CN105469484B - 一种app智能家居锁 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种APP智能家居锁，包括：壳体、锁芯、传杆组件、电动组件、智能控制装置、摄像头、红外监测仪、显示屏、信号发射器、报警器、传感器、密码输入装置、LED灯，密码输入装置内置语音识别模块、指纹识别模块、人脸识别模块。本发明通过APP智能设备与智能锁实现互联，通过APP和密码输入装置实现多种方式的智能开锁，简化人们出行时间，同时本发明还能实现防盗功能，保护家中的财产安全。本发明的语音识别方法，提高了语音识别的效率和准确率；指纹识别方法提高了设备的安全性，使得解锁方式唯一，更好的保护了财产的安全；提取人脸图像特征向量方法，一定程度上提高了人脸识别度，有利于图像的采集和识别。

Description

一种APP智能家居锁
技术领域
本发明属于家居防盗领域，尤其涉及一种APP智能家居锁。
背景技术
随着国家经济的快速发展，家庭财产安全日益重要，亟需加强防盗，目前家居锁具，都采用简单机械式锁具，不符合二十一世纪的潮流。而在互联网的日益发展的今天，智能设备已经逐渐深入到我们的生活，这些智能设备使我们的生活更加高效、便捷，而家居锁是每个家庭都必须用到的，所以一种APP智能家居锁尤为必要。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种APP智能家居锁，旨在提供一种APP智能家居锁，旨在解决现有家居锁智能化程度不高、安全性不高的问题。
本发明实施例是这样实现的，一种APP智能家居锁，包括：壳体、锁芯、插孔、传杆组件、电动组件、智能控制装置、摄像头、红外监测仪、显示屏、信号发射器、报警器、传感器、密码输入装置、电源线、LED灯、螺钉和钥匙；
所述锁芯安在所述壳体内部；所述传杆组件连接所述电动组件和所述锁芯；所述电动组件安在所述壳体内部；所述智能控制装置安在所述壳体内部；所述摄像头和所述红外监测仪安在所述壳体外部上侧；所述显示屏安在所述壳体上；所述信号发射器安在所述壳体上缘右侧；所述报警器安在所述壳体上缘左侧；所述传感器安在所述壳体和所述锁芯的边缘内部，所述钥匙包括钥匙柄、插头、电源、信号发生接收组件、显示器、自动锁开关、防护开关、存储器、警示器和芯片，所述信号发生接收组件、自动锁开关和所述防护开关安在所述钥匙柄上；所述显示器安在所述钥匙柄外部；所述存储器、芯片和所述电源安在所述钥匙柄内部；所述警示器与所述防护开关和所述存储器串联；所述钥匙柄和所述插头组成所述钥匙整体；所述的密码输入装置设置在所述的壳体外部；所述的LED灯设置在壳体外部；
所述的密码输入装置内置语音识别模块、指纹识别模块、人脸识别模块；
所述的语音识别模块内置频率分析单元、相位曲线计算单元、误差计算单元、声音信号识别单元；
所述的频率分析单元，分析声音信号的频率信号；
所述的相位曲线计算单元，计算与所述频率信号的相位的时间变化进行近似的相位曲线；
所述的误差计算单元，对所述相位曲线与所述频率信号的相位之间的误差进行计算；
所述的声音信号识别单元，基于所述误差对所述声音信号是否是周期声音的信号进行识别。
进一步，所述的语音识别模块对于每一路声音信号，按照下述公式对所述声音信号中的每一帧声音信号进行噪声跟踪，获取每一帧声音信号的噪声谱N(w,n)：
其中，X(w,n)表示所述声音信号的短时傅里叶变换；αu、αd为预设系数且0<αd<αu<1；w表示频域上的频点序号；n表示时域上的帧序号；
按照下述公式对每一帧声音信号的短时傅里叶变换进行二值化处理得到二值谱Xb(w,n)：
Tb为预设第一阈值；
将其中一路声音信号对应的Ka个二值谱与另一路声音信号对应的Kb个二值谱进行两两间的相干性匹配得到所述第一匹配结果，所述第一匹配结果包括匹配度最高的一组二值谱对应的匹配位置和匹配度，Ka、Kb均为正整数。
进一步，对于每一路声音信号，按照下述公式计算所述声音信号中的每一帧声音信号的功率谱P(w,n)：
