CN109977804A - 宠物智能门的控制方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种宠物智能门的控制方法、装置、计算机设备和存储介质，通过将目标宠物的面部属性特征与已经存储的多个宠物的面部属性特征进行对比，根据对比结果验证该目标宠物的身份，即判断该目标宠物是否为已注册过的宠物，然后在确定目标宠物为已注册过的宠物时，控制智能门开启以便目标宠物通过，该方法中由于是根据宠物的面部属性特征来判断宠物身份，再根据对宠物的身份验证结果控制宠物智能门的开启，不受宠物体积限制，适用所有宠物，大大改善了宠物的智能门出入控制效果，提升了宠物的智能化管理。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种宠物智能门的控制方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着越来越多的人开始养宠物，出现了很多宠物的智能管理方式。
例如,智能识别宠物门就可以实现无需人工监管、智能地为宠物进行门禁管理，以犬为例，目前市面上的智能识别宠物门都是基于微芯片识别犬只的，即在犬只皮下植入射频识别(Radio Frequency Identification，简称RFID)微芯片后，在犬只经过安装有RFID阅读器的宠物门时，宠物门可以对犬只的身份信息进行识别，以确定是否开放门禁系统。由于RFID阅读器读取RFID微芯片信息时，对目标与阅读器距离有一定要求(一般要求相对距离小于1m)，而RFID微芯片在犬只体内是可以随意移动的，这样随着微芯片在犬只体内的移动再加上犬只所处位置的改变，如果宠物体积过大，随着微芯片的移动，有可能会出现RFID阅读器与RFID微芯片之间的距离过大，使得传统的宠物门中小功率RFID阅读器会因为距离过大无法感应，出现无法识别的状况，此外，该宠物门识别方法中只能适用于一些常用型号RFID微芯片的宠物，对于RFID阅读器不能识别的芯片型号以及未注射微芯片犬只是无法识别以进行智能化管理的。
因此，目前的智能识别宠物门对宠物的智能化管理不够完善，宠物出入管理效果较差。
发明内容
基于此，有必要针对上述目前的智能识别宠物门对宠物的智能化管理不够完善，宠物出入管理效果较差的技术问题，提供一种宠物智能门的控制方法、装置、计算机设备和存储介质。
第一方面，本发明实施例提供一种宠物智能门的控制方法，所述方法包括：
获取目标宠物的面部属性特征；
将所述目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集进行匹配，判断所述目标宠物是否为已注册的宠物；所述面部属性特征存储集中包括多个已注册宠物的面部属性特征；
若所述目标宠物为已注册的宠物，则控制开启宠物智能门。
在其中一个实施例中，所述将所述目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集中进行匹配，判断所述目标宠物是否为已注册的宠物，包括：
获取所述目标宠物的面部属性特征与所述面部属性特征存储集中各面部属性特征的匹配结果；
根据所述匹配结果判断所述目标宠物是否为已注册的宠物。
在其中一个实施例中，所述根据所述匹配结果判断所述目标宠物是否为已注册的宠物，包括：
若所述匹配结果包括所述目标宠物的面部属性特征与所述面部属性特征存储集中各面部属性特征之间的相似度，则在所述相似度大于预设阈值时确定所述目标宠物为已注册的宠物。
在其中一个实施例中，所述获取目标宠物的面部属性特征，包括：
采集活体的面部图像；
根据所述活体的面部图像，判断所述活体是否为所述目标宠物类型；
若是，从所述活体的面部图像中提取所述目标宠物的面部属性特征。
在其中一个实施例中，所述根据所述活体的面部图像，判断所述活体是否为所述目标宠物类型，包括：
采用预设的第一神经网络模型和所述活体的面部图像，判断所述活体是否为所述目标宠物类型；所述第一神经网络模型用于识别宠物类型。
在其中一个实施例中，所述从所述活体的面部图像中提取所述目标宠物的面部属性特征，包括：
采用预设的第二神经网络模型从所述活体的面部图像中提取所述目标宠物的面部属性特征；所述第二预设神经网络模型为预先根据大量已标注宠物面部关键点的宠物面部图像进行训练得到的。
在其中一个实施例中，所述采集活体的面部图像之前，所述方法包括：
检测所述宠物智能门的预设区域范围中是否存在活体；
若存在，采集所述活体的面部图像。
在其中一个实施例中，在所述控制开启宠物智能门之后，所述方法包括：
检测所述宠物智能门的所述预设区域范围内是否存在活体；
若不存在，则控制关闭所述宠物智能门。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
