[0001] 本发明涉及智能家居安全技术领域，尤其涉及一种家庭安全的实时监控和预警方法、系统、终端及计算机可读存储介质。

[0002] 智能家居安全系统是指利用先进的计算机系统技术、网络通信技术、物联网技术等为家庭提供安全防护的系统。主要包括：视频监控、入侵报警、门禁系统、火灾报警、气体检测、紧急求助、智能锁、环境监测等。

[0003] 目前智能家居安全系统存在一些问题，如安全性不高、用户体验不佳、系统集成困难等，导致安全性不高的原因：硬件漏洞、软件漏洞、网络不安全、数据传输未加密等；导致用户体验不佳的原因：操作复杂、系统集成困难、响应速度慢、误报率高、售后服务差；导致系统集成困难的原因：协议不统一、硬件兼容性差、定制化程度高、更新维护困难等。

[0004] 因此，现有技术还有待于改进和发展。

[0055] 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。

[0056] 本发明较佳实施例所述的家庭安全的实时监控和预警方法，如图1所示，所述家庭安全的实时监控和预警方法包括以下步骤：

[0057] 步骤S10、根据家庭用户的实际需求，确定智能家居安全系统的需求和目标。

[0058] 具体地，确定智能家居安全系统的需求和目标，包括需要监控和控制的对象(系统中涉及的各种实体和设备：例如家庭入口，窗户，老年人，宠物，摄像头等)、安全性要求等，例如，基础安全监控，实时监控家庭入口、窗户、重要房间等区域，目标是防止非法入侵，确保家庭成员的人身和财产安全。

[0059] 步骤S20、根据所述智能家居安全系统的需求和目标，部署智能家居设备和传感器，并通过预设操作系统对所有智能家居设备和传感器进行连接和控制。

[0060] 具体地，部署智能家居设备和传感器，并通过预设操作系统(例如kaihongOS操作系统，KaihongOS操作系统是家居安全系统的核心，KaihongOS在整个智能家居安全系统中扮演着核心角色，它不仅仅是数据处理的中心，也是设备管理和用户交互的中心，是连接所有智能家居设备和用户的桥梁，通过kaihongOS，用户可以更加方便地管理和控制他们的智能家居设备，同时享受到更加安全、智能和便捷的生活体验)进行设备的连接和控制，预先在所有所述智能家居设备中安装所述预设操作系统，所有所述智能家居设备通过所述预设操作系统进行相互连接。

[0061] 步骤S30、在所述智能家居安全系统中进行数据传输和通信时，通过安全协议对数据进行加密和传输。

[0062] 具体地，常见的安全协议包括：

[0063] (1)、SSL/TLS(安全套接层/传输层安全性)：用于在客户端和服务器之间建立加密链接，确保数据在传输过程中的安全性。

[0064] (2)、IPsec(互联网协议安全)：用于在IP层上保护网络通信，可以为数据包提供加密和认证。

[0065] (3)、WPA3(Wi‑Fi Protected Access 3)：用于保护无线网络的安全，防止未授权访问和数据泄露。

[0066] (4)、ZigBee Security：如果智能家居设备使用ZigBee协议，则该协议提供加密和认证机制。

[0067] 本发明中，保护数据传输和通信的过程：

[0068] (1)、设备认证：在设备加入网络时，系统会进行设备认证，确保只有经过认证的设备可以加入网络。使用证书或预共享密钥(PSK)进行设备身份验证。

[0069] (2)、数据加密：对于传输的数据，使用加密算法(如AES‑256)进行加密，确保数据在传输过程中即使被截获也无法被解读。加密过程通常涉及密钥交换，如使用Diffie‑Hellman密钥交换协议来安全地交换密钥。

[0070] (3)、数据完整性：使用哈希函数(如SHA‑256)和消息认证码(MAC)来确保数据的完整性，防止数据在传输过程中被篡改。接收方会验证数据包的MAC，以确保数据未被修改。

[0071] (4)、安全协议实施步骤：

[0072] 步骤1、配置安全协议：在kaihongOS中配置安全协议，如设置SSL/TLS证书，配置IPsec策略等。

[0073] 步骤2、设备证书管理：为每个设备分配证书，确保设备身份的真实性和唯一性。

[0074] 步骤3、密钥管理：生成、分发和存储加密密钥，确保密钥的安全。

[0075] 步骤4、建立加密通道：在设备和服务器之间建立加密通道，所有数据传输都通过这个加密通道进行。

[0076] 步骤5、定期更新和审计：定期更新安全协议和加密算法，以应对新的安全威胁。审计系统日志，监控任何可疑的网络活动。

[0077] 通过上述过程，基于kaihongOS的智能家居安全系统能够有效地保护数据传输和通信的安全，防止未授权访问和数据泄露，确保家庭网络环境的安全性。在配置或开发完成后，用户需要对系统进行测试，确保新添加的功能按预期工作，并进行必要的优化。

