CN106910318A - 一种进出行为监控方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种进出行为监控方法及系统，其中，进出行为监控方法包括：监测室内与室外相连通的房门上所设置的门磁传感器的第一信号数据；监测室内所设置的多个人体传感器的第二信号数据；根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别用户的外出行为和回家行为；统计第一预定时间段内所述用户所有的外出行为和回家行为的行程信息，进行正态分布拟合，生成监控所述用户进出行为异常的报警阈值。本发明提供的方案采用门磁传感器和人体传感器识别用户的进出行为，使得算法得以简化，并且监测精度高，无需对门锁进行改造，隐蔽性好，成本低廉，另外还可对用户的进出行为异常进行预警。

Description

一种进出行为监控方法及系统

技术领域

本发明涉及物联网技术领域，特别是指一种进出行为监控方法及系统。

背景技术

现有技术中智能门禁利用方向传感器监测用户的开门动作并结合距离传感器判断用户是回家开门还是外出开门，从而对用户外出和回家行为进行识别。

但是，这种方案存在诸多缺点：硬件成本高，算法复杂，易受外界因素干扰，识别精度较低，还需对门进行硬件改造，且改造成本高。因此，鉴于上述缺点，利用方向和距离传感器进行外出识别的这项技术在现实应用中很难进行大规模的推广。

发明内容

本发明的目的在于提供一种进出行为监控方法及系统，解决现有技术中智能门禁方案算法复杂、精度低的问题。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供一种进出行为监控方法，包括：

监测室内与室外相连通的房门上所设置的门磁传感器的第一信号数据；

监测室内所设置的多个人体传感器的第二信号数据；

根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别用户的外出行为和回家行为；

统计第一预定时间段内所述用户所有的外出行为和回家行为的行程信息，进行正态分布拟合，生成监控所述用户进出行为异常的报警阈值。

可选地，在所述生成监控所述用户进出行为异常的报警阈值的步骤之后，所述进出行为监控方法还包括：

当根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别所述用户的外出行为或回家行为符合所述报警阈值时，进行报警。

可选地，所述根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别用户的外出行为和回家行为的步骤包括：

根据所述第一信号数据判断房门是否执行了关门动作；

若是，则采集关门动作执行的对应时间范围的所述第二信号数据，并根据所述第二信号数据识别所述用户的外出行为和回家行为。

可选地，所述采集关门动作执行的对应时间范围的所述第二信号数据，并根据所述第二信号数据识别所述用户的外出行为和回家行为的步骤包括：

采集设置于所述房门的预设区域范围内的第一人体传感器的第二信号数据；

根据所述第一人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围在关门动作执行的对应时间范围从无人变有人时，判断用户回家；

根据所述第一人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围在关门动作执行的对应时间范围从有人变无人时，采集设置于所述房门的预设区域范围之外的第二人体传感器的第二信号数据；

根据所述第二人体传感器的第二信号数据判定用户是否外出。

可选地，所述根据所述第二人体传感器的第二信号数据判定用户是否外出的步骤包括：

根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行后的第二预设时间段内没有从无人变有人，则判定用户外出；

根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行后的所述第二预设时间段内从无人变有人，则判定用户未外出。

可选地，所述统计第一预定时间段内所述用户所有的外出行为和回家行为的行程信息，进行正态分布拟合，生成监控所述用户进出行为异常的报警阈值的步骤包括：

记录所述用户外出和回家的时间以及外出次数；

统计所述第一预设时间段内所述用户外出和回家的时间以及外出次数，并进行正态分布拟合，得到外出时间拟合结果、回家时间拟合结果和外出次数拟合结果；

根据所述外出时间拟合结果、回家时间拟合结果和外出次数拟合结果以及预设置信区间对应得到用户外出时间过晚、回家时间过晚和外出次数异常的报警阈值。

可选地，所述根据所述外出时间拟合结果、回家时间拟合结果和外出次数拟合结果以及预设置信区间对应得到用户外出时间过晚、回家时间过晚和外出次数异常的报警阈值的步骤包括：