接收注册记录删除指令；所述注册记录删除指令包括宠物标识；
根据所述注册记录删除指令从所述本地面部属性特征值集中删除所述宠物标识对应的面部属性特征。
第二方面，本发明实施例提供一种宠物智能门的控制装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取目标宠物的面部属性特征；
对比模块，用于将所述目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集进行匹配，判断所述目标宠物是否为已注册的宠物；所述面部属性特征存储集中包括多个已注册宠物的面部属性特征；
控制模块，用于若所述目标宠物为已注册的宠物，则控制开启宠物智能门。
第三方面，本发明实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面实施例提供的任一项方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面实施例提供的任一项方法的步骤。
本申请实施例提供的一种宠物智能门的控制方法、装置、计算机设备和存储介质，通过将目标宠物的面部属性特征与已经存储的多个宠物的面部属性特征进行对比，根据对比结果验证该目标宠物的身份，即判断该目标宠物是否为已注册过的宠物，然后在确定目标宠物为已注册过的宠物时，控制智能门开启以便目标宠物通过，该方法中由于是根据宠物的面部属性特征来判断宠物身份，再根据对宠物的身份验证结果控制宠物智能门的开启，不受宠物体积限制，适用所有宠物，大大改善了宠物的智能门出入控制效果，提升了宠物的智能化管理。
附图说明
图1为一个实施例提供的一种宠物智能门的控制方法的应用环境图；
图2为一个实施例提供的一种宠物智能门的控制方法的流程示意图；
图3为一个实施例提供的一种宠物智能门的控制方法的流程示意图；
图4为一个实施例提供的一种宠物智能门的控制方法的流程示意图；
图5为一个实施例提供的一种宠物智能门的控制方法的流程示意图；
图6为一个实施例提供的一种宠物智能门的控制方法的流程示意图；
图7为一个实施例提供的一种宠物智能门的控制方法的流程示意图；
图8为一个实施例提供的一种宠物智能门的控制装置的结构框图；
图9为一个实施例提供的一种宠物智能门的控制装置的结构框图；
图10为一个实施例提供的一种宠物智能门的控制装置的结构框图；
图11为一个实施例提供的一种宠物智能门的控制装置的结构框图；
图12为一个实施例提供的一种宠物智能门的控制装置的结构框图；
图13为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的一种宠物智能门的控制方法，可以应用于如图1所示的宠物智能门系统中，该系统包括宠物信息采集模块、宠物识别模块、门禁控制模块和锁体，其中宠物信息采集模块用于采集宠物的面部信息。宠物识别模块包括面部特征提取模块和面部特征对比模块，该面部特征提取模块用于从采集的宠物面部信息中提取宠物面部的属性特征，该面部特征对比模块用于对宠物面部的属性特征与本地的面部属性特征进行对比，以确定宠物是否为注册过的宠物。其中门禁控制模块为在确定宠物为已注册过的宠物后，控制锁体打开智能门，且在宠物经过智能门后，控制锁体关闭智能门。
本申请的实施例提供一种宠物智能门的控制方法、装置、计算机设备和存储介质，存在目前的智能识别宠物门对宠物的智能化管理不够完善，宠物出入管理效果较差的技术问题。下面将通过实施例并结合附图具体地对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。需要说明的是，本发明提供的一种宠物智能门的控制方法，图2-图7的执行主体为计算机设备，其中，其执行主体还可以是宠物智能门的控制装置，其中该装置可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式实现成为宠物智能门的控制的部分或者全部。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
在一个实施例中，图2提供了一种宠物智能门的控制方法，本实施例涉及的是计算机设备对采集到的目标宠物的面部属性特征进行判断，以确定该目标宠物是否为已注册的宠物，然后在目标宠物为已注册的宠物，控制开启宠物智能门的具体过程，如图2所示，所述方法包括：
S101，获取目标宠物的面部属性特征。
