CN118097841A - 一种基于物联网的安全门禁管理方法和*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于物联网的安全门禁管理方法和***，属于门禁管理技术领域，其中，方法包括：基于楼栋门禁获取业主出行信息和访客登记信息；基于小区门禁获取进入小区门禁内侧第一识别区域的第一人员信息；基于小区门禁获取进入小区门禁外侧第二识别区域的第二人员信息；基于业主出行信息、访客登记信息、第一人员信息和第二人员信息，确定人员分类数据信息；基于人员分类数据信息，确定安全门禁管理开闭数据。通过楼宇门禁获得的业主出行信息和访客登记信息，对小区门禁前的第一人员信息和第二人员信息进行分类，基于分类数据信息对安全门禁开闭进行准确控制，从而满足业主顺畅通行要求，同时提高门禁的安全性。

Description

一种基于物联网的安全门禁管理方法和***

技术领域

本发明涉及门禁管理技术领域，具体涉及一种基于物联网的安全门禁管理方法和***。

背景技术

小区物业智能门禁***是物业管理中的重要组成部分，通过实现智能化、便捷化和安全化的管理方式，可以提高物业管理效率，提升小区品质和形象。

现有技术中，智能门禁***普遍采用门禁卡、密码输入、人脸识别等方式实现小区门禁的解锁开关门，从而方便业主进出。但是，目前的智能门禁***还存在诸多问题，最主要的，一方面，门禁有一定的开闭间隔时间，特别是人脸识别方式，往往需要停顿在门禁前，耽误一定的时间，人数较多时还存在排队现象；另一方面，容易出现多人跟随，无法分清楚是业主还是陌生人，给小区安全带来隐患。

因此，如何提供一种基于物联网的安全门禁管理方法，能够提高小区门禁***的通行效率和安全性，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

为此，本发明提供一种基于物联网的安全门禁管理方法和***，以解决现有技术中存在的相关技术问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

