CN110728807A - 智能门铃的防拆方法及相关产品 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例公开了一种智能门铃的防拆方法及相关产品，所述方法包括如下步骤：智能门铃设备通过通信设备广播连接建立消息，接收电子设备返回的连接建立响应；智能门铃设备依据该连接建立消息与连接建立响应确定智能门铃与电子设备之间的目标距离；如该目标距离小于预设距离，智能门铃设备与电子设备建立通信，在通信建立成功后，关闭防盗功能。本申请提供的技术方案具有用户体验度高的优点。

Description

智能门铃的防拆方法及相关产品
技术领域
本申请涉及电子及通信技术领域，具体涉及一种智能门铃的防拆方法及相关产品。
背景技术
随着物联网(Internet of Things，IOT)技术的不断普及，生活中越来越多的设备实现了联网化和智能化。智能家庭正逐步深入人类生活，为人类提供了越来越方便，越来越智能和越来越安全的生活环境。门铃，作为安装在家门口的终端设备，通过IOT技术将其进行联网，并提供视频监控和语音对讲等基本功能，都无疑将提升家门口的安全性。智能门铃具有防盗功能，该防盗功能在门铃拆卸时可能误动作，影响了用户体验度。
发明内容
本申请实施例提供了一种智能门铃的防拆方法及相关产品，能够避免门铃在拆卸时该防盗功能误动作，提升了用户体验。
第一方面，本申请实施例提供一种智能门铃的防拆方法，所述方法包括如下步骤：
智能门铃设备通过通信设备广播连接建立消息，接收电子设备返回的连接建立响应；
智能门铃设备依据该连接建立消息与连接建立响应确定智能门铃与电子设备之间的目标距离；
如该目标距离小于预设距离，智能门铃设备与电子设备建立通信，在通信建立成功后，关闭防盗功能。
第二方面，提供一种智能门铃的防拆装置，所述装置包括：
通信单元，用于广播连接建立消息，接收电子设备返回的连接建立响应；
处理单元，用于依据该连接建立消息与连接建立响应确定智能门铃与电子设备之间的目标距离；如该目标距离小于预设距离，与电子设备建立通信，在通信建立成功后，关闭防盗功能。
第三方面，本申请实施例提供了一种智能门铃，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面中的步骤的指令。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
实施本申请实施例，具备如下有益效果：
可以看出，本申请提供的技术方案其中，由于智能门铃中安装有供电装置，在智能门铃设备被拆除以后，可由该供电装置进行短时供电，因此，智能门铃设备可实时的监测其与电子设备之间的距离，在目标距离大于或等于上述预设距离时，此时，意味着目标用户远离了上述智能门铃设备，则可开启防拆功能，这样即能够避免防盗功能的误动作，提高了用户体验度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种智能门铃的结构示意图；
图2是本申请实施例提供的另一种智能门铃的防拆方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的智能门铃的防拆方法的流程示意图；
图4a是本申请实施例提供的一种指纹识别的流程示意图；
图4b是本申请实施例提供的一种人脸识别的流程示意图；
图5是本申请实施例提供的一种智能门铃的防拆装置组成框图。
具体实施方式
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
如图1所示，图1是本申请实施例提供的一种智能门铃的结构示意图。该智能门铃可以包括处理器、存储器、信号处理器、收发器、扬声器、麦克风、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、摄像头、传感器、供电装置和网络模块等等。其中，存储器、DSP、扬声器、麦克风、RAM、摄像头、传感器、网络模块与处理器连接，收发器与信号处理器连接。
