CN111766800A - 一种基于场景和大数据的智能设备控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于场景和大数据的智能设备控制方法，包括：收集用户身份信息、该用户的用户类型以及该用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数，存入数据库，并利用线性回归算法对设置参数进行分析，得到该用户的设置参数拟合曲线；构建学习模型，利用数据库中参数对学习模型训练，建立相同类型用户在不同的场景下的场景模式；识别用户身份，据用户身份信息或者用户类型以及所处的场景，将该用户或是相同类型用户对应的场景模式下的不同智能设备的设置参数发送给中控***；中控***根据收到的设置参数设置相应的智能设备。本发明增加对每个用户进行个性化、精准的参数设定，提高智能设备参数设定的灵活性和多样性。

Description

一种基于场景和大数据的智能设备控制方法

技术领域

本发明涉及物联网应用技术领域，具体涉及一种基于大数据的智能设备控制方法。

背景技术

随着社会的发展、科技的进步、信息化时代的到来，使我国物联网产业得到了突飞猛进的发展，随之也产生大量类型相同的数据(如由用户触发的控制数据，在服务端形成了的温度调节、调开关时间、灯光开关时间、明暗灯等类型相同的数据)，而这些数据带来的二次信息是无穷无尽，能够更好的服务于我们的生活，如将大数据与物联网技术应用于智能设备根据不同情景模式设定相应参数。

目前利用大数据与物联网技术设定智能设备不同情景模式的相应参数主要包括如下步骤：

智能控制终端通过WiFi连接云平台，并向云平台发送指令；

云平台通过广域网与智能网关通信，智能网关通过内部专网与物联网智能设备进行通信，从而对物联网智能设备进行控制；

大数据分析模块通过分析特征数据对各场景模式下的物联网智能设备进行参数设定。如基于场景的智能照明集成控制***，可以根据不同教学场景，设定不同的照明参数，为不同的教学场景提供定制化的照明方案。

从现有技术可以看出，传统的物联网的技术能够实现对物联网设备的控制，但并没有做到真正的人机交互，仍然需要用户根据相应场景来选择控制设备；而且由于是根据不同的场景模式进行参数设定，对于每个人而言，设备参数的精度是不够的，并不能灵活的适用于每个用户。

有鉴于此，急需对现有的智能设备参数设定方案进行改进，以做到真正的人机交互，并对每个用户进行个性化、精准的参数设定，提高智能设备参数设定的灵活性和多样性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有的智能设备参数设定方案无法做到对每个用户进行个性化的参数设定，从而出现参数精准度和灵活性差的问题。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是提供一种基于大数据的智能设备控制方法，包括以下步骤：

步骤S10、在用户使用过程中，收集用户身份信息、该用户的用户类型以及该用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数，存入数据库，利用线性回归算法对所述数据库中的设置参数的大数据进行分析，得到每个用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数拟合曲线；其中，场景为用户所处的环境地点、场合及不同的时段；

步骤S20、构建学习模型，并利用数据库中的所述设置参数的大数据对学习模型进行训练，建立相同类型用户在不同的场景下的场景模式；其中，所述场景模式为该场景下相同类型用户对不同的智能设备的习惯设定参数；

步骤S30、识别用户身份，并根据用户身份信息或者用户类型和所处的场景，将该用户针对不同的智能设备的设置参数发送给中控***，或者相同类型用户对应的场景模式下的不同的智能设备的设置参数发送给中控***；

步骤S40、中控***根据收到的设置参数设置相应的智能设备。

在上述方案中，步骤S10具体包括以下步骤：

步骤S11、通过智能终端收集用户类型以及该用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数的log日志，并存入服务器中的日志文件夹中；

步骤S12、监控所述日志文件夹中的日志文件的变化，如果日志文件发生变化，则执行步骤S13；否则，一直监控；

步骤S13、提取所述日志文件中的设置参数存入数据库，并定时对日志文件进行清洗；

步骤S14、对数据库中的所述设置参数按照不同用户、不同的智能设备和场景进行分类；

步骤S15、通过运行大数据的线性回归算法，对相应用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数进行分析，得到每个用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数拟合曲线。

在上述方案中，在步骤S30中，通过智能摄像头或身份认证卡进行用户身份识别，所述用户身份为用户本人或用户类别。

在上述方案中，识别出用户身份后，如果没有匹配到该用户的场景，则根据该用户所属于的用户类别获取相同类型用户在该场景下的场景模式，并将该场景模式对应的不同的智能设备的设置参数发送给中控***。

