CN115428047A - 用于在门铃设备处标识环境图像中的用户定制的相关个体的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

提供了用于在门铃设备处标识环境图像中的用户定制的相关个体的系统和方法。这种系统和方法可以包括接收包括图像信息的用户输入，使用图像信息来编译包含描绘了这种相关个体的多个图像的定制图像数据库，以及将定制图像数据库存储在门铃设备的本地存储器中。然后，这种系统和方法可以包括利用门铃设备的相机来捕获环境图像，通过在门铃设备处将环境图像与该多个图像进行比较来确定环境图像中描绘的任何人是否匹配于相关个体中的任一个，以及当环境图像中描绘的任何人匹配于相关个体中的任一个时生成警报。

Description

用于在门铃设备处标识环境图像中的用户定制的相关个体的 系统和方法
相关申请
本申请要求2020年4月28日提交的第16/860,157号美国申请的优先权，其内容通过引用并入本文中。
技术领域
本发明总体上涉及门铃设备。更特别地，本发明涉及用于在门铃设备处标识环境图像（ambient image）中的用户定制的（user-customized）相关个体的系统和方法。
背景技术
已知的门铃设备可以捕获环境图像并从远程云服务器接收信号，该信号指示环境图像中描绘的任何人是否是对该门铃设备位于其外部的区域的威胁。然而，这种已知系统在远程云服务器上远程地处理环境图像，并且将环境图像与大的、不受限制的数据库全域（universe）进行比较，以试图找到针对环境图像中描绘的任何人的匹配。因此，已知系统会消耗大量时间和处理能力来处理环境图像。
鉴于以上内容，存在针对改进的系统和方法的需要和机会。
附图说明
图1是根据所公开的实施例的门铃设备的框图；
图2是根据所公开的实施例的系统的框图；以及
图3是根据所公开的实施例的方法的流程图。
具体实施方式
虽然本发明容许有以多种不同形式的实施例，但是在理解了本公开应被视为本发明原理的例证的情况下，本文中将详细描述其特定实施例。不意图将本发明限制于特定的所图示的实施例。
所要求保护的发明的实施例可以包括用于在门铃设备处标识环境图像中的用户定制的相关个体的系统和方法。在一些实施例中，该门铃设备可以包括处理器、本地存储器和相机，并且在一些实施例中，处理器可以接收包括图像信息的用户输入，使用图像信息来编译定制图像数据库，并且将定制图像数据库存储在本地存储器中。在一些实施例中，定制图像数据库可以包含可描绘这种相关个体的多个图像，并且在一些实施例中，相关个体的数量可以小于或等于预定最大值。例如，在一些实施例中，该预定最大值可以与处理器的处理能力成比例。
在一些实施例中，在本地存储器将定制图像数据库存储在其中之后，相机可以捕获环境图像，并且处理器可以通过将环境图像与该多个图像进行比较来确定环境图像中描绘的任何人是否匹配于相关个体中的任一个。当环境图像中描绘的任何人匹配于相关个体中的任一个时，处理器可以生成警报。在一些实施例中，确定环境图像中描绘的任何人是否匹配于相关个体中的任一个可以包括：确定环境图像中描绘的第一人的第一数量的所提取的特征是否匹配于相关个体中的任一个的预定数量的所提取的特征。
例如，在一些实施例中，所提取的特征可以包括诸如眼睛颜色、头发颜色、面部大小、面部形状之类的人类特性、以及本领域普通技术人员将已知的任何其他人类特性。此外，在一些实施例中，在确定是否存在匹配时，所提取的特征中的特定特征可以被赋予比所提取的特征中的其他特征更多的权重。
附加地或替代地，在一些实施例中，所提取的特征可以包括面部识别特性。在这些实施例中，处理器可以利用人工智能模型对该多个图像进行向量映射，以标识相关个体中的每一个的相应面部识别特性，并且将这种向量映射的结果存储在本地存储器中作为定制图像数据库的一部分，以供以后使用。类似地，在环境图像被捕获之后，处理器可以利用人工智能模型对环境图像进行向量映射，以标识环境图像中描绘的任何人的个人面部特性。然后，当环境图像中描绘的任何人的个人面部识别特性匹配于相关个体中的任一个的相应面部识别特性时，处理器可以确定环境图像中描绘的任何人匹配于相关个体中的任一个。