其中，处理器是智能门铃的控制中心，利用各种接口和线路连接整个智能门铃的各个部分，通过运行或执行存储在存储器内的软体程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，执行智能门铃的各种功能和处理数据，从而对智能门铃进行整体监控，处理器可以为中央处理器(Central Processing Unit/Processor，CPU)、图形处理器(GraphicsProcessing Unit，GPU)或者网络处理器(Neural-network Processing Unit，NPU)。
进一步地，处理器可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器中。
其中，存储器用于存储软体程序和/或模块，处理器通过运行存储在存储器的软件程序和/或模块，从而执行智能门铃的各种功能应用以及数据处理。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的软体程序等；存储数据区可存储根据智能门铃的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中，传感器包括以下至少一种：光感传感器、陀螺仪、红外接近传感器、振动检测传感器，压力传感器等等。其中，光感传感器，也称为环境光传感器，用于检测环境光亮度。光线传感器可以包括光敏元件和模数转换器。其中，光敏元件用于将采集的光信号转换为电信号，模数转换器用于将上述电信号转换为数字信号。可选的，光线传感器还可以包括信号放大器，信号放大器可以将光敏元件转换的电信号进行放大后输出至模数转换器。上述光敏元件可以包括光电二极管、光电三极管、光敏电阻、硅光电池中的至少一种。
其中，该摄像头可以是可见光摄像头(一般视角摄像头、广角摄像头)、也可以是红外摄像头，还可以为双摄像头(具备测距功能)，在此不作限定。
网络模块可以为以下至少一种：蓝牙模块、无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)等等，在此不做限定。
上述供电装置可以为电池，当然在实际应用中，还可以采用其他的供电装置，本申请并不限制上述供电装置的具体表现形式。
基于上述图1所描述的智能门铃，能够执行如下功能：
智能门铃设备通过通信设备广播连接建立消息，接收电子设备返回的连接建立响应；
智能门铃设备依据该连接建立消息与连接建立响应确定智能门铃与电子设备之间的目标距离；
如该目标距离小于预设距离，智能门铃设备与电子设备建立通信，在通信建立成功后，关闭防盗功能。
可选的，上述智能门铃还可以执行如下步骤：
智能门铃设备检测该智能门铃的状态，如该状态为安装状态时，开启防盗功能。
可选的，上述智能门铃还可以执行如下步骤：
所述智能门铃设备依据该连接建立消息与连接建立响应确定智能门铃与电子设备之间的目标距离具体包括：
确定该连接建立消息的发送时间t1以及接收该连接建立响应的时间t2，获取该电子设备处理连接建立消息之间的延时△t，依据该时间t1、时间t2以及延时△t来确定该目标距离；
或智能门铃设备依据该连接建立消息与连接建立响应确定该连接的信号强度，依据该信号强度确定该目标距离。
可选的，上述智能门铃还可以执行如下步骤：
智能门铃设备采集指纹图像，对该指纹图像进行特征提取，得到第一特征点集；确定所述指纹图像的指纹有效面积，所述指纹有效面积为仅包括指纹纹路的指纹面积；依据所述第一特征点集、所述指纹有效面积确定所述指纹图像的目标特征点分布密度；对预设指纹模板进行特征提取，得到第二特征点集；按照预设的特征点分布密度与指纹识别阈值之间的映射关系，确定所述目标特征点分布密度对应的目标指纹识别阈值；确定所述第一特征点集与所述第二特征点集之间的匹配值；在所述匹配值大于所述目标指纹识别阈值时，确认所述目标身份信息与所述预设身份信息匹配成功，关闭防盗功能。
可选的，上述智能门铃还可以执行如下步骤：
智能门铃设备采集第一图片，从第一图片中提取第一头像；将该第一头像组成输入数据矩阵CI*H*W，将输入数据矩阵CI*H*W与权值数据[CI][CO][3][3]执行卷积运算得到运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]；依据运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]确定是否与该第一图片是否与预设的模板头像匹配；所述H为高度值，W为宽度值，CI为深度值，CO为数量值；如匹配，启动防盗功能；
