CN112506073A - 一种基于大数据分析的智能家居控制方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明适用于智能家居技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的智能家居控制方法及***，所述方法包括：获取地板振动信息以及环境音频信息；对所述地板振动信息进行分析，得到当前区域内的人员体重特征信息；对所述环境音频信息进行分析，得到当前区域内的人员声音特征信息；根据人员体重特征信息和人员声音特征信息，分析并判断当前区域内是否存在儿童，若判定存在儿童，则生成移动路径本。本发明通过直接获取环境中的音频信息以及地板的振动信息，判定当前区域是否存在儿童，如果判断当前区域存在儿童则生成相应的移动路径，从而对存在儿童的房间暂停清洁，避免了儿童与扫地机器人共处一室给双方带来的风险，大大提高了扫地机器人的使用安全性。

Description

一种基于大数据分析的智能家居控制方法及***

技术领域

本发明属于智能家居技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的智能家居控制方法及***。

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。例如扫地机器人，扫地机器人，又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等，是智能家用电器的一种，能凭借一定的人工智能，自动在房间内完成地板清理工作。一般采用刷扫和真空方式，将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒，从而完成地面清理的功能。一般来说，将完成清扫、吸尘、擦地工作的机器人，也统一归为扫地机器人。

扫地机器人大幅缩短了人们整理家庭的时间，因此广受人们的喜爱。但是对于有小孩的家庭而言，很多人担心扫地机器人会对小孩造成伤害，因此存在相应的顾虑，而对于扫地机器人而言，也经常会被小孩摔坏。因此需要一种智能家居控制方法，使得扫地机器人能够规避这一情况的发生。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于大数据分析的智能家居控制方法，旨在解决背景技术中提出的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种基于大数据分析的智能家居控制方法，所述方法包括：

