一种基于智能门锁情绪识别的报警方法及智能门锁与流程

本发明涉及智能门锁，尤其涉及一种基于智能门锁情绪识别的报警方法、系统、智能门锁及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、智能门锁区别于传统机械锁，是具有安全性、便利性、先进技术的复合型锁具。

2、胁迫密码和胁迫指纹是智能门锁中的一项安全功能，在用户受到威胁时使用，其核心原理是用户可以预设一个特定的报警密码或报警指纹，当处于危险情况下被迫要打开门锁时，输入该胁迫密码或使用胁迫指纹进行解锁，门锁虽然会正常打开，但同时会悄无声息地向预先设置的紧急联系人或监控中心发送求助信息，以便及时获得援助。

3、现有的智能门锁虽具备胁迫密码和胁迫指纹功能，但在实际应用中，用户使用胁迫指纹和胁迫密码开锁的概率很小，长时间用不到很容易被遗忘。另外，由于用户在紧急情况下无法冷静回忆胁迫指纹和胁迫密码，想要使用的时候无法及时进行操作，这就导致用户在真正遇到危险时，胁迫报警功能起不到预期的效果，用户体验不好，导致这个功能在实际应用中的效果不佳。

4、因此，现有技术还有待于改进和发展。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种基于智能门锁情绪识别的报警方法、系统、智能门锁及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中智能门锁的胁迫密码和胁迫指纹功能起不到预期的效果，用户体验不好，导致这个功能在实际应用中的效果不佳的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于智能门锁情绪识别的报警方法，所述基于智能门锁情绪识别的报警方法包括如下步骤：

3、获取多个带有标注的情绪人脸图像数据集，使用所述情绪人脸图像数据集训练深度学习模型，得到满足性能要求的情绪识别模型；

4、实时监控用户的人脸图像，若根据所述人脸图像确定当前用户为注册用户，将所述人脸图像输入到所述情绪识别模型，所述情绪识别模型根据所述人脸图像输出所述用户当前的面部情绪状态；

5、若所述面部情绪状态为恐惧状态，则打开门锁并发送报警信息或者向预设的紧急联系人发送求救信息。

6、可选地，所述的基于智能门锁情绪识别的报警方法，其中，所述获取多个带有标注的情绪人脸图像数据集，使用所述情绪人脸图像数据集训练深度学习模型，得到满足性能要求的情绪识别模型，具体包括：

7、收集多个带有标注的情绪人脸图像数据集，使用面部特征点检测技术识别所述情绪人脸图像数据集的关键面部特征；

8、根据所述关键面部特征计算面部肌肉的运动和表情的几何属性，根据所述几何属性提取情绪特征；

9、根据所述情绪特征识别出恐惧和害怕的表情图像，以及其他情绪图像，将恐惧和害怕的表情图像作为正样本，其他情绪图像作为负样本；

10、对所述情绪人脸图像数据集中的所述正样本和所述负样本进行预处理，得到目标正样本和目标负样本；

11、使用所述目标正样本和所述目标负样本对深度学习模型进行训练，得到情绪识别模型。

12、可选地，所述的基于智能门锁情绪识别的报警方法，其中，所述关键面部特征包括眼睛特征、鼻子特征、眉毛特征和嘴巴特征；

13、所述几何属性包括眼睛的开合程度、嘴巴的张开程度和眉毛的皱起程度；

14、所述情绪特征包括瞳孔大小和面部肌肉的紧张程度。

15、可选地，所述的基于智能门锁情绪识别的报警方法，其中，所述预处理包括大小归一化、灰度化、去噪和增强对比度；

16、所述深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络和卷积递归神经网络中的任意一个。

17、可选地，所述的基于智能门锁情绪识别的报警方法，其中，所述使用所述目标正样本和所述目标负样本对深度学习模型进行训练，得到情绪识别模型，之后还包括：

18、获取测试集，使用所述测试集验证所述情绪识别模型的性能；

19、当所述情绪识别模型满足泛化能力后，使用交叉验证、混淆矩阵、准确率和召回率评估所述情绪识别模型的性能，直到所述情绪识别模型的性能满足识别要求；

20、使用用户的面部图像数据对所述情绪识别模型进行模型微调。

21、可选地，所述的基于智能门锁情绪识别的报警方法，其中，所述基于智能门锁情绪识别的报警方法还包括：

22、收集用户关于情绪识别情况的反馈和使用数据，根据用户关于情绪识别情况的反馈和使用数据不断优化所述情绪识别模型。

23、可选地，所述的基于智能门锁情绪识别的报警方法，其中，所述实时监控用户的人脸图像，若根据所述人脸图像确定当前用户为注册用户，将所述人脸图像输入到所述情绪识别模型，所述情绪识别模型根据所述人脸图像输出所述用户当前的面部情绪状态，之后还包括：