根据本发明的第一方面，提供了一种基于物联网的安全门禁管理方法，包括：

基于楼栋门禁获取业主出行信息和访客登记信息；

基于小区门禁获取进入所述小区门禁内侧第一识别区域的第一人员信息；

基于小区门禁获取进入所述小区门禁外侧第二识别区域的第二人员信息；

基于业主出行信息、访客登记信息、第一人员信息和第二人员信息，确定人员分类数据信息；

基于所述人员分类数据信息，确定安全门禁管理开闭数据。

进一步地，其中，所述基于业主出行信息、访客登记信息、第一人员信息和第二人员信息，确定人员分类数据信息，包括：

将第一人员信息和第二人员信息与业主出行信息比对，提取业主分类；

将第一人员信息和第二人员信息与访客登记信息比对，提取访客分类；

基于提取的业主分类数据和访客分类数据，确定第一人员信息和第二人员信息中的待定分类。

进一步地，其中，所述基于提取的业主分类数据和访客分类数据，确定第一人员信息和第二人员信息中的待定分类，包括：

获取待定分类与业主分类之间的第一关联数据，当所述第一关联数据大于等于第一关联阈值时，提取业主随从分类；

获取待定分类与访客分类之间的第二关联数据，当所述第二关联数据大于等于第二关联阈值时，提取访客随从分类；

当所述第一关联数据小于第一关联阈值或所述第二关联数据小于第二关联阈值时，提取陌生人分类。

进一步地，其中，所述获取待定分类与业主分类之间的第一关联数据，当所述第一关联数据大于等于第一关联阈值时，提取业主随从分类，包括：

获取待定分类与业主分类之间距离数据、肢体数据、语音数据和表情数据；

基于关联模型确定待定分类与业主分类之间的第一关联数据；

比较第一关联数据与第一关联阈值，当所述第一关联数据大于等于第一关联阈值时，提取业主随从分类，当所述第一关联数据小于第一关联阈值时，提取陌生人分类。

进一步地，其中，获取待定分类与访客分类之间的第二关联数据，当所述第二关联数据大于等于第二关联阈值时，提取访客随从分类，包括：

获取待定分类与访客分类之间距离数据、肢体数据、语音数据和表情数据；

基于关联模型确定待定分类与访客分类之间的第二关联数据；

比较第二关联数据与第二关联阈值，当所述第二关联数据大于等于第二关联阈值时，提取访客随从分类，当所述第二关联数据小于第二关联阈值时，提取陌生人分类。

进一步地，其中，所述关联模型如下：

；

其中，为关联阈值，i取值为1时，/>为第一关联数据，i取值为2时，/>为第二关联数据；/>为距离数据取值，/>为肢体数据取值；/>为语音数据取值；/>为表情数据取值；/>为距离数据权重系数；/>为肢体数据权重系数；/>为语音数据权重系数；/>为表情数据权重系数。

进一步地，其中，所述基于所述人员分类数据信息，确定安全门禁管理开闭数据，包括：

基于小区门禁识别第一识别区域或第二识别区域内的业主分类或访客分类，获取业主分类或访客分类与小区门禁之间的距离，确定小区门禁开启时间、开启时长和关闭时间；

基于小区门禁识别第一识别区域或第二识别区域内的业主随从分类或访客随从分类，获取业主随从分类或访客随从分类与小区门禁之间的距离，确定小区门禁开启时间、开启时长和关闭时间；

基于小区门禁识别第一识别区域或第二识别区域内的陌生人分类，获取陌生人分类与小区门禁之间的距离、与业主分类或访客分类之间的距离、与业主随从分类或访客随从分类之间的距离，确定小区门禁开启时间、开启时长和关闭时间。

进一步地，其中，基于小区门禁获取进入所述小区门禁内侧第一识别区域的第一人员信息，包括：

以小区门禁为中心点和以R₁为半径划定小区门禁内侧为第一识别区域；

实时获取进入所述第一识别区域的第一人员的图像数据；

基于第一人员的图像数据，判断第一人员的人员属性、移动路径和移动速度，确定第一人员信息。

进一步地，其中，基于小区门禁获取进入所述小区门禁外侧第二识别区域的第二人员信息，包括：

以小区门禁为中心点和以R₂为半径划定小区门禁外侧为第二识别区域；

实时获取进入所述第二识别区域的第二人员的图像数据；

基于第二人员的图像数据，判断第二人员的人员属性、移动路径和移动速度，确定第二人员信息。

根据本发明的第二方面，提供了一种基于物联网的安全门禁管理***，包括：

第一信息获取模块，用于基于楼栋门禁获取业主出行信息和访客登记信息；

第二信息获取模块，用于基于小区门禁获取进入所述小区门禁内侧第一识别区域的第一人员信息；

第三信息获取模块，用于基于小区门禁获取进入所述小区门禁外侧第二识别区域的第二人员信息；

人员分类模块，用于基于业主出行信息、访客登记信息、第一人员信息和第二人员信息，确定人员分类数据信息；

门禁管理模块，用于基于所述人员分类数据信息，确定安全门禁管理开闭数据。

本发明具有如下优点：

本申请提供了一种基于物联网的安全门禁管理方法，包括：基于楼栋门禁获取业主出行信息和访客登记信息；基于小区门禁获取进入小区门禁内侧第一识别区域的第一人员信息；基于小区门禁获取进入小区门禁外侧第二识别区域的第二人员信息；基于业主出行信息、访客登记信息、第一人员信息和第二人员信息，确定人员分类数据信息；基于人员分类数据信息，确定安全门禁管理开闭数据。通过对楼宇门禁获得的业主出行信息和访客登记信息，对小区门禁前的第一人员信息和第二人员信息进行分类为业主、业主随从、访客、访客随从和陌生人，从而基于分类数据信息对安全门禁开闭进行准确控制，从而满足业主顺畅通行要求，同时提高门禁的安全性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式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示例性的，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，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