本实施例中，目标宠物的面部属性特征表示是宠物的面部关键点的几何特征和图像纹理特征，通过该面部属性特征可以定位辨识到目标宠物。则在实际应用中，计算机设备获取目标宠物的面部属性特征可以是通过采集宠物的面部图像，并从采集的图像中提取该宠物的面部属性特征值。计算机设备获取目标宠物的面部属性特征还可以是使用预先训练好的神经网络模型，将采集到的宠物面部图像输入到神经网络模型中，然后获取该神经网络模型输出的宠物面部属性特征值。
S102，将所述目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集进行匹配，判断所述目标宠物是否为已注册的宠物；所述面部属性特征存储集中包括多个已注册宠物的面部属性特征。
基于上述S101步骤中，计算机设备获取的目标宠物的面部属性特征，将目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集进行匹配，判断该目标宠物是否为已注册的宠物，其中，面部属性特征存储集中存储了多个已注册宠物的面部属性特征，其中宠物的注册过程可以是先对宠物的面部图像进行采集，然后从面部图像中提取宠物的面部属性特征，并把宠物的面部属性特征以及对应的宠物标识存储到面部属性特征存储集中。其中，该面部属性特征集可以存储在本地，也可以是存储在云端，在计算机设备需要使用时直接从本地或者云端进行调用即可，本实施例对此不做限定。
示例地，在实际应用中，计算机设备将目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集进行匹配，可以是计算目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集中每个面部属性特征之间的相似度，然后通过设置合理的评价函数和阈值来判断该相似度下的两个面部属性特征是否匹配。例如，计算机设备可以根据匹配后的差异结果，判断该差异是由于不同角度的光照条件下拍照引起的，还是由其他因素导致的。
S103，若所述目标宠物为已注册的宠物，则控制开启宠物智能门。
本步骤中，基于上述S102中判断结果为目标宠物为已注册的宠物时，计算机设备控制开启宠物智能门，以便宠物可以通过顺利通过，其中计算机设备开启宠物智能门的方式可以是向锁体发出开启指令，以便锁体解锁以打开宠物智能门。
本实施例提供的一种宠物智能门的控制方法，通过将目标宠物的面部属性特征值与本地已经存储的多个宠物的面部属性特征值进行对比，根据对比结果验证该目标宠物的身份，即判断该目标宠物是否为已注册过的宠物，然后在确定目标宠物为已注册过的宠物时，控制智能门开启以便目标宠物通过，该方法中由于是根据宠物的面部属性特征来判断宠物身份，再根据对宠物的身份验证结果控制宠物智能门的开启，不受宠物体积限制，适用所有宠物，大大改善了宠物的智能门出入控制效果，提升了宠物的智能化管理。
以上实施例的基础上，本申请实施例还提供了一种宠物智能门的控制方法，其涉及的是具体如何判断目标宠物是否为已注册宠物的具体过程，如图3所示，上述S102步骤包括：
S201，获取所述目标宠物的面部属性特征与所述面部属性特征存储集中各面部属性特征的匹配结果。
本实施例中，计算机设备获取目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集中各面部属性特征的匹配结果，示例地，计算机设备匹配时可以是通过对比目标宠物的面部属性特征值与面部属性特征存储集中各面部属性特征一一进行相似度对比，得到多个相似度值。也可以是计算该目标宠物的面部属性特征值与面部属性特征存储集中各面部属性特征之间的欧式距离，得到多个欧式距离值。还可以是计算机设备将该目标宠物的面部属性特征和面部属性特征存储集中各面部属性特征输入到预先训练好的能直接输出匹配结果的神经网络模型中，根据神经网络模型输出结果确定目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集中各面部属性特征的匹配结果。可以理解的是，在匹配目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集中各面部属性特征时，需要从各个不同的特征上进行考虑，考虑到多种因素，例如，同一只宠物在不同角度光照条件下，可能使得提取的特征值存在差异等。
S202，根据所述匹配结果判断所述目标宠物是否为已注册的宠物。
基于上述S201步骤中，计算机设备获取的目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集中各面部属性特征的匹配结果，计算机设备根据该匹配结果判断目标宠物是否为已注册的宠物。
可选地，计算机设备根据所述匹配结果判断目标宠物是否为已注册的宠物的一种可实现方式包括：若所述匹配结果包括所述目标宠物的面部属性特征与所述面部属性特征存储集中各面部属性特征之间的相似度，则在所述相似度大于预设阈值时确定所述目标宠物为已注册的宠物。
