一种基于异常开锁行为的自动反锁方法、系统及智能门锁与流程

本发明涉及智能门锁，尤其涉及一种基于异常开锁行为的自动反锁方法、系统、智能门锁及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、现有的智能门锁技术通常包括电子密码、生物识别、遥控开锁等功能，以提高门锁的安全性和便利性。这些智能门锁在检测到撬锁或非法开锁尝试时，通常会发出报警声或通过移动应用程序通知用户。然而，这些措施并不能阻止非法入侵者继续尝试开锁，存在很大的安全隐患。

2、也就是说，现有的智能门锁无法在检测到非法开锁行为时立即阻止入侵，报警系统可能因环境噪音或其他原因被忽略，在紧急情况下，用户可能无法及时响应报警。

3、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异常开锁行为的自动反锁方法、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在检测到异常开锁行为时无法及时采取有效应对措施，从而不能阻止非法入侵者继续尝试开锁的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于异常开锁行为的自动反锁方法，所述基于异常开锁行为的自动反锁方法包括如下步骤：

3、获取传感器数据，所述传感器数据由安装在智能门锁上的多个传感器实时监测得到；

4、基于预设识别算法对所述传感器数据进行分析，判断是否存在异常开锁行为；

5、当确认存在异常开锁行为时，启动自动反锁机制进行反锁，并触发预设报警行为。

6、可选地，所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法，其中，所述传感器包括振动传感器、压力传感器和声音传感器；

7、所述振动传感器用于检测智能门锁受到的异常振动；

8、所述压力传感器用于检测智能门锁面板上的异常压力变化；

9、所述声音传感器用于检测智能门锁区域的声音异常。

10、可选地，所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法，其中，所述预设识别算法包括基于振动模式的识别算法、基于压力变化的识别算法、基于声音特征的识别算法和基于行为序列的识别算法。

11、可选地，所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法，其中，所述异常开锁行为包括撬锁行为、锤击行为、万能钥匙开锁行为、密码或者指纹暴力破解行为、电子干扰行为和锁芯注入行为。

12、可选地，所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法，其中，所述基于预设识别算法对所述传感器数据进行分析，判断是否存在异常开锁行为，具体包括：

13、当所述预设识别算法为基于振动模式的识别算法时，通过振动传感器收集智能门锁的振动数据，提取振动数据中的振动特征，其中，所述振动特征包括频率、幅度和持续时间，将实时提取的振动特征与预先存储的正常开锁振动模式进行匹配，若差异超过预设阈值，则判定存在异常开锁行为；

14、当所述预设识别算法为基于压力变化的识别算法时，通过压力传感器实时监测智能门锁面板的压力变化，设定正常开锁的压力范围，当监测到的压力超出压力范围时，分析压力变化的动态模式，与正常开锁的压力变化模式进行对比，若压力变化存在异常，则判定存在异常开锁行为；

15、当所述预设识别算法为基于声音特征的识别算法时，通过声音传感器检测智能门锁区域的声音信号，对声音信号进行频谱分析，提取声音的频域特征，利用声音识别技术对频域特征进行分析，若声音存在异常，则判定存在异常开锁行为；

16、当所述预设识别算法为基于行为序列的识别算法时，预先记录用户在正常情况下执行开锁操作的行为序列，并构建一个标准的行为序列模型，实时跟踪和记录用户的开锁行为，将实时采集的实时行为序列与预先构建的标准行为序列进行对比，分析实时行为序列中每个行为的时长是否落在标准序列定义的正常范围内，如果某个行为的时长超出预期的正常范围，则标记为时长异常，验证实时行为序列的顺序是否与标准序列一致，如果行为的执行顺序与预期不符，则标记为顺序异常，综合时长分析和顺序验证的结果，如果存在任一时长异常或顺序异常，表示实时行为序列为异常，则判定存在异常开锁行为。

17、可选地，所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法，其中，所述当确认存在异常开锁行为时，启动自动反锁机制进行反锁，并触发预设报警行为，具体包括：