如上所解释，在相机捕获环境图像以及处理器确定环境图像中描绘的任何人是否匹配于相关个体中的任一个之前，处理器可以编译定制图像数据库并且将定制图像数据库存储在该门铃设备的本地存储器中。有利地，在相机捕获环境图像以及处理器确定环境图像中描绘的任何人是否匹配于相关个体中的任一个之前将定制图像数据库存储在该门铃设备的本地存储器中使得该门铃设备能够在本地并且在不与云服务器或远离该门铃设备的任何其他外部数据库进行通信的情况下标识相关个体中的任一个的存在，由此（1）使得能够当与在相机捕获环境图像之后与云服务器和外部数据库进行通信的系统和方法相比时更快地标识相关个体中的任一个的存在；（2）减少如果不以这种方式将由于在相机捕获环境图像之后与云服务器和外部数据库进行通信所引起的等待时间；以及（3）向用户提供增强的安全性，例如通过借助于切断（sever）该门铃设备与云服务器之间的连接来防止相关个体逃避标识。
如上所解释，处理器可以接收包括用于在编译定制图像数据库时使用的图像信息的用户输入。在一些实施例中，该门铃设备可以包括收发器，该收发器可以经由网络从用户设备接收用户输入。附加地或替代地，在一些实施例中，该门铃设备可以包括本地用户接口，诸如可以接收用户输入的键盘或触摸屏。
在一些实施例中，图像信息可以包括威胁标准、地理位置和位置范围，并且在这些实施例中，处理器可以解析威胁标准以标识相关图像数据库，以便从相关图像数据库查询和检索该多个图像。因此，在这些实施例中，该多个图像中的每一个可以描绘与（1）匹配于威胁标准的相应犯罪历史和（2）落入该地理位置的位置范围内的相应住所相关联的相应登记个体，并且相关个体可以包括在该多个图像中的每一个中描绘的相应登记个体。
附加地或替代地，在一些实施例中，图像信息可以包括多个灰度列表图像，每个灰度列表图像可以描绘相应的用户标识的个体。在这些实施例中，处理器可以将该多个灰度列表图像编译到定制图像数据库中，并且相关个体可以包括在该多个灰度列表图像中的每一个中描绘的相应的用户标识的个体。在一些实施例中，在该多个灰色列表图像中的任一个中描绘的相应的用户标识的个体可以包括已知的安全的人，诸如用户的家庭成员、用户雇用的保姆、用户雇用的管家和/或用户的朋友。附加地或替代地，在一些实施例中，在该多个灰色列表图像中的任一个中描绘的相应的用户标识的个体可以包括已知的不安全的人，诸如用户的前配偶（ex-spouse）、用户的前伙伴（ex-partner）和/或用户的跟踪者。在一些实施例中，当处理器确定环境图像中描绘的任何人匹配于已知的安全的人时，处理器可以生成多个警报中的第一个，并且当处理器确定环境图像中描绘的任何人匹配于已知的不安全的人时，处理器可以生成多个警报中的第二个。
在一些实施例中，处理器可以在该门铃设备处编译定制图像数据库。附加地或替代地，在一些实施例中，处理器可以通过从云服务器接收定制图像数据库来编译定制图像数据库，并且在这些实施例中，云服务器可以执行一些步骤，这些步骤如果不以这种方式则将由处理器执行，如上所描述的那样。例如，在一些实施例中，云服务器可以解析威胁标准以标识相关图像数据库，以便从相关图像数据库查询和检索该多个图像。附加地或替代地，在一些实施例中，云服务器可以将该多个灰色列表图像编译到定制图像数据库中。附加地或替代地，在一些实施例中，云服务器可以利用人工智能模型对该多个图像进行向量映射，以标识相关个体中的每一个的相应面部识别特性。附加地或替代地，在一些实施例中，云服务器可以经由网络从用户设备接收用户输入，或者从门铃设备本身接收用户输入，例如当本地用户接口接收到用户输入时。
图1是根据所公开的实施例的门铃设备20的框图，并且图2是根据所公开的实施例的系统200的框图。如图1中所看到的，在一些实施例中，门铃设备20可以包括处理器22、相机24、本地存储器26、本地用户接口28和收发器30。如图2中所看到的，在一些实施例中，系统200可以包括门铃设备20和云服务器32，使得门铃设备20可以位于区域R外部，并且使得收发器30可以经由网络N与云服务器32通信。
图3是根据所公开的实施例的方法100的流程图。如图3中所看到的，方法100可以包括：门铃设备20或云服务器32接收包括图像信息的用户输入，如在102中那样，以及门铃设备20或云服务器32使用图像信息来编译包含描绘了相关个体的多个图像的定制图像数据库，如在104中那样。然后，方法100可以包括门铃设备20将定制图像数据库存储在本地存储器26中，如在106中那样。