依据运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]确定是否与该第一图片是否与预设的模板头像匹配具体包括：
将预设的模板头像的结果矩阵，计算该运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]与模板头像的结果矩阵之间的差值，计算该差值的所有元素值的平均值，如该平均值小于设定阈值，确定该第一图片与预设的模板头像匹配，验证成功，如该平均值大于设定阈值，确定该第一图片与预设模板头像不匹配，验证不成功。
可选的，上述智能门铃还可以执行如下步骤：
如w＝6，则将矩阵[3][6]的矩阵按移动步长1切割成3个[3][4]的子矩阵[3][4]1、[3][4]2、[3][4]3，其中下角标为子矩阵的序号，对[3][4]1执行单位运算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的一个元素值和序号的和，所述单位运算具体包括：将[3][4]1每次提取H方向一行的4个元素，将4个元素的前3个元素与卷积核对应位置的元素执行内积得到一行内积结果，将第4个元素的最后一个元素与卷积核对应元素相乘得到一个乘积结果，所述卷积核对应元素为在Kernel[3][3]中高度值为提取H方向一行的值，宽度值为子矩阵的序号(如果提取[3][4]1，提取H＝1时，对应位置的元素为第1元素，提取H＝2时，对应位置的元素为第4元素，如果提取[3][4]2，提取H＝1时，对应位置的元素为第2元素，提取H＝2时，对应位置的元素为第5元素)，执行3次单位运算得到3行内积结果和3个乘积结果，将3行内积结果相加得到一个元素值，将3个乘积结果相加得到第一序号的和，对[3][4]2、[3][4]3也执行单位运算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的另一个元素值、又一个元素值、第二序号的和以及第三序号的和，将第一序号的和、第二序号的和以及第三序号的和相加得到[H-2][W-2]中的H方向一行的还一个元素值；将一个元素值、另一元素值、又一元素值以及还以元素值沿w方向排列得到所述H方向一行的结果。
参阅图2，图2提供了一种智能门铃的防拆方法，该方法由智能门铃来实现，该智能门铃如图1所示，该方法如图2所示，包括如下步骤：
S101、智能门铃设备可通过通信装置，获取电子设备与智能门铃设备之间的目标距离；
其中，上述通信装置可为蓝牙装置，当用户靠近智能门铃设备以后，智能门铃设备可通过蓝牙装置感知，并获取电子设备与智能门铃设备之间的目标距离。
S102、若目标距离小于预设距离，通过通信装置建立通信，若建立通信成功，则通过电子设备关闭防拆功能；
其中，上述预设距离可为用户自行设置或者系统默认，可通过蓝牙进行通信，若蓝牙连接成功，则可确定电子设备对应的目标用户的身份，则可关闭防拆功能。
可选地，在通过电子设备关闭防拆功能之前，还可包括以下步骤：当检测到目标用户的拆除意图时，获取目标对象的指纹图像，将指纹图像与预设指纹图像进行匹配，若匹配成功，则关闭防拆功能。
其中，上述预设指纹图像可为用户自行设置或者系统默认，可预先采集多个指纹图像存储于预设数据库中。
可选地，检测到目标用户的拆除意图可包括以下多种情况，智能门铃可安装压力传感器，当检测到目标用户针对设备的多个压力值时，可计算多个压力值的均值，若超过预设压力值，则可关闭防拆功能；或者，当检测到产生位移时，也可关闭防拆功能。
S103、监测上述目标距离，当检测到上述智能门铃设备被安装上时，若上述目标距离大于或等于预设距离时，则开启防拆功能。
其中，由于智能门铃中安装有供电装置，在智能门铃设备被拆除以后，可由该供电装置进行短时供电，因此，智能门铃设备可实时的监测其与电子设备之间的距离，在目标距离大于或等于上述预设距离时，此时，意味着目标用户远离了上述智能门铃设备，则可开启防拆功能。
此外，由于用户拆除智能门铃设备一般是为了更换电池或者其他配件，为了避免用户刚离开或者关门，被不法分子的暴力拆除，可检测是否更换成功，若更换成功，则检测是否安装成功，若安装成功，则可关闭防拆功能。
