智慧楼宇的自动签到打卡方法、计算机设备及存储介质与流程

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种智慧楼宇的自动签到打卡方法、计算机设备及可读存储介质。

背景技术：

随着企业与企业之间的竞争日益激烈，很多企业都在采用各种方式方法提高企业的产出效率，充分地发挥每个职工的价值便是提高产出效率的一种方法，从而很多企业出台严格管理职工的考勤制度。

在传统方法中，考勤打卡的方式有签名或刷ic卡，这些方式通常出现代人签到的现象，后续出现了指纹打卡等考勤方式，但是在智慧楼宇中，当上下班高峰期时，因为待考勤的职工人数较多，需要花费长时间排队打指纹签到，从而导致考勤签到打卡的效率低下。

因此，寻找一种高效的考勤签到打卡方法成为本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种智慧楼宇的自动签到打卡方法、计算机设备及可读存储介质，以解决考勤签到打卡的效率低下的问题。

一种智慧楼宇的自动签到打卡方法，包括：

在预设的目标时间段内，获取客户端发来的目标职工的当前人脸图片，同时获取预先采集到的所述目标职工的历史人脸图片；

将所述当前人脸图片与所述历史人脸图片进行人脸特征匹配处理，得到匹配是否通过的人脸匹配结果；

当所述人脸匹配结果为匹配通过时，确定所述目标职工签到打卡成功；

当所述人脸匹配结果为匹配未通过时，将其他生物特征采集指令发送至所述客户端，以供所述客户端基于所述其他生物特征采集指令对所述目标职工进行其他生物特征采集处理，其中，所述其他生物特征为除所述目标职工的人脸特征之外的生物特征；

获取所述客户端发来的通过所述其他生物特征采集指令采集到的所述目标职工的所述其他生物特征，同时获取预先采集到的所述目标职工的历史生物特征；

将所述其他生物特征与所述历史生物特征进行特征匹配处理，得到匹配是否通过的特征匹配结果；

当所述特征匹配结果为匹配通过时，确定所述目标职工签到打卡成功。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述智慧楼宇的自动签到打卡方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述智慧楼宇的自动签到打卡方法的步骤。

上述智慧楼宇的自动签到打卡方法、计算机设备及可读存储介质中，通过首先在预设的目标时间段内，获取客户端发来的目标职工的当前人脸图片和获取预先采集到的目标职工的历史人脸图片，然后将当前人脸图片与历史人脸图片进行人脸特征匹配处理，得到匹配是否通过的人脸匹配结果；若是，则确定目标职工签到打卡成功，从而通过非接触方式进行考勤签到打卡，加快了考勤签到打卡的速度，从而提高了考勤签到打卡的效率；当人脸匹配结果为匹配未通过时，将其他生物特征采集指令发送至客户端，接下来获取所述客户端发来的所述目标职工的所述其他生物特征，和获取预先采集到的目标职工的历史生物特征，最后将其他生物特征与历史生物特征进行特征匹配处理，得到匹配是否通过的特征匹配结果，当特征匹配结果为匹配通过时，确定目标职工签到打卡成功，从而可以保证考勤签到打卡的有效性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例中智慧楼宇的自动签到打卡方法的一应用环境示意图；

图2是本发明一实施例中智慧楼宇的自动签到打卡方法的一流程图；

图3是本发明一实施例中智慧楼宇的自动签到打卡方法中分析目标职工的职工图片和识别目标步态的一流程图；

图4是本发明一实施例中智慧楼宇的自动签到打卡方法中获取并匹配目标职工的指纹力度和指纹面积的一流程图；

图5是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。

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。

本申请提供的智慧楼宇的自动签到打卡方法，可应用如图1的应用环境中，该应用环境包括服务端和客户端，其中，客户端通过有线网络或无线网络与服务端进行通信。其中，客户端可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务端可以用独立的服务端或者是多个服务端组成的服务端集群来实现。客户端用于采集目标职工的生物特征，服务端用于分析并识别目标职工的生物特征。

在一实施例中，如图2所示，提供一种智慧楼宇的自动签到打卡方法，以该方法应用在图1中的服务端为例进行说明，包括如下步骤：

s101、在预设的目标时间段内，获取客户端发来的目标职工的当前人脸图片，同时获取预先采集到的目标职工的历史人脸图片。

具体地，通常情况下，在智能楼宇的每层办公楼层的职工进出办公室必经之道安装人脸图片客户端，在预设的目标时间段内，客户端实时采集每个目标职工的当前人脸图片。可以理解的是，当前人脸图片是指目标职工的当前的包含有人脸的图片。

