Python基于深度学习的身份证识别考勤系统【附源码、文档说明】
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文章目录
- 第一章 项目简介
- 第二章 项目演示视频
- 第三章 技术栈
- 第四章 数据库设计
- 4.1 E-R图
- 4.2 系统流程设计
- 第五章 系统功能实现
- 5.1 系统实现
- 5.1.1 登录界面
- 5.1.2 首页
- 5.1.3 新增用户
- 5.1.4 考勤管理
- 第六章 推荐阅读
- 第七章 源码获取:
第一章 项目简介
Python基于深度学习的身份证识别考勤系统,利用信息化的手段通过身份证识别来进行一个考勤,有效解决了传统考勤方式存在的诸多问题,为企业提供了一套高效、精准、便捷的考勤解决方案,具有广阔的应用前景和市场价值。它可以与企业的人力资源管理系统深度融合,实现员工信息的自动更新和同步,提高企业管理的自动化水平。通过对考勤数据的深度分析,企业还能够洞察员工的工作规律、出勤异常等情况,为优化工作流程、合理安排人力资源提供数据依据。从更广泛的社会层面来看,这种考勤系统的广泛应用,有助于推动整个社会信息化管理水平的提升,促进劳动力市场的规范化运作,为构建高效、公平的社会经济秩序贡献力量。
第二章 项目演示视频
Python基于深度学习的身份证识别考勤系统
第三章 技术栈
前端:html、css、js
后端:Python Diango
数据库:MySQL
第四章 数据库设计
4.1 E-R图
E-R图的使用是软件设计过程当中很常见的,专业有术语来讲E-R图更大程度上是为了体现其各个业务模块之间的关系。通过不同功能之间的关系为了能够更加清楚往往采用E-R图的方式,更甚至于E-R图直接能够体现出数据库的表与表之间的关系。
管理员信息属性有:用户名、密码、编号。如下图所示。
用户信息属性包括:编号,姓名,性别,年龄,电话,邮箱,地址,身份证号。具体如下图所示。
打卡信息
4.2 系统流程设计
我们都知道考勤管理系统也是有特定的业务流程,其实是单个考勤也会有统计、查询等业务设计。业务流程的体现主要是根据业务的情况来进行制定的,我们从业务的角度上可以说是有不同行业不同业务只需求,但从计算机的角度而言,无非就是对于有效信息的增删改查。对于一些。用户或者是基础信息的增加时,我们采用的是增加的业务流程,一般增加的业务流程也是根据用户输入的信息,系统进行一个信息的有效性校验,校验之后只要是通过了,就可以进行数据库的保存。业务流程图如下:
第五章 系统功能实现
5.1 系统实现
5.1.1 登录界面
不管什么系统,登录肯定是有的,那么作为一个系统而言,如果没有登录,那这样的系统根本毫无意义。我们的登录页面主要输入的是用户名和密码。这样的话,在用户名密码时突出显示,就能够更好地让用户感受到。其页面如下图所示:
5.1.2 首页
首先会把总用户数、总打卡数、当前年份以及当前月份等等各种信息一一统计出来。为了能够更加清楚和明确的把一些用户行为也统计出来,特别还采用了组装图、条形图的形式:
5.1.3 新增用户
新增用户就是通过训呼信息的方式输入,将用户的姓名、密码、手机号以及文件进行上传。如下所示:
5.1.4 考勤管理
考勤管理的形式各种各样,那么当前以表格的形式进行展现。如下图所示:
第六章 推荐阅读
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第七章 源码获取:
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