基于蓝牙的定位开门方法、装置、智能终端及存储介质与流程

本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种基于蓝牙的定位开门方法、装置、智能终端及存储介质。

背景技术：

在出入管理方面，由于蓝牙技术具备低功耗、安全稳定的传输性，目前市场上大多数的物业公司，基本都是通过使用智能蓝牙门禁系统来管理小区住户的出入。

可目前市面上的智能蓝牙门禁系统，依旧存在很多问题仍未解决。比如，某住户出入小区时，经常开错方向的门禁。本应该是出去方向的门禁设备打开，却不知为何把进入方向的门禁打开了，非常不方便。为此，物业公司经常收到此类投诉，严重影响了住户对物业服务的满意度。

但出现这种情况主要是因为，在生产智能蓝牙门禁硬件的过程中，无法保证每个蓝牙设备接收指令的信号强度一致所造成的，而蓝牙门禁设备的工作原理，主要是实现手机蓝牙协议对接，在手机端通过app调用蓝牙服务，在门禁端安装智能硬件，再根据硬件接收蓝牙指令的信号强度，让信号强的硬件优先接收蓝牙指令后控制蓝牙门禁设备的开关状态。为此，当住户站在出去方向门禁设备前开门时，信号强的硬件会优先接收到手机端通过app调用蓝牙服务发出的信号，便会出现上述开错门禁的情况，从而影响用户体验。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供一种基于蓝牙的定位开门方法、装置、智能终端及存储介质，旨在解决现有技术中可能无法准确地确定距离最近的蓝牙门禁设备，从而开错门禁的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于蓝牙的定位开门方法，所述基于蓝牙的定位开门方法包括以下步骤：

扫描预设范围内各蓝牙门禁设备的硬件标识；

获取当前位置坐标，并获取当前环境影响因素；

基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备；

将确定的蓝牙门禁设备的硬件标识作为目标硬件标识，通过所述目标硬件标识定位所述目标蓝牙门禁设备，以使所述目标蓝牙门禁设备进行开门。

可选地，所述基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备，包括：

通过自动学习模型确定各蓝牙门禁设备的硬件标识对应的设备坐标，并通过所述自动学习模型基于所述当前环境影响因素计算各设备坐标与所述当前位置坐标之间的距离，以确定距离最近的蓝牙门禁设备。

可选地，所述基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备，包括：

判断当前网络状态是否正常；

在所述当前网络状态不正常时，获取本地的自动学习模型，基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过获取的自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备。

可选地，所述判断当前网络状态是否正常之后，所述方法还包括：

在当前网络状态正常时，将各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素发送至服务器，以使服务器基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过所述移动终端上存储的自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备，并反馈确定的蓝牙门禁设备的硬件标识。

可选地，所述获取当前位置坐标，具体包括：

判断gps定位功能是否正常；

在gps定位功能正常时，通过gps定位来获取当前位置坐标；

在gps定位功能不正常时，获取各蓝牙门禁设备的接收信号强度，根据各蓝牙门禁设备的坐标以及接收信号强度通过三点定位算法确定当前位置坐标。

可选地，所述扫描预设范围内各蓝牙门禁设备的硬件标识之前，所述方法还包括：

收集各蓝牙门禁设备的硬件标识和设备坐标，并获取多个样本位置坐标和对应的样本环境影响因素；

根据所述样本位置坐标和对应的样本环境影响因素对预设的正态分布自学模型进行训练，以获得自动学习模型。

可选地，所述基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备之后，所述方法还包括：

根据各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标、当前环境影响因素和目标硬件标识对所述自动学习模型进行训练，以实现所述自动学习模型的惯性连接。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于蓝牙的定位开门装置，所述基于蓝牙的定位开门装置包括：