比如，在中国航天大厦的31楼层的前台进门处安装人脸图片采集设备，在工作日的上班时间8:30前，也即，在00:00至8:30之间人脸图片采集设备采集每个目标职工的当前人脸图片。

其中，在每个职工入职时，客户端预先采集目标职工的历史人脸图片，并存储至人脸图片数据库中，为了分析目标职工的当前人脸图片与历史人脸图片的匹配度，需要在人脸图片数据库中获取历史人脸图片的存储路径，然后根据该存储路径提取该历史人脸图片。可以理解的是，当前人脸图片是指目标职工的当前的包含有人脸的图片。

比如，人脸图片数据库为mysql数据库，历史人脸图片的存储路径为“c:\programfiles\mysql\mysqlserver5.0\data\”，首先在mysql数据库中获取“c:\programfiles\mysql\mysqlserver5.0\data\”，然后根据该“c:\programfiles\mysql\mysqlserver5.0\data\”提取该历史人脸图片。

需要说明的是，采集设备可以为摄像头或数码相机等，人脸图片数据库可以为mysql数据库或oracle数据库等，采集设备、人脸图片数据库和目标时间段的具体内容，可以根据实际应用进行设定，此处不做限制。

s102、将当前人脸图片与历史人脸图片进行人脸特征匹配处理，得到匹配是否通过的人脸匹配结果。

其中，具体包括：首先将当前人脸图片输入至预先训练好的人脸特征提取模型中进行人脸特征提取处理，得到目标职工的当前人脸特征，也即，对当前人脸图片进行分割处理，得到当前人脸图片的第一区域和当前人脸图片的第二区域；对当前人脸图片的第一区域进行分割处理，得到当前人脸图片的第三区域和第四区域，同时对当前人脸图片的第二区域进行分割处理，得到当前人脸图片的第五区域和第六区域；将当前人脸图片中的第三区域、第四区域、第五区域和第六区域逐个输入至预先训练好的人脸特征提取模型中进行人脸特征提取处理，得到目标职工的当前人脸特征。然后将历史人脸图片输入至预先训练好的人脸特征提取模型中进行人脸特征提取处理，得到目标职工的历史人脸特征；判断当前人脸特征与所历史人脸特征是否一致；若当前人脸特征与所历史人脸特征一致，则确定人脸匹配结果为匹配通过；若当前人脸特征与所历史人脸特征不一致，则确定人脸匹配结果为匹配未通过。

可以理解的是，第一区域与第二区域互不相交，第三区域与第四区域互不相交，第五区域与第六区域互不相交。第一区域对应第一类型器官，第二区域对应第二类型器官，第一区域的面积占当前人脸图片的总面积的比例均大于或等于预设的阈值，第二区域的面积占当前人脸图片的总面积的比例均小于该预设的阈值。第一区域所占人脸面积较大，第一区域包括：头发区域或脸区域，第二区域所占人脸面积较小，第二区域包括：左眼及左眉区域、右眼及右眉区域、鼻子区域或嘴巴区域。第三区域与第四区域为第一区域的其中一部分，第五区域与第六区域为第二区域的其中一部分。

需要说明的是，人脸特征提取模型可以为卷积神经网络模型，还可以为其他模型，人脸特征提取模型的具体内容，可以根据实际应用进行设定，此处不做限制。

通过步骤s102，实现了占人脸面积较大的第一区域进行精确分割定位，和对占人脸面积较小的第二子区域进行精确分割定位，相比与相关技术中，在人脸分割的过程中要想达到较好交过需要的网络层数较多，需要计算时间较长，解决了现有技术中人脸,识别的准确度不高及需要占用的计算时间较长的问题，从而降低了子网络所需的复杂度，减少了人脸分割需要的计算时间，提高了人脸识别的准确度和效率。

s103、当人脸匹配结果为匹配通过时，确定目标职工签到打卡成功。

具体地，当步骤s102的人脸匹配结果为匹配通过时，确定目标职工签到打卡成功，也即，若当前图片的人脸是目标职工的人脸，则确定该目标职工已经到了办公地点，从而确定目标职工签到打卡成功。

s104、当人脸匹配结果为匹配未通过时，将其他生物特征采集指令发送至客户端，以供客户端基于其他生物特征采集指令对目标职工进行其他生物特征采集处理，其中，其他生物特征为除目标职工的人脸特征之外的生物特征。

具体地，当人脸匹配结果为匹配未通过时，服务端将其他生物特征采集指令发送至客户端，当客户端接收到其他生物特征采集指令时，客户端根据到其他生物特征采集指令对目标职工进行其他生物特征采集处理，得到目标职工的其他生物特征，同时将该采集到的其他生物特征发送至服务端。

