1.一种水电站无边界作业面施工人员出勤无感知打卡方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的水电站无边界作业面施工人员出勤无感知打卡方法，其特征在于，所述利用预构建的蓝牙定位技术获取蓝牙定位信息，包括：
3.如权利要求1所述的水电站无边界作业面施工人员出勤无感知打卡方法，其特征在于，所述根据所述实时位置序列在预构建的三维时空坐标系中拟合出所述施工人员的时空位移三维曲线，包括：
4.如权利要求1所述的水电站无边界作业面施工人员出勤无感知打卡方法，其特征在于，所述根据所述施工工种确定目标施工区域，包括：
5.如权利要求3所述的水电站无边界作业面施工人员出勤无感知打卡方法，其特征在于，所述根据所述目标施工区域在所述时空位移三维曲线中截取时空越界三维曲线集，包括：
6.如权利要求1所述的水电站无边界作业面施工人员出勤无感知打卡方法，其特征在于，所述根据所述施工进场时间及施工离场时间在所述时空位移三维曲线中截取时空迟至三维曲线及时空早退三维曲线，包括：
7.如权利要求5所述的水电站无边界作业面施工人员出勤无感知打卡方法，其特征在于，所述在所述时空位移三维曲线中提取最大时间向曲线斜率及最大空间面曲线斜率，包括：
8.如权利要求7所述的水电站无边界作业面施工人员出勤无感知打卡方法，其特征在于，所述计算所述时空位移三维曲线的曲线总长，包括：
9.如权利要求1所述的水电站无边界作业面施工人员出勤无感知打卡方法，其特征在于，所述利用所述时空位移训练曲线集及作业打卡评分序列对预构建的原始打卡评分神经网络进行训练，得到目标打卡评分神经网络，包括：
10.一种水电站无边界作业面施工人员出勤无感知打卡装置，其特征在于，所述装置包括：