获取地板振动信息以及环境音频信息；

对所述地板振动信息进行分析，得到当前区域内的人员体重特征信息；

对所述环境音频信息进行分析，得到当前区域内的人员声音特征信息；

根据人员体重特征信息和人员声音特征信息，分析并判断当前区域内是否存在儿童，若判定存在儿童，则生成移动路径。

优选的，所述对所述地板振动信息进行分析，得到当前区域内的人员体重特征信息的步骤，具体包括：

获取自身振动信息；

获取地板振动信息，对地板振动信息进行处理，以剔除地板振动信息中的自身振动信息，得到由当前区域中人员所产生的人员振动信息；

对人员振动信息进行分析得到人员体重特征信息，所述人员体重特征信息中至少包含振动频率和振动幅度。

优选的，所述对所述环境音频信息进行分析，得到当前区域内的人员声音特征信息的步骤，具体包括：

从电器音频数据库中读取干扰音频信息；

获取环境音频信息，对环境音频信息进行处理，以剔除环境音频信息中的干扰音频信息，得到由当前区域中人员所产生的人员音频信息；

根据人员音频信息生成人员声音特征信息，所述人员声音特征信息至少包含声音的音色信息和响度信息。

优选的，所述根据人员体重特征信息和人员声音特征信息，分析并判断当前区域内是否存在儿童的步骤，具体包括：

输入人员体重特征信息至信息体重映射关系库中，得到体重分布表，所述体重分布表用于表征人员体重在当前区域中的分布情况；

输入人员声音特征信息至信息年龄映射关系库中，得到年龄分布表，所述年龄分布表用于表征人员年龄在当前区域中的分布情况；

根据体重分布表和年龄分布表的对应情况判断当前区域是否存在儿童。

优选的，所述若判定存在儿童，则生成移动路径的步骤，具体包括：

加载预存在扫地机器人中的房屋电子地图；

获取除当前区域外的其他房间的房间信息，并根据房间信息中记载的时间确定待清洁房间的位置信息；

根据扫地机器人的当前位置信息和待清洁房间的位置信息，生成移动路径。

优选的，所述对所述环境音频信息进行分析，得到当前区域内的人员声音特征信息步骤之前还包括获取当前房屋中其他智能家居的工作状态信息。

优选的，所述电器音频数据库利用大数据分析处理得到。

本发明实施例的另一目的在于提供一种基于大数据分析的智能家居控制***，所述基于大数据分析的智能家居控制***包括：

信息获取模块，用于获取地板振动信息以及环境音频信息；

振动信息分析模块，用于对所述地板振动信息进行分析，并得到当前区域内的人员体重特征信息；

音频信息分析模块，用于对所述环境音频信息进行分析，并得到当前区域内的人员声音特征信息；

人员信息判定模块，用于根据人员体重特征信息和人员声音特征信息，并分析并判断当前区域内是否存在儿童，若判定存在儿童，则生成清洁区域切换指令。

优选的，所述振动信息分析模块具体包括：

振动信息获取单元，用于获取自身振动信息；

去干扰单元，用于获取地板振动信息，对地板振动信息进行处理，以剔除地板振动信息中的自身振动信息，得到由当前区域中人员所产生的人员振动信息；

体重特征生成单元，用于对人员振动信息进行分析得到人员体重特征信息，所述人员体重特征信息中至少包含振动频率和振动幅度。

本发明实施例提供的一种基于大数据分析的智能家居控制方法，通过直接获取环境中的音频信息以及地板的振动信息，利用两者判断当前区域内存在哪些人员，从而最终判定当前区域是否存在儿童，如果判断当前区域存在儿童则生成相应的移动路径，从而对存在儿童的房间暂停清洁，避免了儿童与扫地机器人共处一室给双方带来的风险，大大提高了扫地机器人的使用安全性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种基于大数据分析的智能家居控制方法的主流程图；

图2为本发明实施例提供的得到当前区域内的人员体重特征信息的步骤的流程图；

图3为本发明实施例提供的得到当前区域内的人员声音特征信息的步骤的流程图；

图4为本发明实施例提供的分析并判断当前区域内是否存在儿童的步骤的流程图；

图5为本发明实施例提供的生成移动路径的步骤的流程图；

图6为本发明实施例提供的一种基于大数据分析的智能家居控制***的架构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。

以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述。

如图1所示，为本发明实施例提供的一种基于大数据分析的智能家居控制方法的主流程图，包括以下步骤：

S100，获取地板振动信息以及环境音频信息。

在本发明实施例中，利用扫地机器人上设置的振动传感器对地板振动信息和环境音频信息进行收集，所述振动传感器可以是电动式传感器、电涡流传感器、电感式传感器、电容式传感器和惯性式传感器中的一种或者多种，利用振动传感器对地板振动信息进行收集，当有人员在当前区域行走或者运动的时候，将会引起地板的振动；对于环境音频信息而言，利用设置在扫地机器人上的收音器进行收音，环境音频信息则是记录当前环境的各种声音。

S200，对所述地板振动信息进行分析，得到当前区域内的人员体重特征信息。

在本发明实施例中，首先读取底板振动信息，由于不同的人员在移动或者运动的过程中，引起地板振动的幅度和频率是不一样的，比如对于体重较大的人而言，其在行走或者运动的过程中，其对地板的压力较大，引起地板发生的变形量大，因此地板的振动幅度也就越大，同理不同体重的人员在行走或者运动时导致地板振动的频率也是不一样的，因此根据地板振动信息记录的地板的振动幅度和振动频率信息判断当前区域内人员体重的分布状况，即得到当前区域内的人员体重特征信息，例如根据经过对地板振动信息进行分析后，判定当前区域内可能存在体重在20~30kg以及40~50kg的人员，这些体重数据是作为判定的依据之一。

S300，对所述环境音频信息进行分析，得到当前区域内的人员声音特征信息。

在本发明实施例中，首先环境音频信息，环境音频信息则是直接通过收音器对外界的声音进行收集，如果当前区域内存在人员发声，也将会被记载在环境音频信息当中，对于不同性别和不同年龄段的人而言，其发出的声音整体上是具有差异性的，因此根据环境音频信息中记录的人声的声音特征进行分析，即可对当前区域内发声人员的年龄段进行粗略的判定，即可得到人员声音特征信息。