其中，其他生物特征为除目标职工的人脸特征之外的生物特征，生物特征包括生理特征和行为特征，生理特征包括指纹、虹膜、面相和dna等，行为特征包括步态和击键习惯等。

s105、获取客户端发来的通过其他生物特征采集指令采集到的目标职工的其他生物特征，同时获取预先采集到的目标职工的历史生物特征。

具体地，为了分析比对目标职工的生物特征，首先获取客户端发来的通过其他生物特征采集指令采集到的目标职工的其他生物特征，然后在特征数据库中，获取预先采集到的目标职工的历史生物特征的存储路径，然后根据该存储路径获取历史生物特征的。

需要说明的是，特征数据库可以为mysql数据库或oracle数据库等，特征数据库的具体内容，可以根据实际应用进行设定，此处不做限制。

s106、将其他生物特征与历史生物特征进行特征匹配处理，得到匹配是否通过的特征匹配结果。

其中，当其他生物特征为目标指纹时，将其他生物特征与历史生物特征进行特征匹配处理，得到匹配是否通过的特征匹配结果，具体包括：对目标指纹进行纹路提取处理，得到目标职工的当前指纹纹路；获取预先采集到的目标职工的历史指纹纹路；判断当前指纹纹路与历史指纹纹路是否一致；若当前指纹纹路与历史指纹纹路一致，则确定特征匹配结果为匹配通过；若当前指纹纹路与历史指纹纹路不一致时，则确定特征匹配结果为匹配未通过。

进一步地，在确定特征匹配结果为匹配未通过之后，确定目标职工签到打卡失败，同时输出签到打卡失败的提示信息。

s107、当特征匹配结果为匹配通过时，确定目标职工签到打卡成功。

具体地，当步骤s106中的特征匹配结果为匹配通过时，确定目标职工签到打卡成功，也即，若目标指纹是目标职工的指纹，则确定该目标职工已经到了办公地点，从而确定目标职工签到打卡成功；当步骤s106中的特征匹配结果为匹配未通过时，确定目标职工签到打卡失败，也即，若目标指纹不是目标职工的指纹，则确定该目标职工未到了办公地点，从而确定目标职工签到打卡失败。

在图2对应的实施例中，通过首先在预设的目标时间段内，获取客户端发来的目标职工的当前人脸图片和获取预先采集到的目标职工的历史人脸图片，然后将当前人脸图片与历史人脸图片进行人脸特征匹配处理，得到匹配是否通过的人脸匹配结果；若是，则确定目标职工签到打卡成功，从而通过非接触方式进行考勤签到打卡，加快了考勤签到打卡的速度，从而提高了考勤签到打卡的效率；当人脸匹配结果为匹配未通过时，则将其他生物特征采集指令发送至客户端，接下来获取所述客户端发来的所述目标职工的所述其他生物特征，和获取预先采集到的目标职工的历史生物特征，最后将其他生物特征与历史生物特征进行特征匹配处理，得到匹配是否通过的特征匹配结果，当特征匹配结果为匹配通过时，确定目标职工签到打卡成功，从而可以保证考勤签到打卡的有效性。

在一具体实施例中，如图3所示，在步骤s101，也即，预设的目标时间段内，获取客户端发来的目标职工的当前人脸图片，同时获取预先采集到的目标职工的历史人脸图片之前，还包括分析目标职工的职工图片和识别目标步态，具体包括如下步骤：

s201、在目标时间段内，获取目标职工的职工图片。

具体地，客户端在目标时间段内，采集进出办公地点的每个目标职工的职工图片，并通过有线或无线网络将职工图片发送至服务端，服务端实时接收该职工图片。

需要说明的是，本步骤s201中目标时间段的内容与步骤s101中目标时间段的内容一致，此处不再阐述。

s202、判断职工图片是否为人脸图片。

具体地，将步骤s202中获取到的职工图片输入至预设的图片识别模型中，得到是否包含人脸的输出结果，当输出结果为包含人脸时，确定该断职工图片为人脸图片，当输出结果为未包含人脸时，确定该断职工图片不是人脸图片。