图1为本发明提供的一种基于物联网的安全门禁管理方法流程图；

图2为本发明提供的获取第一人员信息流程图；

图3为本发明提供的获取第二人员信息流程图；

图4为本发明提供的确定人员分类数据信息流程图；

图5为本发明提供的确定待定分类流程图；

图6为本发明提供的提取业主随从分类流程图；

图7为本发明提供的提取访客随从分类流程图；

图8为本发明提供的确定安全门禁管理开闭数据流程图；

图9为本发明提供的一种基于物联网的安全门禁管理***框图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了解决现有技术中智能门禁***存在的通行顺畅性不好，且对非业主分类不够明确，影响小区进出安全性的问题，本申请通过基于物联网设备对安全门禁***和管理方法进行优化，满足业主顺畅通行要求，同时提高门禁的安全性。

根据本发明的第一方面，提供了一种基于物联网的安全门禁管理方法，如图1所示的，包括：

步骤100，其中，基于楼栋门禁获取业主出行信息和访客登记信息；

步骤200，其中，基于小区门禁获取进入小区门禁内侧第一识别区域的第一人员信息；

步骤300，其中，基于小区门禁获取进入小区门禁外侧第二识别区域的第二人员信息；

步骤400，其中，基于业主出行信息、访客登记信息、第一人员信息和第二人员信息，确定人员分类数据信息；

步骤500，其中，基于人员分类数据信息，确定安全门禁管理开闭数据。

基于以上实施例的具体步骤100，需要说明的是：一般小区内都含有多个楼栋，在本申请实施例中，基于楼栋内装设的楼栋门禁，能够实时监控进出楼栋的人员信息，包括但不限于人脸图像信息、衣着信息、体型体态信息等。因此，当业主出行时，能够通过楼栋门禁上的摄像头、语音设备等记录业主出行信息。同时，本申请实施例还通过业主终端设备（如智能手机、智能平板等）将访客的相关信息进行登记，保存在楼栋门禁***中，上述访客的相关信息包括但不限于访客访问时间、访客数量、人脸图像信息、衣着信息等，因此，通过上述步骤100，实时获取业主出行信息和访客登记信息，为后续进行人员分类提供基础。

基于以上实施例的具体步骤200，其中，基于小区门禁获取进入小区门禁内侧第一识别区域的第一人员信息，如图2所示的，包括：

步骤201，其中，以小区门禁为中心点和以R₁为半径划定小区门禁内侧为第一识别区域；

步骤202，其中，实时获取进入第一识别区域的第一人员的图像数据；

步骤203，其中，基于第一人员的图像数据，判断第一人员的人员属性、移动路径和移动速度，确定第一人员信息。

基于以上实施例的具体步骤201，需要说明的是：当小区内人员需要出小区时，朝向小区门禁方向移动，通过在小区门禁内侧一定区域划定，以进入到此区域的人员为出行人员，从而对其进行摄录和跟踪轨迹。因此，在此步骤中，以小区门禁为中心点和以R₁为半径划定小区门禁内侧为第一识别区域，因此，能够识别到以R₁为半径方向进入到第一识别区域的人员。

基于以上实施例的具体步骤202，需要说明的是：通过上述步骤201已经划定的第一识别区域，当有人员进入到第一识别区域内时，则将此人员标记为第一人员，同时对第一人员进行摄录和语音识别，实时记录第一人员的图像数据。

基于以上实施例的具体步骤203，需要说明的是：通过上述步骤202已经实时记录的第一人员的图像数据，从而能够首先对第一人员的人员属性进行确定，如第一人员是业主、访客等属性，同时通过图像跟踪对第一人员的移动路径和移动速度进行确定，从而基于第一人员在第一识别区域与小区门禁之间的距离、移动路径和移动速度，确定第一人员信息，计算第一人员到达小区门禁的时间，进一步确定小区门禁的开启时间、开启时长和关闭时间。此实施例中，第一人员为在小区门禁内侧，即默认小区内人员为业主或访客，可以自由出小区。

步骤300，其中，基于小区门禁获取进入小区门禁外侧第二识别区域的第二人员信息，如图3所示的，包括：

步骤301，其中，以小区门禁为中心点和以R₂为半径划定小区门禁外侧为第二识别区域；

步骤302，其中，实时获取进入第二识别区域的第二人员的图像数据；

步骤303，其中，基于第二人员的图像数据，判断第二人员的人员属性、移动路径和移动速度，确定第二人员信息。

基于以上实施例的具体步骤301，需要说明的是：当小区外人员需要进小区时，朝向小区门禁方向移动，通过在小区门禁外侧一定区域划定，以进入到此区域的人员为进入人员，从而对其进行摄录和跟踪轨迹。因此，在此步骤中，以小区门禁为中心点和以R₂为半径划定小区门禁外侧为第二识别区域，因此，能够识别到以R₂为半径方向进入到第二识别区域的人员。

