CN114815707A - 一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及*** - Google Patents

一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及***，涉及设备控制技术领域，解决了现有技术在进行智能设备控制过程中，无法根据重要程度来对消息顺序进行调整，导致智能设备控制效率不高的技术问题；本发明设置有消息队列服务端，通过消息队列服务端对智能终端发送的控制指令或者智能设备的反馈信息进行识别重排，再依次发送至消息队列中，实现重要信息优先发送，以提供智能设备的控制精度和控制效率；本发明通过程度标签来识别控制指令的重要程度，程度标签根据人工经验设定，或者与智能分析结合设定，扩宽了应用场景；通过智能识别模型来确定反馈信息的重要程度，能够提高识别准确性。

Description

一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及***
技术领域
本发明属于设备控制领域，涉及基于Netty网络框架的智能设备控制技术，具体是一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及***。
背景技术
智能设备控制网络为设备的组网以及远、近程控制提供技术基础；现有智能设备控制方案多是通过TCP网络进行连接，存在比较大的延迟和不稳定情况，智能设备的控制成功率较低。
现有技术(公开号为CN110225005A的发明专利)公开了一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及***，通过Netty网络框架搭建socket网络，通过***解释自定义队列，生成控制指令以完成智能设备的控制。现有技术在进行智能设备控制过程中，仅能根据RabbitMQ中消息的已有顺序来控制智能设备，无法根据重要程度来对消息顺序进行调整，导致智能设备的控制效率不高；因此，亟须一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及***。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及***，用于解决现有技术在进行智能设备控制过程中，无法根据重要程度来对消息顺序进行调整，导致智能设备控制效率不高的技术问题。
本发明设置有消息队列服务端，通过消息队列服务端对智能终端发送的控制指令或者智能设备的反馈信息进行识别重排，再依次发送至消息队列中，实现重要信息优先发送，以提供智能设备的控制精度和控制效率。
为实现上述目的，本发明的第一方面提供了一种基于Netty网络框架的智能设备控制***，包括消息队列服务端、智能终端和智能设备，以及基于Netty网络框架生成的通信网络；
消息队列服务端：获取所述智能终端发送的控制指令，识别重排所述控制指令，将重排之后的所述控制指令发送至消息队列中；以及
获取所述智能设备的反馈信息，识别重排所述反馈信息，将重排之后的所述反馈信息发送至消息队列中。
优选的，通过所述Netty网络框架建立Socket网络；通过所述Socket网络连接所述消息队列服务端和所述智能终端，或者连接所述消息队列服务端和所述智能设备；其中，所述智能终端包括智能手机和电脑。
优选的，所述消息队列服务端接收到所述控制指令时，识别所述控制指令，并根据识别结果对所述控制指令进行重排，包括：
获取设定周期内接收所述控制指令的指令数量；
当指令数量超过指令数阈值时，则分别识别所述控制指令对应的程度标签；其中，所述指令数阈值根据所述消息队列的处理能力设定；
结合所述程度标签将所述控制指令按照重要程度由大到小进行重新排序。
优选的，识别所述控制指令中的设备标签以及对应的设备操作，根据所述设备标签以及对应的所述设备操作依次确定所述程度标签；其中，所述程度标签通过人工分析设定和/或智能分析设定，并存储在所述消息队列服务端。
优选的，通过***对所述消息队列中的所述控制指令进行监听；
所述***识别解析所述控制指令的内容生成对应的命令参数，根据所述命令参数完成对所述智能设备的控制。
优选的，所述消息队列服务端接收到所述智能设备的反馈信息时，识别所述反馈信息，根据分析结果将所述反馈信息进行重排，包括：
获取设定周期内接收所述反馈信息的信息数量；
当信息数量超过信息数阈值时，则通过智能识别模型识别所述反馈信息的重要程度；其中，所述信息数阈值根据所述消息队列的处理能力设定；
将所述反馈信息按照重要程度由大到小进行重新排序。
优选的，所述智能识别模型基于人工智能模型建立，包括：
获取标准训练数据；其中，所述标准训练数据包括各种类型的反馈信息以及对应的信息标签，信息标签用于表示反馈信息的重要程度；
构建人工智能模型；其中，所述人工智能模型包括支持向量机模型或者随机森林模型；
通过所述标准训练数据训练所述人工智能模型，将训练完成的所述人工智能模型标记为智能识别模型，并存储在所述消息队列服务端中。
本发明的第一方面提供了一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法，包括：
智能终端将控制指令发送至消息队列服务端，所属消息队列服务端识别重排所述控制指令，将重排之后的所述控制指令发送至消息队列中；
通过***对所述控制指令进行解析生成命令参数，根据命令参数对智能设备进行控制；