P(w，n)＝αpP(w，n-1)+(1-αp)|X(w，n)|2
其中，X(w,n)表示所述声音信号的短时傅里叶变换；
αp为预设系数且0＜αp＜1；w表示频域上的频点序号；n表示时域上的帧序号；
按照下述公式计算每一帧声音信号的功率谱的谱间相关性DP(w,n)：
DP(w,n)＝|P(w+1,n)-P(w,n)|
按照下述公式对所述谱间相关性DP(w,n)进行噪声跟踪，获取每一帧声音信号的噪声功率谱的谱间相关性NDP(w,n)：
其中，βu、βd为预设系数且0＜βd＜βu＜1。
进一步，所述指纹识别模块进行指纹识别时的传递函数为：
其中，ω0为滤波器的中心频率，对于不同的ω0，k使k/ω0保持不变；
在频率域构造滤波器，对应的极坐标表达方式为：
G(r,θ)＝G(r,r)·G(θ,θ)
式中，Gr(r)为控制滤波器带宽的径向分量，Gθ(θ)为控制滤波器方向的角度分量；
r表示径向坐标，θ表示角度坐标，f0为中心频率，θ0为滤波器方向，σf用于确定带宽；
Bf＝2(2/ln2)1/2|lnσf|，σθ确定角度带宽，Bθ＝2(2/ln2)1/2σθ。
进一步，所述的人脸识别模块中设置有特征提取模块，该特征提取模块用于构造特征提取算子，提取人脸图像特征向量，具体步骤为：
步骤一、采集到N个样本用作训练集X，采用下式求出样本平均值m：
其中，xi∈样本训练集X＝(x1，x2，…，xN)；
步骤二、求出散布矩阵S：
求出散布矩阵的特征值λi和对应的特征向量ei，其中，ei便是主分量，将特征值从大到小依次排列λ1，λ2，…；
假设取出p个值，λ1，λ2，…，λp可以确定出脸空间E＝(e1，e2，…，eP)，在此脸空间上，训练样本X中，每个元素投影到该空间的点可以由下式得到：
x'i＝Etxi，t＝1，2，…，N；
由上式得到的是将原向量经过PCA降维后的p维向量。
进一步，所述的特征提取模块基于稀疏表征，采用SRC人脸识别算法进行多人脸识别；
采用SRC人脸识别算法进行多人脸识别的具体方法为：
对当前帧人脸检测并按坐标排序得出当前帧各个人脸的识别结果；根据当前帧各个人脸的识别结果计算对应的各个人脸各自相邻n帧识别结果；统计各个人脸的身份，由超过半数n/2的统一身份决定目标的最终身份；
其中，计算待识别图片与人脸库各类别间的重建误差{r1，r2……rn}，r1<r2<……<rn，将得到的相似度值按照的规则确定最终识别结果；其中T1为比率值，T1＝0.6。
本发明通过APP智能设备与智能锁实现互联，通过APP和密码输入装置控制开锁，实现无钥匙进入，简化人们出行时间，防止由于忘带钥匙造成进不了家门的尴尬局面，同时本发明还能实现防盗功能，保护家中的财产安全。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种APP智能家居锁内部的结构示意图；
图2是本发明实施例提供的一种APP智能家居锁的结构示意图；
图中：1、壳体；2、锁芯；3、插孔；4、传杆组件；5、电动组件；6、智能控制装置；7、摄像头；8、红外监测仪；9、显示屏；10、信号发射器；11、报警器；12、传感器；13、LED灯；14、螺钉；15、钥匙；16、密码输入装置；17、电源线。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。
请参阅图1和图2：
如图1所示，本发明实施例的一种APP智能家居锁，其特征在于，该APP智能家居锁包括：壳体1、锁芯2、插孔3、传杆组件4、电动组件5、智能控制装置6、摄像头7、红外监测仪8、显示屏9、信号发射器10、报警器11、传感器12、LED灯13、螺钉14、钥匙15、密码输入装置16、电源线17；
