CN114598844A - 门铃提醒方法、装置、智能门铃设备及存储介质 - Google Patents

门铃提醒方法、装置、智能门铃设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114598844A
CN114598844A CN202210153576.6A CN202210153576A CN114598844A CN 114598844 A CN114598844 A CN 114598844A CN 202210153576 A CN202210153576 A CN 202210153576A CN 114598844 A CN114598844 A CN 114598844A
Authority
CN
China
Prior art keywords
doorbell
image
package
parcel
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210153576.6A
Other languages
English (en)
Inventor
张桥
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Haiyi Zhixin Technology Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Haiyi Zhixin Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Haiyi Zhixin Technology Co Ltd filed Critical Shenzhen Haiyi Zhixin Technology Co Ltd
Priority to CN202210153576.6A priority Critical patent/CN114598844A/zh
Publication of CN114598844A publication Critical patent/CN114598844A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/183—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a single remote source
    • H04N7/186—Video door telephones
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms
    • G08B21/24—Reminder alarms, e.g. anti-loss alarms
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B3/00—Audible signalling systems; Audible personal calling systems
    • G08B3/10—Audible signalling systems; Audible personal calling systems using electric transmission; using electromagnetic transmission
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/188—Capturing isolated or intermittent images triggered by the occurrence of a predetermined event, e.g. an object reaching a predetermined position

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本申请涉及一种门铃提醒方法、装置、智能门铃设备及存储介质。所述方法包括：获取人脸图像及包裹状态图像；根据人脸图像及包裹状态图像判断门铃触发事件类型；根据门铃触发事件类型生成对应类型的门铃提示信息；根据门铃提示信息发出门铃提示。采用本方法能够判断门铃触发事件类型，根据门铃触发事件类型的不同选择对应类型门铃提示信息，根据门铃提示信息发出门铃提示，使得用户能够根据不同的门铃提示区分出触发门铃的事件类型，提高门铃提示的智能性，能够监控包裹状态。

Description

门铃提醒方法、装置、智能门铃设备及存储介质
技术领域
本申请涉及智能家居技术领域，特别是涉及一种门铃提醒方法、装置、智能门铃设备及存储介质。
背景技术
随着智能家居技术的发展，出现了智能门铃设备，能够通过红外传感器或运动传感器检测人员靠近，自动触发门铃。一些智能门铃设备还能辅助收取包裹，在包裹箱被投入包裹时触发门铃，但智能性不足。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高智能性的门铃提醒方法、装置、智能门铃设备及存储介质。
第一方面，本申请提供了一种门铃提醒方法，应用于智能门铃设备，所述智能门铃设备包括图像采集组件，用于采集人脸图像以及包裹箱内的包裹状态图像；所述方法包括：
获取所述人脸图像及所述包裹状态图像；
根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型；
根据所述门铃触发事件类型生成对应类型的门铃提示信息；
根据所述门铃提示信息发出门铃提示。
在其中一个实施例中，所述根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型，包括：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为投入包裹，则确定所述门铃触发事件类型为包裹投放事件；所述包裹投放事件对应类型的所述门铃提示信息为投放包裹提示信息。
在其中一个实施例中，所述根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型，还包括：
