【技術實現步驟摘要】
本申請涉及智能家居，尤其涉及可視門鈴的電池檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質。
技術介紹
1、在智能家居及安防領域，門鈴作為一種重要的通訊與警報設備，其穩定性和可靠性對于提升居住安全與便利性至關重要。傳統門鈴系統多采用電池供電，在日常使用中，由于頻繁的開關門動作，尤其是當關門力度過大時，往往會對安裝在門上的門鈴裝置產生沖擊，導致覆蓋電池的外殼松動。這種松動可能會影響電池與門鈴電路板的接觸穩定性，進而使得門鈴存在失效的風險。
2、上述內容僅用于輔助理解本申請的技術方案，并不代表承認上述內容為現有技術。
技術實現思路
1、本申請的主要目的在于提供一種可視門鈴的電池檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質，旨在解決因電池松動導致的門鈴失效的技術問題。
2、為實現上述目的，本申請提供一種可視門鈴的電池檢測方法，包括：在檢測到開門的情況下，獲取開門對象的關門習慣力度、對象關門實際力度，以及獲取關門環境風力，所述關門環境風力包括絕對風力和風力方向；
3、確定在所述對象關門實際力度和所述關門環境風力的作用下，所述可視門鈴的電池的松動作用量；
4、基于所述松動作用量和所述關門習慣力度，確定所述可視門鈴在失效前的關門剩余次數；
5、在所述關門剩余次數小于預設次數閾值的情況下，輸出電池松動失效提示。
6、在一實施例中，所述在檢測到開門的情況下，獲取開門對象的關門習慣力度的步驟包括：
7、在檢測到開門的情況下，檢測開門類型，所
8、獲取所述開門類型對應的目標門外圖像，并確定所述目標門外圖像中存在的門外人臉特征；
9、在預設開門人物數據庫中存在所述門外人臉特征對應的目標居住人臉特征的情況下，基于所述目標居住人臉特征攜帶的習慣力度數據，確定開門對象的關門習慣力度；
10、在所述預設開門人物數據庫中不存在所述門外人臉特征對應的目標居住人臉特征的情況下，基于所述門外人臉特征和所述目標門外圖像，確定所述關門習慣力度。
11、在一實施例中，所述在預設開門人物數據庫中存在所述門外人臉特征對應的目標居住人臉特征的情況下，基于所述目標居住人臉特征攜帶的習慣力度數據，確定開門對象的關門習慣力度的步驟包括：
12、在所述門外人臉特征的數量大于預設單人閾值，且在所述預設開門人物數據庫中存在多個門外人臉特征各自對應的目標人臉特征的情況下，將各所述目標人臉特征各自攜帶的習慣力度數據的平均值，作為關門習慣力度；
13、在所述預設開門人物數據庫中存在的目標人臉特征的數量等于預設單人閾值的情況下，將所述目標居住人臉特征攜帶的習慣力度數據作為所述關門習慣力度。
14、在一實施例中，在所述預設開門人物數據庫中不存在所述門外人臉特征對應的目標居住人臉特征的情況下，基于所述門外人臉特征和所述目標門外圖像，確定所述關門習慣力度的步驟包括：
15、在所述預設開門人物數據庫中不存在所述門外人臉特征對應的目標居住人臉特征，且所述門外人臉特征的數量等于預設單人閾值的情況下，調用預設力度預測模型，識別所述門外人臉特征的性別類型并確定所述性別類型對應的性別力度系數，以及從所述目標門外圖像中提取初始人體輪廓；
16、基于獲取到的當日溫度，確定衣物覆蓋厚度系數，并根據所述衣物覆蓋厚度系數，調整所述初始人體輪廓得到人體實際輪廓，并確定所述人體實際輪廓對應的人體力度系數；
17、對性別力度系數和人體力度系數進行加權求和，得到習慣力度系數；
18、將所述習慣力度系數與預設標準力度之積，作為所述關門習慣力度；
19、在所述預設開門人物數據庫中不存在所述門外人臉特征對應的目標居住人臉特征，且所述門外人臉特征的數量大于預設單人閾值的情況下，將預設習慣力度作為所述關門習慣力度。
20、在一實施例中，所述獲取關門環境風力的步驟包括：
21、獲取設置在門內的第一壓力傳感器采集得到的門內風力，以及獲取設置在門外的第二壓力傳感器采集得到的門外風力；
22、確定所述門內風力和所述門外風力之差的絕對值為絕對風力；
23、根據所述門內風力和門外風力，確定風力方向；
24、將所述風力方向和絕對風力作為關門環境風力。
25、在一實施例中，所述確定在所述對象關門實際力度和所述關門環境風力的作用下，所述可視門鈴的電池的松動作用量的步驟包括：
26、在預設風力系數映射關系中查找所述絕對風力的絕對力度系數；
27、在所述風力方向與所述關門習慣力度的預設關門方向相同的情況下，將所述絕對力度系數與預設標準作用系數之和作為風力正作用系數，將所述關門習慣力度與所述風力正作用系數之積作為關門作用力，并確定所述關門作用力對應的松動作用量；
28、在所述風力方向與所述關門習慣力度的預設關門方向相反的情況下，將所述絕對力度系數與所述預設標準作用系數之差作為風力反作用系數，將所述關門習慣力度與所述風力反作用系數之積作為所述關門作用力，并確定所述關門作用力對應的松動作用量。
29、在一實施例中，所述基于所述松動作用量和所述關門習慣力度，確定所述可視門鈴在失效前的關門剩余次數的步驟包括：
30、聚合所述松動作用量和所述可視門鈴存儲的電池累計松動程度，得到電池當前松動程度；
