本發(fā)明涉及智能門鎖的遠(yuǎn)程控制，更具體地說，本發(fā)明涉及一種全自動防盜智能門鎖的遠(yuǎn)程控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、智能鎖(外文名intelligent?lock)是指區(qū)別于傳統(tǒng)機(jī)械鎖，在用戶識別、安全性、管理性方面更加智能化的鎖具，智能鎖是門禁系統(tǒng)中鎖門的執(zhí)行部件。

2、當(dāng)前主流使用的智能鎖開鎖方式有面部識別、指紋解鎖和密碼解鎖，其中面部識別容易受光線條件影響，如在黑暗條件下智能鎖出現(xiàn)無法進(jìn)行識別或識別不準(zhǔn)確的問題，指紋解鎖精準(zhǔn)度高且不受環(huán)境條件影響，但當(dāng)用戶指紋出現(xiàn)磨損、受傷等情況時，用戶將無法通過指紋進(jìn)行解鎖，密碼解鎖是最普遍的一種解鎖方式，密碼解鎖不受外部環(huán)境條件和自身條件影響，但密碼解鎖有密碼泄露的風(fēng)險，安全性低；

3、因此，如何創(chuàng)造一個能夠不受外部環(huán)境條件和自身條件影響，安全性高且能夠?qū)崿F(xiàn)智能遠(yuǎn)程控制門鎖的控制系統(tǒng)，是一個亟需解決的問題。

4、為了解決上述問題，現(xiàn)提供一種全自動防盜智能門鎖的遠(yuǎn)程控制方法及系統(tǒng)技術(shù)方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為解決上述技術(shù)問題，提供一種全自動防盜智能門鎖的遠(yuǎn)程控制方法，本技術(shù)方案解決了上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為達(dá)到以上目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

3、一種全自動防盜智能門鎖的遠(yuǎn)程控制方法，包括：

4、錄入用戶家庭成員的識別特征信息和家庭成員構(gòu)成信息到服務(wù)端數(shù)據(jù)中心；

5、跟據(jù)用戶家庭成員構(gòu)成和進(jìn)出門情況，判斷是否開啟智能門鎖安全模式；

6、分析開門人員的握力特征，評估開門人員與已記錄家庭成員的握力特征匹配程度；

7、分析開門人員在不同電流頻率下的人體電阻特征，評估開門人員與已記錄家庭成員的人體電阻特征匹配程度；

8、使用超聲波檢測并分析開門人員的骨骼密度特征，評估開門人員與已記錄家庭成員的骨骼密度特征偏差程度；

9、通過分析握力特征匹配程度、人體電阻特征匹配程度和骨骼密度特征偏差程度，評估綜合特征匹配程度進(jìn)行人員身份判斷，服務(wù)端遠(yuǎn)程控制防盜門。

10、優(yōu)選的，所述錄入用戶家庭成員的識別特征信息和家庭成員構(gòu)成信息到服務(wù)端數(shù)據(jù)中心具體包括：

11、采集用戶的家庭成員識別特征信息，包括每個成員的握力信息、人體電阻信息和骨骼密度信息；

12、其中，采集握力信息需要在門把手持握部位設(shè)置設(shè)定數(shù)量個壓力傳感器，采集每個成員在門把手上的監(jiān)測的握力大小數(shù)據(jù)，標(biāo)記為校準(zhǔn)握力大??；

13、采集人體電阻信息需要在設(shè)定的安全電流頻率范圍內(nèi)發(fā)出頻率均勻變化的微量電流，采集每個成員在不同的電流頻率下的人體電阻值，標(biāo)記為校準(zhǔn)人體電阻；

14、采集骨骼密度信息需要在門把手接持握部位設(shè)置超聲波探測裝置，采集每個成員的骨骼中的超聲波傳播速度，標(biāo)記為校準(zhǔn)超聲波傳播速度。

