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龙图腾网恭喜深圳须弥云图空间科技有限公司申请的专利考勤结果的确认方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114332991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111511475.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权考勤结果的确认方法及装置是由杨战波;黄泽元;蒋召;祁晓婷设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本考勤结果的确认方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及人工智能技术领域，提供了考勤结果的确认方法及装置。该方法包括：将所述考勤图像输入所述第一图像识别模型，输出所述目标对象的第一考勤信息；将所述考勤图像输入所述第二图像识别模型，输出所述目标对象的第二考勤信息；根据所述第一考勤信息和\或所述第二考勤信息，确定所述目标对象在所述预设时间段内的考勤结果，采用上述技术手段，解决现有技术中，为检验人脸识别考勤的真实性，往往会造成高成本的问题。

本发明授权考勤结果的确认方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种考勤结果的确认方法，其特征在于，包括：构建第一图像识别模型和第二图像识别模型；获取目标对象在预设时间段内的考勤图像；将所述考勤图像输入所述第一图像识别模型，输出所述目标对象的第一考勤信息，其中，所述第一考勤信息包括所述考勤图像中存在第一翻拍图像，所述第一翻拍图像为在所述预设时间段内只被所述目标对象使用了一次的翻拍图像；将所述考勤图像输入所述第二图像识别模型，输出所述目标对象的第二考勤信息，其中，所述第二考勤信息包括所述考勤图像中存在第二翻拍图像，所述第二翻拍图像为在所述预设时间段内被所述目标对象使用了多次的翻拍图像；根据所述第一考勤信息和所述第二考勤信息，确定所述目标对象在所述预设时间段内的考勤结果；其中，所述将所述考勤图像输入所述第一图像识别模型，输出所述目标对象的第一考勤信息，包括：所述第一图像识别模型，包括：残差模块、通道注意力模块、空间注意力模块和预测模块；通过所述残差模块提取所述考勤图像的第一特征，其中，所述残差模块由基础残差网络和残差分支构成；通过参数中心确定所述通道注意力模块的空洞率，将所述第一特征输入所述通道注意力模块，得到第二特征，其中，所述通道注意力模块包括多个通道分支；通过所述参数中心确定所述空间注意力模块的分组数，将所述第二特征输入所述空间注意力模块，得到第三特征，其中，所述空间注意力模块包括多个空间分支；通过所述参数中心确定所述预测模块的权值，将所述第三特征输入所述预测模块，得到第四特征；根据第四特征确定所述第一考勤信息；其中，包括：根据预设空洞率集合，随机确定第一数量的所述第一图像识别模型，其中，每个所述第一图像识别模型具有的一组不同的空洞率；分别将每个所述第一图像识别模型训练预设次数次，通过测试，从训练后的多个所述第一图像识别模型中确定出第二数量个第一最优模型；将所述第二数量个所述第一最优模型的空洞率存储到所述参数中心；其中，在所述将所述第二数量个所述最优模型的分组数存储到所述参数中心之后，所述方法还包括：根据预设权值集合，随机确定所述第一数量的所述第一图像识别模型，其中，每个所述第一图像识别模型具有的一组不同的权值，每个所述第一图像识别模型的空洞率均属于所述参数中心存储的空洞率，每个所述第一图像识别模型的分组数均属于所述参数中心存储的分组数；分别将每个所述第一图像识别模型训练预设次数次，通过测试，从训练后的多个所述第一图像识别模型中确定出第二数量个第三最优模型；将所述第二数量个所述第三最优模型的权值存储到所述参数中心。

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