一种基于净水器的智能APP考勤管理及状态监控方法与流程

本发明涉及考勤管理领域，尤其是涉及一种基于净水器的智能APP考勤管理及状态监控方法。

背景技术：

考勤管理系统是指一套管理公司的员工的上下班考勤记录等相关情况的管理系统，是考勤软件与考勤硬件结合的产品，一般为HR部门使用，掌握并管理企业的员工出勤动态。狭义上定义，考勤管理系统单指考勤软件管理系统。

考勤管理系统，在包含薪资计算模块的情况下，可以灵活定义各个工资项目的计算公式，自动调用员工的出勤数据、人员资料、就餐等与工资相关的数据，计算出员工的工资情况，可提供银行代发工资所需的相关文件。同时提供丰富的统计分析报表，可即时掌握企业工资支出情况。

考勤管理是企业管理中最基本的管理，企业规定员工的工作日、上下班时间，请假、加班、出差、外出等制度，考勤管理人员月底需要向主管和财务提供员工的考勤数据，包括迟到、请假、加班、早退、旷工等，以备主管对员工打绩效，财务对员工做工资等条目。

目前所有的考勤管理系统都在现有的指纹等打卡机为基础上进行考勤制度的管理，便捷性较低，受到传统识别方式的局限，具体来说具有以下缺陷：

1.现有考勤管理系统功能过于简单，仅可以作为普通考勤信息统计无其他附加功能，对员工工作状态等其他信息没有一个准确的把握；

2.受到传统识别方式的限制，识别依据信息如脸型等签到依据信息发生变化导致签到识别失误率较高时，需要人工进行识别信息维护更新，会增加人力资源成本；

3.指纹识别要求手指清洁，有水渍、油污都会导致指纹无法识别，指纹识别对录入指纹的指纹完整度有较高要求，且现在指纹识别可代替性较高，淘宝有很多指纹识别套可以代替别人打卡，这样会导致考勤管理系统的信息不准确。

技术实现要素：

本发明主要是解决现有技术所存在的功能单一、识别失误率高、易被代打等的技术问题，提供一种依附于净水器、具有状态分析和薪资计算功能、识别正确率高、无法被代打卡的基于净水器的智能APP考勤管理及状态监控方法。

本发明针对上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种基于净水器的智能APP考勤管理及状态监控方法，包括以下步骤：

S001、安装在净水器上的传感器采集打水员工的信息并识别后发送给净水器服务器；

S002、净水器服务器依据打水员工的信息分析员工的工作状态和健康状态，并将签到信息发送到考勤服务器；

S003、考勤服务器接收来自净水器服务器的签到信息并进行记录，统计考勤时间，计算每日正常工作时间、每日实际工作时间、计算是否有事假时间、计算是否有年假扣除、计算是否有加班时间、判断用户所属部门以及基本薪资，然后生成用户每月薪资表；

S004、用户通过运行在移动终端上的APP客户端查看个人考勤记录、个人状况和工资情况；APP客户端通过移动终端的运动传感器判断用户使用手机的时间及每天早晚休息时间，进而推断用户的情绪和生活状态并发送到考勤服务器。

移动终端通过无线网络连接到考勤服务器，APP客户端包括身份登录模块、请假提交模块、个人考勤记录查看模块、个人状态查看模块、工资查看模块、行为及情绪分析模块。

本发明基于净水器智能识别系统，在APP客户端进行智能考勤管理，本发明可以实现员工日常工作状态分析，基于净水器智能识别系统，将用户人脸识别信息传递到考勤管理系统，信息经过考勤管理系统进行处理分析后，通过净水器服务器传递到考勤管理服务器的系统中进行显示，普通用户可以使用APP客户端登录智能APP考勤管理系统查看自己考勤信息以及假期申请、差旅签到等操作。