根据所述预设置信区间取所述外出时间拟合结果的单侧上界作为用户外出时间过晚的第一报警阈值；

根据所述预设置信区间取所述回家时间拟合结果的单侧上界作为用户回家时间过晚的第二报警阈值；

根据所述预设置信区间取所述外出次数拟合结果的双侧界值作为用户外出次数异常的第三报警阈值和第四报警阈值，所述第三报警阈值小于所述第四报警阈值。

可选地，所述当根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别所述用户的外出行为或回家行为符合所述报警阈值时，进行报警的步骤包括：

当根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别所述用户的外出时间晚于所述第一报警阈值，或回家时间晚于所述第二报警阈值，或外出次数小于所述第三报警阈值或大于所述第四报警阈值时，向预定人员发出报警。

本发明还提供了一种进出行为监控系统，包括：

第一监测模块，用于监测室内与室外相连通的房门上所设置的门磁传感器的第一信号数据；

第二监测模块，用于监测室内所设置的多个人体传感器的第二信号数据；

第一处理模块，用于根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别用户的外出行为和回家行为；

第二处理模块，用于统计第一预定时间段内所述用户所有的外出行为和回家行为的行程信息，进行正态分布拟合，生成监控所述用户进出行为异常的报警阈值。

可选地，所述进出行为监控系统还包括：

报警模块，用于在所述第二处理模块生成监控所述用户进出行为异常的报警阈值后，当根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别所述用户的外出行为或回家行为符合所述报警阈值时，进行报警。

可选地，所述第一处理模块包括：

第一判断子模块，用于根据所述第一信号数据判断房门是否执行了关门动作；

第一处理子模块，用于若是，则采集关门动作执行的对应时间范围的所述第二信号数据，并根据所述第二信号数据识别所述用户的外出行为和回家行为。

可选地，所述第一处理子模块包括：

第一采集子模块，用于采集设置于所述房门的预设区域范围内的第一人体传感器的第二信号数据；

第二判断子模块，用于根据所述第一人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围在关门动作执行的对应时间范围从无人变有人时，判定用户回家；

第二处理子模块，用于根据所述第一人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围在关门动作执行的对应时间范围从有人变无人时，采集设置于所述房门的预设区域范围之外的第二人体传感器的第二信号数据；

第三判断子模块，用于根据所述第二人体传感器的第二信号数据判定用户是否外出。

可选地，所述第三判断子模块包括：

第三处理子模块，用于根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行后的第二预设时间段内没有从无人变有人，则判定用户外出；

第四处理子模块，用于根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行后的所述第二预设时间段内从无人变有人，则判定用户未外出。

可选地，所述第二处理模块包括：

第一记录子模块，用于记录所述用户外出和回家的时间以及外出次数；

第五处理子模块，用于统计所述第一预设时间段内所述用户外出和回家的时间以及外出次数，并进行正态分布拟合，得到外出时间拟合结果、回家时间拟合结果和外出次数拟合结果；

第六处理子模块，用于根据所述外出时间拟合结果、回家时间拟合结果和外出次数拟合结果以及预设置信区间对应得到用户外出时间过晚、回家时间过晚和外出次数异常的报警阈值。

可选地，所述第六处理子模块包括：

第七处理子模块，用于根据所述预设置信区间取所述外出时间拟合结果的单侧上界作为用户外出时间过晚的第一报警阈值；

第八处理子模块，用于根据所述预设置信区间取所述回家时间拟合结果的单侧上界作为用户回家时间过晚的第二报警阈值；

第九处理子模块，用于根据所述预设置信区间取所述外出次数拟合结果的双侧界值作为用户外出次数异常的第三报警阈值和第四报警阈值，所述第三报警阈值小于所述第四报警阈值。

可选地，所述报警模块包括：

报警子模块，用于当根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别所述用户的外出时间晚于所述第一报警阈值，或回家时间晚于所述第二报警阈值，或外出次数小于所述第三报警阈值或大于所述第四报警阈值时，向预定人员发出报警。

