CN106019965B - 基于大数据分析的智能家居控制***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于大数据分析的智能家居控制***及方法。该***包括服务器存储有大数据***、智能家居及移动终端。移动终端包括第一通信单元、定位单元及数据分析单元。数据分析单元在移动终端通过WIFI网络与智能家居连接时，将用户位置及用户状态信息发送给服务器进行分析后通过第一通信单元发送第一执行指令给智能家居；在没有通过WIFI网络而是通过移动数据网络与智能家居连接时，数据分析单元控制定位单元记录用户位置信息并将用户位置及用户状态信息发送给服务器进行分析后通过第一通信单元发送第二执行指令给智能家居，以此实现准确适时的启动智能家居执行操作，避免对智能家居的误操作而造成损耗、浪费电能及对用户造成困扰。
Description
技术领域
本发明涉及智能家居技术领域，特别是涉及一种基于大数据分析的智能家居控制***及方法。
背景技术
随着技术的发展和用户需求的提高，智能家居的智能化程度不断提升，一些常用的智能家居可以接入互联网，并与用户的移动终端等设备进行交互和远程操作，比如用户可以通过手机远程控制家中的空调、冰箱、洗衣机等智能家居或者查询其工作状态。当下流行着一种扫地机器人，可以对室内地面进行清洁，使用户可以从无止境的家务劳动中抽出身来，干更多自己想干的事情，但是，由于目前的扫地机器人还是沿用的吸尘的原理，所以通过压缩机所发出的噪音却没有半点减少，许多用户对于噪音问题不堪烦恼，而且用户通过移动终端控制空调等智能家居时如果不能准确获得用户行为(如在家或离家)，则可能造成智能家居提前(或延后)启动或执行某项操作，从而造成能源的浪费或不能及时自动执行操作。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是提供一种基于大数据分析的智能家居控制***及方法，能准确适时的启动智能家居执行操作，以避免对智能家居的误操作而造成损耗、浪费电能及对用户造成困扰。
为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种基于大数据分析的智能家居控制***，包括：
服务器，存储有大数据***，用于对接收到的用户位置及用户状态信息进行计算分析后获得用户行为预测，并根据所述用户行为预测输出第一执行指令或第二执行指令；
智能家居，根据接收到的所述第一执行指令或所述第二执行指令自动执行相应操作；及
移动终端，所述移动终端包括：
第一通信单元，用于从所述服务器接收第一或第二执行指令并将所述第一或第二执行指令输出给所述智能家居；
定位单元，用于记录用户位置信息；及
数据分析单元，用于判断所述移动终端是否通过WIFI网络与所述智能家居连接，在所述移动终端通过WIFI网络与所述智能家居连接时，所述数据分析单元将用户位置及用户状态信息发送给所述服务器，所述服务器存储的大数据***对接收到的用户位置及用户状态信息进行计算分析后获得用户行为预测，并根据所述用户行为预测通过所述第一通信单元发送所述第一执行指令给所述智能家居，以使所述智能家居根据接收到的所述第一执行指令自动执行相应操作；在所述移动终端没有通过WIFI网络而是通过移动数据网络与所述智能家居连接时，所述数据分析单元输出控制信号给所述定位单元，所述定位单元根据接收到的控制信号记录用户位置信息并将所述用户位置信息输出给所述数据分析单元，所述数据分析单元将用户位置及用户状态信息发送给所述服务器，所述服务器存储的大数据***对接收到的用户位置及用户状态信息进行计算分析后获得用户行为预测，并根据所述用户行为预测通过所述第一通信单元发送所述第二执行指令给所述智能家居，以使所述智能家居根据接收到的所述第二执行指令自动执行相应操作；
所述智能家居包括第二通信单元及指令单元，所述第二通信单元用于从所述移动终端的第一通信单元接收第一或第二执行指令并将所述第一或第二执行指令输出给所述指令单元，所述指令单元根据接收到的第一或第二执行指令控制所述智能家居自动执行相应操作。
其中，所述用户状态信息包括用户行进速度及用户在所述位置的活动时长，所述用户行为预测包括用户在家或用户离家。
其中，所述定位单元能周期性的获取用户的位置信息，所述定位单元通过GPS定位获取用户的位置信息。
其中，所述移动终端为手机。
为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是：提供一种基于大数据分析的智能家居控制方法，包括：