本实现方式是基于计算机设备在S201步骤中获取的匹配结果为目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集中各面部属性特征之间的相似度的，即若计算机设备获取的匹配结果中包括目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集中各面部属性特征之间的相似度，在确定这些相似度中是否有大于预设阈值的相似度值，若有则确定目标宠物为已注册的宠物。
本实施例提供的一种宠物智能门的控制方法，通过计算机设备根据获取的目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集中各面部属性特征之间的匹配结果，来确定目标宠物是否为已注册过的宠物，这样将面部识别运用到身份验证时，识别结果根据量化值确定的，大大提高了识别结果的准确性，进而保证了身份验证的准确性。
对于计算机设备获取目标宠物的面部属性特征的实现过程，下面将通过一个实施例进行详细说明。在一个实施例中，本申请实施例提供了一种宠物智能门的控制方法，该实施例涉及的是计算机设备根据采集到的活体面部图像，在确定该活体为目标宠物类型时，提取该活体的面部属性特征的具体过程，如图4所示，上述S101步骤包括：
S301，采集活体的面部图像。
本实施例中，活体表示的是在宠物智能门预设范围内的任一有生命的物体，其中计算机设备采集活体的面部图像可以是通过摄像头进行采集，例如，可以是在摄像头录制的活体视频中截取该活体的面部图像，还可以是通过红外线传感器检测到有活体出现时，控制摄像头对该获取拍照，获取器面部图像。
S302，根据活体的面部图像，判断所述活体是否为所述目标宠物类型。
基于上述S301步骤中，计算机设备采集的活体面部图像，根据该活体的面部图像，计算机设备判断该活体是否为目标宠物类型，这里需要说明的是先要确定该活体是目标宠物类型，才开始执行后续的判断步骤。其中，计算机设备判断活体是否为目标宠物类型的方式可以是先提取宠物的面部特征点之间的几何关系，然后根据该根据该面部特征点之间的几何关系确定目标宠物类型，例如，德国牧羊犬和哈士奇，两者从类型上区分都是犬，但是由于品种不同，各自的毛色，双眼距离与鼻子长度比值以及轮廓比等都有所不同。
可选地，对于计算机设备，判断该活体是否为目标宠物类型的一种可实现方式包括：采用预设的第一神经网络模型和所述获取的面部图像，判断所述活体是否为所述目标宠物类型；所述第一神经网络模型用于识别宠物类型。
其中，计算机设备判断活体是否为目标宠物类型可以是通过采用预设的第一神经网络模型来判断，示例地，将采集到的活体的面部图像输入到该预设的第一神经网络模型中，输出的结果即为目标宠物类型的结果，其中该预设的第一神经网络模型为预先根据大量的根据宠物面部图像确定宠物类型的数据训练的，用于识别宠物类型的模型。
S303，若所述活体是所述目标宠物类型，从所述活体的面部图像中提取所述目标宠物的面部属性特征。
基于上述S302步骤中，计算机设备的判断结果为活体是目标宠物类型时，从活体的面部图像中提取目标宠物的面部属性特征，其中计算机设备从活体的面部图像中提取目标宠物的面部属性特征的一种可实现方式包括：
可采用预设的第二神经网络模型从所述活体的面部图像中提取所述目标宠物的面部属性特征；所述第二预设神经网络模型为预先根据大量已标注宠物面部关键点的宠物面部图像进行训练得到的。
其中，计算机设备从活体的面部图像中提取目标宠物的面部属性特征，示例地，可以是将采集到的活体的面部图像输入到该预设第二神经网络模型中，得到的输出的结果即为活体的面部属性特征，也是目标宠物的面部属性特征，也可以是根据宠物面部关键点进一步得到面部关键点几何关系信息，将该几何关系信息作为面部属性特征，当然还可以是通过预设的神经网络提取宠物的面部纹理特征信息，将该纹理特征信息确定为宠物的面部属性特征，本实施例对计算机设备提取面部属性特征的方式不做限定。其中该预设的第二神经网络模型为预先根据大量已标注宠物面部关键点的宠物面部图像进行训练得到的，用于提取面部属性特征的模型，例如，预先搜集大量宠物图像(如N＝10000)，人工在每张图像中标注出宠物面部的眼角，嘴角，鼻翼，耳朵最高点，外轮廓点等一系列关键点。使用机器学习算法(如深度学习，或者基于局部特征的回归算法)进行训练，从而得到宠物脸部检测和关键点定位的神经网络模型。
本实施例提供的一种宠物智能门的控制方法，计算机设备根据采集的活体面部图像，在确定活体为目标宠物类型时，从该面部图像中提取面部属性特征，这样先判断目标，然后再提取面部属性特征，大大提高了面部属性特征提取效率。
