CN113284274A - 一种尾随识别方法及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种尾随识别方法以及计算机可读存储介质，用于包括智能门的智能门系统，该方法包括：采集智能门外的图像信息；识别图像信息中的所有人脸信息，并判断各人脸信息是否为陌生人信息；若存在至少一个人脸信息为陌生人信息，则基于采集的图像信息判断陌生人信息对应的陌生人的行为是否可疑；若是，进行报警。即通过采集智能门附近的图像信息，并根据图像信息判断是否有陌生人，若存在陌生人，进一步检测陌生人的行为是否可疑，当陌生人行为可疑时，进行报警，这样能够掌握用户的情况，及时应对突发状况。

Description

一种尾随识别方法及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及智能门领域，特别涉及一种尾随识别方法及计算机可读存储介质。

背景技术

智能门是指集成生物特征识别技术或电子锁或自动开关门机等电子装置的门，又称智能安全门或智能防盗门。智能门是在传统防盗安全门的基础上，以智能系统主机为载体，通过物联网技术实现的。与传统门相比较，智能门可以提供用户智能化的生活体验，比如智能门可以根据识别到的人脸信息或指纹信息实现自动开锁，从而使得用户不借助任何工具，甚至无接触就可以安全开门，因此智能门被越来越多的用户使用，成为智能化家居生活的重要组成部分。

发明内容

本发明提供了一种用于智能门的尾随识别方法，可以在识别到智能门外存在有可疑行为的陌生人时进行报警，以能够及时应对突发状况。

基于此，本发明的实施方式公开了一种尾随识别方法，用于包括智能门的智能门系统，该方法包括：

采集智能门外的图像信息；

识别图像信息中的所有人脸信息，并判断各人脸信息是否为陌生人信息；

若存在至少一个人脸信息为陌生人信息，则基于采集的图像信息判断陌生人信息对应的陌生人的行为是否可疑；

若是，进行报警。

根据本发明的另一具体实施方式，当判断为陌生人信息对应的陌生人的行为可疑时，输出中断信号；尾随识别方法还包括：

在完成解锁智能门之前，检测是否接收到中断信号；

若接收到中断信号，则停止解锁智能门；

否则，解锁并打开智能门。

根据本发明的另一具体实施方式，还包括：

在完成解锁智能门之后，在打开智能门的过程中，实时检测是否接收到中断信号；

若接收到中断信号，则关闭智能门并上锁。

根据本发明的另一具体实施方式，基于采集的图像信息判断陌生人信息对应的陌生人的行为是否可疑包括：

确定陌生人信息在图像信息的各帧图像中的目标像素点；

利用特征点匹配方法获取目标像素点在图像信息中的各相邻两帧图像中的匹配关系；

基于视觉里程计方法和目标像素点在各相邻两帧图像中的匹配关系，计算目标位姿；

利用差分或滤波器或回归方法，根据目标位姿获取陌生人的速度；

将获取的陌生人的速度与阈值速度进行比对，若速度大于阈值速度，则陌生人的行为可疑。

根据本发明的另一具体实施方式，在检测为接收到中断信号，停止解锁智能门之后，尾随识别方法还包括：

采集用户的表情信息，并将表情信息与预设安全表情信息进行匹配，若匹配成功，则解锁并打开智能门。

根据本发明的另一具体实施方式，智能门系统还包括通讯连接的报警模块、云服务器和移动终端，尾随识别方法还包括：

报警模块被触发，输出报警信息至云服务器；

云服务器将报警信息发送至移动终端以进行报警。

根据本发明的另一具体实施方式，报警模块被触发包括：

采集用户的人脸表情信息或手势信息，并将人脸表情信息或手势信息与预设报警信息进行匹配，若匹配成功，报警模块被触发；和/或

采集用户的语音信息，并判断采集到的语音信息是否为预设报警语音求救信息；若是，则报警模块被触发；和/或

采集用户的指纹信息，并判断采集到的指纹信息是否为预设报警指纹信息；若是，则报警模块被触发。

根据本发明的另一具体实施方式，基于采集的图像信息判断陌生人信息对应的陌生人是否行为可疑包括：

基于图像信息检测陌生人是否存在静止动作；若存在，则计算陌生人静止的时间，并将静止时间与第一阈值时间进行比对，若静止时间超过第一阈值时间，则判断为陌生人的行为可疑；和/或，

基于图像信息检测陌生人是否在第二阈值时间内均处于图像信息中，若是，则判断为陌生人的行为可疑，和/或，

在图像信息中建立坐标系，基于图像信息获取陌生人的移动路径，并计算移动路径在坐标系下相对应的位移，根据位移判断是否存在位移方向相反，若存在，则判断为陌生人的行为可疑。