所述锁芯2安在所述壳体1内部；所述传杆组件4连接所述电动组件5和所述锁芯2；所述电动组件5安在所述壳体1内部；所述智能控制装置6安在所述壳体1内部；所述摄像头7和所述红外监测仪8安在所述壳体1外部上侧；所述显示屏9安在所述壳体1上；所述信号发射器10安在所述壳体1上缘右侧；所述报警器11安在所述壳体1上缘左侧；所述传感器12安在所述壳体1和所述锁芯2的边缘内部，所述钥匙15包括钥匙15柄、插头、电源、信号发生接收组件、显示器、自动锁开关、防护开关、存储器、警示器和芯片，所述信号发生接收组件、自动锁开关和所述防护开关安在所述钥匙15柄上；所述显示器安在所述钥匙15柄外部；所述存储器、芯片和所述电源安在所述钥匙15柄内部；所述警示器与所述防护开关和所述存储器串联；所述钥匙15柄和所述插头组成所述钥匙15整体；所述的密码输入装置16设置在所述的壳体1外部；所述的LED灯13设置在壳体1外部；
本发明需要使用者下载专用的APP，APP能够控制锁具的开启和检测家居锁的状态，实现远程监控；
所述的智能控制装置6与家中的无线路由器相连，也能控制家居锁的开启与监控；
所述的密码输入装置16必须与手机端的APP同时验证正确才能开启家居锁，有利于家居锁的防盗与安全；
所述电动组件5与所述智能控制装置6串联，有利于自动上锁和开锁。
所述智能控制装置6为单片机芯片，有利于设置操作程序进行APP编程，将收集的信息数据化处理分析，发出指令实现智能控制。
所述摄像头7与所述智能控制装置6串联，有利于进行监控、识别和拍照。
进一步，所述红外监测仪8为监测范围为0.5-1.0米，当检测到手机APP信号进行开锁时，同时红外检测仪能够检测到人的红外信号才能实现开锁，避免由于误操作导致锁的开启，同时红外检测仪与所述报警器11串联，有利于监控不法分子，实施智能防护。
所述信号发射器10为低频信号发生器，与智能控制装置6串联，有利于远距离传播信号，实时监控环境。
所述报警器11声音分贝等级为90-100，有利于吓阻盗贼，吸引其他人注意闻讯赶来。
所述传感器12为力敏传感器12，与所述报警器11串联，有利于防止盗贼拆卸、损坏锁具，当传感器12检测到认为破坏时，将信号传送到智能控制装置6，智能控制装置6控制报警器11报警，同时将报警信号传送到手机上，实现实时远程监控；
所述的LED灯13能够在传感器12检测到钥匙15开启或者APP密码开启时，实现自动照明，为室内的人提供照明和警示的作用。
进一步，所述的语音识别模块对于每一路声音信号，按照下述公式对所述声音信号中的每一帧声音信号进行噪声跟踪，获取每一帧声音信号的噪声谱N(w,n)：
其中，X(w,n)表示所述声音信号的短时傅里叶变换；αu、αd为预设系数且0<αd<αu<1；w表示频域上的频点序号；n表示时域上的帧序号；
按照下述公式对每一帧声音信号的短时傅里叶变换进行二值化处理得到二值谱Xb(w,n)：
Tb为预设第一阈值；
将其中一路声音信号对应的Ka个二值谱与另一路声音信号对应的Kb个二值谱进行两两间的相干性匹配得到所述第一匹配结果，所述第一匹配结果包括匹配度最高的一组二值谱对应的匹配位置和匹配度，Ka、Kb均为正整数。
进一步，对于每一路声音信号，按照下述公式计算所述声音信号中的每一帧声音信号的功率谱P(w,n)：
P(w，n)＝αpP(w，n-1)+(1-αp)|X(w，n)|2
其中，X(w,n)表示所述声音信号的短时傅里叶变换；
αp为预设系数且0＜αp＜1；w表示频域上的频点序号；n表示时域上的帧序号；
按照下述公式计算每一帧声音信号的功率谱的谱间相关性DP(w,n)：
DP(w,n)＝|P(w+1,n)-P(w,n)|
按照下述公式对所述谱间相关性DP(w,n)进行噪声跟踪，获取每一帧声音信号的噪声功率谱的谱间相关性NDP(w,n)：
其中，βu、βd为预设系数且0＜βd＜βu＜1。
进一步，所述指纹识别模块进行指纹识别时的传递函数为：
其中，ω0为滤波器的中心频率，对于不同的ω0，k使k/ω0保持不变；
在频率域构造滤波器，对应的极坐标表达方式为：
G(r,θ)＝G(r,r)·G(θ,θ)
式中，Gr(r)为控制滤波器带宽的径向分量，Gθ(θ)为控制滤波器方向的角度分量；
r表示径向坐标，θ表示角度坐标，f0为中心频率，θ0为滤波器方向，σf用于确定带宽；
Bf＝2(2/ln2)1/2|lnσf|，σθ确定角度带宽，Bθ＝2(2/ln2)1/2σθ。
