[0001] 本发明涉及智能门锁技术领域，尤其涉及一种基于异常开锁行为的自动反锁方法、系统、智能门锁及计算机可读存储介质。

[0002] 现有的智能门锁技术通常包括电子密码、生物识别、遥控开锁等功能，以提高门锁的安全性和便利性。这些智能门锁在检测到撬锁或非法开锁尝试时，通常会发出报警声或通过移动应用程序通知用户。然而，这些措施并不能阻止非法入侵者继续尝试开锁，存在很大的安全隐患。

[0003] 也就是说，现有的智能门锁无法在检测到非法开锁行为时立即阻止入侵，报警系统可能因环境噪音或其他原因被忽略，在紧急情况下，用户可能无法及时响应报警。

[0004] 因此，现有技术还有待于改进和发展。

[0036] 为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0037] 本发明较佳实施例所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法，如图1所示，所述基于异常开锁行为的自动反锁方法包括以下步骤：

[0038] 步骤S10、获取传感器数据，所述传感器数据由安装在智能门锁上的多个传感器实时监测得到。

[0039] 具体地，所述传感器包括振动传感器、压力传感器和声音传感器，这些传感器内置或外接在智能门锁，用于实时监测门锁的状态；所述振动传感器用于检测智能门锁受到的异常振动，如敲击、撬动等；所述压力传感器用于检测智能门锁面板上的异常压力变化，判断是否有人试图撬锁；所述声音传感器用于检测智能门锁区域的声音异常，如撬锁工具的声音。

[0040] 智能门锁获取振动传感器、压力传感器和声音传感器等传感器采集的传感器数据，初步处理传感器数据，并进行初步的异常判断。

[0041] 步骤S20、基于预设识别算法对所述传感器数据进行分析，判断是否存在异常开锁行为。

[0042] 具体地，所述预设识别算法(智能算法：用于分析传感器数据并判断是否存在异常行为的计算方法)包括基于振动模式的识别算法、基于压力变化的识别算法、基于声音特征的识别算法和基于行为序列的识别算法。所述异常开锁行为(指非正常使用钥匙、密码或其他授权方式尝试开启智能门锁的行为)包括撬锁行为(使用撬棍、螺丝刀等工具试图撬开智能门锁，包括锁体破坏：使用电钻等工具试图破坏锁体结构)、锤击行为(使用锤子等硬物猛击门锁，试图破坏锁体)、万能钥匙开锁行为(使用万能钥匙或其他非授权钥匙尝试开启锁具)、密码或者指纹暴力破解行为(连续快速输入不同的密码或指纹，试图破解智能门锁)、电子干扰行为(使用电子干扰器干扰智能门锁的电子信号，试图使其失效)和锁芯注入行为(向智能门锁的锁芯注入粘性物质或冰块，试图冻结或堵塞锁芯)。

[0043] (1)基于振动模式的识别算法：

[0044] 当所述预设识别算法为基于振动模式的识别算法时，通过振动传感器收集智能门锁的振动数据，提取振动数据中的振动特征，其中，所述振动特征包括频率、幅度和持续时间(特征提取)，将实时提取的振动特征与预先存储的正常开锁振动模式进行匹配，若差异超过预设阈值，则判定存在异常开锁行为(模式匹配)；另外还可以利用机器学习算法(如SVM、随机森林、神经网络等)对正常和异常振动数据进行训练，建立分类模型。

[0045] (2)基于压力变化的识别算法：

[0046] 当所述预设识别算法为基于压力变化的识别算法时，通过压力传感器实时监测智能门锁面板的压力变化(实时监测)，设定正常开锁的压力范围，当监测到的压力超出压力范围时，触发异常判断(阈值判断)，分析压力变化的动态模式，如快速上升或下降等，与正常开锁的压力变化模式进行对比(动态分析)，若压力变化存在异常，则判定存在异常开锁行为。

[0047] (3)基于声音特征的识别算法：

[0048] 当所述预设识别算法为基于声音特征的识别算法时，通过声音传感器检测智能门锁区域的声音信号(声音采集)，对声音信号进行频谱分析，提取声音的频域特征(频谱分析)，利用声音识别技术对频域特征进行分析，如MFCC(梅尔频率倒谱系数)和声音分类算法，若声音存在异常，则判定存在异常开锁行为(声音识别)，区分正常开锁声与撬锁工具声。