[0078] 步骤S40、获取各个传感器采集的传感器数据，采用机器学习算法对所述传感器数据进行分析和处理，输出数据分析结果，若所述数据分析结果表示存在监控异常，则触发预警机制。

[0079] 具体地，所述传感器数据包括：运动传感器数据、门窗传感器数据、烟雾传感器数据、火焰传感器数据、煤气泄漏传感器数据、温湿度传感器数据、声音传感器数据、光线传感器数据和震动传感器数据；所述运动传感器数据用于检测是否有入侵行为(即检测是否有运动发生，通常用于入侵检测)；所述门窗传感器数据用于监测门窗的开合状态；所述烟雾传感器数据用于检测烟雾浓度，并根据烟雾浓度进行火灾预警；所述火焰传感器数据用于检测是否有火焰存在；所述煤气泄漏传感器数据用于检测煤气或其他有害气体的浓度；所述温湿度传感器数据用于监测室内温度和湿度；所述声音传感器数据用于捕捉环境声音和异常声音检测；所述光线传感器数据用于监测环境光线强度，并自动调节照明；所述震动传感器数据用于检测是否有异常震动发生(即检测是否有震动发生，可能用于地震预警或入侵检测)。

[0080] 其中，所述机器学习算法包括：监督学习算法、无监督学习算法和深度学习算法；监督学习算法：决策树：用于分类和回归任务，可以识别传感器数据中的模式；支持向量机(SVM)：用于分类问题，可以区分正常和异常行为。无监督学习算法：聚类算法(如K‑means)：
用于发现数据中的自然分组，可用于异常检测；主成分分析(PCA)：用于数据降维，可以提取传感器数据的主要特征。深度学习算法：卷积神经网络(CNN)：用于图像和视频分析，可以处理来自摄像头的数据；循环神经网络(RNN)：用于时间序列数据分析，适合处理连续的传感器数据。

[0081] 通过机器学习算法分析处理传感器数据的过程：

[0082] (1)、数据预处理：清洗数据，去除噪声和不相关的信息；标准化或归一化数据，使其适合机器学习算法处理。

[0083] (2)、特征提取：从原始数据中提取有用的特征，如使用PCA进行特征降维。

[0084] (3)、模型训练：使用监督学习算法时，将标记好的数据集用于训练异常识别模型；使用无监督学习算法时，让算法自行发现数据中的模式。

[0085] (4)、模型验证和测试：使用验证集和测试集来评估异常识别模型的性能；调整模型参数，直到达到满意的准确率和召回率。

[0086] (5)、实时监控和预警：将训练好的模型部署到系统中，实时分析传感器数据；当检测到异常模式时，触发预警机制。

[0087] 例如，场景：使用机器学习算法来检测异常入侵行为。传感器数据：运动传感器和门窗传感器数据。算法：决策树。过程如下：

[0088] (1)、数据预处理：收集运动和门窗传感器的数据，去除由于宠物或日常活动引起的误报。

[0089] (2)、特征提取：提取时间(如夜晚)、门窗状态(开启或关闭)、运动活动(持续或瞬间)等特征。

[0090] (3)、模型训练：使用决策树算法，根据历史数据(正常和入侵事件)训练模型。

[0091] (4)、模型验证和测试：使用交叉验证方法评估模型性能，调整决策树参数。

[0092] (5)、实时监控和预警：部署模型，实时分析传感器数据。如果模型预测为入侵行为，系统将发送警报给用户，并可能触发其他安全措施，如自动报警或通知安保公司。

[0093] 通过上述过程，智能家居安全系统能够更加智能地识别家庭环境中的异常情况，并及时做出响应。

[0094] 进一步地，利用预设操作系统的开放接口和应用开发平台，开发和集成各种智能家居安全应用，例如入侵检测、火灾报警等。具体如下：

[0095] (1)、确定用户需求，所述用户需求为用户想要定制的功能或扩展的服务；用户首先需要明确自己想要定制的功能或扩展的服务。例如，用户可能希望增加一个宠物监控功能，或者想要在现有系统上扩展一个自动浇花系统。

[0096] (2)根据所述用户需求，选择合适的智能家居设备和组件；根据需求，用户需要选择合适的智能家居设备和组件。例如：对于宠物监控，用户可能需要购买一个可移动的摄像头和一个运动传感器。对于自动浇花系统，用户可能需要购买土壤湿度传感器和自动浇水控制器。