参阅图3，图3提供了一种智能门铃的防拆方法，该方法由智能门铃来实现，该智能门铃的结构如图1所示，该方法如图3所示，包括如下步骤：
步骤S301、智能门铃设备通过通信设备广播连接建立消息，接收电子设备返回的连接建立响应；
步骤S302、智能门铃设备依据该连接建立消息与连接建立响应确定智能门铃与电子设备之间的目标距离；
上述步骤S302的实现方法具体可以包括：
智能门铃设备依据该连接建立消息与连接建立响应之间的时间差确定智能门铃与电子设备之间的目标距离的实现方法具体可以包括：
确定该连接建立消息的发送时间t1以及接收该连接建立响应的时间t2，获取该电子设备处理连接建立消息之间的延时△t，依据该时间t1、时间t2以及延时△t来确定该目标距离。具体的实现方法如下：
L＝(t2-t1-Δt)*s/2
其中，s为电磁波的传递速度，一般为光速。
上述步骤S302的实现方法还可以包括：
智能门铃设备依据该连接建立消息与连接建立响应确定该连接的信号强度，依据该信号强度确定该目标距离。
上述依据信号强度确定该目标距离的方式可以通过一个列表的方式来获取，例如，如表1所示。
表1
Figure BDA0002219232940000081
步骤S303、如该目标距离小于预设距离，智能门铃设备与电子设备建立通信，获取该电子设备的标识，对该标识进行验证，如验证通过，智能门铃设备关闭防盗功能。
上述步骤S303中对该标识进行验证的方法具体可以包括：
确定该标识对应的用户名，查询该用户名是否属于历史连接名称，如确定该用户名属于历史连接名称，确定该标识验证通过，否则，确定该验证不通过。
步骤S304、智能门铃设备检测该智能门铃的状态，如该状态为安装状态时，开启防盗功能。
本申请提供的技术方案安装有供电装置，在智能门铃设备被拆除以后，可由该供电装置进行短时供电，因此，智能门铃设备可实时的监测其与电子设备之间的距离，在目标距离大于或等于上述预设距离时，此时，意味着目标用户远离了上述智能门铃设备，则可开启防拆功能。
此外，由于用户拆除智能门铃设备一般是为了更换电池或者其他配件，为了避免用户刚离开或者关门，被不法分子的暴力拆除，可检测是否更换成功，若更换成功，则检测是否安装成功，若安装成功，则可关闭防拆功能。
可选的，上述方法在步骤S303之后还可以包括：
智能门铃设备对安装人进行身份验证，如验证通过则开启防盗功能。
该技术方案在对智能门铃设备进行拆装完成以后，通过安装人进行身份验证，如验证通过，则开启防盗功能。该身份验证包括但不限于：人脸识别、静脉识别、指纹识别等等。
下面以指纹识别为例来确定该身份验证的方式，如图4a所示，该指纹识别的方法可以包括如下步骤：
依据采集的目标对象的指纹图像与预设身份信息进行匹配，如匹配成功，确定验证通过，具体可包括如下步骤:
A1、对该指纹图像进行特征提取，得到第一特征点集；
A2、确定所述指纹图像的指纹有效面积，所述指纹有效面积为仅包括指纹纹路的指纹面积；
A3、依据所述第一特征点集、所述指纹有效面积确定所述指纹图像的目标特征点分布密度；
A4、对预设指纹模板进行特征提取，得到第二特征点集；
A5、按照预设的特征点分布密度与指纹识别阈值之间的映射关系，确定所述目标特征点分布密度对应的目标指纹识别阈值；
A6、确定所述第一特征点集与所述第二特征点集之间的匹配值；
A7、在所述匹配值大于所述目标指纹识别阈值时，确认所述目标身份信息与所述预设身份信息匹配成功。
其中，上述指纹有效面积为仅包括指纹纹路的指纹面积，在实际指纹采集过程中，指纹图像还可能包括背景图像，但背景图像并不包括指纹纹路，因此，可以把这部分进行裁剪掉，指纹有效面积为用户按压指纹识别模组且生成指纹图像中指纹纹路的区域。电子设备可以对指纹图像进行特征点提取，得到第一特征点集，第一特征点集可以包括多个特征点，特征提取的主要算法可以为以下至少一种：Harris角点检测算法、尺度不变特征提取算法(scale invariant feature transform，SIFT)，SURF算法等等，在此不作限定，同理，电子设备也可以对预设指纹模板进行特征提取，得到第二特征点集，第二特征点集也可以包括多个特征点，进而，可以依据第一特征点集、指纹有效面积确定指纹图像的目标特征点分布密度，目标特征点分布密度＝第一特征点集的特征点总数量/指纹有效面积，电子设备中可以预先存储预设的特征点分布密度与指纹识别阈值之间的映射关系，进而，依据该映射关系可以确定目标特征点分布密度对应的目标指纹识别阈值，确定第一特征点集与第二特征点集之间的匹配值，若匹配值大于目标指纹识别阈值，则确认目标身份信息与预设身份信息匹配成功，反之，则目标身份信息与预设身份信息匹配失败，如此，可以依据用户的按压情况，适当调整识别阈值，有助于提升身份认证效率。