31、將預設松動失效閾值與所述電池當前松動程度之差作為剩余松動量；
32、在所述可視門鈴的松動檢測模式為單人居住檢測模式的情況下，將所述剩余松動量與所述關門習慣力度之比作為所述關門剩余次數；
33、在所述可視門鈴的松動檢測模式為多人居住檢測模式的情況下，獲取所述可視門鈴所在門的歷史松動數據，從所述歷史松動數據中查找與所述電池當前松動程度相似的多個目標歷史松動程度，所述目標歷史松動程度與所述電池當前松動程度之差小于預設最小相似閾值；
34、對于每一所述目標歷史松動程度，在所述歷史松動數據中查找所述目標歷史松動程度對應的目標歷史失效程度，并統計所述目標歷史松動程度到對應的所述目標歷史失效程度之間的歷史關門次數；
35、將各所述歷史關門次數的平均值作為所述關門剩余次數。
36、此外，為實現上述目的，本申請還提供一種可視門鈴檢測裝置，所述的裝置包括：
37、獲取模塊，用于在檢測到開門的情況下，獲取開門對象的關門習慣力度、對象關門實際力度，以及獲取關門環境風力，所述關門環境風力包括絕對風力和風力方向；
38、松動預測模塊，用于確定在所述對象關門實際力度和所述關門環境風力的作用下，所述可視門鈴的電池的松動作用量；
39、剩余確定模塊，用于基于所述松動作用量和所述關門習慣力度，確定所述可視門鈴在失效前的關門剩余次數；
40、提示模塊，用于在所述關門剩余次數小于預設次數閾值的情況下，輸出電池本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種可視門鈴的電池檢測方法，其特征在于，所述的方法包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在檢測到開門的情況下，獲取開門對象的關門習慣力度的步驟包括：
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述在預設開門人物數據庫中存在所述門外人臉特征對應的目標居住人臉特征的情況下，基于所述目標居住人臉特征攜帶的習慣力度數據，確定開門對象的關門習慣力度的步驟包括：
4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述預設開門人物數據庫中不存在所述門外人臉特征對應的目標居住人臉特征的情況下，基于所述門外人臉特征和所述目標門外圖像，確定所述關門習慣力度的步驟包括：
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取關門環境風力的步驟包括：
6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定在所述對象關門實際力度和所述關門環境風力的作用下，所述可視門鈴的電池的松動作用量的步驟包括：
7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述松動作用量和所述關門習慣力度，確定所述可視門鈴在失效前的關門剩余次數的步驟包括：>
8.一種可視門鈴檢測裝置，其特征在于，所述的裝置包括：
9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：
10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質為計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有實現可視門鈴的電池檢測方法的程序，所述實現可視門鈴的電池檢測方法的程序被處理器執行以實現如權利要求1至7中任一項所述可視門鈴的電池檢測方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種可視門鈴的電池檢測方法，其特征在于，所述的方法包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在檢測到開門的情況下，獲取開門對象的關門習慣力度的步驟包括：
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述在預設開門人物數據庫中存在所述門外人臉特征對應的目標居住人臉特征的情況下，基于所述目標居住人臉特征攜帶的習慣力度數據，確定開門對象的關門習慣力度的步驟包括：
4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述預設開門人物數據庫中不存在所述門外人臉特征對應的目標居住人臉特征的情況下，基于所述門外人臉特征和所述目標門外圖像，確定所述關門習慣力度的步驟包括：
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取關門環境風力的步驟包括：...
【專利技術屬性】
技術研發人員：屈偉，楊志榮，胡小華，
申請(專利權)人：深圳市卓悅智能技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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