基于以上实施例的具体步骤302，需要说明的是：通过上述步骤301已经划定的第二识别区域，当有人员进入到第二识别区域内时，则将此人员标记为第二人员，同时对第二人员进行摄录和语音识别，实时记录第二人员的图像数据。

基于以上实施例的具体步骤303，需要说明的是：通过上述步骤302已经实时记录的第二人员的图像数据，从而能够首先对第二人员的人员属性进行确定，如第二人员是业主、访客、业主随从、访客随从、陌生人等属性，同时通过图像跟踪对第二人员的移动路径和移动速度进行确定，从而基于第二人员在第二识别区域与小区门禁之间的距离、移动路径和移动速度，确定第二人员信息，计算第二人员到达小区门禁的时间，进一步确定小区门禁的开启时间、开启时长和关闭时间。此实施例中，第二人员为在小区门禁外侧，需要提前对第二人员的人员属性进行确认，根据人员属性确定小区门禁的开闭管理。

基于上述步骤，可以对来自于第一识别区域和第二识别区域的第一人员信息和第二人员信息进行记录，更进一步的需要对人员信息进行分类，从而基于属性的人员分类数据信息，对小区门禁进行开关门控制。具体如下：

步骤400，其中，基于业主出行信息、访客登记信息、第一人员信息和第二人员信息，确定人员分类数据信息，如图4所示的，包括：

步骤401，其中，将第一人员信息和第二人员信息与业主出行信息比对，提取业主分类；

步骤402，其中，将第一人员信息和第二人员信息与访客登记信息比对，提取访客分类；

步骤403，其中，基于提取的业主分类数据和访客分类数据，确定第一人员信息和第二人员信息中的待定分类。

基于以上实施例的具体步骤401，需要说明的是：通过楼栋门禁获取了业主出行信息，通过小区门禁获取了进入第一识别区域的第一人员信息和进入第二识别区域的第二人员信息，将第一人员信息与业主出行信息进行比对，提取其中为业主的业主分类，同时将第二人员信息与业主出行信息进行比对，提取其中为业主的业主分类。

基于以上实施例的具体步骤402，需要说明的是：通过楼栋门禁获取了访客登记信息，通过小区门禁获取了进入第一识别区域的第一人员信息和进入第二识别区域的第二人员信息，将第一人员信息与访客登记信息进行比对，提取其中为访客的访客分类，同时将第二人员信息与访客登记信息进行比对，提取其中为访客的访客分类。

基于以上实施例的具体步骤403，需要说明的是：通过步骤401和402，已经从第一人员信息和第二人员信息中提取了业主分类和访客分类，进一步的，在此步骤中，从业主分类中获取业主分类数据，从访客分类中获取访客分类数据，因此，第一人员信息和第二人员信息中剩余的记为待定分类，待定分类中的人员属性还需要进一步的确认为业主随从、访客随从和陌生人，并根据确定的人员属性进一步控制门禁的开闭。

在待定分类中，一部分人员是跟随业主进出小区的，另一部分人员是跟随访客进出小区的，需要保证这两部分人员的自由出入，而剩余人员则为陌生人，需要对其进行限制。具体的在步骤403中，基于提取的业主分类数据和访客分类数据，确定第一人员信息和第二人员信息中的待定分类，如图5所示的，包括：