若根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份为已知人员，则获取所述已知人员的身份信息，所述身份信息用于生成用于提示投放包裹人员身份的所述投放包裹提示信息。
在其中一个实施例中，所述根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型，包括：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为取出包裹，且根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份为未知人员，则确定所述门铃触发事件类型为包裹异常取出事件；所述包裹异常取出事件对应类型的所述门铃提示信息为报警信息。
在其中一个实施例中，所述根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型，还包括：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为取出包裹，且根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份为已知人员，则获取所述已知人员的身份信息，并确定所述门铃触发事件类型为包裹取出事件；所述身份信息用于生成用于提示取出包裹人员身份的所述包裹取出提示信息。
在其中一个实施例中，所述根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份，包括：
将所述人脸图像与预设的人脸信息数据进行比对；
若所述人脸信息数据中存在与所述人脸图像相符的人脸信息，则判定触发门铃的人员身份为已知人员，并根据所述人脸信息对应的预设身份信息确定所述已知人员的身份信息；
若所述人脸信息数据中不存在与所述人脸图像相符的人脸信息，则判定触发门铃的人员身份为未知人员。
在其中一个实施例中，所述人脸信息数据通过与所述智能门铃设备关联的移动设备录入并上传至云端，所述智能门铃设备通过所述云端获取所述人脸信息数据。
在其中一个实施例中，所述根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型，包括：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为无状态变化，则确定所述门铃触发事件类型为普通门铃事件。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
发送门铃提示信息至移动终端；所述移动终端用于根据所述门铃提示信息触发事件提示。
在其中一个实施例中，所述智能门铃设备还包括检测组件，用于在检测到人员靠近时生成门铃触发信号；执行所述获取所述人脸图像及所述包裹状态图像之前，还包括：
响应于所述门铃触发信号，发送图像采集指令至所述图像采集组件；所述图像采集指令用于指示所述图像采集组件采集人脸图像及包裹状态图像。
第二方面，本申请还提供了一种门铃提醒装置，应用于智能门铃设备，所述智能门铃设备包括图像采集组件，用于采集人脸图像以及包裹箱内的包裹状态图像；所述装置包括：
图像获取模块，用于获取所述人脸图像及所述包裹状态图像；
事件判断模块，用于根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型；
提示信息生成模块，用于根据所述门铃触发事件类型生成对应类型的门铃提示信息；
提示模块，用于根据所述门铃提示信息发出门铃提示。
第三方面，本申请还提供了一种智能门铃设备。所述智能门铃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以下步骤：
获取人脸图像及包裹状态图像；
根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型；
根据所述门铃触发事件类型生成对应类型的门铃提示信息；
根据所述门铃提示信息发出门铃提示。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述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以下步骤：
获取人脸图像及包裹状态图像；
根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型；
根据所述门铃触发事件类型生成对应类型的门铃提示信息；
根据所述门铃提示信息发出门铃提示。
上述门铃提醒方法、装置、智能门铃设备及存储介质，通过获取图像采集组件采集的人脸图像以及包裹状态图像，判断门铃触发事件类型，根据门铃触发事件类型的不同选择对应类型门铃提示信息，根据门铃提示信息发出门铃提示，使得用户能够根据不同的门铃提示区分出触发门铃的事件类型，提高门铃提示的智能性，能够监控包裹状态。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或传统技术中的技术方案，下面将对实施例或传统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为一个实施例中门铃提醒方法的应用环境图；
图2为一个实施例中门铃提醒方法的流程示意图之一；
图3为一个实施例中门铃提醒方法的流程示意图之二；
图4为一个实施例中门铃提醒方法的流程示意图之三；
图5为一个实施例中根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份步骤的流程示意图；
图6为一个实施例中门铃提醒方法的流程示意图之四；
图7为一个实施例中门铃提醒方法的流程示意图之五；
图8为一个实施例中门铃提醒装置的结构框图；
图9为一个实施例中智能门铃设备的内部结构图。
具体实施方式
为了便于理解本申请，下面将参照相关附图对本申请进行更全面的描述。附图中给出了本申请的实施例。但是，本申请可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使本申请的公开内容更加透彻全面。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。