S400，根据人员体重特征信息和人员声音特征信息，分析并判断当前区域内是否存在儿童，若判定存在儿童，则生成移动路径。

在本发明实施例中，结合人员体重特征信息和人员声音特征信息，分析当前区域是否存在儿童，首先利用人员体重特征信息和人员声音特征信息中的一种作为基础判定手段，进而利用人员体重特征信息和人员声音特征信息中的另一种作为核准手段，以下举例说明：当前区域内存在一名体重为20kg的儿童和一名体重为50kg的成人在活动，根据地板振动信息判断当前区域内存在一名体重在18~22kg的人员以及一名体重在48~55kg的人员在活动，然后根据环境音频信息判断当前区域内存在一名年龄在6~8岁的人员以及一名年龄在22~25岁的人员在活动，那么则综合判定，当前区域内是存在儿童的，此时侧生成移动路径，从而规避对当前区域的清洁；在本步骤中，对人员情况进行了两次判断，用于避免由于杂物落至地面引起地板振动导致的误判出现，提高了判定的精准度。

本发明实施例提供的一种基于大数据分析的智能家居控制方法，通过直接获取环境中的音频信息以及地板的振动信息，利用两者判断当前区域内存在哪些人员，从而最终判定当前区域是否存在儿童，如果判断当前区域存在儿童则执行清洁区域切换指令，从而对存在儿童的房间暂停清洁，避免了儿童与扫地机器人共处一室给双方带来的风险，大大提高了扫地机器人的使用安全性。

有必要说明，本实施例中的S200和S300两个步骤的顺序可以互调。

如图2所示，作为本发明一个优选的实施例，所述对所述地板振动信息进行分析，得到当前区域内的人员体重特征信息的步骤，具体包括：

S201，获取自身振动信息。

在本步骤中，利用设置的另一组振动传感器对与自身振动信息进行收集，由于在扫地机器人工作的过程中，其自身由于内部元件的工作也会产生一定的振动，因此容易被误录入地板振动信息中，因此在此对扫地机器人自身的振动信息进行收集。

S202，获取地板振动信息，对地板振动信息进行处理，以剔除地板振动信息中的自身振动信息，得到由当前区域中人员所产生的人员振动信息。

在本步骤中，首先直接获取地板振动信息，从而对地板振动信息进行“去干扰处理”，即为了避免扫地机器人自身产生的振动影响判断，在此步骤中，从地板振动信息中剔除自身振动信息，从而剔除扫地机器人自身振动对人员体重判定的影响。

S203，对人员振动信息进行分析得到人员体重特征信息，所述人员体重特征信息中至少包含振动频率和振动幅度。

在本步骤中，对于人员振动信息而言，其剔除了扫地机器人的干扰，因此利用人员振动信息分析当前区域内可能存在人员的体重情况，人员体重特征信息至少要包括振动频率和振动幅度，利用振动频率和振动幅度与体重之间的关系分析当前区域内人员的体重。

如图3所示，作为本发明一个优选的实施例，所述对所述环境音频信息进行分析，得到当前区域内的人员声音特征信息的步骤，具体包括：

S301，从电器音频数据库中读取干扰音频信息。

在本步骤中，首先从电器音频数据库中读取干扰音频信息，电器音频数据库是利用大数据分析得到的，其生成过程为从网络中当前房屋中各种电器类型工作时产生的声音信息，进而对声音信息进行特征提取，以便于识别当前区域内存在何种电器在工作，比如对与冰箱而言，获取多种冰箱工作时轰鸣的声音，然后对其进行特征提取，最终将多种电器的工作干扰音频信息存储至电器音频数据库中。

S302，获取环境音频信息，对环境音频信息进行处理，以剔除环境音频信息中的干扰音频信息，得到由当前区域中人员所产生的人员音频信息。

在本步骤中，首先读取环境音频信息，由于在当前区域中很有可能会存在多种电器工作的情况，在读取环境音频之后，首选读取当前房屋内其他智能电器的工作情况，比如，当前智能冰箱、智能空调等是处于何种工作状态，是否产生的噪声，进而从电器音频数据库汇总读取相应的噪声，即干扰音频信息，然后从环境音频信息中将干扰音频信息从中剔除，得到人员音频信息。