根据本发明的另一具体实施方式，智能门系统还包括云服务器和移动终端，进行报警包括：

当判断为陌生人的行为存在可疑后，保存图像信息，并将图像信息上传至云服务器；

云服务器将图像信息传送至移动终端以进行报警。

根据本发明的另一具体实施方式，尾随识别方法还包括：在判断为陌生人的行为可疑之后，进行声音预警和/或灯光预警。

根据本发明的另一具体实施方式，还包括：

在识别图像信息中的所有人脸信息时，若存在至少一个人脸信息不是陌生人信息，则检测智能门附近人员与智能门之间的距离，并将距离与阈值距离进行比对；

若距离小于或等于阈值距离，显示采集的智能门外的图像信息。

根据本发明的另一具体实施方式，智能门系统还包括显示屏，用于显示图像信息；尾随识别方法还包括：

当判断陌生人信息对应的陌生人的行为是否可疑时，若陌生人不存在可疑行为，则判断显示屏的显示时间是否超过预设时长；若超过，则关闭显示屏。

根据本发明的另一具体实施方式，判断人脸信息是否为陌生人信息的方法包括：

将人脸信息与预设人脸信息进行比对；

若预设人脸信息与人脸信息的相似度小于相似阈值，则人脸信息为陌生人信息。

相应地，本发明的实施方式还公开了一种用于智能门的尾随识别系统，包括：

采集模块，用于采集智能门外的图像信息；

识别模块，与采集模块连接，用于接收采集模块采集的图像信息，识别图像信息中的所有人脸信息，并判断各人脸信息是否为陌生人信息，若至少一个人脸信息为陌生人信息，则基于采集的图像信息判断陌生人信息对应的陌生人的行为是否可疑；

报警模块，与识别模块连接，用于当识别模块判断为识别到的陌生人行为可疑时，进行报警。

相应地，本发明还提供了一种用于智能门的尾随识别系统，包括采集装置、识别装置以及报警装置。采集包括处理器以及存储器，存储器中包括指令，该指令被处理器实施时能够实现以下功能：采集功能，用于采集智能门外的图像信息。识别装置包括处理器以及存储器，在存储器中包括指令，该指令被处理器实施时能够实现以下功能：识别功能，用于接收采集模块采集的图像信息，识别图像信息中的所有人脸信息，并判断各人脸信息是否为陌生人信息，若至少一个人脸信息为陌生人信息，则基于采集的图像信息判断陌生人信息对应的陌生人的行为是否可疑。报警装置包括处理器以及存储器，在存储器中包括指令，该指令被处理器实施时能够实现以下功能：报警功能，用于当识别装置判断为识别到的陌生人行为可疑时，进行报警。

相应地，本发明的实施方式还公开了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有指令，该指令在计算机上执行时使得计算机执行上述尾随识别方法。

本发明相比于现有技术具有以下技术效果：

通过采集智能门附近的图像信息，并根据图像信息判断是否有陌生人，若存在陌生人，进一步检测陌生人的行为是否可疑，当陌生人行为可疑时，进行报警，以便于能够掌握用户的情况，及时应对突发状况。

附图说明

图1示出本发明提供的尾随识别方法的流程图一；

图2示出本发明提供的尾随识别方法的流程图二；

图3示出本发明提供的尾随识别方法的流程图三；

图4示出本发明一实施例的电子设备的示意图；

图5示出本发明一实施例的片上系统的示意图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。虽然本发明的描述将结合较佳实施例一起介绍，但这并不代表此发明的特征仅限于该实施方式。恰恰相反，结合实施方式作发明介绍的目的是为了覆盖基于本发明的权利要求而有可能延伸出的其它选择或改造。为了提供对本发明的深度了解，以下描述中将包含许多具体的细节。本发明也可以不使用这些细节实施。此外，为了避免混乱或模糊本发明的重点，有些具体细节将在描述中被省略。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

应注意的是，在本说明书中，相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

在本实施例的描述中，需要说明的是术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本实施例的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本实施例中的具体含义。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步地详细描述。

本发明提供了一种尾随识别方法，可以应用于包括智能门的智能门系统。如图1所示，该尾随识别方法可以包括：

步骤S101：采集智能门外的图像信息。

具体地，可以在智能门位于室外的一侧安装摄像模组，利用摄像模组采集智能门外附近的图像信息。可选地，摄像模组还可以设置在智能门室外一侧的门框或者墙面侧壁上，只要能够保证可以清楚的采集到智能门外附近的图像信息即可。进一步地，为了能在尽量少的成本基础上，可以更清晰地采集到智能门内外所需要的图像信息，在智能门外布置的摄像头可以为广角镜头。具体地，广角镜头的视角可以达到150°以上，而常规镜头小于90°，因此广角可以捕捉到更广的视野信息。

步骤S102：识别图像信息中的所有人脸信息，并判断各人脸信息是否为陌生人信息。

具体地，由于采集到的图像信息中可能会存在多个人脸信息，因此需要对每个待检测人脸均进行比对，以判断是否各个人脸信息是否为陌生人信息。

人脸识别技术已是一种比较成熟的技术，例如可以利用AVS03A图像处理器在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般地，人脸识别方法可以包括参考模板法、人脸规则法、样品学习法、肤色模型法或特征子脸法等。以参考模板法为例，即首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后将采集到的图形信息进行分割等处理，并计算分割后的各部分图像与标准模板之间的匹配程度，通过比较计算得到的匹配程度是否达到阈值来判断是否存在人脸。

