一种箱包被盗概率计算系统及方法与流程

本发明属于智能箱包领域，特别涉及一种箱包被盗概率计算系统及方法。

背景技术

随着箱包(例如行李箱、背包、书包等)的智能化应用，箱包对用户越来越重要，为保障用户正常使用箱包，防盗安全是非常重要的。目前的智能箱包没有根据用户身份及箱包所处区域计算被盗概率。为此本专利提出一种箱包被盗概率计算系统及方法。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是智能箱包不能根据区域识别防盗的风险等级的问题，提出一种箱包被盗概率计算系统及方法。

本发明的一种箱包被盗概率计算系统，包括判断箱包是否为合法使用模块、识别箱包所处区域模块、根据箱包用户身份计算被盗参数模块、计算箱包被盗概率模块和提示箱包被盗概率模块。其中根据箱包用户身份计算被盗参数模块和提示箱包被盗概率模块是可选模块。

判断箱包是否为合法使用模块：使用箱包上内置的用户特征检测装置检测用户的特征，与事先记录的用户特征表进行对比，判断箱包用户是否为合法用户，若是，则判定为合法用户，箱包被盗参数k＝1，否，则判定为非法用户，箱包被盗参数k＝0；所述用户特征检测装置是指，指纹识别装置、面部识别摄像装置或密码锁中的任一项或多项组合；所述用户的特征包括用户指纹特征、用户面部特征或用户特别密钥中的任一项或多项组合。

识别箱包所处区域模块：通过箱包上配备的定位装置获取箱包的位置，在记录区域被盗概率的电子地图中标识箱包的位置，识别箱包所处区域的被盗概率，记为q；所述区域被盗概率是根据该区域内历史被盗信息统计得出。

根据箱包用户身份计算被盗参数模块：根据是箱包用户的年龄、性别、体重计算用户被盗参数，记为p。

计算箱包被盗概率模块：根据箱包被盗参数k和箱包所处区域的被盗概率q计算箱包被盗概率y；所述箱包被盗概率y，采用公式y＝1-k×q计算；所述箱包被盗概率y，还根据用户被盗参数采用公式y＝1-k×p×q计算。

提示箱包被盗概率模块：提示用户该箱包被盗概率y。

本发明的一种箱包被盗概率计算方法，其按如下步骤：

步骤1、判断箱包用户是否为合法用户：使用箱包上内置的用户特征检测装置检测用户的特征，与事先记录的用户特征表进行对比，判断箱包用户是否为合法用户，若是，则判定为合法用户，箱包被盗参数k＝1，进入步骤2；否则判定为非法用户，箱包被盗参数k＝0，进入步骤4；所述用户特征检测装置是指，指纹识别装置、面部识别摄像装置或密码锁中的任一项或多项组合；所述用户的特征包括用户指纹特征、用户面部特征或用户特别密钥中的任一项或多项组合。

步骤2、根据箱包用户身份计算被盗参数：根据是箱包用户的年龄、性别、体重计算用户被盗参数，记为p。

步骤3、识别箱包所处区域：通过箱包上配备的定位装置获取箱包的位置，在记录区域被盗概率的电子地图中标识箱包的位置，识别箱包所处区域的被盗概率，记为q；所述区域被盗概率是根据该区域内历史被盗信息统计得出。

步骤4、计算箱包被盗概率：根据箱包被盗参数k、用户被盗参数p和箱包所处区域的被盗概率q计算箱包被盗概率y；所述箱包被盗概率y，采用公式y＝1-k×p×q计算。

步骤5、提示箱包被盗概率：提示用户该箱包被盗概率y。

本发明具有的优点是：

(1)通过识别箱包用户身份及箱包所处环境，综合计算箱包被盗概率；

(2)根据被盗概率提示箱包主人，便于箱包主人及时防范。

附图说明

图1是本实施例中用户特征表示意图；

图2是本实施例中不同用户被盗参数示意图；

图3是本实施例中箱包所处事先设置标有被盗概率的环境示意图；

图4是本发明实施例一的箱包被盗概率计算系统框图；

图5是本发明实施例二的箱包被盗概率计算系统框图；

图6是本发明实施例三的箱包被盗概率计算系统框图；

图7是本发明实施例四的箱包被盗概率计算方法流程图；

图8是本发明实施例五的箱包被盗概率计算方法流程图。

具体实施方式

下面对本发明优选实施例作详细说明。

本实施例中，事先录入的用户特征表示意图如图1所示，身份1和身份2共两个，箱包用户的年龄、性别、体重和用户被盗参数如图2所示。箱包所处事先设置标有被盗概率的环境示意图，如图3所示。