在判断活体是都为目标宠物时，是依据的采集的活体面部图像，基于此，本申请实施例提供了一种宠物智能门的控制方法，该实施例涉及的是计算机设备在探测到宠物智能门的预设区域范围中存在活体时，采集活体面部图像的具体过程，如图5所示，该方法包括：
S401，检测所述宠物智能门的预设区域范围中是否存在活体。
本实施例中，计算机设备检测宠物智能门的预设区域范围中是否存在活体，其中检测方式可以是根据红外感应器的探测结果进行检测，其中宠物智能门的预设区域范围为用户根据实际情况预先设定的区域范围，相应地，红外感应器设置的可感应的区域即为该预先设定的区域范围。
S402，若所述宠物智能门的预设区域范围中存在活体，采集所述活体的面部图像。
基于上述S401步骤中，计算机设备确定的宠物智能门的预设区域范围中存在活体，开始采集活体的面部图像，其中计算机采集活体的面部图像的方式可以参见上述S301中的说明，本实施例在此不再赘述。
本实施例提供的一种宠物智能门的控制方法，在检测到宠物智能门的预设区域范围内存在活体时，开始采集该活体的面部图像，该方法中，只有在预设区域范围中探测到活体时，才开始采集活体图像，大大避免了采集的活体只是经过宠物智能门而造成的资源浪费，减少了神经网络接口调用次数，同时减轻了服务器负担。
在计算机设备打开宠物智能门，目标宠物经过该宠物智能门后，计算机设备需要关闭该宠物智能门，则在一个实施例中，本申请实施例还提供了一种宠物智能门的控制方法，该实施例涉及的是计算机设备在目标宠物经过宠物智能门后，控制该宠物智能门关闭的具体过程，如图6所示，所述方法包括：
S501，检测所述宠物智能门的所述预设区域范围内是否存在活体。
本实施例中，计算机设备继续检测宠物智能门的预设区域范围内是否存在活体，这里的预设区域范围与前述S401实施例中的预设区域范围一致，则计算机设备检测活体存在的方式也S401步骤中一样，本实施例在此不在赘述。
S502，若所述宠物智能门的所述预设区域范围内不存在活体，则控制关闭所述宠物智能门。
基于上述S501步骤中，计算机设备确定的宠物智能门的预设区域范围内不存在活体后，则控制关闭该宠物智能门。
本实施例提供的一种宠物智能门的控制方法，在宠物智能门的预设区域范围内不存在活体，即目标宠物经过了宠物智能门后，关闭该宠物智能门，降低宠物被门夹到的风险，提高了宠物智能门的安全性，大大保证了宠物智能门管理的智能性。
考虑到在宠物不许要再经过智能宠物门时，需要将该宠物预先注册的信息，即面部属性特征值进行删除，则本申请实施例还提供了一种宠物智能门的控制方法，该实施例涉及的是计算机设备根据删除指令，删除待删除的宠物的面部属性特征的具体过程，如图7所示，所述方法还包括：
S601，接收注册记录删除指令；所述注册记录删除指令包括宠物标识。
本实施例中，计算机设备接收注册记录删除指令，其中该注册记录包括为宠物在注册时存储在面部属性特征存储集中的记录，其中面部属性特征存储集可以存储在本地也可以是存储在云端。则相应的，该注册记录删除指令表示的是删除存储在面部属性特征存储集中的记录，该存储的记录中包括宠物标识与宠物面部属性特征之间的对应关系，其中计算机设备接收的注册记录删除指令包括宠物标识，该宠物标识用于计算机设备定位待删除记录的位置。
S602，根据所述注册记录删除指令从所述本地面部属性特征值集中删除所述宠物标识对应的面部属性特征。
基于上述S601步骤中，计算机设备接收的注册记录删除指令，从本地面部属性特征值集中删除宠物标识对应的面部属性特征，示例地，计算机设备根据该注册记录删除指令中携带的宠物标识，确定待删除的记录位置，然后将对应的面部属性特征值删除。
本实施例提供的一种宠物智能门的控制方法，计算机设备根据接收的注册记录删除指令删除宠物的注册信息，即删除了宠物注册时存储的面部属性特征，保证面部属性特征存储集中信息的有效性，大大提高了宠物智能门管理的智能性。
应该理解的是，虽然图2-7的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-7中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种宠物智能门的控制装置，包括：面部属性特征获取模块10、面部属性特征对比模块11和宠物智能门控制模块12，其中，
面部属性特征获取模块10，用于获取目标宠物的面部属性特征；
面部属性特征对比模块11，用于将所述目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集进行匹配，判断所述目标宠物是否为已注册的宠物；所述面部属性特征存储集中包括多个已注册宠物的面部属性特征；
宠物智能门控制模块12，用于若所述目标宠物为已注册的宠物，则控制开启宠物智能门。
