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申请/专利权人：苏州优鲜信网络生活服务科技有限公司

摘要：本发明涉及人力资源管理技术领域，具体为支持弹性考核的实时多模态考勤采集平台及方法，所述方法包括，通过考勤设备采集员工考勤打卡数据；对考勤打卡数据进行加密存储，采用区块链技术存储采集的考勤打卡数据；构建基于不同类型考勤设备的弹性考勤机制；对员工的考勤打卡数据进行分析，分析考勤打卡轨迹并对员工进行考勤评估。本发明通过多模态生物特征识别和位置信息采集，有效防止考勤作弊，确保考勤打卡数据的真实性和精确性；本发明通过对考勤打卡数据的深入分析和评分，管理者可以更准确地评估员工的工作表现和考勤习惯，为人力资源管理和决策提供支持。

主权项：1.支持弹性考核的实时多模态考勤采集方法，其特征在于，包括：员工在固定点位考勤设备以及移动端考勤设备进行考勤打卡，并收集员工的考勤打卡数据；构建基于不同类型考勤设备的弹性考勤机制，所述弹性考勤机制包括在工作时间内每小时随机生成考勤打卡要求；采用指纹识别和面部识别相结合的方式进行员工身份验证；结合员工的考勤打卡位置信息,通过轨迹相似度评分公式计算员工的考勤位置与历史打卡位置的相似度,判断员工是否在指定工作区域内进行考勤打卡；对员工的考勤打卡数据进行分析和评估，通过考勤异常行为检测算法,统计员工在考勤周期内的迟到、早退和缺卡的异常行为；基于员工的考勤时间偏差和打卡位置偏差,通过弹性考核评分公式计算员工的考勤分数；对采集的考勤打卡数据进行加密处理后存储于区块链系统中,确保考勤数据的真实性和不可篡改；根据考勤分数对员工进行考勤评级,为管理决策提供数据支持；在工作时间内进行考勤打卡时，移动端考勤设备同时收集考勤打卡时的位置信息，用于工作时间内的轨迹检测，轨迹检测的算法流程为：记录员工每次打卡时的位置并表示为二维坐标xi,yi，基于员工在N个不同时间点的打卡位置序列{P1,P2,...,PN}，Pi＝xi,yi，对于最新时间的打卡位置Pcurrent＝xcurrent,ycurrent，评估最新时间考勤打卡位置与历史打卡位置轨迹的相似度；对于每个历史打卡位置Pi，计算它与当前位置Pcurrent之间的距离Di，以及计算当前位置与所有历史打卡位置之间距离的平均值Davg： 找出当前位置与历史打卡位置之间的最小距离： 其中，min·函数用于输出最小值；基于Davg和Dmin构建轨迹相似度评分S：S＝α·exp-β·Dmin+1-α·exp-γ·Davg其中，α、β和γ是调整相似度评分敏感度的参数；设定阈值T，若S≥T，则当前打卡位置与历史轨迹匹配，反之则不匹配；在对考勤打卡轨迹检测后，构建考勤异常行为检测算法，基于员工在考勤打卡时的打卡时间和打卡轨迹，统计工作时间内所有超出最大打卡时间和打卡范围的行为，并判断是否存在异常行为；对于给定的考勤周期内的打卡时间记录{T1,T2,...,TN}，与对应的标准打卡时间点计算每次打卡的时间偏差：统计超出时间异常阈值的考勤打卡次数Ntime： 其中，I·是指示函数，若条件为真，则结果为1，否则为0；ΔTmax为考勤打卡允许的最大时间偏差；设考勤打卡的地点的工作中心位置为xwork,ywork，计算每次打卡位置与工作中心的距离：统计超出距离异常阈值的打卡次数Nspace： 其中，ΔDmax为考勤打卡允许的最大距离偏差；定义时间异常次数阈值和空间异常次数阈值若： 其中，E值等于1时，则在工作时间内，员工考勤出现异常，E值为0时，则员工考勤未出现异常；构建弹性考核得分算法，根据员工工作时间内的考勤打卡数据，计算员工在工作时间内的考勤分数： 其中，K是员工工作时间内考勤打卡的分数，Ti是实际考勤打卡的时间，是考勤打卡标准时间点，ΔTmax是考勤打卡允许的最大时间偏差，n是被检测出异常行为的次数，N是工作时间内总的考勤打卡次数；φ和ψ是权重因子。

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