本发明的一种箱包被盗概率计算系统，下面列举三个实施例：

实施例一

本发明的一种箱包被盗概率计算系统，包括判断箱包是否为合法使用模块、识别箱包所处区域模块和计算箱包被盗概率模块。

判断箱包是否为合法使用模块：使用箱包上内置的用户特征检测装置检测用户的特征，与事先记录的用户特征表进行对比，判断箱包用户是否为合法用户，若是，则判定为合法用户，箱包被盗参数k＝1，否，则判定为非法用户，箱包被盗参数k＝0；所述用户特征检测装置是指，指纹识别装置、面部识别摄像装置或密码锁中的任一项或多项组合；所述用户的特征包括用户指纹特征、用户面部特征或用户特别密钥中的任一项或多项组合。本实施例中，使用箱包上内置的用户特征检测装置检测用户的特征，检测用户的指纹特征的分歧点(方向1，曲率1，位置1)根据用户特征表如图1所示判断身份1用户，与事先记录的用户特征表进行对比，判定为合法用户，箱包被盗参数k＝1。

识别箱包所处区域模块：通过箱包上配备的定位装置获取箱包的位置，在记录区域被盗概率的电子地图中标识箱包的位置，识别箱包所处区域的被盗概率，记为q；所述区域被盗概率是根据该区域内历史被盗信息统计得出。本实施例中，通过箱包上配备的定位装置获取箱包的位置，在记录区域被盗概率的电子地图中标识箱包的位置，识别箱包所处区域的被盗概率，记为q，如图3所示，q＝0.8。

计算箱包被盗概率模块：根据箱包被盗参数k和箱包所处区域的被盗概率q计算箱包被盗概率y；所述箱包被盗概率y，采用公式y＝1-k×q计算；所述箱包被盗概率y，还根据用户被盗参数采用公式y＝1-k×p×q计算。本实施例中，根据箱包被盗参数k和箱包所处区域的被盗概率q计算箱包被盗概率y＝1-k×q＝1-0.8＝0.2。

本发明实施例一的箱包被盗概率计算系统框图如图4所示。

实施例二

本发明的一种箱包被盗概率计算系统，包括判断箱包是否为合法使用模块、识别箱包所处区域模块、根据箱包用户身份计算被盗参数模块和计算箱包被盗概率模块。

判断箱包是否为合法使用模块：使用箱包上内置的用户特征检测装置检测用户的特征，与事先记录的用户特征表进行对比，判断箱包用户是否为合法用户，若是，则判定为合法用户，箱包被盗参数k＝1，否，则判定为非法用户，箱包被盗参数k＝0；所述用户特征检测装置是指，指纹识别装置、面部识别摄像装置或密码锁中的任一项或多项组合；所述用户的特征包括用户指纹特征、用户面部特征或用户特别密钥中的任一项或多项组合。本实施例中，使用箱包上内置的用户特征检测装置检测用户的特征，检测用户的指纹特征的分歧点(方向1，曲率1，位置1)根据用户特征表如图1所示判断身份1用户，与事先记录的用户特征表进行对比，判定为合法用户，箱包被盗参数k＝1。

识别箱包所处区域模块：通过箱包上配备的定位装置获取箱包的位置，在记录区域被盗概率的电子地图中标识箱包的位置，识别箱包所处区域的被盗概率，记为q；所述区域被盗概率是根据该区域内历史被盗信息统计得出。本实施例中，通过箱包上配备的定位装置获取箱包的位置，在记录区域被盗概率的电子地图中标识箱包的位置，识别箱包所处区域的被盗概率，记为q，如图3所示，q＝0.8。

