CN105955055A - 自学习智能家居*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种自学习智能家居***，包括：漏水检测仪：用来检测房屋的自来水管道是否存在渗水，并将检测的数据实时传输至中央控制器；气体检测仪：对房屋内外的气体进行实时检测，并将检测的数据传输至中央控制器；温湿度传感器：对房屋内的温湿度进行检测，并将检测的数据传输至中央控制器；体感传感器：对房屋内人体的动作进行检查，并将检测的信号传输至中央控制器，中央控制器将接收的体感传感器信号与数据库内保存的背景图像结合起来，并对结合后的图像进行渲染从而形成动态图像，渲染后的动态图像通过投影仪显示出来，中央控制器内置自学习控制模块。实现为用户提供良好的锻炼环境的优点。
Description
技术领域
本发明涉及信号控制领域，具体地，涉及一种自学习智能家居***。
背景技术
目前，随着互联网的和信息化的高速发展，现有的家居越来越不能满足用户的需求。现有的自学习智能家居***，往往只是将现有的家居通过物联网进行联网，但现在严重的空气质量问题和用户对身体锻炼的需求并没有解决。
发明内容
本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种自学习智能家居***，以实现为用户提供良好的锻炼环境的优点。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种自学习智能家居***，包括：
漏水检测仪：用来检测房屋的自来水管道是否存在渗水，并将检测的数据实时传输至中央控制器，当漏水检测仪检测到漏水信号时，中央控制器通过控制设置在自来水管道总阀门的电磁阀将自来水管道关闭，同时发送警告信息至用户端；
气体检测仪：对房屋内外的气体进行实时检测，并将检测的数据传输至中央控制器，当气体检测仪检测到屋内的气体质量差，而屋外的气体质量优良时，中央控制器打开新风***对房屋进行通风，而当气体检测仪检测到屋内和屋外的气体质量均差时，中央控制器打开设置在房屋内的空气净化器对房屋内的空气进行净化；
温湿度传感器：对房屋内的温湿度进行检测，并将检测的数据传输至中央控制器，中央控制器根据接收的温湿度传感器的信号，对房屋内的温湿度进行调节；
体感传感器：对房屋内人体的动作进行检查，并将检测的信号传输至中央控制器，中央控制器将接收的体感传感器信号与数据库内保存的背景图像结合起来，并对结合后的图像进行渲染从而形成动态图像，渲染后的动态图像通过投影仪显示出来；
中央控制器内置自学习控制模块，自学习控制模块采用神经网络算法，通过对用户习惯的采集和取样，从而建立神经网络模型，自学习控制模块根据神经网络模型对家居***进行控制。
本发明的技术方案具有以下有益效果：
本发明技术方案，通过对房屋的温湿度和空气质量进行调节，并通过体感传感器采集用户的身体动作，并将动作结合到各种动态的背景图像中，达到提供良好的锻炼环境的目的。
具体实施方式
一种自学习智能家居***，包括：
漏水检测仪：用来检测房屋的自来水管道是否存在渗水，并将检测的数据实时传输至中央控制器，当漏水检测仪检测到漏水信号时，中央控制器通过控制设置在自来水管道总阀门的电磁阀将自来水管道关闭，同时发送警告信息至用户端；
气体检测仪：对房屋内外的气体进行实时检测，并将检测的数据传输至中央控制器，当气体检测仪检测到屋内的气体质量差，而屋外的气体质量优良时，中央控制器打开新风***对房屋进行通风，而当气体检测仪检测到屋内和屋外的气体质量均差时，中央控制器打开设置在房屋内的空气净化器对房屋内的空气进行净化；
温湿度传感器：对房屋内的温湿度进行检测，并将检测的数据传输至中央控制器，中央控制器根据接收的温湿度传感器的信号，对房屋内的温湿度进行调节；
体感传感器：对房屋内人体的动作进行检查，并将检测的信号传输至中央控制器，中央控制器将接收的体感传感器信号与数据库内保存的背景图像结合起来，并对结合后的图像进行渲染从而形成动态图像，渲染后的动态图像通过投影仪显示出来；
中央控制器内置自学习控制模块，自学习控制模块采用神经网络算法，通过对用户习惯的采集和取样，从而建立神经网络模型，自学习控制模块根据神经网络模型对家居***进行控制。
如体感传感器检测到人跑步的动作，就根据用户的喜好，将跑步动作融合到用户喜欢的环境中，如有的用户喜欢在海边跑步，就将用户的跑步动作融入到滨海道路上，如有的用户喜欢山间小道，就将用户的跑步动作融入到山间小道上，用户可根据自己的喜好选择数据库内保存的数据进行选择，如果体感传感器检测到人游泳的动作，那么久将游泳动作融入到美丽的海洋中，畅游在各种海洋生物之前。
还设置光线传感器，光线触感器检测房间内的光线环境，并将检测的光线环境传输至中央控制器，中央控制器根据接收的光线环境信号和体感传感器检测到的人体动作信号，对房间内的灯光进行调节，如检测到人要睡觉时，降低灯光的亮度。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种自学习智能家居***，其特征在于，包括：
漏水检测仪：用来检测房屋的自来水管道是否存在渗水，并将检测的数据实时传输至中央控制器，当漏水检测仪检测到漏水信号时，中央控制器通过控制设置在自来水管道总阀门的电磁阀将自来水管道关闭，同时发送警告信息至用户端；
气体检测仪：对房屋内外的气体进行实时检测，并将检测的数据传输至中央控制器，当气体检测仪检测到屋内的气体质量差，而屋外的气体质量优良时，中央控制器打开新风***对房屋进行通风，而当气体检测仪检测到屋内和屋外的气体质量均差时，中央控制器打开设置在房屋内的空气净化器对房屋内的空气进行净化；
温湿度传感器：对房屋内的温湿度进行检测，并将检测的数据传输至中央控制器，中央控制器根据接收的温湿度传感器的信号，对房屋内的温湿度进行调节；
体感传感器：对房屋内人体的动作进行检查，并将检测的信号传输至中央控制器，中央控制器将接收的体感传感器信号与数据库内保存的背景图像结合起来，并对结合后的图像进行渲染从而形成动态图像，渲染后的动态图像通过投影仪显示出来；
中央控制器内置自学习控制模块，自学习控制模块采用神经网络算法，通过对用户习惯的采集和取样，从而建立神经网络模型，自学习控制模块根据神经网络模型对家居***进行控制。
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