示例性地，判断人脸信息是否为陌生人信息的方法包括：

将人脸信息与预设人脸信息进行比对；

若预设人脸信息与人脸信息的相似度小于相似阈值，则人脸信息为陌生人信息。

可选地，预设人脸信息可以为用户以及其各个家庭成员的人脸信息，当其在智能门上首次进行人脸注册时，其人脸信息被记录并存储于智能门中。进一步地，该预设人脸信息也可以作为人脸识别验证开门的判断信息。即在人脸验证开门时，只有当验证开门的人脸信息与预设人脸信息相似度超过或达到相似阈值时，才会验证开门。在具体实施时，由于预设人脸信息的数量不止一个，因此需要将采集到的图像信息中的人脸信息与每一个预设人脸信息均进行比对，只要人脸信息与其中一个预设人脸信息的相似度达到或者超过相似阈值，即可认为不是陌生人信息，也就是说，只有当人脸信息与所有的预设人脸信息的相似度均小于相似阈值时，再能认为该人脸信息是陌生人信息。

可选地，该相似阈值可以为90％，即当人脸信息与预设人脸信息的相似度达到或者超过90％时，即可认为该待检测人员与该预设人脸信息对应的人员是同一人。举例而言，当人脸信息与预设人脸信息的相似度为80％时，由于80％小于90％，因此会认为是不同的两个人，而当人脸信息与预设人脸信息的相似度为95％时，因95％大于90％，因此可以认为是同一人。进一步地，比如存储于智能门中的预设人脸信息为5个，那么在判断采集到的图像信息中的人脸信息是否为陌生人信息时，需要将人脸信息与这五个预设人脸信息分别进行比对，若比对的结果分别为80％、70％、60％、55％和35％，那么可以认为采集到的图像信息中的该人脸信息为陌生人信息。

进一步地，若在步骤S102中判断为至少存在一个人脸信息为陌生人信息，那么执行步骤S103。

步骤S103：基于图像信息判断陌生人信息对应的陌生人的行为是否可疑。

即，当识别到图像信息中有多个人脸信息，而多个人脸信息中存在陌生人信息时，只需要对陌生人信息所对应的陌生人的行为进行识别，而对于其他的非陌生人信息对应的人的行为则不需要进行识别。例如，当识别到图像信息中存在4个人脸信息(脸A、脸B、脸C、脸D)时，会分别对脸A至脸D进行判断，若判断结果为脸A和脸B为陌生人信息，而脸C和脸D不为陌生人信息时，那么智能门的主控模块会只基于图像信息对脸A和脸B对应的人员进行行为识别，而不识别脸C和脸D对应人员的行为是否可疑。

具体地，可以以陌生人员是否有徘徊、是否在打量用户或智能门、是否有奔跑动作、是否有躲藏行为等异常行为作为判断其行为是否可疑的条件。

若在步骤S103中检测到陌生人的行为存在可疑，那么执行步骤S104。

步骤S104：进行报警。

具体地，步骤S103中的可疑行为识别是在智能门的主控模块中进行的，当主控模块识别到陌生人的行为可疑时，会及时进行报警。

即根据图像信息判断出陌生人之后，检测陌生人的行为是否可疑，当陌生人行为可疑时，及时进行报警，以便于能够掌握用户的情况，及时应对突发状况。

可选地，在本发明的一个具体实施方式中，智能门系统还可以包括通讯连接的云服务器和移动终端；步骤S104进行报警具体可以包括：

在基于图像信息判断为陌生人信息对应的陌生人的行为存在可疑之后，保存图像信息，并将图像信息上传至云服务器，云服务器将图像信息发送至移动终端进行报警。

具体地，移动终端可以是预先安装于紧急联系人(比如用户家庭中的其它各成员)手机上的APP。当智能门的主控模块基于对图像信息识别后，若判断陌生人脸信息对应的陌生人的行为存在可疑，则会将此时刻的图像信息保存，并将该图像信息作为报警信息并发送至云服务器，云服务器再将该报警信息推送至紧急联系人手机上的APP，手机APP收到报警信息后，让手机发出震动和响铃提示，以使紧急联系人能够及时看到报警信息以实施救助行动。

进一步地，当判断为陌生人信息对应的陌生人的行为存在可疑时，输出中断信号；如图2所示，尾随识别方法还包括：

步骤S201：在完成解锁智能门之前，检测是否接收到中断信号；若接收到中断信号，执行步骤S202，否则执行步骤S203.

步骤S202：停止解锁智能门；

步骤S203：解锁并打开智能门。

可选地，上述步骤可以设置在用户进门之前执行，即当用户回来，在室外验证开门时，在完成解锁智能门之前，若接收到中断信号，那么主控模块会停止解锁智能门。

具体地，以人脸识别验证开门为例，智能门在人脸验证成功后自动开门的过程如下：人脸识别模块识别成功后，向智能门主控模块发送身份认证成功信息；智能门主控模块根据该认证信息，向自动锁控制模块发送开锁指令；自动锁收到指令后，给锁体电机通电以驱动锁舌收回，进而完成解锁；锁舌传感器检测到锁舌收回后，自动锁控制模块会向智能门主控模块反馈解锁成功的信息。智能门控制模块收到解锁成功的信息后，进一步向开门机控制模块发送开门指令，开门机控制模块收到开门指令后，给开门机的电机上电以驱动开门机构将智能门自动打开。