在上述方案中，每个场景中还设有传感器，所述传感器将采集到的现场参数实时发送给中控***，中控***将接收到的现场参数与该场景下的设置参数进行对比，并根据对比结果进行相应的调整。

在上述方案中，所述传感器包括温度传感器、光照传感器、空气质量传感器和分贝传感器。

在上述方案中，通过语音识别模块识别出用户的控制指令，并将所述控制指令发送给中控***，进行场景的自动切换。

在上述方案中，利用智能终端手动输入控制指令发送给中控***，进行场景的手动切换。

在上述方案中，所述智能终端或者语音识别模块通过内部专网向中控***发送控制指令，并根据控制指令连接、控制相应的智能设备。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

(1)针对不同的场景模式对物联网设备参数动态调节，更好的满足了针对不同用户对场景模式不同使用需求；

(2)基于特定用户场景模式多样化的控制方式，能够根据不同的场景模式，通过对大数据的二次数据分析，并利用训练后的学习模型，获取用户特征、习惯，最终获取用户的场景模式参数，并对相应用户场景模式下的物联网设备进行自动化控制，提高用户体验；

(3)自动切换场景模式，手动模式以及语音控制相结合的控制方式，提高了控制的灵活性和易用性。

附图说明

图1为本发明提供的一种基于大数据的智能设备控制方法的流程图；

图2本发明提供的一种基于大数据的智能设备控制方法的实现框图。

具体实施方式

本发明提供了一种基于场景和大数据的智能设备控制方法，利用身份识别技术和大数据分析、挖掘技术解决了人机交互的问题，增加了人性化设置；通过终端产品(智能设备)的二次信息数据，进行特定用户和场景的大数据分析，挖掘出有用的数据，获取到用户在不同的场景下对不同的智能设备的个性设置参数(如智能设备开关参数、室内温湿度参数、灯光亮度参数等)；当有特定的用户出现在时，进行身份识别后，自动根据场景进行个性参数设置，灵活切换场景，大大提高了用户的感受度。下面结合说明书附图和具体实施方式对本发明做出详细说明。

如图1所示，本发明提供了一种基于场景和大数据的智能设备控制方法，包括以下步骤：

步骤S10、收集用户身份信息、该用户的类型以及该用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数，存入数据库中，可以是个人，也可以是一类人，如学生、老师、医生、护士、病人等。其中，场景为用户所处的环境地点、场合及不同的时段。然后，按照不同的用户的身份信息和用户类型以及该用户在不同场景下对不同智能设备的设置参数进行分类，存入数据库，并利用线性回归算法对数据库中设置参数的大数据进行分析，得到每个用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数拟合曲线。

该步骤的目的在于，后续识别出特定的用户后，可以根据该用户的设置参数拟合曲线对智能设备进行参数设置。

步骤S20、构建学习模型，并利用数据库中的大量的设置参数的大数据对学习模型进行训练，建立相同类型用户在不同的场景下的场景模式；其中，场景模式为该场景下相同类型用户对不同的智能设备的习惯设定参数。

该步骤的目的在于用于后续识别出的用户不能匹配时，使用相同类型用户的习惯设定参数对智能设备进行参数设置。

步骤S30、识别用户身份，并根据用户身份信息、用户类型和所处的场景，将该用户针对不同的智能设备的设置参数发送给中控***，或者相同类型用户对应的场景模式下的不同的智能设备的设置参数发送给中控***。

步骤S40、中控***根据收到的设置参数设置相应的智能设备。

在本发明中，步骤S10具体包括以下步骤：

步骤S11、通过智能终端上的应用程序(APP)或者手机\电脑上的web浏览器，收集用户身份信息、用户类型以及该用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数的log日志，并存入服务器中的日志文件夹中；

步骤S12、监控服务器上日志文件夹中的日志文件的变化；如果日志文件发生变化，则执行步骤S13；否则，一直监控；

步骤S13、提取出日志文件中的用户类型以及该用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数存入数据库，并定时对日志文件进行清洗；

步骤S14、对数据库中的设置参数按照不同用户、不同的智能设备和场景进行分类；

步骤S15、通过运行大数据的线性回归算法，对相应用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数进行分析，得到每个用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数拟合曲线。

如图2所示，在本发明中，可以通过语音识别模块识别出用户的控制指令，并将识别得到的控制指令发送给进行设备参数设定的中控***，根据该控制指令进行自动的场景切换、与智能设备连接或者调节当前场景下智能设备的设置参数；也可以通过智能终端，手动输入控制指令发送给中控***，进行手动的场景切换、与智能设备连接或者调节当前场景模式下智能设备的参数。

