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龙图腾网获悉广东樱花智能科技有限公司申请的专利基于机器视觉的智能锁监控方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120564272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511054175.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于机器视觉的智能锁监控方法及系统是由王海波;李全成;朱海涛设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的智能锁监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器视觉的智能锁监控方法及系统，包括以下步骤，本方法通过捕获智能锁区域的连续视频帧并提取三维关键点坐标，对用户姿态进行跟踪建模，获得动作轨迹曲线，识别接近操作界面的目标交互行为事件。随后对该事件进行关键帧提取，获取候选身份验证阶段的动作特征子序列，并检测是否存在多次重复尝试触发门锁的行为模式。最终基于该行为模式判断访问请求是否符合安全策略，生成门锁控制指令并发送至控制器模块执行相应操作。解决了当前大多数智能锁系统在面对恶意试探、视频回放攻击等高级攻击手段时存在较大安全隐患的技术问题。

本发明授权基于机器视觉的智能锁监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的智能锁监控方法，其特征在于，包括以下步骤： 捕获智能锁安装区域内的连续视频帧序列，并在所述连续视频帧序列提取三维关键点坐标结构； 基于所述三维关键点坐标结构对用户进行姿态变化跟踪建模，得到用户动作轨迹曲线，并结合所述动作轨迹曲线识别出接近所述智能锁中操作界面的目标交互行为事件； 对所述目标交互行为事件进行关键帧提取，得到候选身份验证阶段的动作特征子序列； 基于所述动作特征子序列检测是否存在多次重复尝试触发门锁开启机制的行为模式； 基于所述行为模式判断用户的当前访问请求是否满足预设的安全策略规则，得到门锁控制指令信号，并将所述门锁控制指令信号发送至智能锁中的门锁控制器模块以完成对应的操作执行； 所述基于所述三维关键点坐标结构对用户进行姿态变化跟踪建模，得到用户动作轨迹曲线，包括以下步骤： 分析所述三维关键点坐标结构中的时序特征，得到关键点运动轨迹序列，并提取所述关键点运动轨迹序列中的姿态变化特征，得到包含关节角度变化、肢体运动方向、速度加速度的多维时空特征矩阵； 基于所述多维时空特征矩阵对连续视频帧序列中的用户肢体活动进行动态时空分割，得到动作片段边界时刻序列，并对所述动作片段边界时刻序列进行运动学特征聚类分析，得到姿态变化特征； 通过层次化时空关联分析技术对所述姿态变化特征进行动作组合模式匹配，得到用户交互意图特征向量，并对所述用户交互意图特征向量进行时序概率推理，得到时序状态转移图； 对所述时序状态转移图进行动态规划搜索，得到最优状态转移路径序列，并基于所述最优状态转移路径序列构建用户动作轨迹曲线，其中，所述用户动作轨迹曲线包含手部接触位置、接触持续时间、接触力度变化的交互行为特征参数； 所述基于所述多维时空特征矩阵对连续视频帧序列中的用户肢体活动进行动态时空分割，得到动作片段边界时刻序列，包括以下步骤： 对所述多维时空特征矩阵进行时序梯度分析，得到特征变化率曲线，并基于所述特征变化率曲线执行自适应阈值分割，得到初始动作边界候选点，其中，所述初始动作边界候选点包含特征变化显著的时刻索引； 基于所述初始动作边界候选点构建时空特征图，并对所述时空特征图应用非局部均值滤波，得到平滑化特征图，其中，所述平滑化特征图保留了关键动作转换信息while抑制了微小噪声扰动； 对所述平滑化特征图进行层次聚类操作，得到动作片段树状结构，并基于所述动作片段树状结构进行多尺度边界优化，得到动作片段边界时刻序列，其中，所述动作片段边界时刻序列反映了用户与智能锁交互过程中的关键动作分节点。

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