[0097] (3)、利用预设操作系统的应用开发平台或用户界面进行配置；用户可以通过kaihongOS的应用开发平台或用户界面进行以下配置：

[0098] 宠物监控配置：

[0099] 1)、在kaihongOS应用中添加新的摄像头设备；

[0100] 2)、设置运动传感器，当检测到宠物活动时触发摄像头录制；

[0101] 3)、配置通知系统，当摄像头捕捉到宠物活动时，向用户的手机发送通知。

[0102] 自动浇花系统扩展：

[0103] 1)、在kaihongOS中集成土壤湿度传感器，用于监测土壤湿度水平；

[0104] 2)、设置自动浇水控制器，当土壤湿度低于设定阈值时自动开启浇水；

[0105] 3)、通过kaihongOS设置定时任务，例如每天下午4点检查土壤湿度并执行浇水。

[0106] (4)、根据定制的具体内容，使用预设操作系统提供的软件开发工具包编写脚本或使用预设操作系统的应用开发平台提供的应用程序编程接口开发应用程序；编写脚本：用户可以使用kaihongOS提供的SDK(软件开发工具包)来编写脚本，例如使用Python脚本分析传感器数据，并根据结果控制智能设备。开发应用：对于更复杂的功能，用户可能需要开发一个完整的应用程序。kaihongOS的应用开发平台通常会提供API(应用程序编程接口)，允许开发者创建自定义应用。

[0107] (5)、在配置或开发完成后，对预设操作系统进行测试，以确保新添加的功能按预期工作，并进行必要的优化。

[0108] 进一步地，用户可以通过手机、平板电脑等终端设备，远程监控(远程监控是一个应用安装在手机或者平板上类似遥控器的功能来控制和查看这个家居安全系统)和控制智能家居安全系统。

[0109] 本发明将kaihongOS操作系统与智能家居设备和传感器相结合，通过安全协议和机器学习算法，实现对家庭安全的全面监控和控制，通过kaihongOS的开放接口和应用开发平台，用户可以方便地定制和扩展系统功能，提高了安全性、增强了用户体验、促进了系统集成等。

[0110] 进一步地，如图2所示，基于上述家庭安全的实时监控和预警方法，本发明还相应提供了一种家庭安全的实时监控和预警系统，其中，所述家庭安全的实时监控和预警系统包括：

[0111] 需求确定模块51，用于根据家庭用户的实际需求，确定智能家居安全系统的需求和目标；

[0112] 设备部署模块52，用于根据所述智能家居安全系统的需求和目标，部署智能家居设备和传感器，并通过预设操作系统对所有智能家居设备和传感器进行连接和控制；

[0113] 数据传输模块53，用于在所述智能家居安全系统中进行数据传输和通信时，通过安全协议对数据进行加密和传输；

[0114] 异常预警模块54，用于获取各个传感器采集的传感器数据，采用机器学习算法对所述传感器数据进行分析和处理，输出数据分析结果，若所述数据分析结果表示存在监控异常，则触发预警机制。

[0115] 进一步地，如图3所示，基于上述家庭安全的实时监控和预警方法和系统，本发明还相应提供了一种终端，所述终端包括处理器10、存储器20及显示器30。图3仅示出了终端的部分组件，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。

[0116] 所述存储器20在一些实施例中可以是所述终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。所述存储器20在另一些实施例中也可以是所述终端的外部存储设备，例如所述终端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还可以既包括所述终端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终端的应用软件及各类数据，例如所述安装终端的程序代码等。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上存储有家庭安全的实时监控和预警程序40，该家庭安全的实时监控和预警程序40可被处理器10所执行，从而实现本申请中家庭安全的实时监控和预警方法。

[0117] 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，例如执行所述家庭安全的实时监控和预警方法等。

[0118] 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用于显示在所述终端的信息以及用于显示可视化的用户界面。所述终端的部件10‑30通过系统总线相互通信。

[0119] 在一实施例中，当处理器10执行所述存储器20中家庭安全的实时监控和预警程序40时实现以下步骤：

[0120] 根据家庭用户的实际需求，确定智能家居安全系统的需求和目标；

[0121] 根据所述智能家居安全系统的需求和目标，部署智能家居设备和传感器，并通过预设操作系统对所有智能家居设备和传感器进行连接和控制；

[0122] 在所述智能家居安全系统中进行数据传输和通信时，通过安全协议对数据进行加密和传输；

[0123] 获取各个传感器采集的传感器数据，采用机器学习算法对所述传感器数据进行分析和处理，输出数据分析结果，若所述数据分析结果表示存在监控异常，则触发预警机制。