步骤4031，其中，获取待定分类与业主分类之间的第一关联数据，当第一关联数据大于等于第一关联阈值时，提取业主随从分类，如图6所示的，具体的包括：

步骤40311，其中，获取待定分类与业主分类之间距离数据、肢体数据、语音数据和表情数据。其中，确定待定分类与业主分类之间距离数据，能够在一定程度上表明待定分类与业主分类之间的距离亲密度；确定待定分类与业主分类之间的肢体数据，能够在一定程度上表明待定分类与业主分类之间的肢体亲密度；确定待定分类与业主分类之间的语音数据，能够在一定程度上表明待定分类与业主分类之间的语音亲密度；确定待定分类与业主分类之间的表情数据，能够在一定程度上表明待定分类与业主分类之间的表情亲密度。通过上述数据确定待定分类与业主分类之间的第一关联数据来看是否是与业主随行的人员。

基于上述分析，在此步骤中，具体的，还包括对距离数据、肢体数据、语音数据和表情数据进行取值。举例说明如下：

通过摄像头拍摄的待定分类与业主分类之间距离数据，定义距离数据取值在[0,1），当待定分类与业主分类之间的距离越短，表明越亲密，则距离数据取值越靠近1；当待定分类与业主分类之间的距离越长，表明越不亲密，则距离数据取值越靠近0。

通过摄像头拍摄的待定分类与业主分类之间肢体数据，定义肢体数据取值在[0,1]，当待定分类与业主分类之间的肢体交流越频繁，表明越亲密，则肢体数据取值越靠近1；当待定分类与业主分类之间的肢体交流越少，表明越不亲密，则肢体数据取值越靠近0。

通过摄像头拍摄的待定分类与业主分类之间表情数据，定义表情数据取值在[0,1]，当待定分类与业主分类之间的表情交流越频繁，表明越亲密，则表情数据取值越靠近1；当待定分类与业主分类之间的表情交流越少，表明越不亲密，则表情数据取值越靠近0。

通过语音设备记录的待定分类与业主分类之间语音数据，定义语音数据取值在[0,1]，当待定分类与业主分类之间的语音交流越频繁，表明越亲密，则语音数据取值越靠近1；当待定分类与业主分类之间的语音交流越少，表明越不亲密，则语音数据取值越靠近0。

步骤40312，其中，基于关联模型确定待定分类与业主分类之间的第一关联数据；

其中，关联模型如下：；

其中，为关联阈值，i取值为1时，/>为第一关联数据；/>为距离数据取值，/>为肢体数据取值；/>为语音数据取值；/>为表情数据取值；/>为距离数据权重系数；/>为肢体数据权重系数；/>为语音数据权重系数；/>为表情数据权重系数。

步骤40313，其中，比较第一关联数据与第一关联阈值，当第一关联数据大于等于第一关联阈值时，提取业主随从分类，当第一关联数据小于第一关联阈值时，提取陌生人分类。

步骤4032，其中，获取待定分类与访客分类之间的第二关联数据，当第二关联数据大于等于第二关联阈值时，提取访客随从分类，如图7所示的，具体包括：

步骤40321，其中，获取待定分类与访客分类之间距离数据、肢体数据、语音数据和表情数据。其中，确定待定分类与访客分类之间距离数据，能够在一定程度上表明待定分类与访客分类之间的距离亲密度；确定待定分类与访客分类之间的肢体数据，能够在一定程度上表明待定分类与访客分类之间的肢体亲密度；确定待定分类与访客分类之间的语音数据，能够在一定程度上表明待定分类与访客分类之间的语音亲密度；确定待定分类与访客分类之间的表情数据，能够在一定程度上表明待定分类与访客分类之间的表情亲密度。通过上述数据确定待定分类与访客分类之间的第二关联数据来看是否是与访客随行的人员。

基于上述分析，在此步骤中，具体的，还包括对距离数据、肢体数据、语音数据和表情数据进行取值。举例说明如下：

通过摄像头拍摄的待定分类与访客分类之间距离数据，定义距离数据取值在[0,1），当待定分类与访客分类之间的距离越短，表明越亲密，则距离数据取值越靠近1；当待定分类与访客分类之间的距离越长，表明越不亲密，则距离数据取值越靠近0。

通过摄像头拍摄的待定分类与访客分类之间肢体数据，定义肢体数据取值在[0,1]，当待定分类与访客分类之间的肢体交流越频繁，表明越亲密，则肢体数据取值越靠近1；当待定分类与访客分类之间的肢体交流越少，表明越不亲密，则肢体数据取值越靠近0。