根据箱包用户身份计算被盗参数模块：根据是箱包用户的年龄、性别、体重计算用户被盗参数，记为p。本实施例中，根据是箱包用户的年龄、性别、体重计算用户被盗参数，记为p，如图2所示，p＝0.8。

计算箱包被盗概率模块：根据箱包被盗参数k和箱包所处区域的被盗概率q计算箱包被盗概率y；所述箱包被盗概率y，采用公式y＝1-k×q计算；所述箱包被盗概率y，还根据用户被盗参数采用公式y＝1-k×p×q计算。本实施例中，根据用户被盗参数采用公式y＝1-k×p×q计算，y＝1-k×p×q＝1-0.8×0.8＝0.36。

本发明实施例二的箱包被盗概率计算系统框图如图5所示。

实施例三

本发明的一种箱包被盗概率计算系统，包括判断箱包是否为合法使用模块、识别箱包所处区域模块、根据箱包用户身份计算被盗参数模块、计算箱包被盗概率模块和提示箱包被盗概率模块。

判断箱包是否为合法使用模块：使用箱包上内置的用户特征检测装置检测用户的特征，与事先记录的用户特征表进行对比，判断箱包用户是否为合法用户，若是，则判定为合法用户，箱包被盗参数k＝1，否，则判定为非法用户，箱包被盗参数k＝0；所述用户特征检测装置是指，指纹识别装置、面部识别摄像装置或密码锁中的任一项或多项组合；所述用户的特征包括用户指纹特征、用户面部特征或用户特别密钥中的任一项或多项组合。本实施例中，使用箱包上内置的用户特征检测装置检测用户的特征，检测用户的指纹特征的分歧点(方向1，曲率1，位置1)根据用户特征表如图1所示判断身份1用户，与事先记录的用户特征表进行对比，判定为合法用户，箱包被盗参数k＝1。

识别箱包所处区域模块：通过箱包上配备的定位装置获取箱包的位置，在记录区域被盗概率的电子地图中标识箱包的位置，识别箱包所处区域的被盗概率，记为q；所述区域被盗概率是根据该区域内历史被盗信息统计得出。本实施例中，通过箱包上配备的定位装置获取箱包的位置，在记录区域被盗概率的电子地图中标识箱包的位置，识别箱包所处区域的被盗概率，记为q，如图3所示，q＝0.8。

根据箱包用户身份计算被盗参数模块：根据是箱包用户的年龄、性别、体重计算用户被盗参数，记为p。本实施例中，根据是箱包用户的年龄、性别、体重计算用户被盗参数，记为p，如图2所示，p＝0.8。

计算箱包被盗概率模块：根据箱包被盗参数k和箱包所处区域的被盗概率q计算箱包被盗概率y；所述箱包被盗概率y，采用公式y＝1-k×q计算；所述箱包被盗概率y，还根据用户被盗参数采用公式y＝1-k×p×q计算。本实施例中，根据用户被盗参数采用公式y＝1-k×p×q计算，y＝1-k×p×q＝1-0.8×0.8＝0.36。

提示箱包被盗概率模块：提示用户该箱包被盗概率y。本实施例中，提示用户该箱包被盗概率y＝0.36。

本发明实施例三的箱包被盗概率计算系统框图如图6所示。

本发明的一种箱包被盗概率计算方法，下面列举两个实施例

实施例四

本发明的一种箱包被盗概率计算方法，其按如下步骤：

步骤1、判断箱包用户是否为合法用户：使用箱包上内置的用户特征检测装置检测用户的特征，与事先记录的用户特征表进行对比，判断箱包用户是否为合法用户，若是，则判定为合法用户，箱包被盗参数k＝1，进入步骤2；否则判定为非法用户，箱包被盗参数k＝0，进入步骤4；所述用户特征检测装置是指，指纹识别装置、面部识别摄像装置或密码锁中的任一项或多项组合；所述用户的特征包括用户指纹特征、用户面部特征或用户特别密钥中的任一项或多项组合。本实施例中，使用箱包上内置的用户特征检测装置检测用户的特征，检测用户指纹特征的分歧点(方向1，曲率1，位置1)根据用户特征表如图1所示判断身份1用户，与事先记录的用户特征表进行对比，判定为合法用户，箱包被盗参数k＝1，进入步骤2。