本发明的上述技术方案的有益效果如下：

上述方案中，所述进出行为监控方法采用门磁传感器和人体传感器识别用户的进出行为，使得算法得以简化，并且监测精度高，无需对门锁进行改造，隐蔽性好，成本低廉，另外还可对用户的进出行为异常进行预警。

附图说明

图1为本发明实施例一的进出行为监控方法流程示意图一；

图2为本发明实施例一的进出行为监控方法流程示意图二；

图3为本发明实施例一的最晚出门/回家时间正态拟合分布示意图；

图4为本发明实施例一的外出次数正态拟合分布示意图；

图5为本发明实施例二的进出行为监控系统结构示意图；

图6为本发明实施例二的进出行为监控系统构成示意图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

本发明针对现有的技术中智能门禁方案算法复杂、精度低的问题，提供了多种解决方案，具体如下：

实施例一

如图1所示，本发明实施例一提供的进出行为监控方法包括：

步骤11：监测室内与室外相连通的房门上所设置的门磁传感器的第一信号数据；

步骤12：监测室内所设置的多个人体传感器的第二信号数据；

步骤13：根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别用户的外出行为和回家行为；

步骤14：统计第一预定时间段内所述用户所有的外出行为和回家行为的行程信息，进行正态分布拟合，生成监控所述用户进出行为异常的报警阈值。

本发明实施例一提供的所述进出行为监控方法采用门磁传感器和人体传感器识别用户的进出行为，使得算法得以简化，并且监测精度高，无需对门锁进行改造，隐蔽性好，成本低廉，另外还可对用户的进出行为异常进行预警。

进一步的，在所述生成监控所述用户进出行为异常的报警阈值的步骤之后，所述进出行为监控方法还包括：当根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别所述用户的外出行为或回家行为符合所述报警阈值时，进行报警。

具体的，所述根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别用户的外出行为和回家行为的步骤包括：根据所述第一信号数据判断房门是否执行了关门动作；若是，则采集关门动作执行的对应时间范围的所述第二信号数据，并根据所述第二信号数据识别所述用户的外出行为和回家行为。

考虑到人体传感器分为门口区域和房间内的两种，本发明实施例一中，所述采集关门动作执行的对应时间范围的所述第二信号数据，并根据所述第二信号数据识别所述用户的外出行为和回家行为的步骤包括：采集设置于所述房门的预设区域范围内的第一人体传感器的第二信号数据；根据所述第一人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围在关门动作执行的对应时间范围从无人变有人时，判断用户回家；

根据所述第一人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围在关门动作执行的对应时间范围从有人变无人时，采集设置于所述房门的预设区域范围之外的第二人体传感器的第二信号数据；根据所述第二人体传感器的第二信号数据判定用户是否外出。

此处的“所述房门的预设区域范围之外”优选为房间内的区域。

考虑到用户离开所述房门的预设区域范围后可能进入房间，也可能外出，本发明实施例一中，所述根据所述第二人体传感器的第二信号数据判定用户是否外出的步骤包括：根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行后的第二预设时间段内没有从无人变有人，则判定用户外出；根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行后的所述第二预设时间段内从无人变有人，则判定用户未外出。

也可以说是，所述根据所述第二人体传感器的第二信号数据判定用户是否外出的步骤包括：根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行的对应时间范围没有从无人变有人，且第二预设时间段内所述第二人体传感器的第二信号数据未发生改变，则判定用户外出；

根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行的对应时间范围从无人变有人，或者根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行的对应时间范围没有从无人变有人，但所述第二预设时间段内所述第二人体传感器的第二信号数据发生了改变，且根据改变后的所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在所述第二预设时间段内从无人变有人，则判定用户未外出。