上述目标指纹识别阈值可以根据环境参数进行调整，其中，上述环境参数可以为以下至少一种：环境亮度、环境色温、湿度、温度、地理位置、环境背景等等，在此不作限定，具体实现中，电子设备可以设置有环境传感器，基于环境传感器可以采集环境参数，环境传感器可以为以下至少一种：环境光传感器、色温传感器、温度传感器、湿度传感器、定位传感器和图像传感器等等，在此不作限定。预设质量评价值可以预先保存在电子设备中，其可以由用户自行设置或者系统默认。电子设备中还可以预先存储预设的环境参数与目标指纹识别阈值之间的映射关系。上述预设方式可以为九宫格，或者，四宫格，或者，十六宫格等等，在此不作限定。具体实现中，可以采用至少一个图像质量评价指标对指纹区域进行图像质量评价，图像质量评价指标可以为：均方差、信息熵、特征点数量、清晰度、灰度值等等，在此不作限定。
下面以人脸识别为例来确定该身份验证的方式，具体的人脸识别方法如图4b所示，包括如下步骤：
B1、采集第一图片，从第一图片中提取第一头像；
B2、将该第一头像组成输入数据矩阵CI*H*W，将输入数据矩阵CI*H*W与权值数据[CI][CO][3][3]执行卷积运算得到运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]；
B3、依据运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]确定是否与该第一图片是否与预设的模板头像匹配；所述H为高度值，W为宽度值，CI为深度值，CO为数量值；如匹配，启动防盗功能。
依据运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]确定是否与该第一图片是否与预设的模板头像匹配具体可以包括：
提取该结果矩阵[H-2][CO][W-2]中多个元素的最大值，提取该最大值对应的结果矩阵[H-2][CO][W-2]的位置P(即H-2、CO、W-2的值)，如该最大值大于设定阈值，获取该位置P是否归属于匹配位置，如该位置P归属于匹配位置，确定与模板图像匹配。例如，如该P的位置为1、1、1(即结果矩阵[H-2][CO][W-2]的第一行的第一个位置)对应为匹配位置，如该最大值大于设定阈值，确定与该模板图像匹配。
依据运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]确定是否与该第一图片是否与预设的模板头像匹配具体可以包括：
将预设的模板头像的结果矩阵，计算该运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]与模板头像的结果矩阵之间的差值，计算该差值的所有元素值的平均值，如该平均值小于设定阈值，确定该第一图片与预设的模板头像匹配，验证成功，如该平均值大于设定阈值，确定该第一图片与预设模板头像不匹配，验证不成功。
可选的，上述将该第一头像组成输入数据矩阵CI*H*W之后还可以包括：
将该矩阵CI*H*W中每个元素值与稀疏阈值计算得到每个元素值与稀疏阈值的差值，如该差值大于零，保留该元素值，如该差值小于等于零，将该元素值置零得到稀疏后的矩阵。
将输入数据矩阵CI*H*W执行稀疏化能够降低计算量，进而提高计算的速度，因此其具有提高运算速度的优点。
可选的，上述将输入数据矩阵[CI][H][W]与权值数据[CI][CO][3][3]执行卷积运算具体可以包括：
确定卷积运算的输入数据[CI][H][W]以及卷积核Kernel[CO][CI][3][3]，将卷积核Kernel[CO][CI][3][3]沿CO方向切割形成CO个Kernel[CI][3][3]，将CO个Kernel[CI][3][3]与输入数据执行三维卷积运算得到CO个三维卷积结果，将CO个三维卷积结果沿CO方向组合起来得到最终的输出结果[CO][CI][H-2][W-2]。
