本發(fā)明涉及存儲柜防盜報警，具體涉及一種用于存儲柜的開門報警系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、存儲柜開門報警系統(tǒng)是確保存儲安全的關(guān)鍵技術(shù)，其主要作用在于及時檢測并響應(yīng)未授權(quán)的開門行為。該系統(tǒng)通過實時監(jiān)控，一旦檢測到異常，立即發(fā)出警報，有效預(yù)防財產(chǎn)損失和非法入侵，同時為事后調(diào)查提供重要記錄。

2、行為識別技術(shù)的應(yīng)用進一步提升了存儲柜開門報警的智能化水平。通過分析和識別用戶行為，系統(tǒng)能區(qū)分合法與非法操作，減少誤報，提高報警的準確性和響應(yīng)效率，確保存儲環(huán)境的安全與秩序。

3、然而，行為識別技術(shù)應(yīng)用前需要針對每個用戶進行行為學(xué)習(xí)，然而存儲柜顯然不是一種高頻使用的工具。實際中，將行為識別技術(shù)應(yīng)用于存儲柜安全領(lǐng)域時，很容易出現(xiàn)因數(shù)據(jù)樣本不足導(dǎo)致的行為學(xué)習(xí)誤差較大的問題，影響報警準確性。因此，人們需要一種能夠結(jié)合存儲柜使用頻率，動態(tài)地調(diào)整行為識別策略的存儲柜開門預(yù)警方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種用于存儲柜的開門報警系統(tǒng)，解決以下技術(shù)問題：

2、現(xiàn)有技術(shù)中存儲柜開門預(yù)警方案無法結(jié)合存儲柜使用頻率，動態(tài)地調(diào)整行為識別策略。

3、本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

4、一種用于存儲柜的開門報警系統(tǒng)，包括：

5、行為監(jiān)測模塊，用于獲取目標存儲柜開啟時的多種行為監(jiān)測數(shù)據(jù)，每種行為監(jiān)測數(shù)據(jù)均對應(yīng)有行為評估標準和評估權(quán)重，其中，每種行為監(jiān)測數(shù)據(jù)初始的評估權(quán)重均為零；

6、行為分析模塊，用于基于行為評估標準，根據(jù)行為監(jiān)測數(shù)據(jù)得到每種行為監(jiān)測數(shù)據(jù)對應(yīng)的行為偏差度；

7、學(xué)習(xí)預(yù)警模塊，用于對多個行為偏差度及對應(yīng)的評估權(quán)重進行加權(quán)求和，得到本次目標存儲柜開啟時的行為異常指數(shù)；

8、若行為異常指數(shù)沒有超過預(yù)設(shè)異常閾值，則基于行為監(jiān)測數(shù)據(jù)更新行為評估標準，并基于行為異常指數(shù)沒有超過預(yù)設(shè)異常閾值的累積次數(shù)更新評估權(quán)重；

9、若行為異常指數(shù)超過預(yù)設(shè)異常閾值，則進行異常開門報警。

10、作為本發(fā)明進一步的方案：基于行為異常指數(shù)沒有超過預(yù)設(shè)異常閾值的累積次數(shù)更新評估權(quán)重，包括：

11、獲取行為異常指數(shù)沒有超過預(yù)設(shè)異常閾值的累積次數(shù)，以及目標評估權(quán)重的預(yù)設(shè)上限值，其中，目標評估權(quán)重為當前待更新的評估權(quán)重；

12、基于下式更新目標評估權(quán)重：

13、；

14、其中，w為更新后的目標評估權(quán)重，a為目標評估權(quán)重的預(yù)設(shè)上限值，e為自然常數(shù)，k為預(yù)設(shè)增長速度控制參數(shù)，n為行為異常指數(shù)沒有超過預(yù)設(shè)異常閾值的累積次數(shù)。

15、作為本發(fā)明進一步的方案：多種行為監(jiān)測數(shù)據(jù)包括存儲柜開啟時間，存儲柜開啟時間對應(yīng)的行為評估標準包括標準開啟時間段；基于行為監(jiān)測數(shù)據(jù)更新行為評估標準，包括：

16、獲取實際存儲柜開啟時間和歷史存儲柜開啟時間記錄，其中，實際存儲柜開啟時間為本次待計算行為偏差度的存儲柜開啟時間，歷史存儲柜開啟時間記錄為用戶過去每次開啟存儲柜的時間記錄；

17、對實際存儲柜開啟時間和歷史存儲柜開啟時間記錄進行聚類，得到多個聚類簇；

18、根據(jù)每個聚類簇中的歷史存儲柜開啟時間記錄所覆蓋的最大時間段范圍，得到多個標準開啟時間段。

19、作為本發(fā)明進一步的方案：基于行為評估標準，根據(jù)行為監(jiān)測數(shù)據(jù)得到每種行為監(jiān)測數(shù)據(jù)對應(yīng)的行為偏差度，包括：

20、比較實際存儲柜開啟時間和多個標準開啟時間段；

21、若實際存儲柜開啟時間位于一個標準開啟時間段之內(nèi)，則實際存儲柜開啟時間對應(yīng)的行為偏差度為零；

22、若實際存儲柜開啟時間不位于任何一個標準開啟時間段之內(nèi)，則計算實際存儲柜開啟時間與每個標準開始時間段的端點的偏差時間；

23、根據(jù)最小的偏差時間，得到實際存儲柜開啟時間對應(yīng)的行為偏差度。

24、作為本發(fā)明進一步的方案：多種行為監(jiān)測數(shù)據(jù)包括密碼輸入間隔數(shù)據(jù)，密碼輸入間隔數(shù)據(jù)對應(yīng)的行為評估標準包括標準間隔特征向量；基于行為監(jiān)測數(shù)據(jù)更新行為評估標準，包括：