需要说明的是，图片识别模型可以为神经网络模型，还可以为其他模型，图片识别模型的具体内容，可以根据实际应用进行设定，此处不做限制。

s203、当职工图片为人脸图片时，执行在预设的目标时间段内，获取客户端发来的目标职工的当前人脸图片，同时获取预先采集到的目标职工的历史人脸图片的步骤。

具体地，当职工图片为人脸图片时，执行步骤s101，也即，当采集到目标职工的人脸信息时，可以获取人脸信息，并分析比对。

s204、当职工图片不是人脸图片时，获取客户端发来的目标职工的目标步态。

具体地，当职工图片不是人脸图片时，也即，当未采集到目标职工的人脸信息时，服务端便获取客户端发来的目标职工的目标步态，以便与历史步态进行比对分析，从而识别出目标职工的身份信息。

s205、获取预先采集到的目标职工的历史步态。

具体地，为了能够分析比对目标步态是否为目标职工的步态，需要在步态数据库中，先获取预先采集到的目标职工的历史步态的存储路径，然后根据该存储路径提取该历史步态。

需要说明的是，步态数据库可以为mysql数据库或oracle数据库等，步态数据库的具体内容，可以根据实际应用进行设定，此处不做限制。

进一步地，在s205之前，还包括：对职工图片进行预处理，得到待识别的目标图片；采用预设的步态识别算法，对目标图片进行步态识别处理，得到目标职工的目标步态，也即，对目标职工进行运动检测和运动分割，最后进行步态识别，其中，步态识别算法可以为gaitset算法，或其他算法等，步态识别算法的具体内容，可以根据实际应用进行设定，此处不做限制。

s206、将目标步态与历史步态进行步态匹配处理，得到匹配是否通过的步态匹配结果。

具体地，将目标步态与历史步态进行步态匹配处理，得到匹配是否通过的步态匹配结果，也即，判断目标步态与历史步态是否一致，当目标步态与历史步态一致时，则确定步态匹配结果为匹配通过，当目标步态与历史步态不一致时，则确定步态匹配结果为匹配未通过。

s207、当步态匹配结果为匹配通过时，确定目标职工签到打卡成功。

具体地，当步态匹配结果为匹配通过时，代表该目标职工已经到了办公地点，从而确定目标职工签到打卡成功；当步态匹配结果为匹配未通过时，代表该目标职工未到了办公地点，从而确定目标职工签到打卡失败。

在图3对应的实施例中，通过上述步骤s201至步骤s207，可以灵活地根据是否采集到目标职工的人脸信息来执行不同的识别方案，从而提高了目标职工的身份识别准确率。

在一具体实施例中，如图4所示，在确定特征匹配结果为匹配通过之前，还包括获取并匹配目标职工的指纹力度和指纹面积，具体包括如下步骤：

s301、获取客户端发来的目标职工在当前按压指纹时的指纹力度和指纹面积。

具体地，客户端在采集目标职工的目标指纹的同时，也采集目标职工在当前按压指纹时的指纹力度和指纹面积，并将采集到的指纹力度和指纹面积发送至服务端，服务端实时接收指纹力度和指纹面积。

其中，指纹力度是指目标职工在当前按压指纹时的力度，指纹面积是指目标职工在当前按压指纹时的面积。

s302、获取预先采集到的目标职工在历史按压指纹时的历史力度和历史面积。

具体地，为了分析比对目标职工在按压指纹时的力度和面积，需要从历史数据库中，获取预先采集到的目标职工在历史按压指纹时的历史力度和历史面积的存储路径，并根据存储路径提取历史力度和历史面积。

s303、当指纹力度与历史力度一致，且指纹面积与历史面积一致时，执行确定特征匹配结果为匹配通过的步骤。

具体地，当步骤s301中获取到的指纹力度与步骤s302中获取到的历史力度一致，且骤s301中获取到的指纹面积与步骤s302中获取到的历史面积一致时，确定该目标职工为本人到达办公地点，同时确定特征匹配结果为匹配通过；当步骤s301中获取到的指纹力度与步骤s302中获取到的历史力度不一致，和/或步骤s301中获取到的指纹面积与步骤s302中获取到的历史面积不一致时，确定该目标职工为本人未到达办公地点，同时确定特征匹配结果为匹配未通过。

在图4对应的实施例中，通过上述步骤s301至步骤s303，当目标职工的指纹匹配上了，同时需要保证目标职工在当前按压指纹时的指纹力度和指纹面积也匹配时，才被认为该目标职工为本人，提高了身份的识别准确率。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性可读存储介质、内存储器。该非易失性可读存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性可读存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储智慧楼宇的自动签到打卡方法所涉及到的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种智慧楼宇的自动签到打卡方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例智慧楼宇的自动签到打卡方法的步骤，例如图2所示的步骤s101至步骤s107。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例中智慧楼宇的自动签到打卡方法。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取可读存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。