可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种特征，但这些特征不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个特征与另一个特征区分。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。同时，在本说明书中使用的术语“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。
本申请实施例提供的门铃提醒方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，智能门铃设备102通过网络与移动终端104进行通信。云端可以存储移动终端104和智能门铃设备102需要处理的数据。智能门铃设备102可以在被触发门铃时，同时通过网络发送通知至移动终端104，在移动终端104上进行通知。智能门铃设备102能够监控包裹箱内的包裹状态，根据包裹状态的变化触发门铃。其中，移动终端104可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种门铃提醒方法，以该方法应用于图1中的智能门铃设备的控制组件为例进行说明，智能门铃设备包括图像采集组件，用于采集人脸图像以及包裹箱内的包裹状态图像；所述方法包括以下步骤：
步骤210，获取人脸图像及包裹状态图像。
其中，智能门铃设备能够采集可拍摄区域范围内的图像，并提取其中的人脸图像，并且，智能门铃设备还能够采集包裹箱内的包裹状态图像。
步骤220，根据人脸图像及包裹状态图像判断门铃触发事件类型。
人脸图像用于判断触发门铃的人员身份，示例性的，人员身份可以分为已知人员和未知人员；在其中一个实施例中，已知人员可以识别出具体的身份信息。包裹状态图像用于识别包裹状态是否发生改变，例如包裹箱内由无包裹状态变为有包裹状态，可以判定为发生了投放包裹事件；包裹箱内由有包裹状态变为无包裹状态，可以判定为发生了包裹取出事件。根据人脸图像判断出的触发门铃的人员身份以及根据包裹状态图像识别出的包裹状态可以判断门铃触发事件类型。示例性的，门铃触发事件类型可以包括包裹投放事件、包裹异常取出事件、包裹取出事件以及普通门铃事件，其中，包裹投放事件是指由已知人员或未知人员向包裹箱内投放了包裹；包裹异常取出事件是指未知人员取走了包裹箱内的包裹；包裹取出事件是指已知人员取走了包裹箱内的包裹；普通门铃事件是指有已知人员或未知人员触发了门铃，且包裹状态没有发生变化。
步骤230，根据门铃触发事件类型生成对应类型的门铃提示信息。
根据门铃触发事件类型的不同，门铃提示信息也存在差异，能够便于用户根据不同的门铃提示信息区分门铃触发事件类型，进而作出不同的响应，即使是视障人员也能及时获知门铃触发事件类型。
步骤240，根据门铃提示信息发出门铃提示。
其中，门铃提示为智能门铃设备直接发出的提示，在一些实施例中，门铃提示为纯铃声提示；在另一个实施例中，门铃提示还包括语音提示，例如在门铃触发事件类型为包裹取出事件时，发出语音提示“XXX(取出包裹人员的身份，例如张三)取出包裹”。
上述门铃提醒方法，通过获取图像采集组件采集的人脸图像以及包裹状态图像，判断门铃触发事件类型，根据门铃触发事件类型的不同选择对应类型门铃提示信息，根据门铃提示信息发出门铃提示，使得用户能够根据不同的门铃提示区分出触发门铃的事件类型，提高门铃提示的智能性，能够监控包裹状态。
在一个实施例中，如图3所示，所述根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型，包括：
步骤221，若根据包裹状态图像判定包裹留存状态为投入包裹，则确定门铃触发事件类型为包裹投放事件；包裹投放事件对应类型的门铃提示信息为投放包裹提示信息。
其中，通过识别一定时间内两张以上包裹状态图像，可以对比包裹留存状态是否发生变化，例如，在前一次识别中包裹状态图像显示无包裹，本次识别中报告状态图像显示有包裹，则可以判定包裹留存状态为投入包裹，此时投入包裹的人员可能为已知人员(例如熟悉的快递员)，也可能为未知人员(例如第一次接触的快递员)，因此此时可以不对触发门铃的人员身份进行识别。
在其中一个实施例中，可以根据人脸图像识别触发门铃的人员身份，若为已知人员，可以获取该人员的身份信息，生成包括有身份信息的门铃提示信息，智能门铃设备根据门铃提示信息可以发出语音提示“XXX(例如，张三)投入包裹”，以提示用户发生了投放包裹事件。
在其中一个实施例中，如图4所示，所述根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型，包括：
步骤222，若根据包裹状态图像判定包裹留存状态为取出包裹，且根据人脸图像识别触发门铃的人员身份为未知人员，则确定门铃触发事件类型为包裹异常取出事件；包裹异常取出事件对应类型的门铃提示信息为报警信息。
通过识别一定时间内两张以上包裹状态图像，可以对比包裹留存状态是否发生变化，若在前一次识别中包裹状态图像显示有包裹，本次识别中报告状态图像显示无包裹，则可以判定包裹留存状态为取出包裹，此时投入包裹的人员可能为已知人员(例如熟悉的快递员、用户本人或用户的家庭成员)，也可能为未知人员，此时为了保证包裹的安全性，需要对触发门铃的人员身份进行识别，若为未知人员则可能丢失包裹，判定门铃触发事件类型为包裹异常取出事件，进而生成的门铃提示信息为报警信息。
其中，报警信息可以是通过重要级别的提示方式提示用户，例如发出警示的铃声或语音，或是通过发送警示信号至移动终端提示用户。在其中一个实施例中，报警信息还包括自动报警的指令信息，用于触发报警装置进行报警。
在其中一个实施例中，如图5所示，所述根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份，包括：
步骤501，将人脸图像与预设的人脸信息数据进行比对。
步骤502，识别人脸信息数据中是否存在与人脸图像相符的人脸信息。