作为优选，传感器包括面对取水站位方向的红外人体识别传感器、智能摄像头和红外热成像镜头，红外人体识别传感器判断是否有人靠近净水器，当判定有人靠近时，智能摄像头和红外热成像镜头对靠近的人进行图像采集；净水器还包括识别模块、通信模块和流量检测模块，识别模块依据智能摄像头和红外热成像镜头采集到的图像信息进行身份识别后将与被识别人对应的签到信息通过通信模块上传到净水器服务器，智能摄像头和红外热成像镜头采集到的图像信息以及流量检测模块检测到的取水量信息也都通过通信模块上传到净水器服务器；净水器服务器依据打水员工的图像信息、签到信息和取水量信息并进行存储，依据图像信息和取水量信息分析员工的工作状态和健康状态，并将签到信息发送到考勤服务器。

本发明还可以实现员工日常工作状态分析，基于水马净水器智能识别系统，将用户人脸识别信息、健康信息、打卡时间、取水总时间传递到净水器智能APP端考勤管理系统进行人脸特征信息模拟，判断员工的工作状态，还可以通过用户每日饮水次数以及用户饮水时间段结合用户实时的体温心率数据用算法构建用户工作状态。

作为优选，身份识别模块每次识别员工的图像信息之后依据最新的图像信息修正识别数据库。

本方案中，用户识别信息仅需初始录入一次，后续用户的识别信息会根据每天取水时对个人图像信息的不断取样进行一个数据纠偏分析，完成识别信息的自我更新，降低了后期维护的人力成本。

作为优选，用户取水时，安装在净水器出水开关上心率传感器和肤质传感器采集心率信息和肤质信息，并通过通信模块发送到净水器服务器，净水器服务器将心率信息和肤质信息作为分析员工工作状态和健康状态的辅助参数。员工打水时按动出水开关，系统自动检测员工的心率和肤质。

作为优选，员工的工作状态和健康状态由健康特征数据得到，健康特征数据由人脸图像经过归一化处理后采集表情特征点分析得到，所被采集的表情特征点包括眼部20个点、嘴部15个点、鼻子15个点以及双脸颊20个点。

本发明系统架构由底层核心采用b/s架构，以面部表情识别算法、人员工资算法、用户日常生活行为分析算法、用户日常情绪分析算法为基础，搭配管理员权限设定、人机交互设计为辅助进行应用层构建以及前端UI设计，构成整个净水器智能APP考勤管理系统。

用户打卡信息首先经过净水器智能服务器系统传递到净水器智能APP考勤管理系统中进行存储计算分析，管理员可以在APP端进行考勤信息的管理、查询和修改。

本发明基于净水器智能识别系统，在移动端进行智能考勤管理，可以编辑用户，用户薪资补助等信息录入，完成自动化月度考勤表以及薪资报表。

与现有人脸识别打卡设备相比，本发明在识别度上有很高的优势，针对人脸识别无法进行识别的相似性问题，本发明使用了红外热成像镜头进行弥补，通过两种图像算法结合的方式进行识别提高识别度。

本发明带来的实质性效果是，可以在智能APP考勤管理系统上进行用户实时健康信息的监管，还可以实现员工日常工作状态分析，可以对员工的工作状态和健康状态进行有效的监管，可以有效预防员工由于工作过于劳累而导致的疾病以及针对性提高员工工作效率；对于员工工作以及清洁状态无要求，并且不存在可代替性。

附图说明

图1是本发明的一种流程图；

图2是本发明的一种硬件结构示意图；

图3是本发明的一种净水器上的电路框图；

图4是本发明的一种软件结构示意图；

图中：1、净水器；2、净水器服务器；3、考勤服务器；4、移动终端；11、红外人体识别传感器；12、智能摄像头；13、红外热成像镜头；14、识别模块；15、通信模块；16、流量检测模块；17、心率传感器；18、肤质传感器。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。

实施例：本实施例的一种基于净水器的智能APP考勤管理及状态监控方法，如图1所示，包括以下步骤：

S001、安装在净水器上的传感器采集打水员工的信息并识别后发送给净水器服务器；

S002、净水器服务器依据打水员工的信息分析员工的工作状态和健康状态，并将签到信息发送到考勤服务器；

S003、考勤服务器接收来自净水器服务器的签到信息并进行记录，统计考勤时间，计算每日正常工作时间、每日实际工作时间、计算是否有事假时间、计算是否有年假扣除、计算是否有加班时间、判断用户所属部门以及基本薪资，然后生成用户每月薪资表；

