CN109976169B - 基于自学习技术的互联网电视智能控制方法及控制*** - Google Patents
基于自学习技术的互联网电视智能控制方法及控制*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及智能家居领域，特别是一种基于自学习技术的互联网电视智能控制方法及控制***，基于自学习技术的互联网电视智能控制方法，其包括如下步骤：a.自学习步骤：a1.采集用户身份信息；a2.采集环境信息和时间信息；a3.建立控制模型并储存；b.互联网电视智能控制步骤：b1.采集并识别用户身份信息、环境信息和时间信息；b2.匹配调取神经网络模型中该用户身份信息对应的控制模型；b3.将控制模型转化为控制信号传输至互联网电视完成使用设置。所述控制***可通过自学习的方法，让智能门锁和互联网电视实现智能互联，极大的提高了用户使用的便捷性及舒适性，增强了用户的智能控制体验感。
Description
技术领域
本发明涉及智能家居领域，特别是一种基于自学习技术的互联网电视智能控制方法及控制***。
背景技术
自2010年起,“智能”已经开始在世界范围内的彩电业崭露头角。至今,智能电视的发展如火如荼。国外有很多叫法,如Smart TV,Google TV,Android TV,Yahoo TV,Connected TV等等；国内统一叫做“智能电视”或者“互联网电视”。
互联网电视是相对于传统电视而言的，互联网电视相对于传统电视在功能上更加强大，控制和使用方式上更加多样化复杂化。现有技术中，互联网电视主要是通过遥控其和移动终端上固定的APP发送指令进行操作，用户每次使用电视还需要手动开启或关闭电视，所有的音量和环境设置都是需要用户根据自己的使用习惯手动设置的，因此现有的互联网电视在硬件和功能上达到了智能化，但是在控制和使用上给用户的感受并不便利和舒适。
发明内容
针对上述缺陷，本发明的目的在于提出一种基于自学习技术的互联网电视智能控制方法及应用其的控制***。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
基于自学习技术的互联网电视智能控制方法，其包括如下步骤：
a.自学习步骤：a1.控制终端实时采集并识别用户身份信息；a2.采集环境信息和时间信息；a3.根据环境信息和时间信息，为不同用户身份信息的用户建立控制模型，并储存至神经网络控制模型中。
b.互联网电视智能控制步骤：b1.智能门锁采集并识别用户身份信息，环境检测装置检测识别环境信息，时间检测装置采集时间信息；b2.当智能信息识别处理装置识别并匹配到对应的用户身份信息时，神经元网络模型接收用户身份信息、环境信息和时间信息，并识别匹配调取神经网络模型中该用户身份信息对应的控制模型；b3.输出处理装置接收控制模型，并将控制模型转化为控制信号传输至互联网电视完成对互联网电视的开启及使用信息的设置或关闭。
更优的，所述步骤b3包括如下内容：当电视检测装置检测到用户有对互联网电视进行操作时，则所述互联网电视会配合用户完成对应操作，所述神经网络控制模型依据步骤a1-a3完成新的自学习步骤，并更新或建立新的控制模型储存至神经网络控制模型中。
更优的，所述步骤b2包括如下内容：当识别并未匹配用户身份信息时，该用户为新用户，神经元网络模型根据环境信息和时间信息，并识别匹配调取神经网络模型中任意一个用户身份所信息对应的控制模型。
更优的，所述步骤b2还包括如下内容：当电视检测装置检测到新用户有对互联网电视进行操作时，则所述互联网电视配合用户完成对应操作，神经网络控制模型依据步骤a1-a3完成新的自学习步骤，为新用户建立新的控制模型储存至神经网络控制模型中，并为控制模型匹配对应的用户身份信息。
更优的，所述用户身份信息包括：指纹信息、音频信息、面部图像信息、用户名称和用户优先等级。
更优的，所述环境信息包括：电视音量信息、电视图像设置信息、电视输入源信息和环境光照信息。
更优的，所述时间信息包括：用户对互联网电视进行控制的时间节点、互联网电视个频道观看保持时间和自然时间。