S303，根据人员音频信息生成人员声音特征信息，所述人员声音特征信息至少包含声音的音色信息和响度信息。

在本步骤中，读取人员音频信息，其中至少包含有音色信息和响度信息，利用音色信息和响度信息进行识别，从而判断当前区域内存在的人员的年龄段。

如图4所示，作为本发明一个优选的实施例，所述根据人员体重特征信息和人员声音特征信息，分析并判断当前区域内是否存在儿童的步骤，具体包括：

S401，输入人员体重特征信息至信息体重映射关系库中，得到体重分布表，所述体重分布表用于表征人员体重在当前区域中的分布情况。

在本步骤中，信息体重映射关系库用于记载振动信息与体重之间的映射关系，因此首先读取人员体重特征信息，然后将其中记载的信息逐个输入至信息体重映射关系库中，从而得到多个人员体重的信息，最终生成体重分布表。

S402，输入人员声音特征信息至信息年龄映射关系库中，得到年龄分布表，所述年龄分布表用于表征人员年龄在当前区域中的分布情况。

在本步骤中，信息年龄映射关系库用于记载声音信息与年龄之间的映射关系，因此首先读取人员声音特征信息，并将其输入至信息年龄映射关系库中，最终得到通过声音判断的人员年龄的分布情况，生成体重分布表。

S403，根据体重分布表和年龄分布表的对应情况判断当前区域是否存在儿童。

在本步骤中，根据体重分布表，判断当前区域内是否存在具有儿童的可能， 比如利用当前环境的地板振动信息判断得到当前区域内存在体重为18~20kg的人员存在，则可以初步判定当前区域可能存在儿童，进而结合年龄分布表，由于儿童的年龄与体重之间具有一定的关系，因此判断年龄分布表中是否存在与当前体重所匹配的年龄，若匹配，则说明大概率存在儿童，反之则说明当前区域不存在儿童，从而执行相应的步骤。

如图5所示，作为本发明一个优选的实施例，所述若判定存在儿童，则生成移动路径的步骤，具体包括：

S404，加载预存在扫地机器人中的房屋电子地图。

在本步骤中，首先加载预存在扫地机器人中的房屋电子地图，所述房屋电子地图为扫地机器人在工作过程中自动识别产生的，房屋电子地图中将每一个房间划为一个区域，比如将卧室、客厅和卫生间等均划分为一个独立的区域，并且判断区域之间的连接关系。

S405，获取除当前区域外的其他房间的房间信息，并根据房间信息中记载的时间确定待清洁房间的位置信息。

在本步骤中，首先确定当前扫地机器人位于那一个房间，然后确定除当前区域外的其他房间的房间信息，房间信息中包括清洁时间，因此可以利用清洁时间判断，该房间是否需要清洁，比如设置的清洁间隔为8小时，那么如果该房间信息中记载的清洁时间为8小时之前，则将该房间纳入待清洁名单中。

S406，根据扫地机器人的当前位置信息和待清洁房间的位置信息，生成移动路径。

在本步骤中，根据扫地机器人的当前位置以及待清洁房间的位置信息，生成移动路径，移动路径不经过当前区域，从而实现规避儿童的目的。

如图6所示，作为本发明一个优选的实施例，为本发明实施例提供的一种基于大数据分析的智能家居控制***的架构图，一种基于大数据分析的智能家居控制***，所述基于大数据分析的智能家居控制***包括：