其中，人脸信息数据为用户预置的，例如可以将用户本人、用户家庭成员的人脸信息预先录入，还可以录入熟悉的快递人员的人脸信息。具体的，人脸信息数据的预设可以采用神经网络模型训练的方式建立人脸模型数据库，提取录入的具有人脸的图片，提取面部特征进行学习和训练，并标记该图像对应人员的身份信息。通过SDK算法(基于海量数据深度学习训练的视觉算法模型)等人脸识别算法检测人脸图像中是否有人脸信息，若有则提取该人脸信息用于与人脸信息数据进行比对。
步骤503，若人脸信息数据中存在与人脸图像相符的人脸信息，则判定触发门铃的人员身份为已知人员，并根据人脸信息对应的预设身份信息确定已知人员的身份信息。
经比对判定人脸图像中的人脸信息对应为已知人员，则获取该人脸信息对应的身份信息。
步骤504，若人脸信息数据中不存在与人脸图像相符的人脸信息，则判定触发门铃的人员身份为未知人员。
本实施例中，通过人脸识别判断触发门铃人员的身份信息，进而帮助实现门铃触发事件类型的判断，保证包裹的安全性。
在其中一个实施例中，人脸信息数据通过与智能门铃设备关联的移动设备录入并上传至云端，智能门铃设备通过云端获取人脸信息数据。在一些实施例中，可以将多个智能门铃设备相互关联，共享人脸信息数据。
在其中一个实施例中，如图6所示，所述根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型，包括：
步骤223，若根据包裹状态图像判定包裹留存状态为无状态变化，则确定门铃触发事件类型为普通门铃事件。
其中，无状态变化可以是维持有包裹状态，或者维持无包裹状态，此时即为没有发生包裹投入或取出，门铃触发仅为普通门铃事件。示例性的，普通门铃事件可以为有人员靠近，或者有人员按动了智能门铃设备。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
发送门铃提示信息至移动终端。
其中，移动终端用于根据门铃提示信息触发事件提示，即移动终端在接收到门铃提示信息时，通过移动终端发出提示，示例性的，移动终端显示提示信息，在一个实施例中，移动终端还可以发出语音提示。
在其中一个实施例中，智能门铃设备还包括检测组件，用于在检测到人员靠近时生成门铃触发信号。如图7所示，执行获取所述人脸图像及所述包裹状态图像之前，门铃提醒方法还包括：
步骤701，响应于门铃触发信号，发送图像采集指令至图像采集组件。
其中，图像采集指令用于指示图像采集组件采集人脸图像及包裹状态图像。
在本实施例中，智能门铃设备能够主动触发门铃，检测到人员靠近则生成门铃触发信号，智能门铃设备的控制组件响应于门铃触发信号发送图像采集指令至图像采集组件，指示图像采集组件采集人脸图像及包裹状态图像，控制组件获取人脸图像及包裹状态图像，进而判断门铃触发事件类型，发出对应的门铃提示，能够提高智能门铃设备的安全性和智能性。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及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，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些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中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的门铃提醒方法的门铃提醒装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个门铃提醒装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于门铃提醒方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种门铃提醒装置800，包括：
图像获取模块810，用于获取人脸图像及包裹状态图像；
事件判断模块820，用于根据人脸图像及包裹状态图像判断门铃触发事件类型；
提示信息生成模块830，用于根据门铃触发事件类型生成对应类型的门铃提示信息；
提示模块840，用于根据门铃提示信息发出门铃提示。
上述门铃提醒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，提供了一种智能门铃设备，其内部结构图可以如图9所示。该智能门铃设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该智能门铃设备的处理器用于提供计算和控制能力。该智能门铃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。该智能门铃设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种门铃提醒方法。该智能门铃设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该智能门铃设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是智能门铃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9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，提供了一种智能门铃设备，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：
获取所述人脸图像及所述包裹状态图像；
根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型；
根据所述门铃触发事件类型生成对应类型的门铃提示信息；
根据所述门铃提示信息发出门铃提示。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为投入包裹，则确定所述门铃触发事件类型为包裹投放事件；所述包裹投放事件对应类型的所述门铃提示信息为投放包裹提示信息。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