上述所说的根据中断信号停止解锁智能门则是发生在锁舌收回(即完成解锁)之前。而如果是在完成解锁智能门之后，检测到有中断信号，那么智能门的主控模块则会控制智能门关闭并上锁，即尾随识别方法还可以包括：

S204：在打开智能门的过程中，实时检测是否接收到中断信号；

若接收到中断信号，则执行步骤S205。步骤S205为关闭智能门并上锁。

具体地，在打开智能门的过程中，如果接收到中断信号，那么智能门的主控模块则会使开门机构控制模块控制智能门停止打开，并进一步向开门机控制模块发送关门指令，开门机控制模块收到关门指令后，给开门机的电机反相上电以驱动开门机构将智能门自动关闭，而后当检测到智能门关闭后，智能门主控模块会向自动锁控制模块发送闭锁指令；自动锁收到闭锁指令后，给锁体电机反相上电以驱动锁舌伸出，以实现智能门上锁。

示例性地，在检测到接收到中断信号，停止解锁智能门之后，尾随识别方法还包括：

采集用户的表情信息，并将表情信息与预设安全表情信息进行匹配，若匹配成功，则解锁并打开智能门。

具体地，可以在智能门上或智能门附近单独设置人脸验证模块执行该步骤，或者也可以利用智能门上的用于验证开门的人脸验证模块执行该步骤。当智能门的主控模块在判断陌生人存在可疑行为，关闭智能门之后，如果用户进一步确认没有危险之后，可以向人脸验证模块做出某一特定的表情信息(比如微笑、眨眼等表情)，以表示没有危险，当该表情信息验证成功后，可以解锁并打开智能门，这样使得当用户在进一步判断没有危险后，可以十分便捷地开启智能门，提高了用户体验。

进一步地，在智能机的开启过程中，在因检测到中断信号而关闭智能门并上锁之后，也可以执行上述采集表情信息匹配以解锁并打开智能门的步骤。

示例性地，如图3所示，基于采集的图像信息判断陌生人信息对应的陌生人的行为是否可疑包括：

步骤S301：确定陌生人信息在图像信息的各帧图像中的目标像素点。

步骤S302：利用特征点匹配方法获取目标像素点在图像信息中的各相邻两帧图像中的匹配关系。这里的特征点匹配方法可以为光流法或者其它特征点匹配方法。

步骤S303：基于视觉里程计方法和目标像素点在各相邻两帧图像中的匹配关系，计算目标位姿。除了利用视觉里程计方法计算目标位姿之外，还可以利用pnp或者以目标位置姿态为变量+重投影误差为loss的最小二乘法获得目标位姿。

步骤S304：利用差分或滤波器或回归方法，根据目标位姿获取陌生人的速度；

步骤S305：将获取的陌生人的速度与阈值速度进行比对，若速度大于阈值速度，则陌生人的行为可疑。

可选地，该可疑行为的判断过程可以在用户进门之前执行，即在用户进门前，当用户验证开门时，实时监测是否陌生人存在跑动行为。具体为当用户正在进行人脸验证开门或门微微开启时，智能门通过图像检测陌生人体的移动速度是否超过阈值速度，如超过阈值速度，智能门将停止开门并主动关门以达到防御的目的。具体地，阈值速度可以设置为5m/s，当检测到的陌生人的速度大于5m/s时，认为陌生人行为可疑。例如，如果检测到陌生人的速度为2m/s，因为2m/s小于5m/s，因此认为该陌生人不存在可疑行为；而如果检测到的陌生人的速度为6m/s，因为6大于5，因此认为该陌生人的行为可疑，进而进行报警。

示例性地，基于采集的图像信息判断陌生人信息对应的陌生人是否行为可疑包括：

基于图像信息检测陌生人是否存在静止动作；若存在，则计算陌生人静止的时间，并将静止时间与第一阈值时间进行比对，若静止时间超过第一阈值时间，则判断为陌生人的行为可以；和/或，

基于图像信息检测陌生人是否在第二阈值时间内均处于图像信息中，若是，则判断为陌生人的行为可以，和/或，

在图像信息中建立坐标系，基于图像信息获取陌生人的移动路径，并计算移动路径在坐标系下相对应的位移，根据位移判断是否存在位移方向相反，若存在，则判断为陌生人的行为可疑。

可选地，上述判断陌生人行为是否可疑的步骤可以在用户进门后，进行判断。进一步地，还可以对可疑行为划分等级，包括：一级(逗留)；二级(逗留+面部朝向智能门)；三级(逗留+面部朝向门左、右、上转动头部)；

逗留具体为在监控区域停留、徘徊，其中，停留检测可以包括检测陌生人在监控画面中停留不动时间是否超过第一阈值时间(比如3s)；徘徊检测可以包括通过检测人体移动路径在监控画面坐标中是否有反方向位移或者超过第二阈值时间(比如6s)未离开监控画面。

头部左、右、上转动检测可以通过头部姿态角检测实现，具体包括：检测陌生人是否左、右、上各方向观察门及环境，智能门监控系统可以给这3个方向设置检测角度阈值(比如15°)，如果陌生人向其中一个方向转动角度超过检测角度阈值时，则认为陌生人向该方向转动头部，当检测到陌生人的头部有其中两个方向的转动时，则将该陌生人判断为观察门及周围环境。