15、采集用戶的家庭構(gòu)成信息，包括家庭成員數(shù)量、年齡和基本健康狀況；

16、將采集到的家庭成員識別特征信息和家庭構(gòu)成信息存入服務(wù)端數(shù)據(jù)中心，作為識別用戶家庭成員身份和判斷是否開啟智能門鎖安全模式的依據(jù)，其中用戶的家庭成員識別特征信息以單個用戶的握力信息、人體電阻信息和骨骼密度信息作為校準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)組合存入數(shù)據(jù)中心。

17、優(yōu)選的，所述跟據(jù)用戶家庭成員構(gòu)成和進(jìn)出門情況，判斷是否開啟智能門鎖安全模式具體包括：

18、設(shè)定可調(diào)時間區(qū)間t1，通過家庭成員特征識別判斷流程獲取在設(shè)定時間區(qū)間內(nèi)出門的成員身份，進(jìn)一步獲取到家中剩余成員身份；

19、從服務(wù)端獲取數(shù)據(jù)中心家中剩余成員的數(shù)量、年齡和基本健康狀況，對家中剩余成員構(gòu)成信息進(jìn)行分析；

20、判斷家中剩余成員數(shù)量是否小于等于最小設(shè)定人員數(shù)值，若是，服務(wù)端自動開啟智能門鎖安全模式，若否，則進(jìn)行家中剩余成員的年齡判斷；

21、判斷家中剩余成員的最大年齡是否小于最小設(shè)定年齡，或家中剩余成員的最小年齡大于最大設(shè)定年齡，若是，服務(wù)端自動開啟智能門鎖安全模式，若否，則進(jìn)行家中剩余成員的健康狀況判斷；

22、判斷家中剩余成員的健康狀況是否均處于非良好狀態(tài)，若是，服務(wù)端自動開啟智能門鎖安全模式，若否，則判斷當(dāng)前家庭安全風(fēng)險程度低，無需開啟智能門鎖安全模式；

23、處于最小設(shè)定年齡和最大設(shè)定年齡區(qū)間的家庭成員，也可以跟據(jù)實際需求情況通過智能終端手動選擇遠(yuǎn)程開啟或關(guān)閉智能門鎖安全模式；

24、當(dāng)智能門鎖安全模式狀態(tài)為開啟時，從外部進(jìn)入的人員需要經(jīng)過家庭成員特征識別判斷流程檢測判斷后開啟；

25、其中家庭成員特征識別判斷流程包括握力特征分析、人體電阻特征分析、超聲波骨骼密度特征偏差分析和綜合特征分析。

26、優(yōu)選的，所述分析開門人員的握力特征，評估開門人員與已記錄家庭成員的握力特征匹配程度具體包括：

27、在智能防盜門鎖的內(nèi)外把手上的手持握部位設(shè)置設(shè)定數(shù)量個個壓力傳感器；

28、將壓力傳感器采集的壓力數(shù)據(jù)發(fā)送至服務(wù)端，服務(wù)端獲取到壓力數(shù)據(jù)后，計算壓力數(shù)據(jù)的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峰值和偏度，將平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峰值和偏度組合標(biāo)記為握力特征向量af1，af1＝[ρf1，σf1，φf1，εf1]；

29、獲取服務(wù)端數(shù)據(jù)中心保存的家庭成員的握力信息，計算每個成員握力數(shù)據(jù)的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峰值和偏度，將平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峰值和偏度組合標(biāo)記為校準(zhǔn)握力特征向量af2，af2＝[ρf2，σf2，φf2，εf2]；

30、計算向量af1與af2的統(tǒng)計特征歐式距離，選擇歐式距離最接近的握力所對應(yīng)的家庭成員，獲取其校準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)組合記為ds；

