备的摄像头采集人脸影像信息；

步骤三：对人脸影像进行清晰化处理得到高清人脸影像信息在高清人脸影像信息中获取到实时验证系数；

步骤四：将获取到的实时验证系数与预存的验证系数进行比对验证，当比对验证通过时即考勤成功，生成第一考勤信息。

通过人脸信息进行员工的身份识别验证，保证了验证的准确性和验证效率，有效的减少了代考勤的状况发生。

所述步骤三中对人脸影像进行清晰化处理得到高清人脸影像信息的具体过程如下：

S1：对获取到的人脸影像信息进行2倍下采样处理降低图像分辨率，将图像长宽均变成原来的1/2；

S2：下采样前的图像作为高分辨率图像P，下采样后的图像作为低分辨率图像T；

S3：T和P构成的图像对用于后期模型训练，在进行模型训练时，对低分辨率图像T进行放大还原为高分辨率图像tP，然后与原始的高分辨率图像P进行比较，获取到差异信息；

S4：将差异信息用来调整模型的参数，通过迭代训练让差异变小，得到训练模型训练完的模型用来对新的低分辨率图像进行重建高清人脸影像信息。

通过上述过程能够获取到更加清晰的人脸影像信息，从而能够进行更加准确的人脸识别，从而减少了识别失败的状况发生。

所述步骤三中实时人脸参数的获取过程如下：

SS1：提取出获取到的高清人脸影像信息，在高清人脸影像信息中进行特征点提取；

SS2：提取出高清人脸影像信息，将高清人脸影像信息中的人脸的眉心点标记为点A1；

SS3：将高清人脸影像信息中的人脸的两个内眼角分别标记点A2和点A3；

SS4：再将高清人脸影像信息中的人脸的两个外眼角分别标记点A4和点A5；

SS5：将点A2和点A3连线得到线段L1，再将点A2和点A3分别与点A1连线得到线段L2和线段L3，线段L1、线段L2和线段L3围成第一识别区M1；

SS6：将点A4和点A5连线得到线段L4，再将点A4和点A5分别与点A1连线得到线段L5和线段L6，线段L4、线段L5和线段L6围成第一识别区M2；

SS7：以点A1为端点做一条垂直于L1的线段K1，点A1为端点做一条垂直于L4的线段K2；

SS8：测量出线段L1、L4、K1和K2的长度，之后通过公式(L1*K1)/2＝Lk1得到第一识别区M1的面积Lk1，再通过公式(L4*K2)/2＝Lk2得到第一识别区M2的面积Lk2；

