【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能家居，并且更具体地，涉及一种基于智能门锁的智能家居设备控制方法及系统。
技术介绍
1、智能家居设备是指能够通过无线网络与其他设备进行通信和控制的家用电器或设备，如空调、灯光、窗帘、电视等。智能家居设备可以提高用户的生活便利性和舒适度，节约能源和资源，增强安全性和隐私性。智能门锁是一种智能家居设备，它可以通过识别用户的身份特征来实现无钥匙开锁和上锁，同时也可以与其他智能家居设备进行联动，实现个性化的智能场景。
2、目前，智能门锁的用户身份识别主要采用指纹识别、密码输入、刷卡等方式，这些方式存在一定的局限性和不安全性。例如，指纹识别容易受到手指污渍、伤口等影响，密码输入容易被窥视或破解，刷卡容易丢失或被复制。因此，有必要开发一种基于人脸识别的智能门锁的用户身份识别算法，以提高智能门锁的便捷性和安全性。
3、然而，人脸识别也存在一定的挑战和风险，其中之一就是人脸图像入侵。人脸图像入侵是指利用人脸纸张图像或者人脸视频来欺骗智能门锁的摄像头，从而达到非法开锁或上锁的目的。因此，如何防止人脸图像入侵，以提高智能门锁的可靠性和安全性是极其重要的。
4、因此，期望一种优化的基于智能门锁的智能家居设备控制方案。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于智能门锁的智能家居设备控制方法及系统，其通过无线网络连接将智能门锁与多个智能家居设备建立通信链路；在智能门锁上设置用户身份识别模块识别用户身份特征；在智能门锁上
2、第一方面，提供了一种基于智能门锁的智能家居设备控制方法，其包括：
3、将智能门锁与多个智能家居设备通过无线网络连接以建立通信链路；
4、在所述智能门锁上设置用户身份识别模块，所述用户身份识别模块用于识别用户的身份特征；
5、在所述智能门锁上设置用户偏好设置模块，所述用户偏好设置模块用于存储所述用户对各个所述智能家居设备的偏好设置；
6、响应于所述用户通过所述用户身份识别模块解锁所述智能门锁时，所述智能门锁通过所述通信链路向所述各个智能家居设备发送第一控制信号，所述第一控制信号用于根据所述偏好设置来调节所述各个智能家居设备的状态；
7、响应于所述用户通过所述身份识别模块上锁所述智能门锁时，所述智能门锁通过所述通信链路向所述各个智能家居设备发送第二控制信号，所述第二控制信号用于将所述各个智能家居设备的状态恢复到默认状态或关闭状态。
8、第二方面，提供了一种基于智能门锁的智能家居设备控制系统，其包括：
9、通信链路建立模块，用于将智能门锁与多个智能家居设备通过无线网络连接以建立通信链路；
10、用户的身份特征识别模块，用于在所述智能门锁上设置用户身份识别模块，所述用户身份识别模块用于识别用户的身份特征；
11、偏好设置存储模块，用于在所述智能门锁上设置用户偏好设置模块，所述用户偏好设置模块用于存储所述用户对各个所述智能家居设备的偏好设置；
12、第一控制信号发送模块，用于响应于所述用户通过所述用户身份识别模块解锁所述智能门锁时，所述智能门锁通过所述通信链路向所述各个智能家居设备发送第一控制信号，所述第一控制信号用于根据所述偏好设置来调节所述各个智能家居设备的状态；
13、第二控制信号发送模块，用于响应于所述用户通过所述身份识别模块上锁所述智能门锁时，所述智能门锁通过所述通信链路向所述各个智能家居设备发送第二控制信号，所述第二控制信号用于将所述各个智能家居设备的状态恢复到默认状态或关闭状态。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于智能门锁的智能家居设备控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于智能门锁的智能家居设备控制方法，其特征在于，在所述智能门锁上设置用户身份识别模块，所述用户身份识别模块用于识别用户的身份特征，包括：
3.根据权利要求2所述的基于智能门锁的智能家居设备控制方法，其特征在于，基于所述待验证人脸监控视频，确定是否为活体，包括：
4.根据权利要求3所述的基于智能门锁的智能家居设备控制方法，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
5.根据权利要求4所述的基于智能门锁的智能家居设备控制方法，其特征在于，对所述眼眶区域语义特征向量的序列中任意两个眼眶区域语义特征向量进行语义差异度量分析以得到眼动时序语义编码特征，包括：计算所述眼眶区域语义特征向量的序列中任意两个眼眶区域语义特征向量之间的语义差异度量系数以得到由多个语义差异度量系数组成的眼动时序语义编码特征向量作为所述眼动时序语义编码特征。
6.根据权利要求5所述的基于智能门锁的智能家居设备控制方法，其特征在于，计算所述眼眶区域语义特征向量的序列
7.根据权利要求6所述的基于智能门锁的智能家居设备控制方法，其特征在于，基于所述眼动时序语义编码特征，确定是否为活体，包括：将所述眼动时序语义编码特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否为活体。
8.根据权利要求7所述的基于智能门锁的智能家居设备控制方法，其特征在于，还包括训练步骤：用于对所述眼眶目标检测网络、所述基于卷积神经网络模型的眼眶语义特征提取器和所述分类器进行训练。
9.根据权利要求8所述的基于智能门锁的智能家居设备控制方法，其特征在于，所述训练步骤，包括：
10.一种基于智能门锁的智能家居设备控制系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于智能门锁的智能家居设备控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于智能门锁的智能家居设备控制方法，其特征在于，在所述智能门锁上设置用户身份识别模块，所述用户身份识别模块用于识别用户的身份特征，包括：
3.根据权利要求2所述的基于智能门锁的智能家居设备控制方法，其特征在于，基于所述待验证人脸监控视频，确定是否为活体，包括：
4.根据权利要求3所述的基于智能门锁的智能家居设备控制方法，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
5.根据权利要求4所述的基于智能门锁的智能家居设备控制方法，其特征在于，对所述眼眶区域语义特征向量的序列中任意两个眼眶区域语义特征向量进行语义差异度量分析以得到眼动时序语义编码特征，包括：计算所述眼眶区域语义特征向量的序列中任意两个眼眶区域语义特征向量之间的语义差异度量系数以得到由多个语义差异度量系数组成的眼动时序语义编码特征向量作为所述眼动时序语义编码特征。
6.根据权利要求5所述的基于智能门锁的智能家居设备控制方法，其特征在于，计算所述眼眶区...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁晓东，胡新尧，张俊峰，梁恒，林狄，
申请(专利权)人：广东福临门世家智能家居有限公司，
类型：发明
国别省市：
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