通过数据分析单元判断移动终端是否通过WIFI网络与智能家居连接；
在所述移动终端通过WIFI网络与所述智能家居连接时，所述数据分析单元将用户位置及用户状态信息发送给服务器；
所述服务器存储的大数据***对接收到的用户位置及用户状态信息进行计算分析后获得用户行为预测，并根据所述用户行为预测通过第一通信单元发送第一执行指令给智能家居；
所述智能家居根据接收到的所述第一执行指令自动执行相应操作；
在所述移动终端没有通过WIFI网络而是通过移动数据网络与所述智能家居连接时，所述数据分析单元输出控制信号给定位单元，所述定位单元根据接收到的控制信号记录用户位置信息并将所述用户位置信息输出给所述数据分析单元；
所述数据分析单元将用户位置及用户状态信息发送给所述服务器，所述服务器存储的大数据***对接收到的用户位置及用户状态信息进行计算分析后获得用户行为预测，并根据所述用户行为预测通过所述第一通信单元发送第二执行指令给所述智能家居；及
所述智能家居根据接收到的所述第二执行指令自动执行相应操作；
所述智能家居根据接收到的所述第一执行指令自动执行相应操作及所述智能家居根据接收到的所述第二执行指令自动执行相应操作包括：
通过第二通信单元从所述移动终端的第一通信单元接收第一或第二执行指令并将所述第一或第二执行指令输出给指令单元，所述指令单元根据接收到的第一或第二执行指令控制所述智能家居自动执行相应操作。
其中，所述用户状态信息包括用户行进速度及用户在所述位置的活动时长，所述用户行为预测包括用户在家或用户离家。
其中，所述定位单元能周期性的获取用户的位置信息，所述定位单元通过GPS定位获取用户的位置信息。
其中，所述移动终端为手机。
本发明的有益效果是：区别于现有技术的情况，本发明的所述基于大数据分析的智能家居控制***通过所述移动终端的数据分析单元、所述定位单元、所述第一通信单元及所述服务器的大数据***来获得用户位置及用户状态信息并基于这些数据得到用行为预测，并输出第一或第二执行指令控制所述智能家居是否执行相应操作，以此实现能准确适时的启动智能家居执行操作，避免对智能家居的误操作而造成损耗、浪费电能及对用户造成困扰。
附图说明
图1是本发明的基于大数据分析的智能家居控制***的第一实施例的方框图；
图2是本发明的基于大数据分析的智能家居控制***的第二实施例的方框图；
图3是本发明的基于大数据分析的智能家居控制方法的流程图。
具体实施方式
请参阅图1，是本发明的基于大数据分析的智能家居控制***的第一实施例的方框图。如图1所示，所述基于大数据分析的智能家居控制***包括移动终端10、服务器20及智能家居30。所述服务器20存储有大数据***，用于对接收到的用户位置及用户状态信息进行计算分析后获得用户行为预测，并根据所述用户行为预测输出第一执行指令或第二执行指令；所述智能家居30，根据接收到的所述第一执行指令或所述第二执行指令自动执行相应操作；所述移动终端10包括第一通信单元11，用于从所述服务器接收第一或第二执行指令并将所述第一或第二执行指令输出给所述智能家居30；定位单元12，用于记录用户位置信息；数据分析单元13，用于判断所述移动终端10是否通过WIFI网络与所述智能家居30连接，在所述移动终端10通过WIFI网络与所述智能家居30连接时，所述数据分析单元13将用户位置及用户状态信息发送给所述服务器20，所述服务器20存储的大数据***对接收到的用户位置及用户状态信息进行计算分析后获得用户行为预测，并根据所述用户行为预测通过所述第一通信单元11发送所述第一执行指令给所述智能家居30，以使所述智能家居30根据接收到的所述第一执行指令自动执行相应操作；在所述移动终端10没有通过WIFI网络而是通过移动数据网络与所述智能家居30连接时，所述数据分析单元13输出控制信号给所述定位单元12，所述定位单元12根据接收到的控制信号记录用户位置信息并将所述用户位置信息输出给所述数据分析单元13，所述数据分析单元13将用户位置及用户状态信息发送给所述服务器20，所述服务器20存储的大数据***对接收到的用户位置及用户状态信息进行计算分析后获得用户行为预测，并根据所述用户行为预测通过所述第一通信单元11发送所述第二执行指令给所述智能家居30，以使所述智能家居30根据接收到的所述第二执行指令自动执行相应操作。所述移动终端10及所述智能家居30中的其他器件及功能与现有的移动终端及智能家居的器件及功能相同，在此不再赘述。