上述一次三维卷积运算具体可以包括，如CO＝1，将输入数据[CI][H][W]沿CI方向切割成CI个[H][W]，将Kernel[CI][3][3]沿CI方向切割成CI个Kernel[3][3]，将CI方向上相同的[H][W]与Kernel[3][3]执行卷积运算得到CI个[H-2][W-2]，沿CI方向对CI个[H-2][W-2]排列得到三维卷积结果[CI][H-2][W-2]。
上述CI为深度值，H为高度值，W为宽度值，CO数量值。
上述将CI方向上相同的[H][W]与Kernel[3][3]执行卷积运算得到CI个[H-2][W-2]具体可以包括：
将[H][W]沿H方向切割成H-2个矩阵[3][W]，每个矩阵[3][W]与Kernel[3][3]执行卷积计算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的结果，计算H-2个矩阵[3][W]得到H-2行的结果即得到计算结果[H-2][W-2]；
上述将矩阵[3][W]与Kernel[3][3]执行卷积运算得到H方向一行结果具体可以包括：
如w＝6，则将矩阵[3][6]的矩阵按移动步长1切割成3个[3][4]的子矩阵[3][4]1、[3][4]2、[3][4]3，其中下角标为子矩阵的序号，对[3][4]1执行单位运算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的一个元素值和序号的和，所述单位运算具体包括：将[3][4]1每次提取H方向一行的4个元素，将4个元素的前3个元素与卷积核对应位置的元素执行内积得到一行内积结果，将第4个元素的最后一个元素与卷积核对应元素相乘得到一个乘积结果，所述卷积核对应元素为在Kernel[3][3]中高度值为提取H方向一行的值，宽度值为子矩阵的序号(如果提取[3][4]1，提取H＝1时，对应位置的元素为第1元素，提取H＝2时，对应位置的元素为第4元素，如果提取[3][4]2，提取H＝1时，对应位置的元素为第2元素，提取H＝2时，对应位置的元素为第5元素)，执行3次单位运算得到3行内积结果和3个乘积结果，将3行内积结果相加得到一个元素值，将3个乘积结果相加得到第一序号的和，对[3][4]2、[3][4]3也执行单位运算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的另一个元素值、又一个元素值、第二序号的和以及第三序号的和，将第一序号的和、第二序号的和以及第三序号的和相加得到[H-2][W-2]中的H方向一行的还一个元素值；将一个元素值、另一元素值、又一元素值以及还以元素值沿w方向排列得到所述H方向一行的结果。
如w大于6，按移动步长1对矩阵每切割3次，在w方向移动步长变换成2一次切割子矩阵，这样相当于在w方向空一行数据，因为这行数据已经被计算了。因此上述卷积运算的方式可以减少计算量，提高计算效率。
参阅图5，图5提供了一种智能门铃的防拆装置，所述装置包括：
通信单元501，用于广播连接建立消息，接收电子设备返回的连接建立响应；
处理单元502，用于依据该连接建立消息与连接建立响应确定智能门铃与电子设备之间的目标距离；如该目标距离小于预设距离，与电子设备建立通信，在通信建立成功后，关闭防盗功能。
本申请提供的技术方案其中，由于智能门铃中安装有供电装置，在智能门铃设备被拆除以后，可由该供电装置进行短时供电，因此，智能门铃设备可实时的监测其与电子设备之间的距离，在目标距离大于或等于上述预设距离时，此时，意味着目标用户远离了上述智能门铃设备，则可开启防拆功能，这样即能够避免防盗功能的误动作，提高了用户体验度。
可选的，
处理单元502，还用于检测该智能门铃的状态，如该状态为安装状态时，开启防盗功能。
可选的，处理单元502，还用于确定该连接建立消息的发送时间t1以及接收该连接建立响应的时间t2，获取该电子设备处理连接建立消息之间的延时△t，依据该时间t1、时间t2以及延时△t来确定该目标距离；
或依据该连接建立消息与连接建立响应确定该连接的信号强度，依据该信号强度确定该目标距离。