通过摄像头拍摄的待定分类与访客分类之间表情数据，定义表情数据取值在[0,1]，当待定分类与访客分类之间的表情交流越频繁，表明越亲密，则表情数据取值越靠近1；当待定分类与访客分类之间的表情交流越少，表明越不亲密，则表情数据取值越靠近0。

通过语音设备记录的待定分类与访客分类之间语音数据，定义语音数据取值在[0,1]，当待定分类与访客分类之间的语音交流越频繁，表明越亲密，则语音数据取值越靠近1；当待定分类与访客分类之间的语音交流越少，表明越不亲密，则语音数据取值越靠近0。

步骤40322，其中，基于关联模型确定待定分类与访客分类之间的第二关联数据；

其中，关联模型如下：；

其中，为关联阈值，i取值为2时，/>为第二关联数据；/>距离数据取值，/>为肢体数据取值；/>为语音数据取值；/>为表情数据取值；/>为距离数据权重系数；/>为肢体数据权重系数；/>为语音数据权重系数；/>为表情数据权重系数。

步骤40323，其中，比较第二关联数据与第二关联阈值，当第二关联数据大于等于第二关联阈值时，提取访客随从分类，当第二关联数据小于第二关联阈值时，提取陌生人分类。

步骤4033，其中，当第一关联数据小于第一关联阈值或第二关联数据小于第二关联阈值时，提取陌生人分类。具体的：

通过上述步骤40313，提取业主随从分类，当业主随从分类跟随业主进入小区时，则门禁也处于开启状态，保证业主随从分类的顺畅通行。而提取陌生人分类，***识别陌生人分类后，陌生人不具有自由通行的权利，因此对陌生人进行限制通行、警报等措施。通过上述步骤40323，提取访客随从分类，当访客随从分类跟随访客进入小区时，则门禁也处于开启状态，保证访客随从分类的顺畅通行。而提取陌生人分类，***识别陌生人分类后，陌生人不具有自由通行的权利，因此对陌生人进行限制通行、警报等措施。

进一步地，步骤500，其中，基于人员分类数据信息，确定安全门禁管理开闭数据，如图8所示的，包括：

步骤501，其中，基于小区门禁识别第一识别区域或第二识别区域内的业主分类或访客分类，获取业主分类或访客分类与小区门禁之间的距离，确定小区门禁开启时间、开启时长和关闭时间。在此步骤中，基于被确认的业主分类或访客分类与门禁之间的距离数据、移动路径和移动速度，确定小区门禁的开启时间，特别是使得小区门禁能够在业主分类或访客分类到达之前开启，保证业主分类或访客分类顺畅通行。

步骤502，其中，基于小区门禁识别第一识别区域或第二识别区域内的业主随从分类或访客随从分类，获取业主随从分类或访客随从分类与小区门禁之间的距离，确定小区门禁开启时间、开启时长和关闭时间。同样的，在此步骤中，基于被确认的业主随从分类或访客随从分类与门禁之间的距离数据、移动路径和移动速度，确定小区门禁的开启时间，特别是使得小区门禁能够在业主随从分类或访客随从分类到达之前开启，保证业主随从分类或访客随从分类顺畅通行。

需要举例说明的是，业主随从分类可能在业主之前（即业主随从分类与小区门禁之间距离小于业主分类与小区门禁之间距离），此时门禁开启时间以业主随从分类与小区门禁之间距离判定。业主随从分类可能在业主之后（即业主随从分类与小区门禁之间距离大于业主分类与小区门禁之间距离），此时门禁开启时间以业主分类与小区门禁之间距离判定。

步骤503，其中，基于小区门禁识别第一识别区域或第二识别区域内的陌生人分类，获取陌生人分类与小区门禁之间的距离、与业主分类或访客分类之间的距离、与业主随从分类或访客随从分类之间的距离，确定小区门禁开启时间、开启时长和关闭时间。