在本实施例中，所述移动终端10是一种具有通讯能力和计算能力的独立的移动电子设备，如智能手机等个人电子设备。所述移动终端10与所述智能家居30之间通过无线的通信方式(如WIFI网络或移动数据网络)连接，所述无线通信方式不限于基于TCP/IP协议的局域网或广域网通信方式。所述用户状态信息包括用户行进速度及用户在所述位置的活动时长，所述用户行为预测包括用户在家或用户离家。所述服务器20存储的大数据***是一套数据分析***，它会持续获取所述移动终端10所提供的用户位置及用户状态信息，并基于用户实时变化的位置信息、在各个位置所处的时间长度及用户的实时状态通过分布式数据库或分布式计算集群来对搜集的大量用户数据进行综合分析，以获得用户行为预测，如在家或离家等状况。
具体地，所述定位单元12可以利用所述移动终端10的GPS定位功能或者其他网络定位技术对用户所在位置进行定位，上述用户位置的获取为实时或周期性进行，例如周期为5秒，则每隔5秒获取所述移动终端10(即用户)的位置信息。
其中，所述智能家居30根据用户选择可以为多个智能家居，如空调、热水器、灯、煤气炉、报警器等等。所述智能家居30接收第一执行指令(如开启并执行相应操作)或第二执行指令(关闭不执行任何操作)，即所述移动终端10根据输出第一或第二执行指令控制智能家居30运行在不同的状态。以空调为例，当运行回家模式时，则开启空调并控制空调运行，以使室内环境可以达到用户需要的状态，从而使得用户回到家即可享受到舒适的环境；当所述移动终端确定运行离家模式时，则关闭空调，以减少对空调的损耗及节省电能。以智能扫地机器人为例，当运行离家模式时，则开启智能扫地机器人并控制其进行清洁工作；当运行回家模式时，则关闭智能扫地机器人，确保用户回到家时，所述智能扫地机器人已经完成清洁工作，不会对用户造成困扰。可以理解的是，对于回家模式或离家模式对应的智能家居的控制规则可由用户灵活设置，在此不做限定。
下面以智能扫地机器人为例进行说明：
当用户在家时，智能扫地机器人与所述移动终端通过WIFI相连接，所述移动终端10的数据分析单元13判断用户在家里，并将移动终端10连接WIFI的时间长度及连接WIFI的设备数量等信息传送给所述服务器20的大数据***，基于这些数据，所述大数据***会结合用户在室内的活动时间长度及室内人员数量等信息，在需要的时候，向所述移动终端10进行清洁提示以提醒用户是否控制所述智能扫地机器人进行工作；当用户离开家，由于距离限制，所述移动终端10会断开WIFI连接，所述移动终端10的数据分析单元13会控制所述移动终端10的定位单元12启动以持续记录用户位置信息，所述用户位置及用户状态信息通过移动数据网络被持续发送给大数据***，大数据***通过大量关联时间的用户位置信息以及在各个位置中用户状态信息的积累形成数据分析的基础，通过分布式数据库或分布式计算集群来对搜集的大量用户数据进行分析和分类汇总，基于分析和分类的用户信息获得基于地理位置的用户行为预测，根据用户行为预测计算用户回到住所所需时间，以及时准确的控制所述智能扫地机器人进行清洁工作，确保用户回到家时，所述智能扫地机器人已经完成清洁工作，不会对用户造成困扰。
具体地，所述移动终端10的定位单元12及所述数据分析单元13获取A用户地理位置及用户状态信息的数据如下所示：
A用户每天早上8:00从B地点出发，以平均速度60km/h的时速，经过50min，到达C地点。整个白天9个小时基本在C地点，偶尔会出现1到2个小时，最长半天时间，在D地点。晚上5:00会准时离开C地点，以平均速度60km/h的时速，经过50min，回到B地点。在天气良好的情况下，A用户基本每晚都会在8:00左右，从C地点出发，以平均速度7km/h的时速，经过30min，到达E地点，然后再返回C地点。在周末，用户出行频率最高的是F地点和G地点。通常在F地点停留时间会超过24h。G地点每次用户停留时间不超过1h。在某个周末，A用户在家，中午时刻，家中增加了H、I、J及K四个终端设备，且连接WIFI时间5至6个小时，晚饭后WIFI连接断开。后来，H和J设备还连接过两次，都是在周末时间，每次连接时间都在4至5个小时左右，连接后，仅仅有小量数据流，基本没有视频或者大的数据下载量出现。
基于以上样本数据，通过大数据***的分析预测，综合判断得出用户的生活及工作行为方式，以此获得用户行为预测：
B地点为生活小区，根据用户行为数据分析，判断为用户A家。
C地点为某软件园区，根据用户行为数据分析，判断为用户A工作单位地点。
D地点某科技园区，根据用户行为数据分析，判断为和用户A工作相关地点，或许为用户A的客户或者合作伙伴，更加精确的分析结果待进一步搜集数据后再加以分析判断。