应用如上所述的基于自学习技术的互联网电视智能控制方法的控制***，其包括依次联接实现通讯的输入检测***、智能信息识别处理装置和互联网电视；输入检测***包括：智能门锁、电视检测装置、光照检测器和时间检测器；所述智能门锁，用于采集用户身份信息和为用户实现门禁功能；电视检测装置，用于采集互联网电视使用时的频道节目信息、电视音量信息、电视图像设置信息和电视输入源信息；光照检测器，用于采集环境光照信息；时间检测器，用于采集时间信息；智能信息识别处理装置包括：识别模块、匹配处理模块和储存模块；识别模块，用于接收并识别用户身份信息、环境信息和时间信息；匹配识别模块，用于匹配用户身份、调取控制模型、更新控制模型和建立控制模型；储存模块，用于储存控制模型；输出处理装置，用于接收控制模型，并将控制模型转化为控制信号传输至互联网电视完成对互联网电视的开启及使用信息的设置或关闭。
更优的，所述智能门锁采用Zigbee通讯协议与所述自学习智能控制***联接。
更优的，所述智能门锁还包括：wifi模块、蓝牙模块、指纹识别模块、图像识别模块、音频识别模块和键盘输入模块。
本发明提出一种基于自学习技术的互联网电视智能控制方法，及应用其的控制***；所述控制***可通过自学习的方法，利用智能门锁记录用户身份，再根据环境信息和时间信息建立对互联网电视的控制模型，当智能门锁再次识别对应用户身份信息后，智能信息识别处理装置会根据当前的环境信息和时间信息，自动匹配调取出储存神经网络控制模型中的控制模型，用户再对智能门锁进行日常操作的同时，所述控制***即可快速完成对互联网电视个性化控制，让智能门锁和互联网电视实现智能互联，极大的提高了用户使用的便捷性及舒适性，增强了用户的体验感。
附图说明
图1是本发明的一个实施例中基于自学习技术的互联网智能控制方法的流程示意图；
图2是本发明的一个实施例中所述神经网络控制模型的框架构成示意图；
图3是本发明的一个实施例中所述控制***的框架构成示意图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
如图1和2所示，基于自学习技术的互联网电视智能控制方法，其包括如下步骤：
a.自学习步骤：a1.控制终端实时采集并识别用户身份信息；a2.采集环境信息和时间信息；a3.根据环境信息和时间信息，为不同用户身份信息的用户建立控制模型，并储存至神经网络控制模型中；
b.互联网电视智能控制步骤：b1.智能门锁采集并识别用户身份信息，环境检测装置检测识别环境信息，时间检测装置采集时间信息；b2.当智能信息识别处理装置识别并匹配到对应的用户身份信息时，神经元网络模型接收用户身份信息、环境信息和时间信息，并识别匹配调取神经网络模型中该用户身份信息对应的控制模型；b3.输出处理装置接收控制模型，并将控制模型转化为控制信号传输至互联网电视完成对互联网电视的开启及使用信息的设置或关闭。
所述步骤b3包括如下内容：当电视检测装置检测到用户有对互联网电视进行操作时，则所述互联网电视会配合用户完成对应操作，所述神经网络控制模型依据步骤a1-a3完成新的自学习步骤，并更新或建立新的控制模型储存至神经网络控制模型中。虽然有些用户在使用智能门锁后使用互联网电视的控制过程已经通过自学习建立并储存了控制模型，再次识别该用户时可以直接调取对应的控制模型来快速完成对互联网电视的个性化设置；但是也有少数情况下，相同的用户在相同的环境下相同时间点，因为个人喜好变化个人心情变化以及节目内容变化，为了进一步满足自身的舒适性会对互联网电视的使用设置进行调整操作，此述步骤更好的考虑到了这一可能情况的发生，进一步根据用户的临时操作进行深度学习，建立更多的控制模型，完善智能门锁与互联网电视之间智能操作的更高匹配度，进一步提高了用户的使用舒适性。
所述步骤b2包括如下内容：当识别并未匹配用户身份信息时，该用户为新用户，神经元网络模型根据环境信息和时间信息，并识别匹配调取神经网络模型中任意一个用户身份所信息对应的控制模型。为没有预先进行自学习并建立控制模型的新用户在操作智能门锁时，也会关联到互联网电视，并及时提供快捷方便的指定控制模型的个性化操作；当然根据用户设置需要，当新用户操作智能门锁进入室内时，可以对应调取预先储存在所述神经网络控制模型中用于报警提醒的控制模型，这样当新用户进入室内时，互联网电视可以立即切换至报警提醒场景，可以一定程度保证家庭安全。