示例性地，智能门系统还包括通讯连接的报警模块、云服务器和移动终端，尾随识别方法还包括：

报警模块被触发，输出报警信息至云服务器；

云服务器将报警信息发送至移动终端以进行报警。

同样地，在具体实施方式中，移动终端也可以是预先安装于紧急联系人(比如用户家庭中的其它各成员)手机上的APP，报警模块可以设置在智能门、门框或者智能门附近的墙壁上，该报警模块可以为主动报警模块(比如通过采集用户的图像、声音等信息自动触发报警)，也可以是被动报警模块(比如可以是报警按钮，当该报警按钮被按压时，触发报警)。待报警模块被触发后，会产生报警信息，并将该报警信息通过云服务器推送至紧急联系人的手机APP。并且，与上文中提到的相同，手机APP收到报警信息后，会让手机发出震动和响铃提示，以使紧急联系人能够及时看到报警信息以实施救助行动。

示例性地，报警模块被触发包括：采集用户的人脸表情信息，并将人脸表情信息与预设报警信息进行匹配，若匹配成功，触发报警模块；和/或，采集用户的语音信息，并判断采集到的语音信息是否为预设语音求救信息；若是，则触发报警模块；和/或，采集用户的指纹信息，并判断采集到的指纹信息是否为预设指纹信息；若是，则触发报警模块。

也就是说，当报警模块为主动触发时，可以利用三种方式被触发，且被触发时，报警模块生成的报警信息可以是采集的图像信息或者也可以是“救命”、“Help”等文字信息。三种触发方式如下：

第一种，利用用户的面部表情信息，具体为，利用智能门上配置的高清摄像头采集用户的人脸表情信息或是手势信息，并将采集到的用户的人脸表情信息或手势信息传送至主控模块，主控模块将人脸表情信息与预设报警信息(比如惊吓)进行匹配或者是将手势信息与预设报警信息(此时，预设报警信息可以是伸出一个手指比划数字“1”的手势等)进行匹配，若匹配成功，则主控模块触发报警模块。预设报警信息可以被预先存储在智能门的主控模块中。

第二种，利用用户的语音信息，具体为，在智能门或者门框或者智能门附近设置语音采集器，该语音采集器与主控模块通讯连接，利用语音采集器采集用户的语音信息，并将采集到的语音信息发送到主控模块，主控模块根据用户的语音信息与预设语音求救信息(比如不要打我、救命等)进行比对，若比对成功，主控模块触发报警模块。同样的，预设语音求救信息也可以被预先存储在智能门的主控模块中。

第三种，利用用户的指纹信息，具体为，在智能门或者门框或者智能门附近设置指纹识别器，该指纹识别器与报警模块通讯连接，利用指纹识别器采集用户的指纹信息，并将采集到的指纹信息与预设指纹信息(比如用户的小拇指指纹信息)进行比对，若比对成功，指纹识别器触发报警模块。其中，预设指纹信息可以被预先存储在指纹识别器中。

即，当用户正在进行人脸认证时，如果智能门通过摄像模组识别到陌生人正在跑动靠近，则中断本次自动解锁开门，并给出室外喇叭警示音提示(如“嘀嘀嘀”三声)。待用户确认安全后可以通过微笑或眨眼动作向智能门表达安全，智能门收到安全信息后再正常解锁开门；如用户确认不安全，同样可以通过表情、手势、语音或者指纹等向智能门表达危险，智能门收到信息后将向家人发送报警信息。

同样地，当用户人脸认证后，智能门微微打开(如15°内)，如果智能门通过摄像模组识别到陌生人正在跑动靠近时，将立即关门上锁，并给出警示音提示如“嘀嘀嘀”三声。用户确认安全后通过微笑或者眨眼动作向智能门表达安全，智能门收到安全信息后再正常解锁开门；如用户确认不安全，同样可以通过表情或手势向智能门表达危险，智能门收到信息后将向家人发送报警信息。

进一步地，为了使用户在进门之前，能够及时察觉是否存在有陌生人存在故意尾随、突袭等不法行为，该尾随识别方法还可以包括：

在识别图像信息中的所有人脸信息时，若存在至少一个人脸信息不是陌生人信息，则检测智能门附近人员与智能门之间的距离，并将距离与阈值距离进行比对；

若距离小于或等于阈值距离，则显示采集的智能门外的图像信息。

具体地，可以利用设置在智能门上的距离检测传感器(比如TOF接近传感器)或红外接近传感器检测智能门附近人员与智能门之间的距离。另外，可以在智能门外设置室外显示屏，在智能门内设置室内显示屏，室外显示屏和室内显示屏均可以用于显示上述采集到的图像信息。

以采用距离传感器为例，距离传感器会检测智能门与其周围物体之间的距离，若两者之间的距离小于预设距离，则认为智能门唤醒室外或室内显示屏以显示图像信息。可选地，可以将预设距离设置为0.8m。当基于采集到的图像信息判断至少一个人脸信息对应的不是陌生人(即该人脸信息对应的是用户或者其他家庭成员)时，那么进一步检测智能门附近人员与智能门之间的距离，如果检测到距离小于或等于0.8m，那么便会控制室外显示屏开启以显示采集到的图像信息，从而使得用户在准备开门时，能够观察到周围状况，以及时察觉危险。