根据A用户从B地点到达C地点的线路以及用时，可以判断出用户A一般出行的交通工具为私家车或者交通大巴，更加精确的分析结果待进一步搜集数据后再加以分析判断。
E地点为某公园，根据用户A从C地点至E地点的平均速度以及环境等相关数据分析，判断用户A会经常在C地点至E地点之间进行慢跑运动。
F地点为某生活小区，根据用户行为数据分析，判断为用户A的亲戚朋友家。
G地点为某大型超市，根据用户行为数据分析，判断用户A周末经常去购物，但速度非常快。
H、I、J及K为4个不同的智能终端设备，根据所到的时间、次数及数据量统计，判断为用户A的几个同事或者朋友来家里小聚。
根据以上大数据***的分析，当用户A持续连接WIFI时间超过24小时，表明用户A一直在室内活动，又或者，在增加了如H、I、J及K等多个智能终端设备，并且预测行为为同同事朋友在家里小聚，在此事件行为之后，所述移动终端10提醒用户，如“家里需要打扫，请确认”。
根据以上大数据的分析，用户A公司离家的车行驶时间在50min左右，工作时间比较固定，朝九晚五，因此，在工作日期间，是非常合适的清洁时间，在用户A抵达工作地点后，所述移动终端10会隔天或者间隔两天发送清扫指令给所述智能扫地机器人进行深度全面的清洁。在周末，用户A出行频率最高的是F地点和G地点，经常在F地点停留时间会超过24h，在G地点每次停留时间不超过1h，因此，在周末所述移动终端10会根据用户A的出行行程安排控制所述智能扫地机器人进行快速清洁。
请参阅图2，是本发明的基于大数据分析的智能家居控制***的第二实施例的方框图。所述基于大数据分析的智能家居控制***的第二实施例与上述第一实施例的区别之处在于：所述智能家居30包括第二通信单元31及指令单元32，所述第二通信单元31用于从所述移动终端10的第一通信单元11接收第一或第二执行指令并将所述第一或第二执行指令输出给所述指令单元32，所述指令单元32根据接收到的第一或第二执行指令控制所述智能家居30自动执行相应操作。
请参阅图3，是本发明的基于大数据分析的智能家居控制方法的流程图。如图3所示，所述控制方法包括：
步骤S1：通过数据分析单元13判断移动终端10是否通过WIFI网络与智能家居30连接；
步骤S2：在所述移动终端10通过WIFI网络与所述智能家居30连接时，所述数据分析单元13将用户位置及用户状态信息发送给服务器20；
步骤S3：所述服务器20存储的大数据***对接收到的用户位置及用户状态信息进行计算分析后获得用户行为预测，并根据所述用户行为预测通过第一通信单元11发送第一执行指令给智能家居30；
步骤S4：所述智能家居30根据接收到的所述第一执行指令自动执行相应操作；
步骤S5：在所述移动终端10没有通过WIFI网络而是通过移动数据网络与所述智能家居30连接时，所述数据分析单元13输出控制信号给所述定位单元12，所述定位单元12根据接收到的控制信号记录用户位置信息并将所述用户位置信息输出给所述数据分析单元13；
步骤S6：所述数据分析单元13将用户位置及用户状态信息发送给所述服务器20，所述服务器20存储的大数据***对接收到的用户位置及用户状态信息进行计算分析后获得用户行为预测，并根据所述用户行为预测通过所述第一通信单元11发送所述第二执行指令给所述智能家居30；及
步骤S7：所述智能家居30根据接收到的所述第二执行指令自动执行相应操作。
其中，“所述智能家居30根据接收到的所述第一执行指令自动执行相应操作”及“所述智能家居30根据接收到的所述第二执行指令自动执行相应操作”的步骤包括：
通过第二通信单元31从所述移动终端10的第一通信单元11接收第一或第二执行指令并将所述第一或第二执行指令输出给所述指令单元32，所述指令单元32根据接收到的第一或第二执行指令控制所述智能家居30自动执行相应操作。
所述基于大数据分析的智能家居控制***通过所述移动终端的数据分析单元、所述定位单元、所述第一通信单元及所述服务器的大数据***来获得用户位置及用户状态信息并基于这些数据得到用行为预测，并输出第一或第二执行指令控制所述智能家居是否执行相应操作，以此实现能准确适时的启动智能家居执行操作，避免对智能家居的误操作而造成损耗、浪费电能及对用户造成困扰。
以上所述仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于大数据分析的智能家居控制***，其特征在于，所述基于大数据分析的智能家居控制***包括：
服务器，存储有大数据***，用于对接收到的用户位置及用户状态信息进行计算分析后获得用户行为预测，并根据所述用户行为预测输出第一执行指令或第二执行指令；