25、獲取實際密碼輸入間隔數(shù)據(jù)，得到輸入間隔累積向量，其中，實際密碼輸入間隔數(shù)據(jù)為本次待計算行為偏差度的密碼輸入間隔數(shù)據(jù)，輸入間隔累積向量中的元素值表示用戶過去每一次以及本次輸入密碼時，輸入密碼中相鄰兩個字符的間隔時長的累積值；

26、獲取行為異常指數(shù)沒有超過預(yù)設(shè)異常閾值的累積次數(shù)，并基于輸入間隔累積向量與基于行為異常指數(shù)沒有超過預(yù)設(shè)異常閾值的累積次數(shù)之比，得到標準間隔特征向量。

27、作為本發(fā)明進一步的方案：基于行為評估標準，根據(jù)行為監(jiān)測數(shù)據(jù)得到每種行為監(jiān)測數(shù)據(jù)對應(yīng)的行為偏差度，包括：

28、根據(jù)實際密碼輸入間隔數(shù)據(jù)，得到實際輸入間隔向量，其中，實際輸入間隔向量中的元素值表示用戶本次輸入密碼時，輸入密碼中相鄰兩個字符的間隔時長；

29、根據(jù)實際輸入間隔向量和標準間隔特征向量的差異，得到實際密碼輸入間隔數(shù)據(jù)對應(yīng)的行為偏差度。

30、作為本發(fā)明進一步的方案：多種行為監(jiān)測數(shù)據(jù)包括人物位置數(shù)據(jù)，人物位置數(shù)據(jù)對應(yīng)的行為評估標準包括標準位置特征向量；基于行為監(jiān)測數(shù)據(jù)更新行為評估標準，包括：

31、獲取實際人物位置數(shù)據(jù)，得到實際位置特征向量，其中，實際人物位置數(shù)據(jù)為本次待計算行為偏差度的人物位置數(shù)據(jù)；

32、獲取初始標準位置特征向量，初始標準位置特征向量為待進行更新的標準位置特征向量；

33、計算初始標準位置特征向量和實際位置特征向量的平均向量，得到標準位置特征向量。

34、作為本發(fā)明進一步的方案：人物位置數(shù)據(jù)為用戶開啟目標存儲柜時的監(jiān)測圖像；獲取實際人物位置數(shù)據(jù)，得到實際位置特征向量，包括：

35、獲取實際人物位置數(shù)據(jù)，并基于預(yù)設(shè)yolo算法對實際人物位置數(shù)據(jù)進行圖像識別，得到輸出向量；

36、根據(jù)輸出向量得到實際位置特征向量，其中，實際位置特征向量中每個元素分別用于表征用戶開啟目標存儲柜時人物的中心坐標以及人物的邊界框尺寸。

37、作為本發(fā)明進一步的方案：基于行為評估標準，根據(jù)行為監(jiān)測數(shù)據(jù)得到每種行為監(jiān)測數(shù)據(jù)對應(yīng)的行為偏差度，包括：

38、根據(jù)實際位置特征向量和標準位置特征向量的差異，得到實際人物位置數(shù)據(jù)對應(yīng)的行為偏差度。

39、本發(fā)明的有益效果：

40、本發(fā)明提供一種用于存儲柜的開門報警系統(tǒng)，其通過行為監(jiān)測模塊獲取目標存儲柜開啟時的多種行為監(jiān)測數(shù)據(jù)，然后利用行為分析模塊基于行為評估標準，根據(jù)行為監(jiān)測數(shù)據(jù)得到每種行為監(jiān)測數(shù)據(jù)對應(yīng)的行為偏差度，再對多個行為偏差度及對應(yīng)的評估權(quán)重進行加權(quán)求和，得到本次目標存儲柜開啟時的行為異常指數(shù)，若行為異常指數(shù)沒有超過預(yù)設(shè)異常閾值，則基于行為監(jiān)測數(shù)據(jù)更新行為評估標準，并基于行為異常指數(shù)沒有超過預(yù)設(shè)異常閾值的累積次數(shù)更新評估權(quán)重，若行為異常指數(shù)超過預(yù)設(shè)異常閾值，則進行異常開門報警。相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明雖然同樣是通過行為評估進行預(yù)警，但是本發(fā)明是通過多種行為監(jiān)測數(shù)據(jù)加權(quán)綜合得到行為異常指數(shù)，并且每種行為監(jiān)測數(shù)據(jù)對應(yīng)的評估權(quán)重和評估標準都會隨著目標存儲柜的開啟次數(shù)動態(tài)地調(diào)整，這就使得當用戶開啟柜門次數(shù)較少時，評估行為偏差的條件較為寬松，同時每個評估權(quán)重也較低，此時即使評估行為異常的標準不夠準確，系統(tǒng)也不會得到較高的行為異常指數(shù)，減少誤判的概率，提高用戶體驗，而隨著用戶開啟存儲柜的樣本記錄增多，評估行為異常的標準會越來越準確，但評估行為偏差的標準也會逐漸變得嚴苛，達到越用越準的效果，解決了現(xiàn)有技術(shù)中存儲柜開門預(yù)警方案無法結(jié)合存儲柜使用頻率，動態(tài)地調(diào)整行為識別策略的問題。