可选的，处理单元502，还用于获取采集指纹图像，对该指纹图像进行特征提取，得到第一特征点集；确定所述指纹图像的指纹有效面积，所述指纹有效面积为仅包括指纹纹路的指纹面积；依据所述第一特征点集、所述指纹有效面积确定所述指纹图像的目标特征点分布密度；对预设指纹模板进行特征提取，得到第二特征点集；按照预设的特征点分布密度与指纹识别阈值之间的映射关系，确定所述目标特征点分布密度对应的目标指纹识别阈值；确定所述第一特征点集与所述第二特征点集之间的匹配值；在所述匹配值大于所述目标指纹识别阈值时，确认所述目标身份信息与所述预设身份信息匹配成功，关闭防盗功能。
可选的，处理单元502，还用于获取采集第一图片，从第一图片中提取第一头像；将该第一头像组成输入数据矩阵CI*H*W，将输入数据矩阵CI*H*W与权值数据[CI][CO][3][3]执行卷积运算得到运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]；依据运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]确定是否与该第一图片是否与预设的模板头像匹配；所述H为高度值，W为宽度值，CI为深度值，CO为数量值；如匹配，启动防盗功能；
依据运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]确定是否与该第一图片是否与预设的模板头像匹配具体包括：
将预设的模板头像的结果矩阵，计算该运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]与模板头像的结果矩阵之间的差值，计算该差值的所有元素值的平均值，如该平均值小于设定阈值，确定该第一图片与预设的模板头像匹配，验证成功，如该平均值大于设定阈值，确定该第一图片与预设模板头像不匹配，验证不成功。
可选的，处理单元502，还用于如w＝6，则将矩阵[3][6]的矩阵按移动步长1切割成3个[3][4]的子矩阵[3][4]1、[3][4]2、[3][4]3，其中下角标为子矩阵的序号，对[3][4]1执行单位运算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的一个元素值和序号的和，所述单位运算具体包括：将[3][4]1每次提取H方向一行的4个元素，将4个元素的前3个元素与卷积核对应位置的元素执行内积得到一行内积结果，将第4个元素的最后一个元素与卷积核对应元素相乘得到一个乘积结果，所述卷积核对应元素为在Kernel[3][3]中高度值为提取H方向一行的值，宽度值为子矩阵的序号(如果提取[3][4]1，提取H＝1时，对应位置的元素为第1元素，提取H＝2时，对应位置的元素为第4元素，如果提取[3][4]2，提取H＝1时，对应位置的元素为第2元素，提取H＝2时，对应位置的元素为第5元素)，执行3次单位运算得到3行内积结果和3个乘积结果，将3行内积结果相加得到一个元素值，将3个乘积结果相加得到第一序号的和，对[3][4]2、[3][4]3也执行单位运算得到[H-2][W-2]中的H方向一行的另一个元素值、又一个元素值、第二序号的和以及第三序号的和，将第一序号的和、第二序号的和以及第三序号的和相加得到[H-2][W-2]中的H方向一行的还一个元素值；将一个元素值、另一元素值、又一元素值以及还以元素值沿w方向排列得到所述H方向一行的结果。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤，上述计算机包括智能门铃。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，上述计算机包括智能门铃。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种智能门铃的防拆方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
智能门铃设备通过通信设备广播连接建立消息，接收电子设备返回的连接建立响应；
智能门铃设备依据该连接建立消息与连接建立响应确定智能门铃与电子设备之间的目标距离；