信息获取模块100，用于获取地板振动信息以及环境音频信息；

振动信息分析模块200，用于对所述地板振动信息进行分析，并得到当前区域内的人员体重特征信息；

音频信息分析模块300，用于对所述环境音频信息进行分析，并得到当前区域内的人员声音特征信息；

人员信息判定模块400，用于根据人员体重特征信息和人员声音特征信息，并分析并判断当前区域内是否存在儿童，若判定存在儿童，则生成清洁区域切换指令。

所述振动信息分析模块具体包括：

振动信息获取单元201，用于获取自身振动信息；

去干扰单元202，用于获取地板振动信息，对地板振动信息进行处理，以剔除地板振动信息中的自身振动信息，得到由当前区域中人员所产生的人员振动信息；

体重特征生成单元203，用于对人员振动信息进行分析得到人员体重特征信息，所述人员体重特征信息中至少包含振动频率和振动幅度。

应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于大数据分析的智能家居控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取地板振动信息以及环境音频信息；

对所述地板振动信息进行分析，得到当前区域内的人员体重特征信息；

对所述环境音频信息进行分析，得到当前区域内的人员声音特征信息；

根据人员体重特征信息和人员声音特征信息，分析并判断当前区域内是否存在儿童，若判定存在儿童，则生成移动路径。

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方法，其特征在于，所述对所述地板振动信息进行分析，得到当前区域内的人员体重特征信息的步骤，具体包括：

获取自身振动信息；

获取地板振动信息，对地板振动信息进行处理，以剔除地板振动信息中的自身振动信息，得到由当前区域中人员所产生的人员振动信息；

对人员振动信息进行分析得到人员体重特征信息，所述人员体重特征信息中至少包含振动频率和振动幅度。

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方法，其特征在于，所述对所述环境音频信息进行分析，得到当前区域内的人员声音特征信息的步骤，具体包括：

从电器音频数据库中读取干扰音频信息；

获取环境音频信息，对环境音频信息进行处理，以剔除环境音频信息中的干扰音频信息，得到由当前区域中人员所产生的人员音频信息；

根据人员音频信息生成人员声音特征信息，所述人员声音特征信息至少包含声音的音色信息和响度信息。

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方法，其特征在于，所述根据人员体重特征信息和人员声音特征信息，分析并判断当前区域内是否存在儿童的步骤，具体包括：

输入人员体重特征信息至信息体重映射关系库中，得到体重分布表，所述体重分布表用于表征人员体重在当前区域中的分布情况；

输入人员声音特征信息至信息年龄映射关系库中，得到年龄分布表，所述年龄分布表用于表征人员年龄在当前区域中的分布情况；

根据体重分布表和年龄分布表的对应情况判断当前区域是否存在儿童。

5.根据权利要求1所述的基于大数据分析的智能家居控制方法，其特征在于，所述若判定存在儿童，则生成移动路径的步骤，具体包括：

加载预存在扫地机器人中的房屋电子地图；

获取除当前区域外的其他房间的房间信息，并根据房间信息中记载的时间确定待清洁房间的位置信息；

根据扫地机器人的当前位置信息和待清洁房间的位置信息，生成移动路径。

6.根据权利要求1所述的基于大数据分析的智能家居控制方法，其特征在于，所述对所述环境音频信息进行分析，得到当前区域内的人员声音特征信息步骤之前还包括获取当前房屋中其他智能家居的工作状态信息。

7.根据权利要求3所述的基于大数据分析的智能家居控制方法，其特征在于，所述电器音频数据库利用大数据分析处理得到。

8.一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：

信息获取模块，用于获取地板振动信息以及环境音频信息；

振动信息分析模块，用于对所述地板振动信息进行分析，并得到当前区域内的人员体重特征信息；

音频信息分析模块，用于对所述环境音频信息进行分析，并得到当前区域内的人员声音特征信息；

人员信息判定模块，用于根据人员体重特征信息和人员声音特征信息，并分析并判断当前区域内是否存在儿童，若判定存在儿童，则生成清洁区域切换指令。

9.根据权利要求8所述的基于大数据分析的智能家居控制***，其特征在于，所述振动信息分析模块具体包括：

振动信息获取单元，用于获取自身振动信息；

去干扰单元，用于获取地板振动信息，对地板振动信息进行处理，以剔除地板振动信息中的自身振动信息，得到由当前区域中人员所产生的人员振动信息；

体重特征生成单元，用于对人员振动信息进行分析得到人员体重特征信息，所述人员体重特征信息中至少包含振动频率和振动幅度。

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