所述步骤b2还包括如下内容：当电视检测装置检测到新用户有对互联网电视进行操作时，则所述互联网电视配合用户完成对应操作，神经网络控制模型依据步骤a1-a3完成新的自学习步骤，为新用户建立新的控制模型储存至神经网络控制模型中，并为控制模型匹配对应的用户身份信息。此述步骤考虑到了新用户实际使用情况，新用户即使没有进行在先自学习步骤，没有在先建立控制模型，因为神经网络控制模型无法根据新的户身份信息匹配调取合适的控制模型来控制互联网电视；因此在此述步骤中神经元网络模型在接收到环境信息和时间信息后，发现没有匹配到用户信息会根据环境信息和时间信息随机调取任何用户的控制模型来调整互联网电视的使用；而且更优的是，在应用其他用户的控制模型时，如果新用户根据自身使用需要调整了互联网电视，智能信息识别处理装置就会立即为新用户的此次操作信息完成自学习步骤并为其建立控制模型，从而为后续该新用户的使用控制提供更好的数据储备。
所述用户身份信息包括：指纹信息、音频信息、面部图像信息、用户名称和用户优先等级。当神经网络控制模型中有多个用户存在时，控制终端会将多个用户信息进行全面采集并识别出用户输入的信息和用户优先等级，用户输入信息中指纹信息、音频信息、面部图像信息和名称信息都是为了识别用户身份，再根据用户名称、环境信息和时间信息找到对应控制模型，最后再根据用户优先等级优先调取最高等级的用户所对应的控制模型对窗帘开度进行控制，从而也避免了多个用户之间出现控制操作冲突。
所述环境信息包括：电视音量信息、电视图像设置信息、电视输入源信息和环境光照信息。室内影响用户使用互联网电视舒适度的主要因素就是电视的音量、图像设置、输入源选择和环境光照，因此结合频道节目信息、电视音量信息、电视图像设置信息、电视输入源信息和环境光照信息来综合处理控制互联网电视的使用情况，可以更全面提高用户使用互联网电视的舒适度。
所述时间信息包括：用户对互联网电视进行控制的时间节点、互联网电视个频道观看保持时间和自然时间。所列举的时间信息均会对用户使用互联网电视时的舒适度造成明显的影响，因此需要全面考虑这几个方面的时间信息，才能保证在窗帘开度控制整个过程中保证用户的使用舒适度。
如图3所示，应用如上所述的基于自学习技术的互联网电视智能控制方法的控制***，其包括依次联接实现通讯的输入检测***、智能信息识别处理装置和互联网电视；输入检测***包括：智能门锁、电视检测装置、光照检测器和时间检测器；所述智能门锁，用于采集用户身份信息和为用户实现门禁功能；电视检测装置，用于采集互联网电视使用时的频道节目信息、电视音量信息、电视图像设置信息和电视输入源信息；光照检测器，用于采集环境光照信息；时间检测器，用于采集时间信息；智能信息识别处理装置包括：识别模块、匹配处理模块和储存模块；识别模块，用于接收并识别用户身份信息、环境信息和时间信息；匹配识别模块，用于匹配用户身份、调取控制模型、更新控制模型和建立控制模型；储存模块，用于储存控制模型；输出处理装置，用于接收控制模型，并将控制模型转化为控制信号传输至互联网电视完成对互联网电视的开启及使用信息的设置或关闭。如图3中时间信息可以从智能门锁、互联网电视及电视检测装置中提取，可以进一步大大简化所述控制***的设置结构，节约成本。
所述智能门锁采用Zigbee通讯协议与所述自学习智能控制***联接。ZigBee通讯协议是一种低速短距离传输的无线网上协议，具有低速、低耗电、低成本、支持大量网上节点、支持多种网上拓扑、低复杂度、快速、可靠、安全；能使得用户操作更加简单方便，控制能耗能低，不会对智能门锁的日常门禁功能造成更大的影响，保证了家庭的基本安全有提高了用户的家居舒适感。
所述智能门锁还包括：wifi模块、蓝牙模块、指纹识别模块、图像识别模块、音频识别模块和键盘输入模块。wifi模块和蓝牙模块可以实现智能门锁与包括手机、智能穿戴设备和日用电器在内的各种智能电子设备进行互联；让所述控制***的互联范围更广，能采集用户身份信息的方式更多，让用户对互联网电视的控制更加多样化方便化；指纹识别模块可以采集用户的指纹信息，图像识别模块可采集用户的面部图像信息，音频识别模块可以采集用户的音频信息，键盘输入模块可以为客户提供用户名称输入及用户优先等级设置；让所述控制***能采集用户身份信息的方式进一步多样化，应用范围更广。