在将定制图像数据库存储在本地存储器26中之后，方法100可以包括门铃设备20利用相机24来捕获环境图像，如在108中那样。然后，方法100可以包括：门铃设备20将环境图像与存储在本地存储器26中的定制图像数据库中的多个图像进行比较，如在110中那样，以及使用这种比较的结果来确定环境图像中描绘的任何人是否匹配于相关个体中的任一个，如在112中那样。当环境图像中描绘的所有人都未能匹配于相关个体中的任一个时，方法100可以继续如在108中那样捕获环境图像。然而，当环境图像中描绘的任何人匹配于相关个体中的任一个时，方法100可以包括门铃设备20在继续如在108中那样捕获环境图像之前生成警报，如在114中那样。
尽管上面已经详细描述了几个实施例，但是其他修改是可能的。例如，上面描述的逻辑流程不需要所描述的特定次序或顺序次序来实现合期望的结果。可以提供其他步骤，可以从所描述的流程中消除步骤，并且可以将其他组件添加到所描述的系统或从所描述的系统中移除其他组件。其他实施例也可以在本发明的范围内。
根据前述内容，将观察到的是，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以实现多种变型和修改。要理解的是，不意图或不应当推断出关于本文中描述的特定系统或方法的限制。当然，意图覆盖落入本发明的精神和范围内的所有这种修改。

Claims (20)

1.一种方法，包括：
接收包括图像信息的用户输入；
使用所述图像信息来编译定制图像数据库，所述定制图像数据库包含描绘了相关个体的多个图像；
将所述定制图像数据库存储在门铃设备的本地存储器中；
利用所述门铃设备的相机来捕获环境图像；
通过在所述门铃设备处将所述环境图像与所述多个图像进行比较来确定所述环境图像中描绘的任何人是否匹配于所述相关个体中的任一个；以及
当所述环境图像中描绘的任何人匹配于所述相关个体中的任一个时，生成警报。
2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
在所述门铃设备处编译所述定制图像数据库。
3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
通过在所述门铃设备处从远离所述门铃设备的云服务器接收所述定制图像数据库来编译所述定制图像数据库。
4.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
当所述图像信息包括威胁标准、地理位置和位置范围时，解析所述威胁标准以标识要查询的相关图像数据库；以及
从所述相关图像数据库检索所述多个图像，
其中所述多个图像中的每一个描绘了与（1）匹配于所述威胁标准的相应犯罪历史和（2）落入所述地理位置的所述位置范围内的相应住所相关联的相应登记个体，以及
其中所述相关个体包括在所述多个图像中的每一个中描绘的所述相应登记个体。
5.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
当所述图像信息包括多个灰度列表图像时，将所述多个灰度列表图像编译到所述定制图像数据库中，所述多个灰度列表图像中的每一个描绘了相应的用户标识的个体，
其中所述相关个体包括在所述多个灰度列表图像中的每一个中描绘的相应的用户标识的个体。
6.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
利用人工智能模型对所述多个图像进行向量映射，以标识所述相关个体中的每一个的相应面部识别特性；
利用人工智能模型对所述环境图像进行向量映射，以标识所述环境图像中描绘的任何人的个人面部特性；以及
当所述环境图像中描绘的任何人的个人面部识别特性匹配于所述相关个体中的任一个的相应面部识别特性时，确定所述环境图像中描绘的任何人匹配于所述相关个体中的任一个。
7.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
经由网络从用户设备接收所述用户输入。
8.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
从所述门铃设备的用户接口接收所述用户输入。
9.一种门铃设备，包括：
处理器；
本地存储器；以及
捕获环境图像的相机；
其中所述处理器接收包括图像信息的用户输入，