在此步骤中，主要考虑到陌生人分类会随业主分类、业主随从分类、访客分类和访客随从分类进入小区。具体的：

（1）当陌生人分类与小区门禁之间的距离小于第一距离阈值时，则发出第一警报，提醒业主分类、业主随从分类、访客分类和访客随从分类可能有陌生人跟随进入；

（2）当陌生人分类与业主分类或访客分类之间的距离小于第二距离阈值时，则发出第二警报，提醒业主分类或访客分类可能有陌生人跟随进入；

（3）当陌生人分类与业主随从分类或访客随从分类之间的距离小于第三距离阈值时，则发出第三警报，提醒业主随从分类或访客随从分类可能有陌生人跟随进入；

（4）在上述警报的基础上，当陌生人分类在业主分类、业主随从分类、访客分类和访客随从分类之前，则小区门禁不开启；当陌生人分类在业主分类、业主随从分类、访客分类和访客随从分类之后，则小区门禁在业主分类、业主随从分类、访客分类和访客随从分类通过后快速关闭；当陌生人分类在业主分类、业主随从分类、访客分类和访客随从分类之间，则小区门禁在上一业主分类、业主随从分类、访客分类或访客随从分类通过后快速关闭，等待陌生人分类从队列中移除，小区门禁再次开启。

本申请提供了一种基于物联网的安全门禁管理方法，包括：基于楼栋门禁获取业主出行信息和访客登记信息；基于小区门禁获取进入小区门禁内侧第一识别区域的第一人员信息；基于小区门禁获取进入小区门禁外侧第二识别区域的第二人员信息；基于业主出行信息、访客登记信息、第一人员信息和第二人员信息，确定人员分类数据信息；基于人员分类数据信息，确定安全门禁管理开闭数据。通过对楼宇门禁获得的业主出行信息和访客登记信息，对小区门禁前的第一人员信息和第二人员信息进行分类为业主、业主随从、访客、访客随从和陌生人，从而基于分类数据信息对安全门禁开闭进行准确控制，从而满足业主顺畅通行要求，同时提高门禁的安全性。

根据本发明的第二方面，提供了一种基于物联网的安全门禁管理***，如图9所示的，包括：

第一信息获取模块01，用于基于楼栋门禁获取业主出行信息和访客登记信息；

第二信息获取模块02，用于基于小区门禁获取进入小区门禁内侧第一识别区域的第一人员信息；

第三信息获取模块03，用于基于小区门禁获取进入小区门禁外侧第二识别区域的第二人员信息；

人员分类模块04，用于基于业主出行信息、访客登记信息、第一人员信息和第二人员信息，确定人员分类数据信息；

门禁管理模块05，用于基于人员分类数据信息，确定安全门禁管理开闭数据。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，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全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (10)

1.一种基于物联网的安全门禁管理方法，其特征在于，包括：

基于楼栋门禁获取业主出行信息和访客登记信息；

基于小区门禁获取进入所述小区门禁内侧第一识别区域的第一人员信息；

基于小区门禁获取进入所述小区门禁外侧第二识别区域的第二人员信息；

基于业主出行信息、访客登记信息、第一人员信息和第二人员信息，确定人员分类数据信息；

基于所述人员分类数据信息，确定安全门禁管理开闭数据。

2.如权利要求1所述的基于物联网的安全门禁管理方法，其特征在于，其中，所述基于业主出行信息、访客登记信息、第一人员信息和第二人员信息，确定人员分类数据信息，包括：

将第一人员信息和第二人员信息与业主出行信息比对，提取业主分类；

将第一人员信息和第二人员信息与访客登记信息比对，提取访客分类；

基于提取的业主分类数据和访客分类数据，确定第一人员信息和第二人员信息中的待定分类。

3.如权利要求2所述的基于物联网的安全门禁管理方法，其特征在于，其中，所述基于提取的业主分类数据和访客分类数据，确定第一人员信息和第二人员信息中的待定分类，包括：

获取待定分类与业主分类之间的第一关联数据，当所述第一关联数据大于等于第一关联阈值时，提取业主随从分类；

获取待定分类与访客分类之间的第二关联数据，当所述第二关联数据大于等于第二关联阈值时，提取访客随从分类；

当所述第一关联数据小于第一关联阈值或所述第二关联数据小于第二关联阈值时，提取陌生人分类。

4.如权利要求3所述的基于物联网的安全门禁管理方法，其特征在于，其中，所述获取待定分类与业主分类之间的第一关联数据，当所述第一关联数据大于等于第一关联阈值时，提取业主随从分类，包括：