如该目标距离小于预设距离，智能门铃设备与电子设备建立通信，在通信建立成功后，关闭防盗功能。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
智能门铃设备检测该智能门铃的状态，如该状态为安装状态时，开启防盗功能。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能门铃设备依据该连接建立消息与连接建立响应确定智能门铃与电子设备之间的目标距离具体包括：
确定该连接建立消息的发送时间t1以及接收该连接建立响应的时间t2，获取该电子设备处理连接建立消息之间的延时△t，依据该时间t1、时间t2以及延时△t来确定该目标距离；
或智能门铃设备依据该连接建立消息与连接建立响应确定该连接的信号强度，依据该信号强度确定该目标距离。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
智能门铃设备采集指纹图像，对该指纹图像进行特征提取，得到第一特征点集；确定所述指纹图像的指纹有效面积，所述指纹有效面积为仅包括指纹纹路的指纹面积；依据所述第一特征点集、所述指纹有效面积确定所述指纹图像的目标特征点分布密度；对预设指纹模板进行特征提取，得到第二特征点集；按照预设的特征点分布密度与指纹识别阈值之间的映射关系，确定所述目标特征点分布密度对应的目标指纹识别阈值；确定所述第一特征点集与所述第二特征点集之间的匹配值；在所述匹配值大于所述目标指纹识别阈值时，确认所述目标身份信息与所述预设身份信息匹配成功，关闭防盗功能。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
智能门铃设备采集第一图片，从第一图片中提取第一头像；将该第一头像组成输入数据矩阵CI*H*W，将输入数据矩阵CI*H*W与权值数据[CI][CO][3][3]执行卷积运算得到运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]；依据运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]确定是否与该第一图片是否与预设的模板头像匹配；所述H为高度值，W为宽度值，CI为深度值，CO为数量值；如匹配，启动防盗功能；
依据运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]确定是否与该第一图片是否与预设的模板头像匹配具体包括：
将预设的模板头像的结果矩阵，计算该运算结果矩阵[H-2][CO][W-2]与模板头像的结果矩阵之间的差值，计算该差值的所有元素值的平均值，如该平均值小于设定阈值，确定该第一图片与预设的模板头像匹配，验证成功，如该平均值大于设定阈值，确定该第一图片与预设模板头像不匹配，验证不成功。
6.一种智能门铃的防拆装置，其特征在于，所述装置包括：
通信单元，用于广播连接建立消息，接收电子设备返回的连接建立响应；
处理单元，用于依据该连接建立消息与连接建立响应确定智能门铃与电子设备之间的目标距离；如该目标距离小于预设距离，与电子设备建立通信，在通信建立成功后，关闭防盗功能。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述处理单元，还用于检测该智能门铃的状态，如该状态为安装状态时，开启防盗功能。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述处理单元，还用于确定该连接建立消息的发送时间t1以及接收该连接建立响应的时间t2，获取该电子设备处理连接建立消息之间的延时△t，依据该时间t1、时间t2以及延时△t来确定该目标距离；
或依据该连接建立消息与连接建立响应确定该连接的信号强度，依据该信号强度确定该目标距离。
9.一种智能门铃，其特征在于，包括处理器、存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1-5任一项所述的方法中的步骤的指令。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
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