上述实施例提供的一种宠物智能门的控制装置，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图9所示，提供了一种宠物智能门的控制装置，上述面部属性特征对比模块11包括：匹配结果获取单元111和匹配结果判断单元112，其中，
匹配结果获取单元111，用于获取所述目标宠物的面部属性特征与所述面部属性特征存储集中各面部属性特征的匹配结果；
匹配结果判断单元112，用于根据所述匹配结果判断所述目标宠物是否为已注册的宠物。
上述实施例提供的一种宠物智能门的控制装置，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，匹配结果判断单元112具体用于若所述匹配结果包括所述目标宠物的面部属性特征与所述面部属性特征存储集中各面部属性特征之间的相似度，则在所述相似度大于预设阈值时确定所述目标宠物为已注册的宠物。
上述实施例提供的一种宠物智能门的控制装置，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图10所示，提供了一种宠物智能门的控制装置，上述面部属性特征获取模块10包括：面部图像采集单元101和活体类型判断单元102，面部属性特征提取单元103，其中，
面部图像采集单元101，用于采集活体的面部图像；
活体类型判断单元102，用于根据所述活体的面部图像，判断所述活体是否为所述目标宠物类型；
面部属性特征提取单元103，用于若所述活体是所述目标宠物类型，从所述活体的面部图像中提取所述目标宠物的面部属性特征。
上述实施例提供的一种宠物智能门的控制装置，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，上述活体类型判断单元102具体用于采用预设的第一神经网络模型和所述活体的面部图像，判断所述活体是否为所述目标宠物类型；所述第一神经网络模型用于识别宠物类型。
上述实施例提供的一种宠物智能门的控制装置，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，上述面部属性特征提取单元103具体用于采用预设的第二神经网络模型从所述活体的面部图像中提取所述目标宠物的面部属性特征；所述第二预设神经网络模型为预先根据大量已标注宠物面部关键点的宠物面部图像进行训练得到的。
上述实施例提供的一种宠物智能门的控制装置，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图11所示，提供了一种宠物智能门的控制装置，所述装置包括：检测活体单元104，其中，
检测活体模块104，用于检测所述宠物智能门的预设区域范围中是否存在活体；
面部图像采集单元101，用于若所述宠物智能门的预设区域范围中存在活体，采集所述活体的面部图像。
上述实施例提供的一种宠物智能门的控制装置，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，上述宠物智能门控制模块12，还用于若所述宠物智能门的预设区域范围中不存在活体时，控制关闭所述宠物智能门。
上述实施例提供的一种宠物智能门的控制装置，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图12所示，提供了一种宠物智能门的控制装置，所述装置还包括：注册记录删除指令接收模块13和面部属性特征删除模块14，其中，注册记录删除指令接收模块13，用于接收注册记录删除指令；所述注册记录删除指令包括宠物标识；
面部属性特征删除模块14，用于根据所述注册记录删除指令从所述面部属性特征存储集中删除所述宠物标识对应的面部属性特征。
上述实施例提供的一种宠物智能门的控制装置，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
关于宠物智能门的控制装置的具体限定可以参见上文中对于宠物智能门的控制方法的限定，在此不再赘述。上述宠物智能门的控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图13所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种宠物智能门的控制方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取目标宠物的面部属性特征；
将所述目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集进行匹配，判断所述目标宠物是否为已注册的宠物；所述面部属性特征存储集中包括多个已注册宠物的面部属性特征；