标识扫描模块，用于扫描预设范围内各蓝牙门禁设备的硬件标识；

参数获取模块，用于获取当前位置坐标，并获取当前环境影响因素；

设备确定模块，用于基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备；

定位开门模块，用于将确定的蓝牙门禁设备的硬件标识作为目标硬件标识，通过所述目标硬件标识定位所述目标蓝牙门禁设备，以使所述目标蓝牙门禁设备进行开门。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种移动终端，所述移动终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于蓝牙的定位开门程序，所述基于蓝牙的定位开门程序配置为实现如上所述的基于蓝牙的定位开门方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于蓝牙的定位开门程序，所述基于蓝牙的定位开门程序被处理器执行时实现如上所述的基于蓝牙的定位开门方法的步骤。

本发明通过基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备，将确定的蓝牙门禁设备的硬件标识作为目标硬件标识，通过所述目标硬件标识定位所述目标蓝牙门禁设备，以使所述目标蓝牙门禁设备进行开门，结合了当前环境影响因素来确定距离最近的蓝牙门禁设备，能够更加准确地确定距离最近的蓝牙门禁设备，避免了开错门禁的现象，提高了用户体验。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的移动终端结构示意图；

图2为本发明基于蓝牙的定位开门方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明基于蓝牙的定位开门方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明基于蓝牙的定位开门方法第三实施例的流程示意图；

图5为本发明基于蓝牙的定位开门装置第一实施例的结构框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，该移动终端可以包括：处理器1001，例如cpu，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

在具体实现中，所述移动终端为智能手机、平板电脑、笔记本电脑或智能手环等终端设备，本实施例对此不加以限制。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对移动终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及基于蓝牙的定位开门程序。

在图1所示的移动终端中，网络接口1004主要用于与外部网络进行数据通信；用户接口1003主要用于接收用户的输入指令；所述移动终端通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于蓝牙的定位开门程序，并执行以下操作：

扫描预设范围内各蓝牙门禁设备的硬件标识；

获取当前位置坐标，并获取当前环境影响因素；

基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备；

将确定的蓝牙门禁设备的硬件标识作为目标硬件标识，通过所述目标硬件标识定位所述目标蓝牙门禁设备，以使所述目标蓝牙门禁设备进行开门。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于蓝牙的定位开门程序，还执行以下操作：

通过自动学习模型确定各蓝牙门禁设备的硬件标识对应的设备坐标，并通过所述自动学习模型基于所述当前环境影响因素计算各设备坐标与所述当前位置坐标之间的距离，以确定距离最近的蓝牙门禁设备。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于蓝牙的定位开门程序，还执行以下操作：

判断当前网络状态是否正常；

在所述当前网络状态不正常时，获取本地的自动学习模型，基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过获取的自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于蓝牙的定位开门程序，还执行以下操作：

在当前网络状态正常时，将各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素发送至服务器，以使服务器基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过所述移动终端上存储的自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备，并反馈确定的蓝牙门禁设备的硬件标识。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于蓝牙的定位开门程序，还执行以下操作：

判断gps定位功能是否正常；

在gps定位功能正常时，通过gps定位来获取当前位置坐标；

在gps定位功能不正常时，获取各蓝牙门禁设备的接收信号强度，根据各蓝牙门禁设备的坐标以及接收信号强度通过三点定位算法确定当前位置坐标。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于蓝牙的定位开门程序，还执行以下操作：

收集各蓝牙门禁设备的硬件标识和设备坐标，并获取多个样本位置坐标和对应的样本环境影响因素；

根据所述样本位置坐标和对应的样本环境影响因素对预设的正态分布自学模型进行训练，以获得自动学习模型。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于蓝牙的定位开门程序，还执行以下操作：

根据各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标、当前环境影响因素和目标硬件标识对所述自动学习模型进行训练，以实现所述自动学习模型的惯性连接。

本实施例通过上述方案，通过基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备，将确定的蓝牙门禁设备的硬件标识作为目标硬件标识，通过所述目标硬件标识定位所述目标蓝牙门禁设备，以使所述目标蓝牙门禁设备进行开门，结合了当前环境影响因素来确定距离最近的蓝牙门禁设备，能够更加准确地确定距离最近的蓝牙门禁设备，避免了开错门禁的现象，提高了用户体验。

基于上述硬件结构，提出本发明基于蓝牙的定位开门方法实施例。

参照图2，图2为本发明基于蓝牙的定位开门方法第一实施例的流程示意图。

在第一实施例中，所述基于蓝牙的定位开门方法包括以下步骤：

s10：扫描预设范围内各蓝牙门禁设备的硬件标识。

需要说明的是，在移动终端启动蓝牙功能后，即会扫描预设范围内各蓝牙设备的硬件标识，而蓝牙门禁设备的硬件标识通常会有别于其他蓝牙设备，因此，可通过扫描来获得预设范围内各蓝牙门禁设备的硬件标识。

可理解的是，对于蓝牙功能而言，其具有一定的范围限制，而预设范围即为蓝牙功能所能覆盖的范围。

在具体实现中，所述硬件标识即为能够表征一个蓝牙门禁设备的唯一标识，例如：mac地址等标识，本实施例对此不加以限制。

s20：获取当前位置坐标，并获取当前环境影响因素。

需要说明的是，所述当前位置坐标即为所述移动终端所处位置的坐标，在具体实现中，所述当前位置坐标比较简单的获取方式是通过gps定位获取，因此，可先判断gps定位功能是否正常，在gps定位功能正常时，通过gps定位来获取当前位置坐标；在gps定位功能不正常时，获取各蓝牙门禁设备的接收信号强度，根据各蓝牙门禁设备的坐标以及接收信号强度通过三点定位算法确定当前位置坐标，具体地，由于接收信号强度在一定情况下可反映距离，因此，将所述接收信号强度作为距离，然后结合各蓝牙门禁设备的坐标即可通过三点定位算法确定当前位置坐标。

可理解的是，所述当前环境影响因素即为类似于天气等影响因素，例如：下暴雨天气和晴朗天气对蓝牙的影响会存在区别，故而，在获取当前位置坐标的同时，也需要获取当前环境影响因素，具体地，所述当前环境影响因素可通过网络来获取。

s30：基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备。

在具体实现中，所述自动学习模型中具有不同蓝牙门禁设备的硬件标识和设备坐标，因此，可通过自动学习模型确定各蓝牙门禁设备的硬件标识对应的设备坐标，并通过所述自动学习模型基于所述当前环境影响因素计算各设备坐标与所述当前位置坐标之间的距离，以确定距离最近的蓝牙门禁设备。

s40：将确定的蓝牙门禁设备的硬件标识作为目标硬件标识，通过所述目标硬件标识定位所述目标蓝牙门禁设备，以使所述目标蓝牙门禁设备进行开门。

需要说明的是，在确定目标硬件标识后，即可通过所述目标硬件标识定位所述目标蓝牙门禁设备，从而向目标蓝牙门禁设备发送启动指令，以使所述目标蓝牙门禁设备在收到启动指令后进行开门。

本实施例通过基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备，将确定的蓝牙门禁设备的硬件标识作为目标硬件标识，通过所述目标硬件标识定位所述目标蓝牙门禁设备，以使所述目标蓝牙门禁设备进行开门，结合了当前环境影响因素来确定距离最近的蓝牙门禁设备，能够更加准确地确定距离最近的蓝牙门禁设备，避免了开错门禁的现象，提高了用户体验。

参照图3，图3为本发明基于蓝牙的定位开门方法第二实施例的流程示意图，基于上述图2所示的实施例，提出本发明基于蓝牙的定位开门方法的第二实施例。

在第二实施例中，步骤s30，包括：

s31：判断当前网络状态是否正常。

需要说明的是，判断当前网络状态是否正常即为判断是否能够连接上网络。

s32：在所述当前网络状态不正常时，获取本地的自动学习模型，基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过获取的自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备。

可理解的是，在所述当前网络状态不正常时，即不能够连接上网络时，可获取移动终端本地的自动学习模型，此时，即可基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过获取的自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备。

为了保证移动终端本地具有自动学习模型，可在移动终端本地预先存储自动学习模型。

当然，在所述当前网络状态正常时，即能够连接上网络时，可将各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素发送至服务器，以使服务器基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过所述移动终端上存储的自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备，并反馈确定的蓝牙门禁设备的硬件标识。

参照图4，图4为本发明基于蓝牙的定位开门方法第三实施例的流程示意图，基于上述图2所示的实施例，提出本发明基于蓝牙的定位开门方法的第三实施例。

在第三实施例中，步骤s10之前，所述方法还包括：

s01：收集各蓝牙门禁设备的硬件标识和设备坐标，并获取多个样本位置坐标和对应的样本环境影响因素。

需要说明的是，所述设备坐标即为所述蓝牙门禁设备所处位置的经纬度坐标，当然，还可为其他坐标，本实施例对此不加以限制。

同样，所述样本位置坐标而言，也可以通过gps定位来获取，在无法通过gps定位获取时，也可以通过三点定位算法确定样本位置坐标。

s02：根据所述样本位置坐标和对应的样本环境影响因素对预设的正态分布自学模型进行训练，以获得自动学习模型。

可理解的是，为了便于获得自动学习模型，本实施例中，可根据所述样本位置坐标和对应的样本环境影响因素对预设的正态分布自学模型进行训练，以获得自动学习模型。

在具体实现中，对于所述预设的正态分布自学模型进行训练可在移动终端本地进行实现，当然，还可以将各蓝牙门禁设备的硬件标识、设备坐标、所述样本位置坐标和对应的样本环境影响因素发送至服务器，由服务器根据所述样本位置坐标和对应的样本环境影响因素对预设的正态分布自学模型进行训练，以获得自动学习模型。

为了实现所述自动学习模型的惯性连接，本实施例中，可在步骤s40之后，根据各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标、当前环境影响因素和目标硬件标识对所述自动学习模型进行训练，以实现所述自动学习模型的惯性连接。

此外，本发明实施例还提出一种基于蓝牙的定位开门装置，参照图5，所述基于蓝牙的定位开门装置包括：

标识扫描模块510，用于扫描预设范围内各蓝牙门禁设备的硬件标识；

参数获取模块520，用于获取当前位置坐标，并获取当前环境影响因素；

设备确定模块530，用于基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备；

定位开门模块540，用于将确定的蓝牙门禁设备的硬件标识作为目标硬件标识，通过所述目标硬件标识定位所述目标蓝牙门禁设备，以使所述目标蓝牙门禁设备进行开门。

本实施例通过基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备，将确定的蓝牙门禁设备的硬件标识作为目标硬件标识，通过所述目标硬件标识定位所述目标蓝牙门禁设备，以使所述目标蓝牙门禁设备进行开门，结合了当前环境影响因素来确定距离最近的蓝牙门禁设备，能够更加准确地确定距离最近的蓝牙门禁设备，避免了开错门禁的现象，提高了用户体验。上述装置中的各模块可用于实现上述方法中的各个步骤，在此不再赘述。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于蓝牙的定位开门程序，所述基于蓝牙的定位开门程序被处理器执行时实现如下操作：

扫描预设范围内各蓝牙门禁设备的硬件标识；

获取当前位置坐标，并获取当前环境影响因素；

基于各蓝牙门禁设备的硬件标识、所述当前位置坐标和当前环境影响因素通过自动学习模型确定距离最近的蓝牙门禁设备；

将确定的蓝牙门禁设备的硬件标识作为目标硬件标识，通过所述目标硬件标识定位所述目标蓝牙门禁设备，以使所述目标蓝牙门禁设备进行开门。

上述存储介质中的基于蓝牙的定位开门程序被处理器执行时用于实现上述方法中的各个步骤，在此不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘、硬盘、云端服务器等)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，移动终端，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。