[实用新型]一种基于移动终端、语音及人脸识别的云考勤系统有效

专利信息
申请号: 201420240907.0 申请日: 2014-05-12
公开(公告)号: CN203909854U 公开(公告)日: 2014-10-29
发明(设计)人: 张少林;肖正强 申请(专利权)人: 深圳市威富多媒体有限公司
主分类号: G07C1/10 分类号: G07C1/10;H04L29/08
代理公司: 北京联瑞联丰知识产权代理事务所(普通合伙) 11411 代理人: 黄冠华
地址: 518102 广东省深圳市宝*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 移动 终端 语音 识别 考勤 系统
【说明书】:

技术领域

本实用新型涉及考勤领域,特别涉及一种基于移动终端、语音及人脸识别的云考勤系统。

背景技术

传统的考勤方式使用考勤机以及射频考勤卡,用户打卡时,必须将射频考勤卡接近考勤机,由考勤机自动读取射频卡号码完成考勤,射频考勤卡与考勤机的距离必须在10cm内才能正常工作,因此经常发生考勤时排队拥挤的情况,为解决上述问题,在申请号为200910139477.7,发明名称为“基于蓝牙技术的考勤方法、装置和系统”的中国专利申请中,描述了一种使用蓝牙接入考勤机的方法,实现短距离无线考勤。但是,蓝牙的通信距离在10米内,对于在外地设有分公司、办事处的企业和集团,仍然存在总公司对整个公司的考勤进行管理的问题,另外在很大程度上也限制了对销售、警务人员等外勤员工的考勤管理。

为了进一步解决上述问题,在申请号为201120434365.7、名称为“一种远程考勤系统”的中国专利申请中,描述了一种使用GSM接入服务器实现远程考勤的方法。但是,该技术方案中使用射频考勤卡进行考勤,在远程考勤时,容易出现代打卡问题,使考勤管理存在漏洞。

为了实现远程考勤和防止代打卡问题,在申请号为201210326962.7,名称为“基于位置的考勤系统及方法”的中国专利申请中,描述了一种使用手机考勤客户端登录并发送用户人脸生物特征和地理信息给考勤装置,从而完成考勤的方法。但是,该技术方案中使用摄像头对人脸进行拍照并发送照片给考勤装置进行识别,由于照片的数据量较大,势必存在网络传输带宽压力无法承受、传输速度慢、识别效率低、识别速度慢以及考勤机后台运算能力要求超过现有水平的问题。

实用新型内容

本实用新型要解决的技术问题在于,针对现有技术的上述传输速度较慢、识别效率较低、识别速度较慢、对考勤机要求较高的缺陷,提供一种传输速度较快、识别效率较快、识别速度较快、对考勤机要求不高的基于移动终端、语音及人脸识别的云考勤系统。

本实用新型解决其技术问题所采用的技术方案是:构造一种基于移动终端、语音及人脸识别的云考勤系统,包括移动终端和云端服务器;所述移动终端包括听筒、红外摄像头、通信模块、液晶显示单元以及分别与所述听筒、红外摄像头、通信模块、液晶显示单元连接的MCU;所述听筒采集被考勤员工发出的语音信息并将其发送到所述MCU转换成文字信息,所述红外摄像头采集所述被考勤员工的人脸生物特征数据并将其发送到所述MCU进行压缩,所述MCU将所述文字信息与压缩后的人脸生物特征数据汇总得到考勤信息并将所述考勤信息由所述通信模块通过网络发送到所述云端服务器,所述云端服务器将获取的考勤信息与注册信息进行对比识别,并将考勤结果返回给所述液晶显示单元进行显示。

在本实用新型所述的基于移动终端、语音及人脸识别的云考勤系统中,所述移动终端还包括与所述MCU连接、用于获取被考勤人地理位置和时间信息的定位模块。

在本实用新型所述的基于移动终端、语音及人脸识别的云考勤系统中,所述网络为WIFI、3G网络、4G网络、5G网络或GPRS。

在本实用新型所述的基于移动终端、语音及人脸识别的云考勤系统中,所述定位模块包括卫星定位系统。

在本实用新型所述的基于移动终端、语音及人脸识别的云考勤系统中,所述卫星定位系统包括GPS定位系统、伽利略定位系统、格洛纳斯定位系统或北斗卫星定位系统。

在本实用新型所述的基于移动终端、语音及人脸识别的云考勤系统中,所述移动终端为手机、平板电脑或便携式计算机。

在本实用新型所述的基于移动终端、语音及人脸识别的云考勤系统中,多个所述移动终端共享同一个云端服务器或云端服务器群。

实施本实用新型的基于移动终端、语音及人脸识别的云考勤系统,具有以下有益效果:由于使用移动终端和云端服务器;移动终端包括听筒、红外摄像头、通信模块、液晶显示单元以及MCU;MCU将听筒采集的被考勤员工发出的语音信息转换成文字信息,MCU将红外摄像头采集的被考勤员工的人脸生物特征数据进行压缩,上述文字信息和压缩后的人脸生物特征数据组成考勤信息,MCU将所述考勤信息通过网络发送给云端服务器,云端服务器将获取的考勤信息与注册信息进行对比识别,并将考勤结果返回给所述液晶显示单元进行显示,由于对人脸生物特征数据经过了压缩,所以其数据量较少,从而可以提高远程传输的速率、减小网络传输带宽压力的同时,也提高云端服务器的识别速度,所以其传输速度较快、识别效率较快、识别速度较快、对考勤机要求不高。

附图说明

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