智能家居，根据接收到的所述第一执行指令或所述第二执行指令自动执行相应操作；及
移动终端，所述移动终端包括：
第一通信单元，用于从所述服务器接收第一或第二执行指令并将所述第一或第二执行指令输出给所述智能家居；
定位单元，用于记录用户位置信息；及
数据分析单元，用于判断所述移动终端是否通过WIFI网络与所述智能家居连接，在所述移动终端通过WIFI网络与所述智能家居连接时，所述数据分析单元将用户位置及用户状态信息发送给所述服务器，所述服务器存储的大数据***对接收到的用户位置及用户状态信息进行计算分析后获得用户行为预测，并根据所述用户行为预测通过所述第一通信单元发送所述第一执行指令给所述智能家居，以使所述智能家居根据接收到的所述第一执行指令自动执行相应操作；在所述移动终端没有通过WIFI网络而是通过移动数据网络与所述智能家居连接时，所述数据分析单元输出控制信号给所述定位单元，所述定位单元根据接收到的控制信号记录用户位置信息并将所述用户位置信息输出给所述数据分析单元，所述数据分析单元将用户位置及用户状态信息发送给所述服务器，所述服务器存储的大数据***对接收到的用户位置及用户状态信息进行计算分析后获得用户行为预测，并根据所述用户行为预测通过所述第一通信单元发送所述第二执行指令给所述智能家居，以使所述智能家居根据接收到的所述第二执行指令自动执行相应操作；
所述智能家居包括第二通信单元及指令单元，所述第二通信单元用于从所述移动终端的第一通信单元接收第一或第二执行指令并将所述第一或第二执行指令输出给所述指令单元，所述指令单元根据接收到的第一或第二执行指令控制所述智能家居自动执行相应操作。
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的智能家居控制***，其特征在于，所述用户状态信息包括用户行进速度及用户在所述位置的活动时长，所述用户行为预测包括用户在家或用户离家。
3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的智能家居控制***，其特征在于，所述定位单元能周期性的获取用户的位置信息，所述定位单元通过GPS定位获取用户的位置信息。
4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的智能家居控制***，其特征在于，所述移动终端为手机。
5.一种基于大数据分析的智能家居控制方法，其特征在于，所述基于大数据分析的智能家居控制方法包括：
通过数据分析单元判断移动终端是否通过WIFI网络与智能家居连接；
在所述移动终端通过WIFI网络与所述智能家居连接时，所述数据分析单元将用户位置及用户状态信息发送给服务器；
所述服务器存储的大数据***对接收到的用户位置及用户状态信息进行计算分析后获得用户行为预测，并根据所述用户行为预测通过第一通信单元发送第一执行指令给智能家居；
所述智能家居根据接收到的所述第一执行指令自动执行相应操作；
在所述移动终端没有通过WIFI网络而是通过移动数据网络与所述智能家居连接时，所述数据分析单元输出控制信号给定位单元，所述定位单元根据接收到的控制信号记录用户位置信息并将所述用户位置信息输出给所述数据分析单元；
所述数据分析单元将用户位置及用户状态信息发送给所述服务器，所述服务器存储的大数据***对接收到的用户位置及用户状态信息进行计算分析后获得用户行为预测，并根据所述用户行为预测通过所述第一通信单元发送第二执行指令给所述智能家居；及
所述智能家居根据接收到的所述第二执行指令自动执行相应操作；
所述智能家居根据接收到的所述第一执行指令自动执行相应操作及所述智能家居根据接收到的所述第二执行指令自动执行相应操作包括：
通过第二通信单元从所述移动终端的第一通信单元接收第一或第二执行指令并将所述第一或第二执行指令输出给指令单元，所述指令单元根据接收到的第一或第二执行指令控制所述智能家居自动执行相应操作。
6.根据权利要求5所述的基于大数据分析的智能家居控制方法，其特征在于，所述用户状态信息包括用户行进速度及用户在所述位置的活动时长，所述用户行为预测包括用户在家或用户离家。
7.根据权利要求5所述的基于大数据分析的智能家居控制方法，其特征在于，所述定位单元能周期性的获取用户的位置信息，所述定位单元通过GPS定位获取用户的位置信息。
8.根据权利要求5所述的基于大数据分析的智能家居控制方法，其特征在于，所述移动终端为手机。
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