[发明专利]门监控系统及其控制方法

权利要求书

1.一种门监控系统，其特征在于，包括：

设于住所的门上的猫眼孔中的摄像系统，其中，所述摄像系统包括用于检测所述摄像系统的视场内是否存有对象移动的运动探测器，以及，朝向该门的外侧的第一摄像设备，用于采集邻近该门的外侧区域的来访对象的图像数据；

设置于所述猫眼孔的交互接口，用于接收来访对象的交互请求操作；

门控制器，所述门控制器包括处理器和存储器，在所述存储器上存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被处理器所执行时，所述处理器，用于：

对该来访对象的至少一部分所述图像数据进行处理，以确定满足至少一条件，其中，该至少一条件包括确定所述图像数据中所包含的对象中包括人类，或者，确定所述图像数据中包括人脸区域；

响应于确定满足至少一条件，通过所述处理器输出该来访对象的至少一部分所述图像数据至移动终端；和/或

响应于接收到该来访对象的交互请求操作，通过所述处理器输出该来访对象的至少一部分所述图像数据和所述交互请求至移动终端。

2.根据权利要求1所述的门监控系统，其中，所述交互请求包括开锁请求、语音通话请求、视频通话请求中任意一种。

3.根据权利要求2所述的门监控系统，其中，所述处理器进一步用于：

接收来自所述移动终端的开锁控制命令，所述开锁控制命令用于引发对安装于该门的电子控制式门锁进行解锁；以及

响应于接收到所述开锁控制命令，解锁所述电子控制式门锁以打开该住所的该门。

4.根据权利要求1所述的门监控系统，其中，所述摄像系统进一步包括第二摄像设备，其中，所述第二摄像设备朝向该门的内侧，用于采集邻近该门的内侧区域的该来访对象的图像数据。

5.根据权利要求1-4任一所述的门监控系统，其中，所述处理器进一步用于：

以第一深度神经网络模型处理至少一部分所述图像数据，以确定所述图像数据中所包含的对象为人类；

以第二深度神经网络模型处理所述至少一部分所述图像数据，以确定所述图像数据包含人脸区域；以及

响应于确定所述图像数据中所包含的对象中包括人类，或者，确定所述图像数据中包括人脸区域，确定满足至少一条件。

6.根据权利要求5所述的门监控系统，其中，所述第一神经网络模型和所述第二神经网络模型分别包括N层深度可分离卷积层，用于获得所述图像数据的特征图，其中，N为正整数且属于4～12，其中，每一深度可分离卷积层包括深度卷积层和逐点卷积层，所述深度卷积层，用于对每个输入通道应用单个滤波器，所述逐点卷积层，用于对所述深度卷积的输出进行线性组合以获得更新的特征图，其中，所述第二神经网络模型包括N层深度可分离卷积层，用于获得所述图像数据的特征图，其中，N为正整数且属于4～12，其中，每一深度可分离卷积层包括深度卷积层和逐点卷积层，所述深度卷积层，用于对每个输入通道应用单个滤波器，所述逐点卷积层，用于对所述深度卷积的输出进行线性组合以获得更新的特征图。

7.根据权利要求6所述的门监控系统，其中，所述处理器进一步用于：

识别出至少一部分所述图像数据中所包含的第一图像和第二图像之间的不同的图像区域；

聚集所述第一图像和第二图像之间的不同的图像区域，以获得至少一感兴趣区域；

对所述至少一感兴趣区域进行灰度处理；

以所述第一深度神经网络模型处理所述灰度处理之后的所述至少一感兴趣区域，以对所述至少一感兴趣区域所包含的对象进行分类；以及

确定所述至少一感兴趣区域所包含的对象中包括人类。

8.根据权利要求6所述的门监控系统，其中，所述处理器进一步用于：

识别出至少一部分所述图像数据中所包含的第一图像和第二图像之间的不同的图像区域；

聚集所述第一图像和第二图像之间的不同的图像区域，以获得至少一感兴趣区域；

对所述至少一感兴趣区域进行灰度处理；以及

以所述第二深度神经网络模型处理所述灰度处理之后的所述至少一感兴趣区域，以确定所述至少一感兴趣区域中包括人脸区域。