若根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份为已知人员，则获取所述已知人员的身份信息，所述身份信息用于生成用于提示投放包裹人员身份的所述投放包裹提示信息。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为取出包裹，且根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份为未知人员，则确定所述门铃触发事件类型为包裹异常取出事件；所述包裹异常取出事件对应类型的所述门铃提示信息为报警信息。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为取出包裹，且根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份为已知人员，则获取所述已知人员的身份信息，并确定所述门铃触发事件类型为包裹取出事件；所述身份信息用于生成用于提示取出包裹人员身份的所述包裹取出提示信息。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
将所述人脸图像与预设的人脸信息数据进行比对；
若所述人脸信息数据中存在与所述人脸图像相符的人脸信息，则判定触发门铃的人员身份为已知人员，并根据所述人脸信息对应的预设身份信息确定所述已知人员的身份信息；
若所述人脸信息数据中不存在与所述人脸图像相符的人脸信息，则判定触发门铃的人员身份为未知人员。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为无状态变化，则确定所述门铃触发事件类型为普通门铃事件。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
发送门铃提示信息至移动终端；所述移动终端用于根据所述门铃提示信息触发事件提示。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
响应于所述门铃触发信号，发送图像采集指令至所述图像采集组件；所述图像采集指令用于指示所述图像采集组件采集人脸图像及包裹状态图像。
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：
获取所述人脸图像及所述包裹状态图像；
根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型；
根据所述门铃触发事件类型生成对应类型的门铃提示信息；
根据所述门铃提示信息发出门铃提示。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为投入包裹，则确定所述门铃触发事件类型为包裹投放事件；所述包裹投放事件对应类型的所述门铃提示信息为投放包裹提示信息。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份为已知人员，则获取所述已知人员的身份信息，所述身份信息用于生成用于提示投放包裹人员身份的所述投放包裹提示信息。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为取出包裹，且根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份为未知人员，则确定所述门铃触发事件类型为包裹异常取出事件；所述包裹异常取出事件对应类型的所述门铃提示信息为报警信息。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为取出包裹，且根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份为已知人员，则获取所述已知人员的身份信息，并确定所述门铃触发事件类型为包裹取出事件；所述身份信息用于生成用于提示取出包裹人员身份的所述包裹取出提示信息。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
将所述人脸图像与预设的人脸信息数据进行比对；
若所述人脸信息数据中存在与所述人脸图像相符的人脸信息，则判定触发门铃的人员身份为已知人员，并根据所述人脸信息对应的预设身份信息确定所述已知人员的身份信息；
若所述人脸信息数据中不存在与所述人脸图像相符的人脸信息，则判定触发门铃的人员身份为未知人员。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为无状态变化，则确定所述门铃触发事件类型为普通门铃事件。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
发送门铃提示信息至移动终端；所述移动终端用于根据所述门铃提示信息触发事件提示。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
响应于所述门铃触发信号，发送图像采集指令至所述图像采集组件；所述图像采集指令用于指示所述图像采集组件采集人脸图像及包裹状态图像。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取所述人脸图像及所述包裹状态图像；
根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型；
根据所述门铃触发事件类型生成对应类型的门铃提示信息；
根据所述门铃提示信息发出门铃提示。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为投入包裹，则确定所述门铃触发事件类型为包裹投放事件；所述包裹投放事件对应类型的所述门铃提示信息为投放包裹提示信息。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份为已知人员，则获取所述已知人员的身份信息，所述身份信息用于生成用于提示投放包裹人员身份的所述投放包裹提示信息。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为取出包裹，且根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份为未知人员，则确定所述门铃触发事件类型为包裹异常取出事件；所述包裹异常取出事件对应类型的所述门铃提示信息为报警信息。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为取出包裹，且根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份为已知人员，则获取所述已知人员的身份信息，并确定所述门铃触发事件类型为包裹取出事件；所述身份信息用于生成用于提示取出包裹人员身份的所述包裹取出提示信息。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