优选的，本发明实施例一中，所述统计第一预定时间段内所述用户所有的外出行为和回家行为的行程信息，进行正态分布拟合，生成监控所述用户进出行为异常的报警阈值的步骤包括：记录所述用户外出和回家的时间以及外出次数；

统计所述第一预设时间段内所述用户外出和回家的时间以及外出次数，并进行正态分布拟合，得到外出时间拟合结果、回家时间拟合结果和外出次数拟合结果；根据所述外出时间拟合结果、回家时间拟合结果和外出次数拟合结果以及预设置信区间对应得到用户外出时间过晚、回家时间过晚和外出次数异常的报警阈值。

具体的，所述根据所述外出时间拟合结果、回家时间拟合结果和外出次数拟合结果以及预设置信区间对应得到用户外出时间过晚、回家时间过晚和外出次数异常的报警阈值的步骤包括：

根据所述预设置信区间取所述外出时间拟合结果的单侧上界作为用户外出时间过晚的第一报警阈值；根据所述预设置信区间取所述回家时间拟合结果的单侧上界作为用户回家时间过晚的第二报警阈值；根据所述预设置信区间取所述外出次数拟合结果的双侧界值作为用户外出次数异常的第三报警阈值和第四报警阈值，所述第三报警阈值小于所述第四报警阈值。

对应的，所述当根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别所述用户的外出行为或回家行为符合所述报警阈值时，进行报警的步骤包括：

当根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别所述用户的外出时间晚于所述第一报警阈值，或回家时间晚于所述第二报警阈值，或外出次数小于所述第三报警阈值或大于所述第四报警阈值时，向预定人员发出报警。

优选的，所述第一预设时间段为30天，所述预设置信区间为置信区间95％。

下面对本发明实施例一提供的所述进出行为监控方法进行具体说明。

如图2所示，包括如下步骤：

步骤21：检测门磁传感器是否有关门信号发生，若是，进入步骤22；

步骤22：采集并存储门口的无源红外PIR传感器信号；

步骤23：判断门口的PIR传感器是否发出无人变有人的信号，若是，进入步骤24，若否，进入步骤25；

步骤24：判定用户已回家，存储回家时间；

步骤25：判断门口的PIR传感器是否发出有人变无人的信号，若是，进入步骤26，若否，返回步骤22；

步骤26：采集其他各个房间的PIR传感器信号，并判断在关门动作执行后的对应时间范围内其他各房间的PIR传感器是否发出由无人变有人的信号，若是，则判定用户并未外出，返回步骤21，重新对门磁传感器的数据进行监测，若否，且后续未有信号跳变，则进入步骤27；

步骤27：判定用户已外出，存储外出时间。

通过上述流程得到用户进出信息，进而统计30天用户每天的外出次数、每次的外出时间、回家时间，进行正态分布拟合，选取置信区间95％，从而设定用户外出次数过多、外出时间过晚、回家时间过晚的异常报警阈值。

其中，将用户每天的外出次数、每次的外出时间和回家时间作为未知数x进行正态分布拟合的流程，具体如下：

采用最小二乘积算法进行正态分布函数线性回归的方法：

正态分布公式： (公式1)

对公式1两边取对数得：

(公式2)

令lnf(x)＝y_i，则公式2以矩阵方式表示如下：

(公式3)

简记为：Y＝Xθ

根据最小二乘积原理，求取正态分布线性回归的解为：

θ＝(X^TX)^-1X^TY (公式4)

