[发明专利]一种打卡提醒方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种打卡提醒方法、装置、电子设备及存储介质，可应用于人工智能领域，该方法包括：在获取用户的当前行为数据之后，将该数据输入预设模型中，确定出当前行为数据是否属于用户在上下班过程中的行为习惯特征数据；该模型是由多组训练数据训练得到的；每一组训练数据是对用户在上下班过程中的相关行为数据进行分类和特征提取后得到的；在确定出结果为是之后，向用户发出打卡提醒；也即本申请可以结合用户的日常上下班习惯，通过预设模型确定出当前行为数据是否属于用户上下班过程中的行为习惯特征数据，以在结果为是时及时提醒用户进行打卡操作，解决了现有通过手机实现上下班打卡签到时常出现忘打卡情况，导致用户考勤结果异常的问题。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种打卡提醒方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着科学技术的发展，智能化水平的不断提高，越来越多的事情可以转移至手机等等智能终端上实现。例如，利用手机进行移动支付，以避免携带现金；通过手机进行导航，即可提供实时路线；而企业为了方便员工考勤，也可以通过手机实现上下班打卡签到。

然而，通过手机实现上下班打卡签到的过程中，忘记打卡的情况时常出现，这将会直接导致用户的考勤结果异常，给用户带来困扰。

发明内容

对此，本申请提供一种打卡提醒方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有通过手机实现上下班打卡签到时常出现忘打卡情况，导致用户考勤结果异常的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

本发明第一方面公开了一种打卡提醒方法，包括：

获取用户的当前行为数据；所述当前行为数据是通过智能终端获取得到的所述用户在当前状态下所执行行为相关的数据；

将所述当前行为数据输入预设模型中，确定出所述当前行为数据是否属于所述用户在上下班过程中的行为习惯特征数据；其中，所述预设模型是由多组训练数据训练得到的；所述多组训练数据中的每一组所述训练数据是对所述用户在上下班过程中的相关行为数据进行分类和特征提取后得到的；

在确定出所述当前行为数据属于所述用户上下班过程中的行为习惯特征数据之后，向所述用户发出打卡提醒。

可选地，上述的打卡提醒方法，获取用户的当前行为数据，包括：

通过所述智能终端中的传感器进行采集，得到所述当前行为数据；

其中，所述传感器包括：光敏传感器、重力加速度传感器及声音传感器中的至少一种。

可选地，上述的打卡提醒方法，在获取用户的当前行为数据之前，还包括：

判断所述用户是否完成打卡提醒授权；

若判断出所述用户已完成打卡提醒授权，则执行所述获取用户的当前行为数据的步骤。

可选地，上述的打卡提醒方法，在获取用户的当前行为数据之后，还包括：

利用所述当前行为数据对所述预设模型进行学习更新。

可选地，上述的打卡提醒方法，将所述当前行为数据输入预设模型中，确定出所述当前行为数据是否属于所述用户在上下班过程中的行为习惯特征数据，包括：

将所述当前行为数据作为输入参数，输入所述预设模型；

根据所述预设模型的输出结果，确定出所述当前行为数据是否属于所述用户在上下班过程中的行为习惯特征数据。

可选地，上述的打卡提醒方法，在向所述用户发出打卡提醒之后，还包括：

监测所述用户是否在预设时间段内完成打卡操作；