[0124] 其中，所述部署智能家居设备和传感器，之后还包括：

[0125] 预先在所有所述智能家居设备中安装所述预设操作系统，所有所述智能家居设备通过所述预设操作系统进行相互连接。

[0126] 其中，所述安全协议的实施步骤包括：

[0127] 在预设操作系统配置安全协议；

[0128] 为每个智能家居设备分配证书；

[0129] 生成、分发和存储加密密钥；

[0130] 在智能家居设备和服务器之间建立加密通道，所有数据传输都通过加密通道进行；

[0131] 定期更新安全协议和加密算法，审计系统日志，监控任何可疑的网络活动。

[0132] 其中，所述传感器数据包括：运动传感器数据、门窗传感器数据、烟雾传感器数据、火焰传感器数据、煤气泄漏传感器数据、温湿度传感器数据、声音传感器数据、光线传感器数据和震动传感器数据；

[0133] 所述运动传感器数据用于检测是否有入侵行为；

[0134] 所述门窗传感器数据用于监测门窗的开合状态；

[0135] 所述烟雾传感器数据用于检测烟雾浓度，并根据烟雾浓度进行火灾预警；

[0136] 所述火焰传感器数据用于检测是否有火焰存在；

[0137] 所述煤气泄漏传感器数据用于检测煤气或其他有害气体的浓度；

[0138] 所述温湿度传感器数据用于监测室内温度和湿度；

[0139] 所述声音传感器数据用于捕捉环境声音和异常声音检测；

[0140] 所述光线传感器数据用于监测环境光线强度，并自动调节照明；

[0141] 所述震动传感器数据用于检测是否有异常震动发生。

[0142] 其中，所述机器学习算法包括：监督学习算法、无监督学习算法和深度学习算法；

[0143] 所述采用机器学习算法对所述传感器数据进行分析和处理，具体包括：

[0144] 对所述传感器数据进行数据预处理，所述数据预处理包括清洗数据以及标准化或归一化数据；

[0145] 从数据预处理后的传感器数据中提取目标特征；

[0146] 将标记好的历史数据集用于训练异常识别模型，使用验证集和测试集评估异常识别模型的性能，调整模型参数，直到异常识别模型达到满意的准确率和召回率；

[0147] 将训练好的异常识别模型部署到智能家居安全系统中，实时分析传感器数据中的目标特征；

[0148] 当检测到异常模式时，触发预警机制。

[0149] 其中，所述家庭安全的实时监控和预警方法还包括：

[0150] 利用预设操作系统的开放接口和应用开发平台，开发和集成各种智能家居安全应用。

[0151] 其中，所述利用预设操作系统的开放接口和应用开发平台，开发和集成各种智能家居安全应用，具体包括：

[0152] 确定用户需求，所述用户需求为用户想要定制的功能或扩展的服务；

[0153] 根据所述用户需求，选择合适的智能家居设备和组件；

[0154] 利用预设操作系统的应用开发平台或用户界面进行配置；

[0155] 根据定制的具体内容，使用预设操作系统提供的软件开发工具包编写脚本或使用预设操作系统的应用开发平台提供的应用程序编程接口开发应用程序；

[0156] 在配置或开发完成后，对预设操作系统进行测试，以确保新添加的功能按预期工作，并进行必要的优化。

[0157] 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家庭安全的实时监控和预警程序，所述家庭安全的实时监控和预警程序被处理器执行时实现如上所述的家庭安全的实时监控和预警方法的步骤。

[0158] 综上所述，本发明提供一种家庭安全的实时监控和预警方法、系统、终端及计算机可读存储介质，所述方法包括：根据家庭用户的实际需求，确定智能家居安全系统的需求和目标；根据所述智能家居安全系统的需求和目标，部署智能家居设备和传感器，并通过预设操作系统对所有智能家居设备和传感器进行连接和控制；在所述智能家居安全系统中进行数据传输和通信时，通过安全协议对数据进行加密和传输；获取各个传感器采集的传感器数据，采用机器学习算法对所述传感器数据进行分析和处理，输出数据分析结果，若所述数据分析结果表示存在监控异常，则触发预警机制。本发明将预设操作系统与智能家居设备和传感器相结合，通过安全协议和机器学习算法，实现对家庭安全的全面监控和控制，提高安全性、增强用户体验、促进系统集成。

[0159] 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、物品或者终端不仅包括那些要素，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、物品或者终端所固有的要素。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、物品或者终端中还存在另外的相同要素。

[0160] 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。

[0161] 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。