18、当确认存在撬锁行为、锤击行为、万能钥匙开锁行为、密码或者指纹暴力破解行为、电子干扰行为和锁芯注入行为中的任意一种或者多种时，启动自动反锁机制，发送反锁指令给电磁锁，控制电磁锁激活后实现反锁，当电磁锁失效时，控制备用机械锁定机构启动实现反锁；

19、在自动反锁的同时，通过无线网络将报警信息发送至绑定的用户手机或其他指定设备，并发出声光报警。

20、可选地，所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法，其中，所述通过无线网络将报警信息发送至绑定的用户手机或其他指定设备，之后还包括：

21、若用户通过手机接收到报警通知后，赋予用户远程控制门锁状态的权限。

22、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于异常开锁行为的自动反锁系统，其中，所述基于异常开锁行为的自动反锁系统包括：

23、数据获取模块，用于获取传感器数据，所述传感器数据由安装在智能门锁上的多个传感器实时监测得到；

24、数据分析模块，用于基于预设识别算法对所述传感器数据进行分析，判断是否存在异常开锁行为；

25、异常处理模块，用于当确认存在异常开锁行为时，启动自动反锁机制进行反锁，并触发预设报警行为。

26、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种智能门锁，其中，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异常开锁行为的自动反锁程序，所述基于异常开锁行为的自动反锁程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法的步骤。

27、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异常开锁行为的自动反锁程序，所述基于异常开锁行为的自动反锁程序被处理器执行时实现如上所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法的步骤。

28、本发明中，获取传感器数据，所述传感器数据由安装在智能门锁上的多个传感器实时监测得到；基于预设识别算法对所述传感器数据进行分析，判断是否存在异常开锁行为；当确认存在异常开锁行为时，启动自动反锁机制进行反锁，并触发预设报警行为。本发明通过监测多种传感器数据，根据多种传感器数据分析是否产生异常开锁行为，从而在确认发生异常开锁行为后及时动执行反锁操作和发送报警信息，提高了智能门锁的安全性能，有效防止非法入侵。

技术特征：

1.一种基于异常开锁行为的自动反锁方法，其特征在于，所述基于异常开锁行为的自动反锁方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法，其特征在于，所述传感器包括振动传感器、压力传感器和声音传感器；

3.根据权利要求2所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法，其特征在于，所述预设识别算法包括基于振动模式的识别算法、基于压力变化的识别算法、基于声音特征的识别算法和基于行为序列的识别算法。

4.根据权利要求1所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法，其特征在于，所述异常开锁行为包括撬锁行为、锤击行为、万能钥匙开锁行为、密码或者指纹暴力破解行为、电子干扰行为和锁芯注入行为。

5.根据权利要求3所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法，其特征在于，所述基于预设识别算法对所述传感器数据进行分析，判断是否存在异常开锁行为，具体包括：

6.根据权利要求4所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法，其特征在于，所述当确认存在异常开锁行为时，启动自动反锁机制进行反锁，并触发预设报警行为，具体包括：

7.根据权利要求6所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法，其特征在于，所述通过无线网络将报警信息发送至绑定的用户手机或其他指定设备，之后还包括：

8.一种基于异常开锁行为的自动反锁系统，其特征在于，所述基于异常开锁行为的自动反锁系统包括：

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异常开锁行为的自动反锁程序，所述基于异常开锁行为的自动反锁程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法的步骤。

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异常开锁行为的自动反锁程序，所述基于异常开锁行为的自动反锁程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种基于异常开锁行为的自动反锁方法、系统及智能门锁，所述方法包括：获取传感器数据，所述传感器数据由安装在智能门锁上的多个传感器实时监测得到；基于预设识别算法对所述传感器数据进行分析，判断是否存在异常开锁行为；当确认存在异常开锁行为时，启动自动反锁机制进行反锁，并触发预设报警行为。本发明通过监测多种传感器数据，根据多种传感器数据分析是否产生异常开锁行为，从而在确认发生异常开锁行为后及时动执行反锁操作和发送报警信息，提高了智能门锁的安全性能，有效防止非法入侵。

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：2024/12/17