最终根据公式4求出待估参数μ和σ的值，得到正态拟合曲线公式，如图3和图4所示。

对于外出异常报警阈值的设定，采用95％的置信区间，对于最晚回家或外出时间取单侧上界P95(见图3)，对于外出次数取双侧界值P2.5和P97.5(见图4)。

由上可知，本发明实施例一提供的方案主要是采用门磁传感器和PIR传感器识别用户的进出行为，算法得以简化，监测精度高，无需对门锁进行改造，隐蔽性好，成本低廉，很好的实现了外出和回家行为的识别，解决了现有技术中智能门禁方案算法复杂、精度低的问题；另外通过对前30天(第一预设时间段内)用户外出时间的统计分析(采用正态分布拟合算法)，在置信区间95％下设定用户外出次数过多、外出时间过晚、回家时间过晚的报警阈值，可对用户各种外出异常进行预警。

实施例二

如图5所示，本发明实施例二提供的进出行为监控系统包括：

第一监测模块51，用于监测室内与室外相连通的房门上所设置的门磁传感器的第一信号数据；

第二监测模块52，用于监测室内所设置的多个人体传感器的第二信号数据；

第一处理模块53，用于根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别用户的外出行为和回家行为；

第二处理模块54，用于统计第一预定时间段内所述用户所有的外出行为和回家行为的行程信息，进行正态分布拟合，生成监控所述用户进出行为异常的报警阈值。

本发明实施例二提供的所述进出行为监控系统采用门磁传感器和人体传感器识别用户的进出行为，使得算法得以简化，并且监测精度高，无需对门锁进行改造，隐蔽性好，成本低廉，另外还可对用户的进出行为异常进行预警。

进一步的，所述进出行为监控系统还包括：报警模块，用于在所述第二处理模块生成监控所述用户进出行为异常的报警阈值后，当根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别所述用户的外出行为或回家行为符合所述报警阈值时，进行报警。

具体的，所述第一处理模块包括：第一判断子模块，用于根据所述第一信号数据判断房门是否执行了关门动作；第一处理子模块，用于若是，则采集关门动作执行的对应时间范围的所述第二信号数据，并根据所述第二信号数据识别所述用户的外出行为和回家行为。

考虑到人体传感器分为门口区域和房间内的两种，本发明实施例二中，所述第一处理子模块包括：第一采集子模块，用于采集设置于所述房门的预设区域范围内的第一人体传感器的第二信号数据；第二判断子模块，用于根据所述第一人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围在关门动作执行的对应时间范围从无人变有人时，判定用户回家；

第二处理子模块，用于根据所述第一人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围在关门动作执行的对应时间范围从有人变无人时，采集设置于所述房门的预设区域范围之外的第二人体传感器的第二信号数据；第三判断子模块，用于根据所述第二人体传感器的第二信号数据判定用户是否外出。

此处的“所述房门的预设区域范围之外”优选为房间内的区域。

考虑到用户离开所述房门的预设区域范围后可能进入房间，也可能外出，本发明实施例二中，所述第三判断子模块包括：第三处理子模块，用于根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行后的第二预设时间段内没有从无人变有人，则判定用户外出；

第四处理子模块，用于根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行后的所述第二预设时间段内从无人变有人，则判定用户未外出。

也可以说是，所述第三判断子模块包括：第三处理子模块，用于根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行的对应时间范围没有从无人变有人，且第二预设时间段内所述第二人体传感器的第二信号数据未发生改变，则判定用户外出；

第四处理子模块，用于根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行的对应时间范围从无人变有人，或者根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行的对应时间范围没有从无人变有人，但所述第二预设时间段内所述第二人体传感器的第二信号数据发生了改变，且根据改变后的所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在所述第二预设时间段内从无人变有人，则判定用户未外出。

优选的，本发明实施例二中，所述第二处理模块包括：第一记录子模块，用于记录所述用户外出和回家的时间以及外出次数；第五处理子模块，用于统计所述第一预设时间段内所述用户外出和回家的时间以及外出次数，并进行正态分布拟合，得到外出时间拟合结果、回家时间拟合结果和外出次数拟合结果；