24、判断所述面部情绪状态是否为恐惧状态，若所述面部情绪状态为非恐惧状态，则直接开启门锁且不执行预设安防操作。

25、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于智能门锁情绪识别的报警系统，其中，所述基于智能门锁情绪识别的报警系统：

26、模型训练模块，用于获取多个带有标注的情绪人脸图像数据集，使用所述情绪人脸图像数据集训练深度学习模型，得到满足性能要求的情绪识别模型；

27、情绪识别模块，用于实时监控用户的人脸图像，若根据所述人脸图像确定当前用户为注册用户，将所述人脸图像输入到所述情绪识别模型，所述情绪识别模型根据所述人脸图像输出所述用户当前的面部情绪状态；

28、安全报警模块，用于若所述面部情绪状态为恐惧状态，则打开门锁并发送报警信息或者向预设的紧急联系人发送求救信息。

29、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，其中，所述计算机可读存储介质存储有基于智能门锁情绪识别的报警程序，所述基于智能门锁情绪识别的报警程序被处理器执行时实现如上所述的基于智能门锁情绪识别的报警方法的步骤。

30、本发明中，获取多个带有标注的情绪人脸图像数据集，使用所述情绪人脸图像数据集训练深度学习模型，得到满足性能要求的情绪识别模型；实时监控用户的人脸图像，若根据所述人脸图像确定当前用户为注册用户，将所述人脸图像输入到所述情绪识别模型，所述情绪识别模型根据所述人脸图像输出所述用户当前的面部情绪状态；若所述面部情绪状态为恐惧状态，则打开门锁并发送报警信息或者向预设的紧急联系人发送求救信息。本发明通过智能门锁识别已注册用户的情绪，判断用户是否处于恐惧状态，当用户处于恐惧状态时打开门锁并自动触发报警机制，无需用户输入胁迫密码或胁迫指纹，增强了智能门锁在紧急情况下的使用效率和用户安全性。

技术特征：

1.一种基于智能门锁情绪识别的报警方法，其特征在于，所述基于智能门锁情绪识别的报警方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于智能门锁情绪识别的报警方法，其特征在于，所述获取多个带有标注的情绪人脸图像数据集，使用所述情绪人脸图像数据集训练深度学习模型，得到满足性能要求的情绪识别模型，具体包括：

3.根据权利要求2所述的基于智能门锁情绪识别的报警方法，其特征在于，所述关键面部特征包括眼睛特征、鼻子特征、眉毛特征和嘴巴特征；

4.根据权利要求2所述的基于智能门锁情绪识别的报警方法，其特征在于，所述预处理包括大小归一化、灰度化、去噪和增强对比度；

5.根据权利要求2所述的基于智能门锁情绪识别的报警方法，其特征在于，所述使用所述目标正样本和所述目标负样本对深度学习模型进行训练，得到情绪识别模型，之后还包括：

6.根据权利要求5所述的基于智能门锁情绪识别的报警方法，其特征在于，所述基于智能门锁情绪识别的报警方法还包括：

7.根据权利要求1所述的基于智能门锁情绪识别的报警方法，其特征在于，所述实时监控用户的人脸图像，若根据所述人脸图像确定当前用户为注册用户，将所述人脸图像输入到所述情绪识别模型，所述情绪识别模型根据所述人脸图像输出所述用户当前的面部情绪状态，之后还包括：

8.一种基于智能门锁情绪识别的报警系统，其特征在于，所述基于智能门锁情绪识别的报警系统包括：

9.一种智能门锁，其特征在于，所述智能门锁包括：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智能门锁情绪识别的报警程序，所述基于智能门锁情绪识别的报警程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的基于智能门锁情绪识别的报警方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有基于智能门锁情绪识别的报警程序，所述基于智能门锁情绪识别的报警程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的基于智能门锁情绪识别的报警方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种基于智能门锁情绪识别的报警方法及智能门锁，所述方法包括：获取多个带有标注的情绪人脸图像数据集，使用所述情绪人脸图像数据集训练深度学习模型，得到满足性能要求的情绪识别模型；实时监控用户的人脸图像，若根据所述人脸图像确定当前用户为注册用户，将所述人脸图像输入到所述情绪识别模型，所述情绪识别模型根据所述人脸图像输出所述用户当前的面部情绪状态；若所述面部情绪状态为恐惧状态，则打开门锁并发送报警信息或者向预设的紧急联系人发送求救信息。本发明通过智能门锁识别已注册用户的情绪，当用户处于恐惧状态时触发报警机制，无需用户输入胁迫密码或胁迫指纹，增强了智能门锁在紧急情况下的使用效率和用户安全性。

技术研发人员：苏祺云,周文
受保护的技术使用者：深圳市凯迪仕智能科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/16