S004、用户通过运行在移动终端上的APP客户端查看个人考勤记录、个人状况和工资情况；APP客户端通过移动终端的运动传感器判断用户使用手机的时间及每天早晚休息时间，进而推断用户的情绪和生活状态并发送到考勤服务器。

本方案所基于的净水器的智能APP考勤系统，如图2所示，包括：

净水器1，净水器上安装有面对取水站位方向的红外人体识别传感器11、智能摄像头12和红外热成像镜头13，红外人体识别传感器判断是否有人靠近净水器，当判定有人靠近时，智能摄像头和红外热成像镜头对靠近的人进行图像采集；净水器还包括识别模块14、通信模块15和流量检测模块16，识别模块依据智能摄像头和红外热成像镜头采集到的图像信息进行身份识别后将与被识别人对应的签到信息通过通信模块上传到净水器服务器，智能摄像头和红外热成像镜头采集到的图像信息以及流量检测模块检测到的取水量信息也都通过通信模块上传到净水器服务器；净水器还包括心率传感器17和肤质传感器18，所述心率传感器和肤质传感器安装在净水器出水开关上，心率传感器和肤质传感器都与通信模块电连接。员工按动净水器出水开关时检测员工的心率和肤质状况。图3为净水器部分的电路框图。

净水器服务器2，接收来自各个净水器的图像信息、签到信息和取水量信息并进行存储，依据图像信息、取水量信息、心率、肤质状况等信息分析员工的工作状态和健康状态，并将签到信息发送到考勤服务器；

考勤服务器3，接收来自净水器服务器的签到信息并进行记录，统计考勤时间，计算每日正常工作时间、每日实际工作时间、计算是否有事假时间、计算是否有年假扣除、计算是否有加班时间、判断用户所属部门以及基本薪资，然后生成用户每月薪资表；

移动终端4，运行有APP客户端，所述移动终端通过无线网络连接到考勤服务器，APP客户端包括身份登录模块、请假提交模块、个人考勤记录查看模块、个人状态查看模块、工资查看模块、行为及情绪分析模块；用户通过身份登录模块登录APP客户端，行为及情绪分析模块通过移动终端的运动传感器判断用户使用手机时间以及每天早晚休息时间，进而推断用户的情绪和生活状态，并发送到考勤服务器；用户通过APP客户端查看个人考勤记录、个人状况和工资情况。

净水器上还可以安装红外体温传感器，员工打水时检测体温数据，作为健康状态的判断依据。

身份识别模块每次识别员工的图像信息之后依据最新的图像信息修正识别数据库。用户识别信息仅需初始录入一次，后续用户的识别信息会根据每天取水时对个人图像信息的不断取样进行一个数据纠偏分析，完成识别信息的自我更新，降低了后期维护的人力成本。

员工的工作状态和健康状态由健康特征数据得到，健康特征数据由人脸图像经过归一化处理后采集表情特征点分析得到，所被采集的表情特征点包括眼部20个点、嘴部15个点、鼻子15个点以及双脸颊20个点。

分别以普通用户A进行考勤管理和管理员用户B进行考勤信息审批及导出表格为例。以下为整套系统流程：

A．A用户接近智能净水器打卡终端，进行打卡操作。

B．打卡信息经由智能净水器打卡系统进行处理后将用户打卡相关信息传递给基于净水器的智能APP考勤管理系统。

C．基于净水器的智能APP考勤管理系统接收到用户打卡相关信息，将处理后的信息进行入库处理，入库后进行运算处理，首先进行考勤时间统计，分别计算每日正常工作时间、每日实际工作时间、计算是否有事假时间、计算是否有年假扣除、计算是否有加班时间、判断用户所属部门以及基本薪资，然后生成一个用户每月薪资表，会在基于净水器的智能管理系统APP端显示然后进行查看，普通用户可以在APP客户端登录基于净水器的智能APP考勤管理系统上查看自己本月工资相应信息，还可以查看自己的日常生活行为分析、日常生活情绪分析以及由考勤管理系统计算并统计的用户工作状态分析以及健康分析报告。