其中所述处理器使用所述图像信息来编译定制图像数据库并且将所述定制图像数据库存储在所述本地存储器中，
其中所述定制图像数据库包含描绘了相关个体的多个图像，
其中所述处理器通过将所述环境图像与所述多个图像进行比较来确定所述环境图像中描绘的任何人是否匹配于所述相关个体中的任一个，以及
其中当所述环境图像中描绘的任何人匹配于所述相关个体中的任一个时，所述处理器生成警报。
10.根据权利要求9所述的门铃设备，其中当所述图像信息包括威胁标准、地理位置和位置范围时，所述处理器解析所述威胁标准以标识相关图像数据库，以便从所述相关图像数据库查询和检索所述多个图像，其中所述多个图像中的每一个描绘了与（1）匹配于所述威胁标准的相应犯罪历史和（2）落入所述地理位置的所述位置范围内的相应住所相关联的相应登记个体，并且其中所述相关个体包括在所述多个图像中的每一个中描绘的所述相应登记个体。
11.根据权利要求9所述的门铃设备，其中当所述图像信息包括多个灰度列表图像时，所述处理器将所述多个灰度列表图像编译到所述定制图像数据库中，所述多个灰度列表图像中的每一个描绘了相应的用户标识的个体，并且其中所述相关个体包括在所述多个灰度列表图像中的每一个中描绘的相应的用户标识的个体。
12.根据权利要求9所述的门铃设备，其中所述处理器利用人工智能模型对所述多个图像进行向量映射，以标识所述相关个体中的每一个的相应面部识别特性，其中所述处理器利用人工智能模型对所述环境图像进行向量映射，以标识所述环境图像中描绘的任何人的个人面部特性，并且其中当所述环境图像中描绘的任何人的个人面部识别特性匹配于所述相关个体中的任一个的相应面部识别特性时，所述处理器确定所述环境图像中描绘的任何人匹配于所述相关个体中的任一个。
13.根据权利要求9所述的门铃设备，进一步包括：
收发器，其经由网络从用户设备接收所述用户输入。
14.根据权利要求9所述的门铃设备，进一步包括：
本地用户接口，其接收所述用户输入。
15.一种系统，包括：
云服务器；
远离所述云服务器的门铃设备；
所述门铃设备的本地存储器；以及
所述门铃设备的相机，
其中所述云服务器接收包括图像信息的用户输入，
其中所述云服务器使用所述图像信息来编译定制图像数据库，并且将所述定制图像数据库传输到所述门铃设备以用于存储在所述本地存储器中，
其中所述定制图像数据库包含描绘了相关个体的多个图像，
其中在所述本地存储器将所述定制图像数据库存储在其中之后，所述相机捕获环境图像，
其中所述门铃设备通过将所述环境图像与所述多个图像进行比较来确定所述环境图像中描绘的任何人是否匹配于所述相关个体中的任一个，以及
其中当所述环境图像中描绘的任何人匹配于所述相关个体中的任一个时，所述门铃设备生成警报。
16.根据权利要求15所述的系统，其中当所述图像信息包括威胁标准、地理位置和位置范围时，所述云服务器解析所述威胁标准以标识相关图像数据库，以便从所述相关图像数据库查询和检索所述多个图像，其中所述多个图像中的每一个描绘了与（1）匹配于所述威胁标准的相应犯罪历史和（2）落入所述地理位置的所述位置范围内的相应住所相关联的相应登记个体，并且其中所述相关个体包括在所述多个图像中的每一个中描绘的所述相应登记个体。
17.根据权利要求15所述的系统，其中当所述图像信息包括多个灰度列表图像时，所述云服务器将所述多个灰度列表图像编译到所述定制图像数据库中，所述多个灰度列表图像中的每一个描绘了相应的用户标识的个体，并且其中所述相关个体包括在所述灰度列表图像中的每一个中描绘的相应的用户标识的个体。
18.根据权利要求15所述的系统，其中所述云服务器利用人工智能模型对所述多个图像进行向量映射，以标识所述相关个体中的每一个的相应面部识别特性，其中所述门铃设备利用人工智能模型对所述环境图像进行向量映射，以标识所述环境图像内包含的任何人的个人面部特性，并且其中当所述环境图像中描绘的任何人的个人面部识别特性匹配于所述相关个体中的任一个的相应面部识别特性时，所述门铃设备确定所述环境图像中描绘的任何人匹配于所述相关个体中的任一个。
19.根据权利要求15所述的系统，其中所述云服务器经由网络从用户设备接收所述用户输入。
20.根据权利要求15所述的系统，其中所述云服务器从所述门铃设备接收所述用户输入。
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