在本发明中，通过智能摄像头或身份认证卡识别用户身份，其中，摄像头识别用户身份以及用户类型的技术不是本发明的重点，可采用现有技术实现，例如现有技术普遍使用的人脸识别***以及图像识别技术等。

当用户身份识别后，则根据用户身份查询该用户所处的场景，并将该场景对应的不同智能设备的设置参数发送给中控***，如果没有匹配到该用户或者该用户的场景(***没有采集该用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数)，则根据该用户所属于的用户类别获取相同类型用户在该场景下的场景模式，并将该场景模式对应的不同的智能设备的设置参数发送给中控***，中控***会使用与该用户相同类型的用户的习惯设定参数对当前场景下的智能设备进行参数设定。也就是说，本发明中，首先匹配用户本人，如果匹配到，则使用该用户本人的喜好数据进行设置；如果没有匹配到(无论是***中没有该用户的信息，还是没有该用户在当前场景下的信息)，则会使用学习模型学习到的相同类型用户的习惯设定参数进行设置。从而保证***的正常运行。

在本发明中，智能终端或者语音识别模块通过内部专网向中控***发送控制指令，从而达到连接、控制物联网智能设备的目的。

本发明还包括设置在各个场景中的传感器，传感器都是数字型的，包括温度传感器、光照传感器、空气质量传感器和分贝传感器等，每个场景中的传感器将采集到的现场参数实时发送给中控***，中控***将接收到的现场参数与该场景下的实际参数进行对比，如果相同则不进行任何操作，如果高于或低于该场景下的相关参数，则中控***重新向对应的一个或多个智能设备发送参数设定指令，将参数进行相应的低调或高调，进行相应的修订，保证场景中的智能设备实际设置参数实时与符合该场景的设置参数一致，达到更加友好的控制目的。

在本发明中，在使用过程中，步骤S10不断运行，不断使每个用户的场景下的设置参数越来越接近用户的习惯特征。

在采用本发明进行控制的智能设备上线后也会产生大量类型相同的数据，我们还可以从这些数据中提取出我们关心的有用的信息，再将这些有用信息反馈给本发明的中控***，再次应用到本发明中，帮助完善本发明性能，让本发明的中控***更具有学习能力，更加智能的服务于生活，例如，利用智能设备运行时长推送，进行故障预判，在智能设备达到一定使用年限后，哪些部件可能会出现故障，并对这些预判进行告警。

本发明的几个典型应用实例如下：

应用实例1：智能工作室。

该智能工作室的空调、灯光等均为接入了物联网的智能设备，这些智能设备可以通过语音或智能终端进行设置，并且能够根据不同用户和不同的场景自动调用相应的设置。

例如：用户A根据自己的习惯喜好和时间段设置场景如下：

例如：用户B根据自己的习惯喜好和时间段设置如下：

用户A和用户B可以利用智能终端或语音对上述参数进行设定，并保存在服务器中。

当用户A进入智能工作室时，通过智能工作室内的摄像头或身份认证卡识别出是用户A，根据用户A和所处的场景，将用户A针对不同的智能设备的设置参数发送给中控***，根据用户A在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数的拟合曲线，中控***对智能设备进行设置，当用户A在10点进入智能工作室，则空调自动调整到关闭，灯光自动调整为明亮白色；而当用户A在15点进入智能工作室时，则空调自动调整到24℃，灯光自动调整为明亮黄色。

当用户B进入智能工作室时，通过智能工作室内的摄像头或身份认证卡识别出是用户B，根据用户B所处的场景，将用户B针对不同的智能设备的设置参数发送给中控***，根据用户B在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数的拟合曲线，中控***对智能设备进行设置，当用户B在10点进入智能工作室，则空调自动调整到25℃，灯光自动调整为明亮黄色；而当用户B在15点进入会议室时，则空调自动调整到24℃，灯光自动调整为明亮白色。

用户在使用过程中，还可以对不同的智能设备进行调整，这些调整的设置参数也会被收集起来，用于进行大数据分析或者训练学习模型，从而使得结果越来越贴近用户的习惯。

上述时间段为示例性说明，实际应用中，时间段可以进一步的缩小和细化。

应用实例2：智能会议室。

首先对智能会议室的空调和灯光根据场景和使用人数进行设置如下：

这样，当5人在10:00使用智能会议室时，会议室的摄像头识别出在会议室中的人数为5人，将相应的设置参数发送给中控***，于是中控***将空调自动调整为26℃，将灯光自动调整为普通黄色。

当10人在15:00使用智能会议室时，会议室的摄像头识别出在会议室中的人数为10人，将相应的设置参数发送给中控***，于是中控***将空调自动调整为24℃，将灯光自动调整为明亮黄色。