31、跟據(jù)向量af1與af2的歐式距離計算握力特征匹配指數(shù)，握力特征匹配指數(shù)計算公式為：

32、

33、式中，mf是握力特征匹配指數(shù)，d(af1,af2)是向量af1與af2的歐式距離。

34、優(yōu)選的，所述分析開門人員在不同電流頻率下的人體電阻特征，評估開門人員與已記錄家庭成員的人體電阻特征匹配程度包括：

35、設(shè)定安全電流頻率范圍，在門把手持握位置設(shè)置觸摸感應(yīng)裝置，當(dāng)檢測到有人體皮膚接觸到門把手時，在皮膚接觸部位發(fā)出頻率均勻變化的微量電流，設(shè)定固定時間區(qū)間實時監(jiān)測不同的電流頻率下的人體電阻值并發(fā)送到服務(wù)端進(jìn)行處理；

36、將服務(wù)端接收到的監(jiān)測到的電流頻率下人體電阻值數(shù)據(jù)集合進(jìn)行快速傅里葉變換，得到傅里葉變換后不同電流頻率下的電阻信號幅度譜，電阻信號幅度譜的計算公式為：

37、

38、式中，x(k)是經(jīng)過傅里葉變換后的第k個頻率分量的復(fù)數(shù)值，n是采樣點數(shù)量，k是頻率分量索引，x(n)是時間域第n個采樣點的值；

39、跟據(jù)頻率分量的復(fù)數(shù)值，計算每個頻率分量下的信號強(qiáng)度幅度譜，將得到的頻率分量序列下的信號強(qiáng)度幅度譜組成幅度譜集合xk；

40、獲取校準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)組合ds中的校準(zhǔn)人體電阻數(shù)據(jù)，將校準(zhǔn)人體電阻數(shù)據(jù)進(jìn)行快速傅里葉轉(zhuǎn)換，獲取校準(zhǔn)電阻值在設(shè)定電流頻率范圍內(nèi)的頻率分量信號強(qiáng)度幅度譜，并組成校準(zhǔn)幅度譜集合xs；

41、跟據(jù)集合xk，xs的余弦相似度計算人體電阻特征匹配指數(shù)，人體電阻特征匹配指數(shù)計算公式為：

42、

43、式中，mr是人體電阻特征匹配指數(shù)，cos(xk,xs)是集合xk，xs的余弦相似度。

44、優(yōu)選的，所述使用超聲波檢測并分析開門人員的骨骼密度特征，評估開門人員與已記錄家庭成員的骨骼密度特征偏差程度具體包括：

45、在門把手持握部位設(shè)置超聲波探測裝置，當(dāng)檢測到有人體皮膚接觸到門把手時，超聲波探頭發(fā)送超聲波至手部骨骼部位，并記錄超聲波傳播速度數(shù)據(jù)，發(fā)送到服務(wù)端進(jìn)行處理；

46、獲取校準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)組合ds，跟據(jù)校準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)組合中的超聲波傳播速度和服務(wù)端接收到的超聲波傳播速度偏差，評估開門人員的骨骼密度偏差比例，計算開門人員的骨骼密度特征偏差指數(shù)，骨骼密度特征偏差指數(shù)計算公式為：

47、

48、式中，mb是骨骼密度特征偏差指數(shù)，vb是服務(wù)端接收到的開門人員骨骼超聲波傳播速度，vs是數(shù)據(jù)中心錄入校準(zhǔn)數(shù)據(jù)的超聲波傳播速度。

49、優(yōu)選的，所述通過分析握力特征匹配程度、人體電阻特征匹配程度和骨骼密度特征偏差程度，評估綜合特征匹配程度進(jìn)行人員身份判斷，服務(wù)端遠(yuǎn)程控制防盜門具體包括：

50、獲取服務(wù)端計算的握力特征匹配指數(shù)、人體電阻特征匹配指數(shù)和骨骼密度特征偏差指數(shù)，計算綜合特征匹配指數(shù)；

51、跟據(jù)握力特征匹配指數(shù)、人體電阻特征匹配指數(shù)和骨骼密度特征偏差指數(shù)，計算綜合特征匹配指數(shù)，用于評估開門人員與家庭成員的特征相似度，進(jìn)行開門人員身份判斷，綜合特征匹配指數(shù)計算公式為：

