[发明专利]智能门锁的数据管理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种智能门锁的数据管理方法，其特征在于，所述智能门锁的数据管理方法包括：

基于预置的第一智能门锁设备采集目标用户的多个用户体征数据，并对所述多个用户体征数据进行特征提取，得到多个目标用户特征；

根据预置的特征编码规则对所述多个目标用户特征进行特征编码，得到所述目标用户对应的第一编码数据；

通过所述第一智能门锁设备获取目标环境数据，并对所述目标环境数据进行环境数据编码，得到所述目标环境数据对应的第二编码数据；

将所述第一编码数据和所述第二编码数据输入预置的智能门锁安全分析模型进行智能门锁安全分析，得到智能门锁安全分析结果；

将所述智能门锁安全分析结果发送至与所述第一智能门锁设备相关联的多个第二智能门锁设备，并根据所述智能门锁安全分析结果控制所述多个第二智能门锁设备进行响应。

2.根据权利要求1所述的智能门锁的数据管理方法，其特征在于，所述基于预置的第一智能门锁设备采集目标用户的多个用户体征数据，并对所述多个用户体征数据进行特征提取，得到多个目标用户特征，包括：

基于预置的第一智能门锁设备采集目标用户的多个用户体征数据，其中，所述多个用户体征数据包括：行为数据、声纹数据和生物学数据；

通过预置的行为特征识别模型对所述行为数据进行特征提取，得到行为特征；

通过预置的声纹特征识别模型对所述声纹数据进行特征提取，得到声纹特征；

通过预置的生物学特征识别模型对所述生物学数据进行特征提取，得到生物学特征；

根据所述行为特征、所述声纹特征和所述生物学特征生成多个目标用户特征。

3.根据权利要求1所述的智能门锁的数据管理方法，其特征在于，所述根据预置的特征编码规则对所述多个目标用户特征进行特征编码，得到所述目标用户对应的第一编码数据，包括：

分别对所述多个目标用户特征进行特征编码，得到每个目标用户特征对应的初始编码数据；

按照预置的特征编码规则对每个目标用户特征对应的初始编码数据进行编码序列转换，得到目标编码序列；

根据所述目标编码序列生成所述目标用户对应的第一编码数据。

4.根据权利要求1所述的智能门锁的数据管理方法，其特征在于，所述通过所述第一智能门锁设备获取目标环境数据，并对所述目标环境数据进行环境数据编码，得到所述目标环境数据对应的第二编码数据，包括：

通过所述第一智能门锁设备中的传感器组，采集所述第一智能门锁设备所处位置的目标环境数据；

对所述目标环境数据进行参数特征提取，得到多个环境参数指标；

对所述多个环境参数指标进行环境数据编码，得到所述目标环境数据对应的第二编码数据。

5.根据权利要求1所述的智能门锁的数据管理方法，其特征在于，所述将所述第一编码数据和所述第二编码数据输入预置的智能门锁安全分析模型进行智能门锁安全分析，得到智能门锁安全分析结果，包括：

对所述第一编码数据和所述第二编码数据进行编码数据融合，得到目标编码数据；

对所述目标编码数据进行向量转换，得到目标输入向量；

将所述目标输入向量输入预置的智能门锁安全分析模型，其中，所述智能门锁安全分析模型包括：长短时记忆网络、第一门限循环网络、第二门限循环网络和输出层；

通过所述智能门锁安全分析模型对所述目标输入向量进行安全分析处理，生成智能门锁安全分析结果。

6.根据权利要求5所述的智能门锁的数据管理方法，其特征在于，所述通过所述智能门锁安全分析模型对所述目标输入向量进行安全分析处理，生成智能门锁安全分析结果，包括：

通过所述长短时记忆网络对所述目标输入向量进行特征提取，得到目标特征向量；

将所述目标特征向量输入所述第一门限循环网络进行特征映射，得到目标映射向量；

将所述目标映射向量输入所述第二门限循环网络进行特征解码，得到目标隐藏向量；

将所述目标隐藏向量输入所述输出层进行处理，得到目标预测概率值；

根据所述目标预测概率值生成智能门锁安全分析结果。