第六处理子模块，用于根据所述外出时间拟合结果、回家时间拟合结果和外出次数拟合结果以及预设置信区间对应得到用户外出时间过晚、回家时间过晚和外出次数异常的报警阈值。

具体的，所述第六处理子模块包括：第七处理子模块，用于根据所述预设置信区间取所述外出时间拟合结果的单侧上界作为用户外出时间过晚的第一报警阈值；第八处理子模块，用于根据所述预设置信区间取所述回家时间拟合结果的单侧上界作为用户回家时间过晚的第二报警阈值；

第九处理子模块，用于根据所述预设置信区间取所述外出次数拟合结果的双侧界值作为用户外出次数异常的第三报警阈值和第四报警阈值，所述第三报警阈值小于所述第四报警阈值。

对应的，所述报警模块包括：报警子模块，用于当根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别所述用户的外出时间晚于所述第一报警阈值，或回家时间晚于所述第二报警阈值，或外出次数小于所述第三报警阈值或大于所述第四报警阈值时，向预定人员发出报警。

优选的，所述第一预设时间段为30天，所述预设置信区间为置信区间95％。

下面对本发明实施例二提供的所述进出行为监控系统的构成进行举例说明。

如图6所示，基于门磁传感器和PIR传感器的进出行为监控系统包括：门磁传感器、PIR传感器、终端、存储服务器、应用服务器和PC或手机APP。

其中，门磁传感器，用于感应门的开合状态变化；

PIR传感器，是被动式红外探测器，可探测人体是否有活动；

终端，用于采集门磁传感器和PIR传感器的数据并将数据传输给存储服务器和应用服务器；

存储服务器，用于存储门磁传感器和PIR传感器的历史数据(跳变信号信息)以及应用服务器传送的外出时间、回家时间和外出次数等进出信息，并将存储的进出信息传给应用服务器作为外出异常判定的依据。

应用服务器，用于根据门磁传感器和PIR传感器的数据判定被监测对象是否在外出，并通过对存储服务器存储的进出信息的挖掘设定回家时间和外出时间过晚以及外出次数异常的报警阈值。在用户进出异常时，则将进出异常的信息通知给用户监护人(预定人员)。

PC或手机APP，用于接收应用服务器发送的进出异常信息并通知给用户监护人(预定人员)。

综上所述，本发明实施例二提供的方案主要是通过在门上安装门磁传感器和在各房间布置PIR传感器来实现对用户进出行为的识别，进而对用户外出异常进行预警。

其中，上述进出行为监控方法的所述实现实施例均适用于该进出行为监控系统的实施例中，也能达到相同的技术效果。

需要说明的是，此说明书中所描述的许多功能部件都被称为模块/子模块，以便更加特别地强调其实现方式的独立性。

本发明实施例中，模块/子模块可以用软件实现，以便由各种类型的处理器执行。举例来说，一个标识的可执行代码模块可以包括计算机指令的一个或多个物理或者逻辑块，举例来说，其可以被构建为对象、过程或函数。尽管如此，所标识模块的可执行代码无需物理地位于一起，而是可以包括存储在不同位里上的不同的指令，当这些指令逻辑上结合在一起时，其构成模块并且实现该模块的规定目的。

实际上，可执行代码模块可以是单条指令或者是许多条指令，并且甚至可以分布在多个不同的代码段上，分布在不同程序当中，以及跨越多个存储器设备分布。同样地，操作数据可以在模块内被识别，并且可以依照任何适当的形式实现并且被组织在任何适当类型的数据结构内。所述操作数据可以作为单个数据集被收集，或者可以分布在不同位置上(包括在不同存储设备上)，并且至少部分地可以仅作为电子信号存在于系统或网络上。

在模块可以利用软件实现时，考虑到现有硬件工艺的水平，所以可以以软件实现的模块，在不考虑成本的情况下，本领域技术人员都可以搭建对应的硬件电路来实现对应的功能，所述硬件电路包括常规的超大规模集成(VLSI)电路或者门阵列以及诸如逻辑芯片、晶体管之类的现有半导体或者是其它分立的元件。模块还可以用可编程硬件设备，诸如现场可编程门阵列、可编程阵列逻辑、可编程逻辑设备等实现。