本发明提出一种基于自学习技术的互联网电视智能控制方法，及应用其的控制***；所述控制***可通过自学习的方法，利用智能门锁记录用户身份，再根据环境信息和时间信息建立对互联网电视的控制模型，当智能门锁再次识别对应用户身份信息后，智能信息识别处理装置会根据当前的环境信息和时间信息，自动匹配调取出储存神经网络控制模型中的控制模型，用户再对智能门锁进行日常操作的同时，所述控制***即可快速完成对互联网电视个性化控制，让智能门锁和互联网电视实现智能互联，极大的提高了用户使用的便捷性及舒适性，增强了用户的体验感。
以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理。这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.基于自学习技术的互联网电视智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
a.自学习步骤：
a1.控制终端实时采集并识别用户身份信息；
a2.采集环境信息和时间信息；
a3.根据环境信息和时间信息，为不同用户身份信息的用户建立控制模型，并储存至神经网络控制模型中；
b.互联网电视智能控制步骤：
b1.智能门锁采集并识别用户身份信息，环境检测装置检测识别环境信息，时间检测装置采集时间信息；
b2.当智能信息识别处理装置识别并匹配到对应的用户身份信息时，神经元网络模型接收用户身份信息、环境信息和时间信息，并识别匹配调取神经网络模型中该用户身份信息对应的控制模型；
b3.输出处理装置接收控制模型，并将控制模型转化为控制信号传输至互联网电视完成对互联网电视的开启及使用信息的设置或关闭；
所述步骤b2包括如下内容：当识别并未匹配用户身份信息时，该用户为新用户，神经元网络模型根据环境信息和时间信息，并识别匹配调取神经网络模型中用于报警提醒的控制模型，使得互联网电视切换至报警提醒场景；
所述步骤b2还包括如下内容：当电视检测装置检测到新用户有对互联网电视进行操作时，则所述互联网电视配合用户完成对应操作，神经网络控制模型依据步骤a1-a3完成新的自学习步骤，为新用户建立新的控制模型储存至神经网络控制模型中，并为控制模型匹配对应的用户身份信息；
所述步骤b3包括如下内容：当电视检测装置检测到用户有对互联网电视进行操作时，则所述互联网电视会配合用户完成对应操作，所述神经网络控制模型依据步骤a1-a3完成新的自学习步骤，并更新或建立新的控制模型储存至神经网络控制模型中；
所述用户身份信息包括：指纹信息、音频信息、面部图像信息、用户名称和用户优先等级；
所述环境信息包括：电视音量信息、电视图像设置信息、电视输入源信息和环境光照信息；
所述时间信息包括：用户对互联网电视进行控制的时间节点、互联网电视个频道观看保持时间和自然时间。
2.应用如权利要求1所述的基于自学习技术的互联网电视智能控制方法的控制***，其特征在于，其包括依次联接实现通讯的输入检测***、智能信息识别处理装置和互联网电视；
输入检测***包括：智能门锁、电视检测装置、光照检测器和时间检测器；所述智能门锁，用于采集用户身份信息和为用户实现门禁功能；电视检测装置，用于采集互联网电视使用时的频道节目信息、电视音量信息、电视图像设置信息和电视输入源信息；光照检测器，用于采集环境光照信息；时间检测器，用于采集时间信息；
智能信息识别处理装置包括：识别模块、匹配处理模块、储存模块和输出处理装置；识别模块，用于接收并识别用户身份信息、环境信息和时间信息；匹配识别模块，用于匹配用户身份、调取控制模型、更新控制模型和建立控制模型；储存模块，用于储存控制模型；输出处理装置，用于接收控制模型，并将控制模型转化为控制信号传输至互联网电视完成对互联网电视的开启及使用信息的设置或关闭。
3.根据权利要求2所述的控制***，其特征在于，所述智能门锁采用Zigbee通讯协议与所述自学习智能控制***联接。
4.根据权利要求2所述的控制***，其特征在于，所述智能门锁还包括：wifi模块、蓝牙模块、指纹识别模块、图像识别模块、音频识别模块和键盘输入模块。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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