进一步，所述的人脸识别模块中设置有特征提取模块，该特征提取模块用于构造特征提取算子，提取人脸图像特征向量，具体步骤为：
步骤一、采集到N个样本用作训练集X，采用下式求出样本平均值m：
其中，xi∈样本训练集X＝(x1，x2，…，xN)；
步骤二、求出散布矩阵S：
求出散布矩阵的特征值λi和对应的特征向量ei，其中，ei便是主分量，将特征值从大到小依次排列λ1，λ2，…；
假设取出p个值，λ1，λ2，…，λp可以确定出脸空间E＝(e1，e2，…，eP)，在此脸空间上，训练样本X中，每个元素投影到该空间的点可以由下式得到：
x'i＝Etxi，t＝1，2，…，N；
由上式得到的是将原向量经过PCA降维后的p维向量。
进一步，所述的特征提取模块基于稀疏表征，采用SRC人脸识别算法进行多人脸识别；
采用SRC人脸识别算法进行多人脸识别的具体方法为：
对当前帧人脸检测并按坐标排序得出当前帧各个人脸的识别结果；根据当前帧各个人脸的识别结果计算对应的各个人脸各自相邻n帧识别结果；统计各个人脸的身份，由超过半数n/2的统一身份决定目标的最终身份；
其中，计算待识别图片与人脸库各类别间的重建误差{r1，r2……rn}，r1<r2<……<rn，将得到的相似度值按照的规则确定最终识别结果；其中T1为比率值，T1＝0.6。
本发明通过电动组件5，有利于自动上锁和开锁，智能控制设备将智能锁与网络相结合，手机下载专用APP后，通过APP和密码输入装置16控制开锁，实现无钥匙进入，简化人们出行时间，可以通过人脸识别解锁、声音解锁、指纹解锁，防止由于忘带钥匙15造成进不了家门的尴尬局面。红外检测仪当检测到手机APP信号进行开锁时，同时红外检测仪能够检测到人的红外信号才能实现开锁，避免由于误操作导致锁的开启，同时红外检测仪与所述报警器11串联，有利于监控不法分子，实施智能防护；传感器12为力敏传感器12，与所述报警器11串联，有利于防止盗贼拆卸、损坏锁具，当传感器12检测到认为破坏时，将信号传送到智能控制装置6，智能控制装置6控制报警器11报警，同时将报警信号传送到手机上，实现实时远程监控。
本发明通过APP智能设备与智能锁实现互联，通过APP和密码输入装置16控制开锁，实现无钥匙15进入，简化人们出行时间，防止由于忘带钥匙15造成进不了家门的尴尬局面，同时本发明还能实现防盗功能，保护家中的财产安全。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种APP智能家居锁，其特征在于，该APP智能家居锁包括：壳体、锁芯、插孔、传杆组件、电动组件、智能控制装置、摄像头、红外监测仪、显示屏、信号发射器、报警器、传感器、密码输入装置、电源线、LED灯、螺钉和钥匙；
所述锁芯安在所述壳体内部；所述传杆组件连接所述电动组件和所述锁芯；所述电动组件安在所述壳体内部；所述智能控制装置安在所述壳体内部；所述摄像头和所述红外监测仪安在所述壳体外部上侧；所述显示屏安在所述壳体上；所述信号发射器安在所述壳体上缘右侧；所述报警器安在所述壳体上缘左侧；所述传感器安在所述壳体和所述锁芯的边缘内部，所述钥匙包括钥匙柄、插头、电源、信号发生接收组件、显示器、自动锁开关、防护开关、存储器、警示器和芯片，所述信号发生接收组件、自动锁开关和所述防护开关安在所述钥匙柄上；所述显示器安在所述钥匙柄外部；所述存储器、芯片和所述电源安在所述钥匙柄内部；所述警示器与所述防护开关和所述存储器串联；所述钥匙柄和所述插头组成所述钥匙整体；所述的密码输入装置设置在所述的壳体外部；所述的LED灯设置在壳体外部；
所述的密码输入装置内置语音识别模块、指纹识别模块、人脸识别模块；
所述的语音识别模块内置频率分析单元、相位曲线计算单元、误差计算单元、声音信号识别单元；
所述的频率分析单元，分析声音信号的频率信号；
所述的相位曲线计算单元，计算与所述频率信号的相位的时间变化进行近似的相位曲线；
所述的误差计算单元，对所述相位曲线与所述频率信号的相位之间的误差进行计算；