D．用户A如果有事情需要请事假或者需要申请年假，可以登录在APP客户端的基于净水器的智能APP考勤管理系统，然后进行事假、年假的申请审批，获取批准后系统中会在每个月工资计算时自动进行扣除。

管理员用户B

A．每天管理员用户B可以直接通过净水器智能APP考勤管理系统进行普通考勤用户的假期审批、日常打卡信息查看处理。

B．每天管理员用户B可以在基于净水器的智能APP考勤管理系统中对员工日常工作状态分析，基于净水器智能识别系统，将用户人脸识别信息传递到基于净水器的智能APP端考勤管理系统进行人脸特征点信息判断，判断员工的工作状态，还可以通过用户每日使用手机次数、用户使用手机时间、用户使用不同APP的次数、用户日常休息时间、起床时间综合构建算法模拟用户日常行为和情绪的分析；

C．每个月管理员用户B可以直接在系统中导出每个部门每个员工的个人薪资表，可以对系统中每个人薪资的计算公式，并进行调整。还可以进行每个人工资、加班工资、日常工作时间等基础信息的录入，系统会自动根据你的数据输入，自动完成算法构建。

1)人脸识别特征点为净水器智能识别系统中采集到的人脸关键点，共有86个特征点，对特征点进行重新分析，将人脸图像首先进行归一化处理然后进行表情特征点采集分析由眼部20点、嘴部15点、鼻子15点、双脸颊20点特征点进行处理分析，进行用户表情分析。

2)用户日常行为分析和情绪分析：通过手机安装基于净水器的智能APP考勤管理系统，然后系统会对APP进行授权，基于净水器的智能APP考勤管理系统会在后台运行时读取用户日常APP使用习惯，读取手机运动传感器判断用户使用手机时间以及每天早晚休息时间，通过一系列相关信息的采集并进行行为和情绪算法模拟，并将分析结果在手机APP上进行显示，还可以通过净水器智能服务器管理系统，传到基于净水器的智能pc考勤管理系统进行显示。手机授权后app会后台自动读取用户每日运动状态以及作息时间，通过运动状态及运动发生时间，判断相对应时间段内用户的日常行为信息，并生成用户行为报告；通过读取用户手机app使用情况，根据用户每日行为以及app使用情况进行用户的情绪模拟分析。

如图4所示，管理系统核心结构为b/s架构，因为管理系统软件与服务器进行通讯需要https通讯协议，且为了降低客户端运行压力，所以采用b/s这种可以将部分核心功能集中到服务器上的模式搭建底层通讯代码。

在通讯底层的基础上划分为算法模块和用户权限设置模块，算法模块由统计算法、人机操作逻辑设计、日常行为分析算法、用户日常情绪分析报告组成；用户权限设置模块由注册用户权限划分功能组成。

1.统计算法：通过https协议从服务器获取设备相关数据，并将相关数据进行存储和修改，并生成相应数据表

2.人机操作逻辑设计：通过人机交互设计对功能进行设计，并通过逻辑分解将功能分为条件判断语句，并通过线程监控等手段进行操作信息采集，完成交互功能实现

3.用户日常行为分析算法：通过手机内部加速传感器、陀螺仪和指南针检测人在持有手机时运动数据，通过对运动数据以及运动发生时间段的分析，判断用户的每日运动量以及用户行为，进行分析并生成报告。

4.用户日常情绪分析算法：通过手机内部app访问记录、时间段以及用户日常行为分析算法结果，进行用户情绪分析并生成报告。

5.用户权限分为管理员层次和普通用户层次，根据人机交互设计不同用户需要的操作不同进行分别的功能设置。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

尽管本文较多地使用了红外人体识别传感器、健康状态等术语，但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质；把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。