获取待定分类与业主分类之间距离数据、肢体数据、语音数据和表情数据；

基于关联模型确定待定分类与业主分类之间的第一关联数据；

比较第一关联数据与第一关联阈值，当所述第一关联数据大于等于第一关联阈值时，提取业主随从分类，当所述第一关联数据小于第一关联阈值时，提取陌生人分类。

5.如权利要求3所述的基于物联网的安全门禁管理方法，其特征在于，其中，获取待定分类与访客分类之间的第二关联数据，当所述第二关联数据大于等于第二关联阈值时，提取访客随从分类，包括：

获取待定分类与访客分类之间距离数据、肢体数据、语音数据和表情数据；

基于关联模型确定待定分类与访客分类之间的第二关联数据；

比较第二关联数据与第二关联阈值，当所述第二关联数据大于等于第二关联阈值时，提取访客随从分类，当所述第二关联数据小于第二关联阈值时，提取陌生人分类。

6.如权利要求4或5所述的基于物联网的安全门禁管理方法，其特征在于，其中，所述关联模型如下：

；

其中，为关联阈值，i取值为1时，/>为第一关联数据，i取值为2时，/>为第二关联数据；/>为距离数据取值，/>为肢体数据取值；/>为语音数据取值；/>为表情数据取值；/>为距离数据权重系数；/>为肢体数据权重系数；/>为语音数据权重系数；/>为表情数据权重系数。

7.如权利要求3所述的基于物联网的安全门禁管理方法，其特征在于，其中，所述基于所述人员分类数据信息，确定安全门禁管理开闭数据，包括：

基于小区门禁识别第一识别区域或第二识别区域内的业主分类或访客分类，获取业主分类或访客分类与小区门禁之间的距离，确定小区门禁开启时间、开启时长和关闭时间；

基于小区门禁识别第一识别区域或第二识别区域内的业主随从分类或访客随从分类，获取业主随从分类或访客随从分类与小区门禁之间的距离，确定小区门禁开启时间、开启时长和关闭时间；

基于小区门禁识别第一识别区域或第二识别区域内的陌生人分类，获取陌生人分类与小区门禁之间的距离、与业主分类或访客分类之间的距离、与业主随从分类或访客随从分类之间的距离，确定小区门禁开启时间、开启时长和关闭时间。

8.如权利要求1所述的基于物联网的安全门禁管理方法，其特征在于，其中，基于小区门禁获取进入所述小区门禁内侧第一识别区域的第一人员信息，包括：

以小区门禁为中心点和以R₁为半径划定小区门禁内侧为第一识别区域；

实时获取进入所述第一识别区域的第一人员的图像数据；

基于第一人员的图像数据，判断第一人员的人员属性、移动路径和移动速度，确定第一人员信息。

9.如权利要求1所述的基于物联网的安全门禁管理方法，其特征在于，其中，基于小区门禁获取进入所述小区门禁外侧第二识别区域的第二人员信息，包括：

以小区门禁为中心点和以R₂为半径划定小区门禁外侧为第二识别区域；

实时获取进入所述第二识别区域的第二人员的图像数据；

基于第二人员的图像数据，判断第二人员的人员属性、移动路径和移动速度，确定第二人员信息。

10.一种基于物联网的安全门禁管理***，其特征在于，包括：

第一信息获取模块，用于基于楼栋门禁获取业主出行信息和访客登记信息；

第二信息获取模块，用于基于小区门禁获取进入所述小区门禁内侧第一识别区域的第一人员信息；

第三信息获取模块，用于基于小区门禁获取进入所述小区门禁外侧第二识别区域的第二人员信息；

人员分类模块，用于基于业主出行信息、访客登记信息、第一人员信息和第二人员信息，确定人员分类数据信息；

门禁管理模块，用于基于所述人员分类数据信息，确定安全门禁管理开闭数据。