SS8：之后通过公式(Lk1+Lk2)+(|Lk1-Lk2|)*α＝Llk，即得到实时人脸参数Llk，α为修正值，α≈0.98。

通过上述过程，能够获取到更加准确的实时人脸参数，从而保证了人脸参数验证的准确性。

所述第二考勤模块生成第二考勤信息的具体过程如下：第二考勤模块为指纹识别设备，在进行考勤识别时，同时识别两个手指的指纹，任意一个识别通过时，即生成第二考勤信息；

同时验证两个指纹，能够有效的避免单个指纹验证失败时需要再次验证的麻烦，加快了验证效率；

所述第三考勤模块生成第三考勤信息的具体过程如下：第三考勤模块为账号密码输入设备，员工输入账号密码进行验证，验证通过即生成第三考勤信息。

通过设置了账号密码验证的设置，满足了不同的验证需求。

所述单个员工考勤评估信息的具体处理过程如下：

步骤(1)：提取出获取到的考勤模式信息，当考勤模式信息为第一考勤模式时，提取出该员工在上月的第一考勤信息、第二考勤信息与第三考勤信息；

步骤(2)：将第一考勤信息的数量标记为Q1，第二考勤信息的数量标记为Q2，第三考勤信息数量标记为Q3；

步骤(3)：计算出第一考勤信息的数量Q1、第二考勤信息的数量Q2与第三考勤信息数量Q3的和，得到总考勤次数Q

步骤(4)：在提取出该员工的员工请假次数信息，将其标记为E，第一考勤模式的考勤标准为预设值U，通过公式U-Q

步骤(5)：当未出勤占比Uu

步骤(5)：当考勤模式信息为第二考勤模式时，将步骤(4)中的预设值U替换为预设值H，预设值H小于预设值U，再通过步骤(1)到步骤(4)的过程得到未出勤占比Ee

步骤(6)：当未出勤占比Ee

一级员工即表示该员工为考勤优秀员工，二级员工即表示该员工为考勤一般员工，三级员工即表示员工为考勤较差员工。

所述企业整体评估信息包括一级企业评估信息与二级企业评估信息，所述企业整体评估信息的具体处理过程如下：提取出获取到的单个员工考勤评估信息与企业信息，从企业信息中提取出企业人数信息，再从员工考勤评估信息中提取出一级员工的数量、二级员工的数量与三级员工的数量，将企业人数信息标记为B，将一级员工的数量标记为F1，二级员工的数量标记为F2、三级员工的数量标记为F3，依次计算出一级员工的数量F1、二级员工的数量F2、三级员工的数量标F3和企业人数信息B之间的比值得到Bf1、Bf2和Bf3，当Bf1大于预设值，Bf2和Bf3的和小于预设值时即生成一级企业评估信息，当Bf1小于预设值，Bf2和Bf3的和大于预设值时即生成二级企业评估信息。

一级企业评估信息即表示企业整体考勤正常，二级企业评估信息即表示企业整体考勤差。

实施例二

在本实施例中，所述第一考勤模块生成第一考勤信息的具体过程如下：

步骤一：第一考勤模式通过工卡标识识别方式进行考勤认证，工卡标识识别通过即考勤成功，工卡标识识别失败即考勤失败；

步骤二：员工在考勤时将半身靠近第一考勤设备的摄像头，第一考勤设备的摄像头采集工卡图像，即含有工卡及背景衣物的图像；

步骤三：对工卡图像进行图像预处理，然后再进行目标检测及轮廓检测处理；

步骤四：将获取到的图形标识类别信息与外轮廓长度信息与预设的人员信息库进行匹配，匹配成功时即考勤成功，生成第一考勤信息。

在所述步骤三中，对工卡图像进行图像预处理，即对工卡图像进行增强处理，提高图像的清晰度。

在所述步骤三中，进行目标检测及轮廓检测处理的具体过程如下：

S1：对经过预处理的工卡图像使用经过大量样本训练后的目标检测网络进行检测，获取工卡图像中包含的图形标识检测框，并通过softmax模块获取图形标识的类别信息；

S2：以图形标识检测框为边界，将图形标识检测框所占的区域分割出来，并缩放至设定大小，然后利用OpenCV中的轮廓检测函数对图形标识检测框中图形标识的外轮廓长度进行检测，获取图形标识的外轮廓长度信息。

在所述步骤四中，预设的人员信息库包括图形标识类别与人员所属工作组的匹配关系以及外轮廓长度范围与工作组内具体人员的匹配关系，通过将标识类别信息与对应的外轮廓长度信息与预设的人员信息库中的匹配关系进行匹配，成功匹配到人员信息库中人员即考勤成功，否则考勤失败。

需要说明的是，当标识类别信息在人员信息库中匹配到后，再进行外轮廓长度信息的匹配，当外轮廓长度落入工作组内具体人员对应的外轮廓长度范围内，即匹配成功，否则匹配不成功。

除上述第一考勤模块生成第一考勤信息的实施方式外，本实施例中的其余实施方式均与实施例一中相同。

综上所述，上述实施例的基于数据采集的企业管理用考勤评估系统，通过更加细致化的员工考勤验证，能够有效的保证考勤验证的准确性，从而有效的防止代人考勤的状况发生，同时将员工进行了分类，设置了不同的考勤标准，从而满足实际使用过程中的不同使用需求，并且同时生成单个员工的考勤评估信息与整个企业的考勤评估信息，让管理人员能细致的了解到各个员工的考勤状况与企业整体的考勤状况，从而能够根据实际的考勤状况来制定更加合理细致化的考勤标准，让该系统更加值得推广使用。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。