摘要
本发明提供一种智能门窗的交互控制方法及系统,用以通过深度学习对多模态生物识别数据进行智能分析,建立动态的用户行为画像和访问习惯模型,实现验证策略的自适应调整和异常访问模式的精准识别目的;其方案至少包括:获取用户的生物识别信息中的纹理特征向量与空间特征向量,将不同类型的生物识别信息中的特征向量进行拼接形成多模态实时生物特征张量;输出包含时间规律与操作习惯的行为画像向量;对行为画像向量进行计算并判断当前识别置信度,并判断是否存在异常访问模式,并生成包含风险等级与特征差异的异常报告;基于识别置信度与异常报告结果,生成交互控制器用于控制智能门窗交互的控制指令。