[0049] (4)基于行为序列的识别算法：

[0050] 当所述预设识别算法为基于行为序列的识别算法时，预先记录用户在正常情况下执行开锁操作的行为序列，包括每个行为的执行顺序及其持续时长(序列构建)，并构建一个标准的行为序列模型(序列定义)，该模型不仅包含行为的顺序，还包含每个行为的预期时长，例如，一个标准的行为序列可能描述为：“用户接近门锁(3‑5秒)→输入密码(1‑3秒)→等待(0.5‑1秒)→按下门把手(0.5‑2秒)→开锁成功”，实时跟踪和记录用户的开锁行为，确保每个行为及其对应的时长都被准确记录(实时监控)，将实时采集的实时行为序列与预先构建的标准行为序列进行对比，比较内容包括行为的顺序和每个行为的时长(序列比对)，分析实时行为序列中每个行为的时长是否落在标准序列定义的正常范围内，如果某个行为的时长超出预期的正常范围，则标记为时长异常(时序分析)，验证实时行为序列的顺序是否与标准序列一致，如果行为的执行顺序与预期不符，则标记为顺序异常(顺序验证)，综合时长分析和顺序验证的结果，如果存在任一时长异常或顺序异常，表示实时行为序列为异常，则判定存在异常开锁行为(异常判定)。

[0051] 通过整合行为序列的顺序和每个行为的时长，能够更精确地识别用户的行为模式，有效区分正常与异常的开锁行为，从而显著提高智能门锁系统的安全防护能力。

[0052] 步骤S30、当确认存在异常开锁行为时，启动自动反锁机制进行反锁，并触发预设报警行为。

[0053] 具体地，当确认存在撬锁行为、锤击行为、万能钥匙开锁行为、密码或者指纹暴力破解行为、电子干扰行为和锁芯注入行为中的任意一种或者多种时，启动自动反锁机制，发送反锁指令给电磁锁，控制电磁锁激活后实现反锁(物理锁定，自动执行反锁操作的机械结构)，当电磁锁失效时，控制备用机械锁定机构启动实现反锁，确保门锁处于锁定状态，防止非法开启；如果自动反锁后，假设异常开锁失败，用户回家后可以APP打开或者使用具有管理权限的密码或指纹或者人脸等方式进行开锁；在自动反锁的同时，通过无线网络将报警信息发送至绑定的用户手机或其他指定设备，并发出声光报警，并通过无线通信单元发送报警信息(智能门锁通过Wi‑Fi、蓝牙或其他无线通信技术与用户设备或监控中心通信)。

[0054] 进一步地，若用户通过手机接收到报警通知后，赋予用户远程控制门锁状态的权限，通过用户界面供用户配置门锁参数，接收报警通知，并远程控制门锁状态。

[0055] 本发明的有益效果：

[0056] (1)提高了智能门锁的安全性能，有效防止非法入侵。

[0057] (2)增强了用户对智能门锁安全性的信任。

[0058] (3)通过自动反锁机制，为用户争取了应对非法入侵的宝贵时间。

[0059] 进一步地，本发明还可以结合视频监控系统，在自动反锁的同时记录入侵者图像，便与后续进行调查；通过云服务同步门锁状态，实现远程监控和控制。

[0060] 进一步地，如图2所示，基于上述基于异常开锁行为的自动反锁方法，本发明还相应提供了一种基于异常开锁行为的自动反锁系统，其中，所述基于异常开锁行为的自动反锁系统包括：

[0061] 数据获取模块51，用于获取传感器数据，所述传感器数据由安装在智能门锁上的多个传感器实时监测得到；

[0062] 数据分析模块52，用于基于预设识别算法对所述传感器数据进行分析，判断是否存在异常开锁行为；

[0063] 异常处理模块53，用于当确认存在异常开锁行为时，启动自动反锁机制进行反锁，并触发预设报警行为。

[0064] 进一步地，如图3所示，基于上述基于异常开锁行为的自动反锁方法和系统，本发明还相应提供了一种智能门锁，所述智能门锁包括处理器10、存储器20及显示器30。图3仅示出了智能门锁的部分组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。

[0065] 所述存储器20在一些实施例中可以是所述智能门锁的内部存储单元，例如智能门锁的硬盘或内存。所述存储器20在另一些实施例中也可以是所述智能门锁的外部存储设备，例如所述智能门锁上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器20还可以既包括所述智能门锁的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器20用于存储安装于所述智能门锁的应用软件及各类数据，例如所述安装智能门锁的程序代码等。所述存储器20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器20上存储有基于异常开锁行为的自动反锁程序40，该基于异常开锁行为的自动反锁程序40可被处理器10所执行，从而实现本申请中基于异常开锁行为的自动反锁方法。

[0066] 所述处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行所述存储器20中存储的程序代码或处理数据，例如执行所述基于异常开锁行为的自动反锁方法等。

[0067] 所述显示器30在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light‑Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。所述显示器30用于显示在所述智能门锁的信息以及用于显示可视化的用户界面。所述智能门锁的部件10‑30通过系统总线相互通信。