即通过将TOF接近传感器与智能门室外显示屏结合，当用户靠近智能门一定距离(如0.8m)准备认证开门时，显示屏会自动显示猫眼监控画面。这样当有陌生人在附近时，用户只需扫一眼屏幕就知道身后的安全性，不用再左右环顾，可以用于室外开门前的防尾随检测。另外，本申请还可以将TOF接近传感器与智能门室内显示屏结合在一起，用户在室内靠近智能门时，当用户靠近智能门一定距离(如0.8m)时，室内显示屏会自动显示猫眼监控画面。这样当用户准出门离家或有人按门铃用户准备开门时，用户扫一眼屏幕即可知道室外情况，无需再触碰任何按键以启动显示屏或者靠近传统门的猫眼孔观察室外情况，用于室内开门前安全确认。

举例而言，假如有人员距离智能门0.6m，那么智能门上距离传感器检测到人员与智能门的距离为0.6m，大于预设距离0.5m，那么室外显示屏仍处于休眠模式，当人员距离智能门0.4m时，距离传感器检测到人员与智能门的距离为0.4m，小于预设距离0.5m，那么距离传感器会向智能门的主控模块发送一唤醒信号，主控模块接收唤醒信号被唤醒，并控制启动室外显视屏以显示采集到的智能门周围的图像信息。

可选地，当判断陌生人的行为存在可疑后，还可以在图像信息中对该行为可疑的陌生人进行标记，比如利用黄色或者红色方框标记出可疑行为的陌生人，并通过设置在智能门附近的室外显示屏显示标记处理后的图像信息，使用户能够更加有效地通过标记框快速发现异常。

更进一步地，为了使用户在进家后也能够及时察觉门外是否存在有人徘徊、等待等不法行为，还可以在室内的智能门板或室内的智能门附近也设置室内显示屏，用于显示门外摄像头采集的图像信息，以使用户在室内也能够及时查看智能门外的情况。进一步地，为了降低能耗，本发明提供的防尾随识别方法还可以包括：当判断陌生人信息对应的陌生人的行为是否可疑时，若陌生人不存在可疑行为，则判断显示屏的显示时间是否超过预设时长；若超过，则关闭显示屏。

具体地，该预设时长可以设置为2min。即用户进门后，智能门启动设置在室内的室内显示屏显示室外监控画面，一定时间阈值内(如2min)没有检测到陌生人存在可疑行为则显示屏自动熄屏；如检测到陌生人存在尾随、徘徊等可疑行为，那么喇叭将发出语音提示，并录制视频记录尾随分级信息上传服务器供用户手机端查看。用户听到提示音后，回头看一眼显示屏，室外情况就一目了然。当然，用户也可以通过手机客户端或者智能门本地查看以往的尾随记录。

进一步地，在判断为陌生人的行为存在可疑之后，还可以进行声音和/或灯光预警。具体地，声光预警可以包括“滴滴”提示音和黄色/红色警示标记框。

即，如果智能门的主控模块识别到陌生人的行为存在可疑之后，主控模块可以控制显示屏上的喇叭发出“滴滴”提示音，并在显示屏上的画面中用黄色或者红色方框标记出可疑行为的人员，以使用户在开门过程中可以通过显示屏观察到身后画面，可以通过智能门的提示及时发现异常，从而及时呼救或躲避危险。

可选地，在采集智能门外的图像信息之前，还可以包括：检测智能门附近是否存在人员，若存在，则控制采集智能门外的图像信息。

即只有当智能门附近有人员存在时，智能门的主控模块才会唤醒摄像头以采集室外的第一图像，如果智能门附近没有人员存在，那么摄像头将处于休眠状态。信息这样可以避免用于采集图像信息的摄像头长时间开机，造成能源浪费。

本发明提供的尾随识别方法，能够使得用户及时发现尾随、徘徊等可疑情况，以使用户提前警觉，防范危险发生。另外，当检测到陌生人存在可疑行为之后，会自动进行报警，以使其他人员能够了解状况，及时应对突发状况。

相应地，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有指令，该指令适于由处理器加在并执行上述尾随识别方法。

参考图4，所示为根据本申请的一个实施例的电子设备400的框图。电子设备400可以包括耦合到控制器中枢403的一个或多个处理器401。对于至少一个实施例，控制器中枢403经由诸如前端总线(FSB，Front Side Bus)之类的多分支总线、诸如快速通道连(QPI，QuickPath Interconnect)之类的点对点接口或者类似的连接口与处理器401进行通信。处理器401执行控制一般类型的数据处理操作的指令。在一实施例中，控制器中枢403包括，但不局限于，图形存储器控制器中枢(GMCH，Graphics&Memory Controller Hub)(未示出)和输入/输出中枢(IOH，Input Output Hub)(其可以在分开的芯片上)(未示出)，其中GMCH包括存储器和图形控制器并与IOH耦合。

电子设备400还可包括耦合到控制器中枢403的协处理器402和存储器404。或者，存储器和GMCH中的一个或两者可以被集成在处理器内(如本申请中所描述的)，存储器404和协处理器402直接耦合到处理器401以及控制器中枢403，控制器中枢403与IOH处于单个芯片中。