所述的声音信号识别单元，基于所述误差对所述声音信号是否是周期声音的信号进行识别；
所述报警器包括：控制器模块、信号发射模块、无线网络设备模块、信号接收模块、监控主机箱、公众电话网、固定电话、报警中心；
所述控制器模块连接所述信号发射模块，所述信号发射模块连接所述信号接收模块，所述控制器模块连接所述监控主机箱，所述监控主机箱连接所述公众电话网，所述公众电话网连接所述固定电话，所述固定电话连接所述报警中心；
所述信号发射模块通过无线网络设备模块连接所述信号接收模块；
所述监控主机箱内安装有电话语音卡；
所述APP智能家居锁的识别方法包括语音识别方法、指纹识别方法和提取人脸图像特征向量方法；
所述语音识别方法对于每一路声音信号，按照下述公式对所述声音信号中的每一帧声音信号进行噪声跟踪，获取每一帧声音信号的噪声谱N(w,n)：
其中，X(w,n)表示所述声音信号的短时傅里叶变换；αu、αd为预设系数且0<αd<αu<1；w表示频域上的频点序号；n表示时域上的帧序号；
按照下述公式对每一帧声音信号的短时傅里叶变换进行二值化处理得到二值谱Xb(w,n)：
Tb为预设第一阈值；
将其中一路声音信号对应的Ka个二值谱与另一路声音信号对应的Kb个二值谱进行两两间的相干性匹配得到第一匹配结果，所述第一匹配结果包括匹配度最高的一组二值谱对应的匹配位置和匹配度，Ka、Kb均为正整数；
对于每一路声音信号，按照下述公式计算所述声音信号中的每一帧声音信号的功率谱P(w,n)：
P(w，n)＝αpP(w，n-1)+(1-αp)|X(w，n)|2
其中，X(w,n)表示所述声音信号的短时傅里叶变换；
αp为预设系数且0＜αp＜1；w表示频域上的频点序号；n表示时域上的帧序号；
按照下述公式计算每一帧声音信号的功率谱的谱间相关性DP(w,n)：
DP(w,n)＝|P(w+1,n)-P(w,n)|
按照下述公式对所述谱间相关性DP(w,n)进行噪声跟踪，获取每一帧声音信号的噪声功率谱的谱间相关性NDP(w,n)：
其中，βu、βd为预设系数且0＜βd＜βu＜1；
所述指纹识别方法进行指纹识别时的传递函数为：
其中，ω0为滤波器的中心频率，对于不同的ω0，k使k/ω0保持不变；
在频率域构造滤波器，对应的极坐标表达方式为：
G(r,θ)＝G(r,r)·G(θ,θ)；
式中，Gr(r)为控制滤波器带宽的径向分量，Gθ(θ)为控制滤波器方向的角度分量；
r表示径向坐标，θ表示角度坐标，f0为中心频率，θ0为滤波器方向，σf用于确定带宽；
Bf＝2(2/ln2)1/2|lnσf|，σθ确定角度带宽，Bθ＝2(2/ln2)1/2σθ；
所述提取人脸图像特征向量方法具体步骤为：
步骤一、采集到N个样本用作训练集X，采用下式求出样本平均值m：
其中，xi∈样本训练集X＝(x1，x2，…，xN)；
步骤二、求出散布矩阵S：
求出散布矩阵的特征值λi和对应的特征向量ei，其中，ei便是主分量，将特征值从大到小依次排列λ1，λ2，…；
取出p个值，λ1，λ2，…，λp确定出脸空间E＝(e1，e2，…，eP)，在此脸空间上，训练样本X中，每个元素投影到该空间的点由下式得到：
x'i＝Etxi，t＝1，2，…，N；
由上式得到的是将原向量经过PCA降维后的p维向量；
所述的特征提取基于稀疏表征，采用SRC人脸识别算法进行多人脸识别；
采用SRC人脸识别算法进行多人脸识别的具体方法为：
对当前帧人脸检测并按坐标排序得出当前帧各个人脸的识别结果；根据当前帧各个人脸的识别结果计算对应的各个人脸各自相邻n帧识别结果；统计各个人脸的身份，由超过半数n/2的统一身份决定目标的最终身份；
其中，计算待识别图片与人脸库各类别间的重建误差{r1，r2……rn}，r1<r2<……<rn，将得到的相似度值按照的规则确定最终识别结果；其中T1为比率值，T1＝0.6；
所述信号发射器为低频信号发生器，与智能控制装置串联。
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