以上所述的是本发明的优选实施方式，应当指出对于本技术领域的普通人员来说，在不脱离本发明所述原理前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (16)

1.一种进出行为监控方法，其特征在于，包括：

监测室内与室外相连通的房门上所设置的门磁传感器的第一信号数据；

监测室内所设置的多个人体传感器的第二信号数据；

根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别用户的外出行为和回家行为；

统计第一预定时间段内所述用户所有的外出行为和回家行为的行程信息，进行正态分布拟合，生成监控所述用户进出行为异常的报警阈值。

2.如权利要求1所述的进出行为监控方法，其特征在于，在所述生成监控所述用户进出行为异常的报警阈值的步骤之后，所述进出行为监控方法还包括：

当根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别所述用户的外出行为或回家行为符合所述报警阈值时，进行报警。

3.如权利要求1所述的进出行为监控方法，其特征在于，所述根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别用户的外出行为和回家行为的步骤包括：

根据所述第一信号数据判断房门是否执行了关门动作；

若是，则采集关门动作执行的对应时间范围的所述第二信号数据，并根据所述第二信号数据识别所述用户的外出行为和回家行为。

4.如权利要求3所述的进出行为监控方法，其特征在于，所述采集关门动作执行的对应时间范围的所述第二信号数据，并根据所述第二信号数据识别所述用户的外出行为和回家行为的步骤包括：

采集设置于所述房门的预设区域范围内的第一人体传感器的第二信号数据；

根据所述第一人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围在关门动作执行的对应时间范围从无人变有人时，判断用户回家；

根据所述第一人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围在关门动作执行的对应时间范围从有人变无人时，采集设置于所述房门的预设区域范围之外的第二人体传感器的第二信号数据；

根据所述第二人体传感器的第二信号数据判定用户是否外出。

5.如权利要求4所述的进出行为监控方法，其特征在于，所述根据所述第二人体传感器的第二信号数据判定用户是否外出的步骤包括：

根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行后的第二预设时间段内没有从无人变有人，则判定用户外出；

根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行后的所述第二预设时间段内从无人变有人，则判定用户未外出。

6.如权利要求2所述的进出行为监控方法，其特征在于，所述统计第一预定时间段内所述用户所有的外出行为和回家行为的行程信息，进行正态分布拟合，生成监控所述用户进出行为异常的报警阈值的步骤包括：

记录所述用户外出和回家的时间以及外出次数；

统计所述第一预设时间段内所述用户外出和回家的时间以及外出次数，并进行正态分布拟合，得到外出时间拟合结果、回家时间拟合结果和外出次数拟合结果；

根据所述外出时间拟合结果、回家时间拟合结果和外出次数拟合结果以及预设置信区间对应得到用户外出时间过晚、回家时间过晚和外出次数异常的报警阈值。

7.如权利要求6所述的进出行为监控方法，其特征在于，所述根据所述外出时间拟合结果、回家时间拟合结果和外出次数拟合结果以及预设置信区间对应得到用户外出时间过晚、回家时间过晚和外出次数异常的报警阈值的步骤包括：

根据所述预设置信区间取所述外出时间拟合结果的单侧上界作为用户外出时间过晚的第一报警阈值；

根据所述预设置信区间取所述回家时间拟合结果的单侧上界作为用户回家时间过晚的第二报警阈值；

根据所述预设置信区间取所述外出次数拟合结果的双侧界值作为用户外出次数异常的第三报警阈值和第四报警阈值，所述第三报警阈值小于所述第四报警阈值。

8.如权利要求7所述的进出行为监控方法，其特征在于，所述当根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别所述用户的外出行为或回家行为符合所述报警阈值时，进行报警的步骤包括：