应用实例3：智能会议室。

首先对智能会议室的空调和灯光根据会议场合和时段设置如下：

这样，当10:00在智能会议室开会时，参加人员说出当前会议场合为技术讨论，语音识别模块通过内部专网向中控***发送相应的控制指令，则中控***自动将空调自动调整为25℃，将灯光自动调整为明亮白色，如果参加人员说出当前会议为领导总结，则语音识别模块通过内部专网向中控***发送相应的控制指令，则中控***自动将空调自动调整为24℃，将灯光自动调整为普通黄色。

以上三个应用实例是用户设定后，根据特定用户自动调用设定好的参数自动进行调节。

应用实例4：智能休息室。

不同类型的用户在使用智能休息室时，会根据自己的喜好和时间段设定空调和灯光，而且大多数同类用户的使用习惯相似，***会首先保存使用者设定的参数，并绑定该类人群(可以通过智能休息室内的摄像头或身份卡识别出使用者的身份)，然后利用数据库中的设置参数的大数据对学习模型进行训练，建立相同类型用户在不同的场景下的场景模式，例如根据大数据分析出不同类人的设置如下：

当使用智能休息室时，智能休息室内的摄像头根据护士帽或身份卡识别出使用者是护士还是医生，将相同类型用户对应的场景模式下的不同的智能设备的设置参数发送给中控***，当护士10:00使用智能休息室时，中控***自动将空调自动调整为25℃，将灯光自动调整为较暗黄色；当医生10:00使用智能休息室时，中控***自动将空调自动调整为24℃，将灯光自动调整为明亮白色。

本方案首选的是用户本身的设置，只有当不能匹配时，才会使用同类型用户的习惯设置。

以上的应用实例仅为示例性的说明，时间段还可以进行进一步的细化，同时，智能设备也不限于空调和灯光，还可以包括其他智能设备，例如：智能音响、咖啡机、茶具等。

本发明并不局限于上述最佳实施方式，任何人应该得知在本发明的启示下做出的结构变化，凡是与本发明具有相同或相近的技术方案，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于场景和大数据的智能设备控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S10、在用户使用过程中，收集用户身份信息、该用户的用户类型以及该用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数，存入数据库，利用线性回归算法对所述数据库中的设置参数的大数据进行分析，得到每个用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数拟合曲线；其中，场景为用户所处的环境地点、场合及不同的时段；

步骤S20、构建学习模型，并利用数据库中的所述设置参数的大数据对学习模型进行训练，建立相同类型用户在不同的场景下的场景模式；其中，所述场景模式为该场景下相同类型用户对不同的智能设备的习惯设定参数；

步骤S30、识别用户身份，并根据用户身份信息或者用户类型和所处的场景，将该用户针对不同的智能设备的设置参数发送给中控***，或者相同类型用户对应的场景模式下的不同的智能设备的设置参数发送给中控***；

步骤S40、中控***根据收到的设置参数设置相应的智能设备。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S10具体包括以下步骤：

步骤S11、通过智能终端收集用户类型以及该用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数的log日志，并存入服务器中的日志文件夹中；

步骤S12、监控所述日志文件夹中的日志文件的变化，如果日志文件发生变化，则执行步骤S13；否则，一直监控；

步骤S13、提取所述日志文件中的设置参数存入数据库，并定时对日志文件进行清洗；

步骤S14、对数据库中的所述设置参数按照不同用户、不同的智能设备和场景进行分类；

步骤S15、通过运行大数据的线性回归算法，对相应用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数进行分析，得到每个用户在不同的场景下对不同的智能设备的设置参数拟合曲线。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S30中，通过智能摄像头或身份认证卡进行用户身份识别，所述用户身份为用户本人或用户类别。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，识别出用户身份后，如果没有匹配到该用户的场景，则根据该用户所属于的用户类别获取相同类型用户在该场景下的场景模式，并将该场景模式对应的不同的智能设备的设置参数发送给中控***。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个场景中还设有传感器，所述传感器将采集到的现场参数实时发送给中控***，中控***将接收到的现场参数与该场景下的设置参数进行对比，并根据对比结果进行相应的调整。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述传感器包括温度传感器、光照传感器、空气质量传感器和分贝传感器。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过语音识别模块识别出用户的控制指令，并将所述控制指令发送给中控***，进行场景的自动切换。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，利用智能终端手动输入控制指令发送给中控***，进行场景的手动切换。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述智能终端或者语音识别模块通过内部专网向中控***发送控制指令，并根据控制指令连接、控制相应的智能设备。

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