存储器404可以是例如动态随机存取存储器(DRAM，Dynamic Random AccessMemory)、相变存储器(PCM，Phase Change Memory)或这两者的组合。存储器404中可以包括用于存储数据和/或指令的一个或多个有形的、非暂时性计算机可读介质。计算机可读存储介质中存储有指令，具体而言，存储有该指令的暂时和永久副本。该指令可以包括：由处理器中的至少一个执行时导致电子设备400实施如图1至图3所示方法的指令。当指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一实施例或组合实施例公开的方法。

在一个实施例中，协处理器402是专用处理器，诸如例如高吞吐量MIC(ManyIntegrated Core，集成众核)处理器、网络或通信处理器、压缩引擎、图形处理器、GPGPU(General-purpose computing on graphics processing units，图形处理单元上的通用计算)或嵌入式处理器等等。协处理器402的任选性质用虚线表示在图4中。

在一个实施例中，电子设备400可以进一步包括网络接口(NIC，NetworkInterface Controller)406。网络接口406可以包括收发器，用于为电子设备400提供无线电接口，进而与任何其他合适的设备(如前端模块，天线等)进行通信。在各种实施例中，网络接口406可以与电子设备400的其他组件集成。网络接口406可以实现上述实施例中的通信单元的功能。

电子设备400可以进一步包括输入/输出(I/O，Input/Output)设备405。I/O405可以包括：用户界面，该设计使得用户能够与电子设备400进行交互；外围组件接口的设计使得外围组件也能够与电子设备400交互；和/或传感器设计用于确定与电子设备400相关的环境条件和/或位置信息。

值得注意的是，图4仅是示例性的。即虽然图4中示出了电子设备400包括处理器401、控制器中枢403、存储器404等多个器件，但是，在实际的应用中，使用本申请各方法的设备，可以仅包括电子设备400各器件中的一部分器件，例如，可以仅包含处理器401和网络接口406。图4中可选器件的性质用虚线示出。

现在参考图5，所示为根据本申请的一实施例的SoC(System on Chip，片上系统)500的框图。在图5中，相似的部件具有同样的附图标记。另外，虚线框是更先进的SoC的可选特征。在图5中，SoC500包括：互连单元550，其被耦合至处理器510；系统代理单元580；总线控制器单元590；集成存储器控制器单元540；一组或一个或多个协处理器520，其可包括集成图形逻辑、图像处理器、音频处理器和视频处理器；静态随机存取存储器(SRAM，StaticRandom-Access Memory)单元530；直接存储器存取(DMA，Direct Memory Access)单元560。在一个实施例中，协处理器520包括专用处理器，诸如例如网络或通信处理器、压缩引擎、GPGPU(General-purpose computing on graphics processing units，图形处理单元上的通用计算)、高吞吐量MIC处理器或嵌入式处理器等。

静态随机存取存储器(SRAM)单元530可以包括用于存储数据和/或指令的一个或多个有形的、非暂时性计算机可读介质。计算机可读存储介质中存储有指令，具体而言，存储有该指令的暂时和永久副本。该指令可以包括：由处理器中的至少一个执行时导致SoC实施如图1至图3所示方法的指令。当指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中公开的方法。

本申请的各方法实施方式均可以以软件、磁件、固件等方式实现。

可将程序代码应用于输入指令，以执行本文描述的各功能并生成输出信息。可以按已知方式将输出信息应用于一个或多个输出设备。为了本申请的目的，处理系统包括具有诸如例如数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processor)、微控制器、专用集成电路(ASIC)或微处理器之类的处理器的任何系统。

程序代码可以用高级程序化语言或面向对象的编程语言来实现，以便与处理系统通信。在需要时，也可用汇编语言或机器语言来实现程序代码。事实上，本文中描述的机制不限于任何特定编程语言的范围。在任一情形下，该语言可以是编译语言或解释语言。

至少一个实施例的一个或多个方面可以由存储在计算机可读存储介质上的表示性指令来实现，指令表示处理器中的各种逻辑，指令在被机器读取时使得该机器制作用于执行本文的技术的逻辑。被称为“IP(Intellectual Property，知识产权)核”的这些表示可以被存储在有形的计算机可读存储介质上，并被提供给多个客户或生产设施以加载到实际制造该逻辑或处理器的制造机器中。

在一些情况下，指令转换器可用来将指令从源指令集转换至目标指令集。例如，指令转换器可以变换(例如使用静态二进制变换、包括动态编译的动态二进制变换)、变形、仿真或以其它方式将指令转换成将由核来处理的一个或多个其它指令。指令转换器可以用软件、硬件、固件或其组合实现。指令转换器可以在处理器上、在处理器外或者部分在处理器上且部分在处理器外。

虽然通过参照本发明的某些优选实施方式，已经对本发明进行了图示和描述，但本领域的普通技术人员应该明白，以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。本领域技术人员可以在形式上和细节上对其作各种改变，包括做出若干简单推演或替换，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims (14)