[0068] 在一实施例中，当处理器10执行所述存储器20中基于异常开锁行为的自动反锁程序40时实现以下步骤：

[0069] 获取传感器数据，所述传感器数据由安装在智能门锁上的多个传感器实时监测得到；

[0070] 基于预设识别算法对所述传感器数据进行分析，判断是否存在异常开锁行为；

[0071] 当确认存在异常开锁行为时，启动自动反锁机制进行反锁，并触发预设报警行为。

[0072] 其中，所述传感器包括振动传感器、压力传感器和声音传感器；

[0073] 所述振动传感器用于检测智能门锁受到的异常振动；

[0074] 所述压力传感器用于检测智能门锁面板上的异常压力变化；

[0075] 所述声音传感器用于检测智能门锁区域的声音异常。

[0076] 其中，所述预设识别算法包括基于振动模式的识别算法、基于压力变化的识别算法、基于声音特征的识别算法和基于行为序列的识别算法。

[0077] 其中，所述异常开锁行为包括撬锁行为、锤击行为、万能钥匙开锁行为、密码或者指纹暴力破解行为、电子干扰行为和锁芯注入行为。

[0078] 其中，所述基于预设识别算法对所述传感器数据进行分析，判断是否存在异常开锁行为，具体包括：

[0079] 当所述预设识别算法为基于振动模式的识别算法时，通过振动传感器收集智能门锁的振动数据，提取振动数据中的振动特征，其中，所述振动特征包括频率、幅度和持续时间，将实时提取的振动特征与预先存储的正常开锁振动模式进行匹配，若差异超过预设阈值，则判定存在异常开锁行为；

[0080] 当所述预设识别算法为基于压力变化的识别算法时，通过压力传感器实时监测智能门锁面板的压力变化，设定正常开锁的压力范围，当监测到的压力超出压力范围时，分析压力变化的动态模式，与正常开锁的压力变化模式进行对比，若压力变化存在异常，则判定存在异常开锁行为；

[0081] 当所述预设识别算法为基于声音特征的识别算法时，通过声音传感器检测智能门锁区域的声音信号，对声音信号进行频谱分析，提取声音的频域特征，利用声音识别技术对频域特征进行分析，若声音存在异常，则判定存在异常开锁行为；

[0082] 当所述预设识别算法为基于行为序列的识别算法时，预先记录用户在正常情况下执行开锁操作的行为序列，并构建一个标准的行为序列模型，实时跟踪和记录用户的开锁行为，将实时采集的实时行为序列与预先构建的标准行为序列进行对比，分析实时行为序列中每个行为的时长是否落在标准序列定义的正常范围内，如果某个行为的时长超出预期的正常范围，则标记为时长异常，验证实时行为序列的顺序是否与标准序列一致，如果行为的执行顺序与预期不符，则标记为顺序异常，综合时长分析和顺序验证的结果，如果存在任一时长异常或顺序异常，表示实时行为序列为异常，则判定存在异常开锁行为。

[0083] 其中，所述当确认存在异常开锁行为时，启动自动反锁机制进行反锁，并触发预设报警行为，具体包括：

[0084] 当确认存在撬锁行为、锤击行为、万能钥匙开锁行为、密码或者指纹暴力破解行为、电子干扰行为和锁芯注入行为中的任意一种或者多种时，启动自动反锁机制，发送反锁指令给电磁锁，控制电磁锁激活后实现反锁，当电磁锁失效时，控制备用机械锁定机构启动实现反锁；

[0085] 在自动反锁的同时，通过无线网络将报警信息发送至绑定的用户手机或其他指定设备，并发出声光报警。

[0086] 其中，所述通过无线网络将报警信息发送至绑定的用户手机或其他指定设备，之后还包括：

[0087] 若用户通过手机接收到报警通知后，赋予用户远程控制门锁状态的权限。

[0088] 本发明还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有基于异常开锁行为的自动反锁程序，所述基于异常开锁行为的自动反锁程序被处理器执行时实现如上所述的基于异常开锁行为的自动反锁方法的步骤。

[0089] 综上所述，本发明提供一种基于异常开锁行为的自动反锁方法、系统、智能门锁及存储介质，所述方法包括：获取传感器数据，所述传感器数据由安装在智能门锁上的多个传感器实时监测得到；基于预设识别算法对所述传感器数据进行分析，判断是否存在异常开锁行为；当确认存在异常开锁行为时，启动自动反锁机制进行反锁，并触发预设报警行为。本发明通过监测多种传感器数据，根据多种传感器数据分析是否产生异常开锁行为，从而在确认发生异常开锁行为后及时动执行反锁操作和发送报警信息，提高了智能门锁的安全性能，有效防止非法入侵。

[0090] 需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者智能门锁不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者智能门锁所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者智能门锁中还存在另外的相同要素。

[0091] 当然，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硬件(如处理器，控制器等)来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取的计算机可读存储介质中，所述程序在执行时可包括如上述各方法实施例的流程。其中所述的计算机可读存储介质可为存储器、磁碟、光盘等。

[0092] 应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。