将所述人脸图像与预设的人脸信息数据进行比对；
若所述人脸信息数据中存在与所述人脸图像相符的人脸信息，则判定触发门铃的人员身份为已知人员，并根据所述人脸信息对应的预设身份信息确定所述已知人员的身份信息；
若所述人脸信息数据中不存在与所述人脸图像相符的人脸信息，则判定触发门铃的人员身份为未知人员。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为无状态变化，则确定所述门铃触发事件类型为普通门铃事件。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
发送门铃提示信息至移动终端；所述移动终端用于根据所述门铃提示信息触发事件提示。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
响应于所述门铃触发信号，发送图像采集指令至所述图像采集组件；所述图像采集指令用于指示所述图像采集组件采集人脸图像及包裹状态图像。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
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、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
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本申请专利范围的限制。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，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (13)

1.一种门铃提醒方法，其特征在于，应用于智能门铃设备，所述智能门铃设备包括图像采集组件，用于采集人脸图像以及包裹箱内的包裹状态图像；所述方法包括：
获取所述人脸图像及所述包裹状态图像；
根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型；
根据所述门铃触发事件类型生成对应类型的门铃提示信息；
根据所述门铃提示信息发出门铃提示。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型，包括：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为投入包裹，则确定所述门铃触发事件类型为包裹投放事件；所述包裹投放事件对应类型的所述门铃提示信息为投放包裹提示信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型，还包括：
若根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份为已知人员，则获取所述已知人员的身份信息，所述身份信息用于生成用于提示投放包裹人员身份的所述投放包裹提示信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型，包括：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为取出包裹，且根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份为未知人员，则确定所述门铃触发事件类型为包裹异常取出事件；所述包裹异常取出事件对应类型的所述门铃提示信息为报警信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型，还包括：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为取出包裹，且根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份为已知人员，则获取所述已知人员的身份信息，并确定所述门铃触发事件类型为包裹取出事件；所述身份信息用于生成用于提示取出包裹人员身份的所述包裹取出提示信息。
6.根据权利要求2至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸图像识别触发门铃的人员身份，包括：
将所述人脸图像与预设的人脸信息数据进行比对；
若所述人脸信息数据中存在与所述人脸图像相符的人脸信息，则判定触发门铃的人员身份为已知人员，并根据所述人脸信息对应的预设身份信息确定所述已知人员的身份信息；
若所述人脸信息数据中不存在与所述人脸图像相符的人脸信息，则判定触发门铃的人员身份为未知人员。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述人脸信息数据通过与所述智能门铃设备关联的移动设备录入并上传至云端，所述智能门铃设备通过所述云端获取所述人脸信息数据。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型，包括：
若根据所述包裹状态图像判定包裹留存状态为无状态变化，则确定所述门铃触发事件类型为普通门铃事件。
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：
发送门铃提示信息至移动终端；所述移动终端用于根据所述门铃提示信息触发事件提示。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能门铃设备还包括检测组件，用于在检测到人员靠近时生成门铃触发信号；执行所述获取所述人脸图像及所述包裹状态图像之前，还包括：