1.一种尾随识别方法，用于包括智能门的智能门系统，其特征在于，包括：

采集智能门外的图像信息；

识别所述图像信息中的所有人脸信息，并判断各所述人脸信息是否为陌生人信息；

若存在至少一个所述人脸信息为所述陌生人信息，则基于采集的所述图像信息判断所述陌生人信息对应的陌生人的行为是否可疑；

若是，进行报警。

2.如权利要求1所述的尾随识别方法，其特征在于，当判断为所述陌生人信息对应的陌生人的行为可疑时，输出中断信号；所述尾随识别方法还包括：

在完成解锁所述智能门之前，检测是否接收到所述中断信号；

若接收到所述中断信号，则停止解锁所述智能门；

否则，解锁并打开所述智能门。

3.如权利要求2所述的尾随识别方法，其特征在于，还包括：

在完成解锁所述智能门之后，在打开所述智能门的过程中，实时检测是否接收到所述中断信号；

若接收到所述中断信号，则关闭所述智能门并上锁。

4.如权利要求2所述的尾随识别方法，其特征在于，所述基于采集的所述图像信息判断所述陌生人信息对应的陌生人的行为是否可疑包括：

确定所述陌生人信息在所述图像信息的各帧图像中的目标像素点；

利用特征点匹配方法获取所述目标像素点在所述图像信息中的各相邻两帧图像中的匹配关系；

基于视觉里程计方法和所述目标像素点在各相邻两帧图像中的所述匹配关系，计算目标位姿；

利用差分或滤波器或回归方法，根据所述目标位姿获取所述陌生人的速度；

将获取的所述陌生人的速度与阈值速度进行比对，若所述速度大于所述阈值速度，则所述陌生人的行为可疑。

5.如权利要求2至4任一项所述的尾随识别方法，其特征在于，在检测为接收到所述中断信号，停止解锁所述智能门之后，所述尾随识别方法还包括：

采集用户的表情信息，并将所述表情信息与预设安全表情信息进行匹配，若匹配成功，则解锁并打开所述智能门。

6.如权利要求1至4任一项所述的尾随识别方法，其特征在于，所述智能门系统还包括通讯连接的报警模块、云服务器和移动终端，所述尾随识别方法还包括：

所述报警模块被触发，输出报警信息至所述云服务器；

所述云服务器将所述报警信息发送至所述移动终端以进行报警。

7.如权利要求6所述的尾随识别方法，其特征在于，所述报警模块被触发包括：

采集用户的人脸表情信息或手势信息，并将所述人脸表情信息或所述手势信息与预设报警信息进行匹配，若匹配成功，所述报警模块被触发；和/或

采集用户的语音信息，并判断采集到的所述语音信息是否为预设报警语音求救信息；若是，则所述报警模块被触发；和/或

采集用户的指纹信息，并判断采集到的所述指纹信息是否为预设报警指纹信息；若是，则所述报警模块被触发。

8.如权利要求1所述的尾随识别方法，其特征在于，所述基于采集的所述图像信息判断所述陌生人信息对应的陌生人的行为是否可疑包括：

基于所述图像信息检测所述陌生人是否存在静止动作；若存在，则计算所述陌生人静止的时间，并将所述静止时间与第一阈值时间进行比对，若所述静止时间超过所述第一阈值时间，则判断为所述陌生人的行为可疑；和/或，

基于所述图像信息检测所述陌生人是否在第二阈值时间内均处于所述图像信息中，若是，则判断为所述陌生人的行为可疑，和/或，

在所述图像信息中建立坐标系，基于所述图像信息获取所述陌生人的移动路径，并计算所述移动路径在所述坐标系下相对应的位移，根据所述位移判断是否存在位移方向相反，若存在，则判断为所述陌生人的行为可疑。

9.如权利要求1所述的尾随识别方法，其特征在于，所述智能门系统还包括云服务器和移动终端，所述进行报警包括：

当判断为所述陌生人的行为可疑后，保存所述图像信息，并将所述图像信息上传至所述云服务器；

所述云服务器将所述图像信息传送至所述移动终端以进行报警。

10.如权利要求1所述的尾随识别方法，其特征在于，所述尾随识别方法还包括：在判断为所述陌生人的行为可疑之后，进行声音预警和/或灯光预警。

11.如权利要求1所述的尾随识别方法，其特征在于，还包括：

在识别所述图像信息中的所有人脸信息时，若存在至少一个所述人脸信息不是陌生人信息，则检测智能门附近人员与所述智能门之间的距离，并将所述距离与阈值距离进行比对；

若所述距离小于或等于所述阈值距离，显示采集的智能门外的所述图像信息。

12.如权利要求1至11任一项所述的尾随识别方法，其特征在于，所述智能门系统还包括显示屏，用于显示所述图像信息；所述尾随识别方法还包括：

当判断所述陌生人信息对应的陌生人的行为是否可疑时，若所述陌生人不存在可疑行为，则判断所述显示屏的显示时间是否超过预设时长；若超过，则关闭所述显示屏。

13.如权利要求1所述的尾随识别方法，其特征在于，判断所述人脸信息是否为所述陌生人信息的方法包括：

将所述人脸信息与预设人脸信息进行比对；

若所述预设人脸信息与所述人脸信息的相似度小于相似阈值，则所述人脸信息为所述陌生人信息。

14.一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上存储有指令，该指令在计算机上执行时使得计算机执行如权利要求1-13任一项所述的尾随识别方法。

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