当根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别所述用户的外出时间晚于所述第一报警阈值，或回家时间晚于所述第二报警阈值，或外出次数小于所述第三报警阈值或大于所述第四报警阈值时，向预定人员发出报警。

9.一种进出行为监控系统，其特征在于，包括：

第一监测模块，用于监测室内与室外相连通的房门上所设置的门磁传感器的第一信号数据；

第二监测模块，用于监测室内所设置的多个人体传感器的第二信号数据；

第一处理模块，用于根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别用户的外出行为和回家行为；

第二处理模块，用于统计第一预定时间段内所述用户所有的外出行为和回家行为的行程信息，进行正态分布拟合，生成监控所述用户进出行为异常的报警阈值。

10.如权利要求9所述的进出行为监控系统，其特征在于，所述进出行为监控系统还包括：

报警模块，用于在所述第二处理模块生成监控所述用户进出行为异常的报警阈值后，当根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别所述用户的外出行为或回家行为符合所述报警阈值时，进行报警。

11.如权利要求9所述的进出行为监控系统，其特征在于，所述第一处理模块包括：

第一判断子模块，用于根据所述第一信号数据判断房门是否执行了关门动作；

第一处理子模块，用于若是，则采集关门动作执行的对应时间范围的所述第二信号数据，并根据所述第二信号数据识别所述用户的外出行为和回家行为。

12.如权利要求11所述的进出行为监控系统，其特征在于，所述第一处理子模块包括：

第一采集子模块，用于采集设置于所述房门的预设区域范围内的第一人体传感器的第二信号数据；

第二判断子模块，用于根据所述第一人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围在关门动作执行的对应时间范围从无人变有人时，判定用户回家；

第二处理子模块，用于根据所述第一人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围在关门动作执行的对应时间范围从有人变无人时，采集设置于所述房门的预设区域范围之外的第二人体传感器的第二信号数据；

第三判断子模块，用于根据所述第二人体传感器的第二信号数据判定用户是否外出。

13.如权利要求12所述的进出行为监控系统，其特征在于，所述第三判断子模块包括：

第三处理子模块，用于根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行后的第二预设时间段内没有从无人变有人，则判定用户外出；

第四处理子模块，用于根据所述第二人体传感器的第二信号数据判断所述房门的预设区域范围之外的区域范围在关门动作执行后的所述第二预设时间段内从无人变有人，则判定用户未外出。

14.如权利要求10所述的进出行为监控系统，其特征在于，所述第二处理模块包括：

第一记录子模块，用于记录所述用户外出和回家的时间以及外出次数；

第五处理子模块，用于统计所述第一预设时间段内所述用户外出和回家的时间以及外出次数，并进行正态分布拟合，得到外出时间拟合结果、回家时间拟合结果和外出次数拟合结果；

第六处理子模块，用于根据所述外出时间拟合结果、回家时间拟合结果和外出次数拟合结果以及预设置信区间对应得到用户外出时间过晚、回家时间过晚和外出次数异常的报警阈值。

15.如权利要求14所述的进出行为监控系统，其特征在于，所述第六处理子模块包括：

第七处理子模块，用于根据所述预设置信区间取所述外出时间拟合结果的单侧上界作为用户外出时间过晚的第一报警阈值；

第八处理子模块，用于根据所述预设置信区间取所述回家时间拟合结果的单侧上界作为用户回家时间过晚的第二报警阈值；

第九处理子模块，用于根据所述预设置信区间取所述外出次数拟合结果的双侧界值作为用户外出次数异常的第三报警阈值和第四报警阈值，所述第三报警阈值小于所述第四报警阈值。

16.如权利要求15所述的进出行为监控系统，其特征在于，所述报警模块包括：

报警子模块，用于当根据所述第一信号数据和所述第二信号数据识别所述用户的外出时间晚于所述第一报警阈值，或回家时间晚于所述第二报警阈值，或外出次数小于所述第三报警阈值或大于所述第四报警阈值时，向预定人员发出报警。