响应于所述门铃触发信号，发送图像采集指令至所述图像采集组件；所述图像采集指令用于指示所述图像采集组件采集人脸图像及包裹状态图像。
11.一种门铃提醒装置，其特征在于，应用于智能门铃设备，所述智能门铃设备包括图像采集组件，用于采集人脸图像以及包裹箱内的包裹状态图像；所述装置包括：
图像获取模块，用于获取所述人脸图像及所述包裹状态图像；
事件判断模块，用于根据所述人脸图像及所述包裹状态图像判断门铃触发事件类型；
提示信息生成模块，用于根据所述门铃触发事件类型生成对应类型的门铃提示信息；
提示模块，用于根据所述门铃提示信息发出门铃提示。
12.一种智能门铃设备，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10中任一项所述的方法的步骤。
13.一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10中任一项所述的方法的步骤。
CN202210153576.6A 2022-02-18 2022-02-18 门铃提醒方法、装置、智能门铃设备及存储介质 Pending CN114598844A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210153576.6A CN114598844A (zh) 2022-02-18 2022-02-18 门铃提醒方法、装置、智能门铃设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210153576.6A CN114598844A (zh) 2022-02-18 2022-02-18 门铃提醒方法、装置、智能门铃设备及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114598844A true CN114598844A (zh) 2022-06-07

Family

ID=81806179

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210153576.6A Pending CN114598844A (zh) 2022-02-18 2022-02-18 门铃提醒方法、装置、智能门铃设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114598844A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116471306A (zh) * 2023-06-19 2023-07-21 深圳市海雀科技有限公司 一种快递事件智能处理方法及相关产品

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116471306A (zh) * 2023-06-19 2023-07-21 深圳市海雀科技有限公司 一种快递事件智能处理方法及相关产品
CN116471306B (zh) * 2023-06-19 2023-10-20 深圳市海雀科技有限公司 一种快递事件智能处理方法及相关产品

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3547604B1 (en) Method and apparatus for security question generation and identity verification
EP3657421A1 (en) Systems for detecting biometric response to attempts at coercion
CN110287694B (zh) 应用程序管理方法、移动终端及存储介质
US10485734B2 (en) Apparatus and method for sending reminders to a user
US20180082572A1 (en) Mobile device loss prevention
CN107643948B (zh) 应用程序管控方法、装置、介质及电子设备
CN106094614B (zh) 一种基于互联网的粮情测控远程监管系统
CN114598844A (zh) 门铃提醒方法、装置、智能门铃设备及存储介质
CN108460363A (zh) 监控考勤方法、装置及系统
CN109670105B (zh) 搜索方法及移动终端
CN110677448A (zh) 关联信息推送方法、装置和系统
CN107534700B (zh) 一种用于终端的信息输入方法及终端
CN113792324A (zh) 基于联邦学习的农产品数据交互方法、装置及电子设备
CN107766892B (zh) 应用程序管控方法、装置、存储介质及终端设备
CN111897709A (zh) 监控用户的方法、装置、电子设备及介质
CN111343330A (zh) 一种智能手机
CN109815744A (zh) 网页篡改的检测方法、装置及存储介质
CN109800548A (zh) 一种防止个人信息泄露的方法和装置
CN112817929B (zh) 云存储式数据更新应用系统
CN114358328A (zh) 变电站设备的开关状态检测方法、装置和计算机设备
CN116416569A (zh) 行为识别方法、装置、计算机设备和存储介质
CN117762313A (zh) 屏幕解锁方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
KR20220090616A (ko) 이상 시퀀스를 탐지하는 시스템 및 그 방법
CN117520743A (zh) 用户用电风险的监测方法、装置、设备、存储介质和产品
CN117132209A (zh) 资源借调凭证监测方法、装置、计算机设备和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination