本发明涉及物联网和智能家居的技术领域，尤其涉及一种基于物联网的智能家居控制方法。
背景技术：
人脸识别属于生物识别领域，将其应用于智能门锁领域，可以改变人们传统的需要携带钥匙才能开门的习惯，通过人脸识别控制门的开启，大大避免了人们忘带钥匙没法开门的不方便。另外，机械钥匙存在丢失被盗的风险，人脸识别作为身份验证具备更高的安全性。而且人脸识别相对于指纹识别，具有非接触、更便捷的优势，更容易被用户接受，但是人脸识别用在门锁上存在一些不足。例如，门锁一般装在门上，其高度在安装时已经固定，针对不同身高的用户来说可能造成人脸图像捕捉困难、识别准确率低、识别速度不够快的问题，尤其是儿童放学单独回家时更需要方便快捷地刷脸入户。另外，目前对摄像头的调节多为手动调节，使用较为不便，也较难准确地将摄像头调节至所需角度，用户体验较差，且对人脸识别的准确性造成影响。
针对上述问题，文献cn107146305a通过人体感应模块用于判断是否有人进入感应区域，图像采集模块用于采集进入感应区域的人的脸部图像；图像采集模块、传动机构和主处理器的配合实现了当采集的图像信息中未包含完整的人脸图像时，主处理器可通过传动机构自动对图像采集模块的角度位置进行自适应调节，从而扩大了人脸识别的有效范围，提高了人脸识别的准确性，并具有智能程度高、操作便捷和识别速度快的优点。移动端与无线通信模块的配合，实现了门锁的远程控制、和来客远程识别功能。补光灯用于为图像采集模块补光，保证图像采集模块能够采集到足够清晰的图像。
然而，上述方法也存在许多缺陷，首先，上述方法虽然可以通过调节图像采集模块来提高图像识别效率，但单一的生物信息识别方法必然要求对图像的采集效率有较高的要求，且其识别受环境因素的影响较大，因此，单一的生物信息识别方法存在很大的局限性；其次，上述方法是仅仅是一种图像识别过程中的外部调节方法，没有对图像识别本身进行有效的改进，因此，有待提出一种针对智能门锁的生物特征识别效率进行改进的方法，从而提高生物信息识别的效率、灵活性和准确性，进而满足用户的多样化、个性化体验。
技术实现要素：
本发明提供一种基于物联网的智能家居控制方法，所述方法包括如下步骤：
s1，所述智能家居的智能门锁中的人体感应模块感应到第一用户的人体进入预设的感应区域时，所述智能门锁开启图像采集模块以获取第一人脸图像；对所述第一人脸图像和所述智能家居的存储器存储的第一人脸图像进行特征对比，当所述特征对比的结果大于等于预设的第一相似度阈值时，则进入步骤s5；当所述特征对比的结果小于预设的第一相似度阈值时，则进入步骤s2；
s2，提示所述第一用户进入双人脸图像识别模式，在所述第一用户确认进入所述双人脸图像识别模式后，向与所述存储器存储的所述第一人脸图像关联的第二用户的移动终端客户端发送人脸识别验证请求；在所述第二用户同意所述人脸识别验证请求后，重新开启所述图像采集模块以获取同时包含所述第一用户的第一人脸图像和所述第二用户的第二人脸图像的双人脸图像；
s3，识别所述双人脸图像中的人脸数量，如果所述双人脸图像中的人脸数量为2，则进入步骤s4；如果所述双人脸图像中的人脸数量不为2，则提示所述第一用户和所述第二用户重新采集双人脸图像，并返回重新执行步骤s3；
s4，所述智能门锁的处理器获取所述双人脸图像，并识别所述双人脸图像中的第一人脸和第二人脸；分别将所述第一人脸的图像、所述第二人脸的图像与所述存储器存储的第一人脸图像、第二人脸图像进行特征对比，得到所述双人脸图像的综合相似度；当所述综合相似度大于等于预设的综合相似度阈值时，则进入步骤s5；当所述综合相似度小于预设的综合相似度阈值时，则判断人脸识别匹配失败，提示所述第一用户改变所述智能门锁的开启方式；
s5，判断为匹配成功，开启所述智能门锁。
作为一种优选的实施方式，还包括：
所述第一相似度阈值大于所述综合相似度阈值。
作为一种优选的实施方式，还包括：
所述智能家居的管理员用户设置所述智能门锁的所述双人脸图像识别模式，以设置与所述第一用户的人脸识别关联的第二用户；所述第一用户具备所述智能门锁的单人脸识别权限，所述第二用户具备所述智能门锁的单人脸识别权限或者不具备所述智能门锁的单人脸识别权限。
作为一种优选的实施方式，所述重新开启所述图像采集模块以获取同时包含所述第一用户的第一人脸图像和所述第二用户的第二人脸图像的双人脸图像，具体包括：
重新开启所述图像采集模块，所述图像采集模块获取双人脸图像，所述双人脸图像同时包含所述第一用户的第一人脸图像和所述第二用户的第二人脸图像，且所述双人脸图像中所述第二人脸图像部分覆盖于所述第一人脸图像中的非第一人脸部分，或者所述双人脸图像中所述第一人脸图像部分覆盖于所述第二人脸图像中的非第二人脸部分。
作为一种优选的实施方式，所述识别所述双人脸图像中的人脸数量，具体包括：
获取所述双人脸图像，识别所述第一人脸图像和所述第二人脸图像所在区域，并分割出所述第一人脸图像所在的第一图像区域和所述第二人脸图像所在的第二图像区域，所述第一图像区域和所述第二图像区域组成所述双人脸图像；分别对所述第一图像区域和所述第二图像区域的图像进行预处理，并对预处理的图像进行人脸定位，将所述定位成功的人脸数量作为识别出的人脸数量。
作为一种优选的实施方式，所述分别将所述第一人脸的图像、所述第二人脸的图像与所述存储器存储的第一人脸图像、第二人脸图像进行特征对比，得到所述双人脸图像的综合相似度，具体包括：
将所述第一人脸的图像与所述存储器存储的第一人脸图像进行特征对比，得到第一人脸图像相似度a1；将所述第二人脸的图像与所述存储器存储的第二人脸图像进行特征对比，得到第二人脸图像相似度a2；
所述双人脸图像的综合相似度a12=a1*c1+a2*c2；其中，c1为所述第一人脸图像相似度a1的权重系数，c2为所述第二人脸图像相似度a2的权重系数。
作为一种优选的实施方式，所述提示所述第一用户改变所述智能门锁的开启方式，具体包括：
关闭所述智能门锁的图像采集模块，禁止所述第一用户采用人脸识别的开锁方式；
提示所述第一用户采用如下任意一种开锁方式：钥匙开锁、刷卡开锁、指纹开锁、蓝牙开锁、红外线开锁。
作为一种优选的实施方式，所述向与所述存储器存储的所述第一人脸图像关联的第二用户的移动终端客户端发送人脸识别验证请求，还包括：
所述第二用户有多个，当所述第一用户进入双人脸图像识别模式时，所述智能门锁的处理器获取所有与所述第一人脸图像关联的所述第二用户的移动终端所在位置信息，并基于所述位置信息判断所述第二用户与所述智能门锁的直线距离，仅仅向所述直线距离小于预设的距离阈值的所述第二用户或者所述直线距离最近的若干个所述第二用户发送所述第一用户的所述人脸识别验证请求。
此外，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述任一实施方式所述的基于物联网的智能家居控制方法。
本发明提供一种基于物联网的智能家居控制方法，该方法通过设置双人脸图像识别模式，进而对单一图像中的不同用户的身份信息进行识别，实现了较低的相似度情况下的高识别率，从而提高了人脸识别的安全性和效率，避免了单人脸识别带来的识别效率低的问题，降低了对识别环境的影响；此外，本发明设置了多个配合人员识别验证的第二用户，提高了识别过程中的灵活性，进一步保证了用户的门禁安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例和现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明的一种基于物联网的智能家居控制方法的一种实施方式的示意图。
图2是本发明的一种基于物联网的智能家居控制方法的另一种实施方式的示意图。
具体实施方式
以下结合附图进一步说明本发明的实施例。
实施例一：
一种基于物联网的智能家居控制方法，所述方法包括如下步骤：
s1，所述智能家居的智能门锁中的人体感应模块感应到第一用户的人体进入预设的感应区域时，所述智能门锁开启图像采集模块以获取第一人脸图像；对所述第一人脸图像和所述智能家居的存储器存储的第一人脸图像进行特征对比，当所述特征对比的结果大于等于预设的第一相似度阈值时，则进入步骤s5；当所述特征对比的结果小于预设的第一相似度阈值时，则进入步骤s2；需要说明的是，该实施方式中的人脸特征比对与本领域常规的人脸识别方式并不不同，因此，在此不做赘述。示例性的，所述第一相似度阈值为0.9。
s2，提示所述第一用户进入双人脸图像识别模式，在所述第一用户确认进入所述双人脸图像识别模式后，向与所述存储器存储的所述第一人脸图像关联的第二用户的移动终端客户端发送人脸识别验证请求；在所述第二用户同意所述人脸识别验证请求后，重新开启所述图像采集模块以获取同时包含所述第一用户的第一人脸图像和所述第二用户的第二人脸图像的双人脸图像；需要说明的是，该实施方式中的双人脸识别模式与前述的人脸识别模式即单人脸识别模式是不同的，且仅仅在所述单人脸识别模式没有成功进行人脸识别的情况下才自动开启所述双人脸图像识别模式，即，默认情况下所述双人脸图像识别模式的优先级低于所述单人脸识别模式，这样设置的目的是因为双人脸识别模式中需要进行双人脸识别，其识别的复杂度和难度要更高，因此，常规情况下例如识别环境中的光线较好或者第一用户的头像所在位置比较理想时优先采用上述单人脸识别模式，从而提高识别的速度。示例性的，与所述第一人脸图像关联的第二用户可以是管理员用户预先设定的，例如，第二用户可以为第一用户的家庭成员，还可以是第一用户家庭附近居住的好友，甚至可以是第一用户的邻居等，在此不做限定。这样设置的目的是第二用户不仅可以在其移动终端上采集图像以供第一用户在人脸图像识别过程中使用，还可以到第一用户的智能门锁所在位置帮助第一用户进行图像识别以开锁；这样不仅可以保证第一用户的门禁的安全性，还可以帮助例如儿童在内的需要监护的人群进行门禁的安全管理；从而提高门禁系统使用过程中的安全性。
s3，识别所述双人脸图像中的人脸数量，如果所述双人脸图像中的人脸数量为2，则进入步骤s4；如果所述双人脸图像中的人脸数量不为2，则提示所述第一用户和所述第二用户重新采集双人脸图像，并返回重新执行步骤s3；需要说明的是，上述人脸数量为2仅仅是一种示例，此外，还可以在多个第二用户同意上述请求后同时开启人脸识别，并获取对应多个第二用户的多人脸图像，进而提高图像识别的准确性和安全性。此外，提示所述第一用户和所述第二用户重新采集双人脸图像，可以仅仅提示没有成功采集完整面部图像的第一用户或者第二用户再次进行图像采集，也可以提示全部用户再次采集图像，在此不做限制。
s4，所述智能门锁的处理器获取所述双人脸图像，并识别所述双人脸图像中的第一人脸和第二人脸；分别将所述第一人脸的图像、所述第二人脸的图像与所述存储器存储的第一人脸图像、第二人脸图像进行特征对比，得到所述双人脸图像的综合相似度；当所述综合相似度大于等于预设的综合相似度阈值时，则进入步骤s5；当所述综合相似度小于预设的综合相似度阈值时，则判断人脸识别匹配失败，提示所述第一用户改变所述智能门锁的开启方式；需要说明的是，示例性的，所述综合相似度阈值为0.7。
s5，判断为匹配成功，开启所述智能门锁。
作为一种优选的实施方式，还包括：
所述第一相似度阈值大于所述综合相似度阈值。需要说明的是，这里设置第一相似度阈值大于所述综合相似度阈值是原因是，由于特征对比与多种环境因素相关，因此，多个图像单独进行特征对比后综合到一起则会降低其匹配程度，因此，为了避免相似度阈值设置过高对识别结果的准确性的影响，这里设置综合相似度阈值小于第一相似度阈值；这样不仅保证了图像识别的准确性，还避免阈值设置过高造成的识别结果不准确的问题。
作为一种优选的实施方式，还包括：
所述智能家居的管理员用户设置所述智能门锁的所述双人脸图像识别模式，以设置与所述第一用户的人脸识别关联的第二用户；所述第一用户具备所述智能门锁的单人脸识别权限，所述第二用户具备所述智能门锁的单人脸识别权限或者不具备所述智能门锁的单人脸识别权限。需要说明的是，这里设置了第二用户的用户权限低于第一用户的用户权限是因为第一用户具有更高的操作等级，第二用户仅仅作为辅助第一用户进行人脸识别；当然，第二用户也可以具有与第一用户相同的用户等级。
作为一种优选的实施方式，所述重新开启所述图像采集模块以获取同时包含所述第一用户的第一人脸图像和所述第二用户的第二人脸图像的双人脸图像，具体包括：
重新开启所述图像采集模块，所述图像采集模块获取双人脸图像，所述双人脸图像同时包含所述第一用户的第一人脸图像和所述第二用户的第二人脸图像，且所述双人脸图像中所述第二人脸图像部分覆盖于所述第一人脸图像中的非第一人脸部分，或者所述双人脸图像中所述第一人脸图像部分覆盖于所述第二人脸图像中的非第二人脸部分。需要说明的是，如图1所示，在所述第二用户在智能门锁附近即开锁现场时，对第一用户和第二用户的位置不做明确的划分，普通的左右位置即可，如任意一条虚线所示，所述图像采集模块现场获取双人脸图像；在所述第二用户不在智能门锁附近即开锁现场时，可以呈现如图2所示的图像界面，如虚线框所示，以供第一用户进行参考。
作为一种优选的实施方式，所述识别所述双人脸图像中的人脸数量，具体包括：
获取所述双人脸图像，识别所述第一人脸图像和所述第二人脸图像所在区域，并分割出所述第一人脸图像所在的第一图像区域和所述第二人脸图像所在的第二图像区域，所述第一图像区域和所述第二图像区域组成所述双人脸图像；分别对所述第一图像区域和所述第二图像区域的图像进行预处理，并对预处理的图像进行人脸定位，将所述定位成功的人脸数量作为识别出的人脸数量。需要说明的是，如图1所示的双人脸图像，通过两条虚线中的任意一条将该图像分割为第一人脸图像所在的第一图像区域即左侧区域和所述第二人脸图像所在的第二图像区域即右侧区域；然后分别对左侧区域和右侧区域的图像进行预处理，进而对预处理的图像进行人脸定位，即分别定位出左侧图像和右侧图像内的人脸数量和人脸所在位置；由此实现人脸数量和位置的识别。如图2所示的双人脸图像，为左上和右下区域的人脸图像的定位和数量的识别，采用与图1类似的方法进行识别与定位，在此不做赘述。示例性的，上述区域的划分原则可以是图像采集模块对不同采集图像的放置规则，即图像采集模块默认将两个图像左右排列，则将采集的图像以左右区域基于虚线进行分割，而虚线的分割位置可以基于图像的边缘检测方法进行识别，在此不做赘述。
作为一种优选的实施方式，所述分别将所述第一人脸的图像、所述第二人脸的图像与所述存储器存储的第一人脸图像、第二人脸图像进行特征对比，得到所述双人脸图像的综合相似度，具体包括：
将所述第一人脸的图像与所述存储器存储的第一人脸图像进行特征对比，得到第一人脸图像相似度a1；将所述第二人脸的图像与所述存储器存储的第二人脸图像进行特征对比，得到第二人脸图像相似度a2；
所述双人脸图像的综合相似度a12=a1*c1+a2*c2；其中，c1为所述第一人脸图像相似度a1的权重系数，c2为所述第二人脸图像相似度a2的权重系数。
需要说明的是，上述第一人脸图像相似度a1和第二人脸图像相似度a2的计算方法采用本领域常规的匹配算法，在此不做赘述。示例性的，上述权重系数c1和c2的赋值可以根据第一用户和第二用户在管理员用户家庭中的角色进行设置，例如，如果用户为户主，则为其权重系数c1赋予较大的权重值0.9；如果第户为需要被监护用户如老人、未成年人，则为其权重系数c1赋予较小的权重值0.7；如果用户为家庭成员以外的人员如朋友、邻居，则为其权重系数c1赋予最小的权重值0.5；上述假设的用户可以是第一用户，也可以是第二用户，在此不做限定。通过上述计算，由于引入了权重系数c1和c2，所得的综合相似度a12会小于单个人脸图像的相似度；但其识别效率却有所增加。因此，采用上述综合相似度进行双人脸识别可以降低对单一人脸识别的依赖性，避免由于单一人脸识别过程中的系统误差造成的识别错误的问题，进而提高人脸识别的准确性和稳定性，实现了较低的相似度情况下的高识别率，从而提高了人脸识别的安全性和效率，避免了单人脸识别带来的识别效率低的问题，降低了对识别环境因素的影响。
作为一种优选的实施方式，所述提示所述第一用户改变所述智能门锁的开启方式，具体包括：
关闭所述智能门锁的图像采集模块，禁止所述第一用户采用人脸识别的开锁方式；
提示所述第一用户采用如下任意一种开锁方式：钥匙开锁、刷卡开锁、指纹开锁、蓝牙开锁、红外线开锁。需要说明的是，上述列举的开锁方式仅仅是一种实例，并不限于以上几种开锁方式。
作为一种优选的实施方式，所述向与所述存储器存储的所述第一人脸图像关联的第二用户的移动终端客户端发送人脸识别验证请求，还包括：
所述第二用户有多个，当所述第一用户进入双人脸图像识别模式时，所述智能门锁的处理器获取所有与所述第一人脸图像关联的所述第二用户的移动终端所在位置信息，并基于所述位置信息判断所述第二用户与所述智能门锁的直线距离，仅仅向所述直线距离小于预设的距离阈值的所述第二用户或者所述直线距离最近的若干个所述第二用户发送所述第一用户的所述人脸识别验证请求。
需要说明的是，任意一个第二用户的图像识别都是为了配合第一用户进行人脸识别，而获取第二用户的移动终端所在位置信息也是为了便于第二用户以最快的速度响应第一用户的识别操作，以提高识别速度；例如，第二用户为第一用户的邻居，则在两者的直线距离最近时，其响应速度通常是最快的，该邻居配合第一用户进行人脸识别以尽快开锁也是效率最高的。上述采用直线距离而不是平面距离也是考虑到了不在同一水平面的上下楼层对本方法的影响。此外，上述距离阈值的设置可以根据实际需要进行调整，以灵活设置获取验证响应的第二用户的数量，例如，可以为50米，还可以为5公里，甚至不进行设置，默认为无穷大，以供第一用户获取最多的第二用户的验证支持。
实施例二：
本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述任一实施方式所述的基于物联网的智能家居控制方法。
需要说明的是，实施例一中任意一种所述的基于物联网的智能家居控制方法可采用所述计算机可读存储介质中存储的一个或者多个程序来执行实施，在此不做赘述。
本发明提供一种基于物联网的智能家居控制方法，该方法通过设置双人脸图像识别模式，进而对单一图像中的不同用户的身份信息进行识别，实现了较低的相似度情况下的高识别率，从而提高了人脸识别的安全性和效率，避免了单人脸识别带来的识别效率低的问题，降低了对识别环境的影响；此外，本发明设置了多个配合人员识别验证的第二用户，提高了识别过程中的灵活性，进一步保证了用户的门禁安全性。
本技术领域技术人员可以理解，可以用计算机程序指令来实现这些结构图和/或框图和/或流图中的每个框以及这些结构图和/或框图和/或流图中的框的组合。可以将这些计算机程序指令提供给通用计算机、专业计算机或其他可编程数据处理方法的处理器来生成机器，从而通过计算机或其他可编程数据处理方法的处理器来执行的指令创建了用于实现结构图和/或框图和/或流图的框或多个框中指定的方法。
本技术领域技术人员可以理解，本发明中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案可以被交替、更改、组合或删除。进一步地，具有本发明中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的其他步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。进一步地，现有技术中的具有与本发明中公开的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。
以上所述仅为本发明的实施例，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。