52、

53、式中mc是綜合特征匹配指數(shù)，mf是握力特征匹配指數(shù)，mr是人體電阻特征匹配指數(shù)，mb是骨骼密度特征偏差指數(shù)；

54、設(shè)定綜合特征匹配指數(shù)閾值，當(dāng)綜合特征匹配指數(shù)大于等于綜合特征匹配指數(shù)閾值時，判斷開門人員為家庭成員，服務(wù)端自動控制門鎖遠(yuǎn)程解鎖，并記錄下該成員的出入記錄；

55、當(dāng)綜合特征匹配指數(shù)小于綜合特征匹配指數(shù)閾值時，判斷開門人員非家庭成員，服務(wù)端則不對門鎖進(jìn)行解鎖處理，同時將警報信息發(fā)送到用戶家庭成員的終端上，由用戶家庭成員判斷是否解鎖。

56、進(jìn)一步的，提出一種全自動防盜智能門鎖的遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)，用于實現(xiàn)如上述的一種全自動防盜智能門鎖的遠(yuǎn)程控制方法，包括：

57、數(shù)據(jù)采集模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊采集用戶的家庭成員識別特征信息和采集用戶的家庭構(gòu)成信息，將采集到的家庭成員識別特征信息和家庭構(gòu)成信息存入服務(wù)端數(shù)據(jù)中心，作為識別用戶家庭成員身份和判斷是否開啟智能門鎖安全模式的依據(jù)；

58、安全模式判斷模塊，所述安全模式判斷模塊通過家庭成員特征識別判斷流程獲取在設(shè)定時間區(qū)間內(nèi)出門的成員身份，獲取到家中剩余成員身份，由服務(wù)端判斷或用戶手動選擇是否開啟智能門鎖安全模式；

59、特征匹配評估模塊，所述特征匹配評估模塊跟據(jù)分析開門人員的握力特征、人體電阻特征和骨骼密度特征，分別評估開門人員的握力特征匹配程度、人體電阻特征匹配程度、骨骼密度特征偏差程度以及評估開門人員的綜合特征匹配程度；

60、智能門鎖遠(yuǎn)程控制模塊，所述智能門鎖遠(yuǎn)程控制模塊跟據(jù)開門人員的綜合特征匹配程度，由服務(wù)端判斷開門人員身份是否為家庭成員，并對智能門鎖做遠(yuǎn)程開關(guān)鎖控制。

61、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于：

62、錄入用戶家庭成員的識別特征信息和家庭成員構(gòu)成信息到服務(wù)端數(shù)據(jù)中心；跟據(jù)用戶家庭成員構(gòu)成和進(jìn)出門情況，判斷是否開啟智能門鎖安全模式；分析開門人員的握力特征，評估開門人員與已記錄家庭成員的握力特征匹配程度；分析開門人員在不同電流頻率下的人體電阻特征，評估開門人員與已記錄家庭成員的人體電阻特征匹配程度；使用超聲波檢測并分析開門人員的骨骼密度特征，評估開門人員與已記錄家庭成員的骨骼密度特征偏差程度；評估綜合特征匹配程度進(jìn)行人員身份判斷，服務(wù)端遠(yuǎn)程控制防盜門。

63、創(chuàng)建了一種通過綜合評估握力特征、人體電阻特征和骨骼密度特征來識別開門者身份進(jìn)行遠(yuǎn)程解鎖的系統(tǒng)，這種識別方式能夠不受外部環(huán)境條件和自身條件影響，安全性高且能夠?qū)崿F(xiàn)智能遠(yuǎn)程控制門鎖，同時不影響與其他解鎖方式組合使用，如與密碼解鎖結(jié)合使用，將能夠進(jìn)一步提升安全等級。