步骤2、根据箱包用户身份计算被盗参数：根据是箱包用户的年龄、性别、体重计算用户被盗参数，记为p。本实施例中，如图2所示，p＝0.8。

步骤3、识别箱包所处区域：通过箱包上配备的定位装置获取箱包的位置，在记录区域被盗概率的电子地图中标识箱包的位置，识别箱包所处区域的被盗概率，记为q；所述区域被盗概率是根据该区域内历史被盗信息统计得出。本实施例中，通过箱包上配备的定位装置获取箱包的位置，在记录区域被盗概率的电子地图中标识箱包的位置，识别箱包所处区域的被盗概率，记为q，如图3所示，q＝0.8。

步骤4、计算箱包被盗概率：根据箱包被盗参数k、用户被盗参数p和箱包所处区域的被盗概率q计算箱包被盗概率y；所述箱包被盗概率y，采用公式y＝1-k×p×q计算。本实施例中，根据箱包被盗参数k、用户被盗参数p和箱包所处区域的被盗概率q计算箱包被盗概率y＝1-k×p×q＝1-0.8×0.8＝0.36。

本发明实施例四的一种箱包被盗概率计算方法流程图如图7所示。

实施例五

本发明的一种箱包被盗概率计算方法，其按如下步骤：

步骤1、判断箱包用户是否为合法用户：使用箱包上内置的用户特征检测装置检测用户的特征，与事先记录的用户特征表进行对比，判断箱包用户是否为合法用户，若是，则判定为合法用户，箱包被盗参数k＝1，进入步骤2；否则判定为非法用户，箱包被盗参数k＝0，进入步骤4；所述用户特征检测装置是指，指纹识别装置、面部识别摄像装置或密码锁中的任一项或多项组合；所述用户的特征包括用户指纹特征、用户面部特征或用户特别密钥中的任一项或多项组合。本实施例中，使用箱包上内置的用户特征检测装置检测用户的特征，检测用户指纹特征的分歧点(方向1，曲率1，位置1)根据用户特征表如图1所示判断身份1用户，与事先记录的用户特征表进行对比，判定为合法用户，箱包被盗参数k＝1，进入步骤2。

步骤2、根据箱包用户身份计算被盗参数：根据是箱包用户的年龄、性别、体重计算用户被盗参数，记为p。本实施例中，如图2所示，p＝0.8。

步骤3、识别箱包所处区域：通过箱包上配备的定位装置获取箱包的位置，在记录区域被盗概率的电子地图中标识箱包的位置，识别箱包所处区域的被盗概率，记为q；所述区域被盗概率是根据该区域内历史被盗信息统计得出。本实施例中，通过箱包上配备的定位装置获取箱包的位置，在记录区域被盗概率的电子地图中标识箱包的位置，识别箱包所处区域的被盗概率，记为q，如图3所示，q＝0.8。

步骤4、计算箱包被盗概率：根据箱包被盗参数k、用户被盗参数p和箱包所处区域的被盗概率q计算箱包被盗概率y；所述箱包被盗概率y，采用公式y＝1-k×p×q计算。本实施例中，根据箱包被盗参数k、用户被盗参数p和箱包所处区域的被盗概率q计算箱包被盗概率y＝1-k×p×q＝1-0.8×0.8＝0.36。

步骤5、提示箱包被盗概率：提示用户该箱包被盗概率y。本实施例中，提示用户该箱包被盗概率y＝0.36。

本发明实施例五的一种箱包被盗概率计算方法流程图如图8所示。

当然，本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上实施例仅是用来说明本发明的，而并非作为对本发明的限定，只要在本发明的范围内，对以上实施例的变化、变型都将落入本发明的保护范围。