若所述目标宠物为已注册的宠物，则控制开启宠物智能门。
上述实施例提供的一种计算机设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取目标宠物的面部属性特征；
将所述目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集进行匹配，判断所述目标宠物是否为已注册的宠物；所述面部属性特征存储集中包括多个已注册宠物的面部属性特征；
若所述目标宠物为已注册的宠物，则控制开启宠物智能门。
上述实施例提供的一种计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (12)
1.一种宠物智能门的控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标宠物的面部属性特征；
将所述目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集进行匹配，判断所述目标宠物是否为已注册的宠物；所述面部属性特征存储集中包括多个已注册宠物的面部属性特征；
若所述目标宠物为已注册的宠物，则控制开启宠物智能门。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集进行匹配，判断所述目标宠物是否为已注册的宠物，包括：
获取所述目标宠物的面部属性特征与所述面部属性特征存储集中各面部属性特征的匹配结果；
根据所述匹配结果判断所述目标宠物是否为已注册的宠物。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配结果判断所述目标宠物是否为已注册的宠物，包括：
若所述匹配结果包括所述目标宠物的面部属性特征与所述面部属性特征存储集中各面部属性特征之间的相似度，则在所述相似度大于预设阈值时确定所述目标宠物为已注册的宠物。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标宠物的面部属性特征，包括：
采集活体的面部图像；
根据所述活体的面部图像，判断所述活体是否为所述目标宠物类型；
若是，从所述活体的面部图像中提取所述目标宠物的面部属性特征。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述活体的面部图像，判断所述活体是否为所述目标宠物类型，包括：
采用预设的第一神经网络模型和所述活体的面部图像，判断所述活体是否为所述目标宠物类型；所述第一神经网络模型用于识别宠物类型。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述活体的面部图像中提取所述目标宠物的面部属性特征，包括：
采用预设的第二神经网络模型从所述活体的面部图像中提取所述目标宠物的面部属性特征；所述第二预设神经网络模型为预先根据大量已标注宠物面部关键点的宠物面部图像进行训练得到的。
7.根据权利要求4-6任一项所述的方法，其特征在于，所述采集活体的面部图像之前，所述方法包括：
检测所述宠物智能门的预设区域范围中是否存在活体；
若存在，采集所述活体的面部图像。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述控制开启宠物智能门之后，所述方法包括：
检测所述宠物智能门的所述预设区域范围内是否存在活体；
若不存在，则控制关闭所述宠物智能门。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收注册记录删除指令；所述注册记录删除指令包括宠物标识；
根据所述注册记录删除指令从所述本地面部属性特征值集中删除所述宠物标识对应的面部属性特征。
10.一种宠物智能门的控制装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取目标宠物的面部属性特征；
对比模块，用于将所述目标宠物的面部属性特征与面部属性特征存储集进行匹配，判断所述目标宠物是否为已注册的宠物；所述面部属性特征存储集中包括多个已注册宠物的面部属性特征；
控制模块，用于若所述目标宠物为已注册的宠物，则控制开启宠物智能门。
11.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9中任一项所述方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。
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