将所述智能设备的反馈信息发送至所述消息队列服务端，所述消息队列服务端识别重排所述反馈信息；
将重排之后的所述反馈信息发送至消息队列中，进而将反馈信息发送至所述智能终端。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明设置有消息队列服务端，通过消息队列服务端对智能终端发送的控制指令或者智能设备的反馈信息进行识别重排，再依次发送至消息队列中，实现重要信息优先发送，以提供智能设备的控制精度和控制效率。
2、本发明通过程度标签来识别控制指令的重要程度，程度标签根据人工经验设定，或者与智能分析结合设定，扩宽了应用场景；通过智能识别模型来确定反馈信息的重要程度，能够提高识别准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的工作步骤示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
现有技术(公开号为CN110225005A的发明专利)公开了一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法及***，通过Netty网络框架搭建socket网络，通过***解释自定义队列，生成控制指令以完成智能设备的控制。现有技术在进行智能设备控制过程中，仅能根据RabbitMQ中消息的已有顺序来控制智能设备，无法根据重要程度来对消息顺序进行调整，导致智能设备的控制效率不高。
本发明设置有消息队列服务端，通过消息队列服务端对智能终端发送的控制指令或者智能设备的反馈信息进行识别重排，再依次发送至消息队列中，实现重要信息优先发送，以提供智能设备的控制精度和控制效率。
请参阅图1，本申请第一方面实施例提供了一种基于Netty网络框架的智能设备控制***，包括消息队列服务端、智能终端和智能设备，以及基于Netty网络框架生成的通信网络；
消息队列服务端：获取智能终端发送的控制指令，识别重排控制指令，将重排之后的控制指令发送至消息队列中；以及
获取智能设备的反馈信息，识别重排反馈信息，将重排之后的反馈信息发送至消息队列中。
Netty网络框架具有学习成本低、支持多种协议以及叠代周期端等优点，因此本申请中的通信网络基于Netty网络架构搭建，具体的通过Netty网络框架建立Socket网络；通过Socket网络连接消息队列服务端和智能终端，或者连接消息队列服务端和智能设备；智能终端包括智能手机和电脑。
消息队列一般按照先进先出的原则来管理数据或者指令，因此本申请在将控制指令或者反馈信息发送至消息队列之前，按照重要程度对其进行数据重排，可以保证重要程度高的控制指令或者反馈信息可以优先被传达，当然优先传达是在一定时间范围内，即对一定时间范围内获取的控制指令或者反馈信息进行排序，避免导致智能设备的控制紊乱。
本申请中的消息队列服务端是连接智能终端和智能设备的中间件，以保证智能终端和智能设备之间数据交互的通畅；当然还需要一些端口、网关等部件来保证本申请正常工作。
在一个优选的实施例中，消息队列服务端接收到控制指令时，识别控制指令，并根据识别结果对控制指令进行重排，包括：
获取设定周期内接收控制指令的指令数量；
当指令数量超过指令数阈值时，则分别识别控制指令对应的程度标签；
结合程度标签将控制指令按照重要程度由大到小进行重新排序。
本实施例先对预设周期内控制指令的数量进行统计，如果指令数量较少，消息队列可以迅速处理完毕，则不需要进行重新排序，直接将所有控制指令按照接收的先后时刻发送至消息队列中进行处理；反之，如果指令数量较多，无法通过消息队列快速处理，则对控制指令进行分析实现部分控制指令的优先处理。
确定需要进行重新排序之后，则识别控制指令的程度标签，进而根据程度标签对控制指令进行排序。
本实施例中设定周期根据***设置的控制指令的处理时间来确定，举例说明：
某***中设置的控制指令的处理时间为CS；
通过YZ＝α×CS可以获取预设周期；α根据***设定的比例系数，用来表示消息队列在处理控制指令时所能占用的最大时间。
本实施例中的指令数阈值根据消息队列的处理能力设定，假设消息队列在效率最优的情况下支持5条控制指令排队，则指令数阈值则为5。
在另外一些优选的实施例中，也可以根据具体的操作流程，按照重要程度由小到大来进行排序，如对所有家用电器进行断电时，则先关闭电视、冰箱、空调，再关闭总电闸。
在一个可选的实施例中，识别控制指令中的设备标签以及对应的设备操作，根据设备标签以及对应的设备操作依次确定程度标签。
控制指令一般用来控制某设备进行某操作，因此在为控制指令设置程度标签时，根据智能设备以及具体操作来依次设定。
可以理解的是，程度标签通过人工分析设定和/或智能分析设定，并存储在消息队列服务端。
获取历史的控制指令，通过人工分析控制指令依次确定智能设备的优先级，以及各智能设备中具体操作的优先级；或者根据临时控制指令，结合机器学习算法进行智能分析，进而设定程度标签。
举例说明本实施例：
假设有2台智能设备，分别为智能空调和智能窗户；智能空调对应的控制指令为关闭空调(程度标签为12)；智能窗户对应的控制指令为关闭窗户(程度标签为11)；
则上述2条控制指令同处于一个预设周期内，且超过指令数阈值时，则重排之后的顺序为关闭窗户、关闭空调，进而依次输入到消息队列中。
值得注意的是，在同一预设周期内拥有针对同一智能设备的不同控制指令时，如既有关闭空调，也有打开空调，且关闭空调的优先级更高，则重排之后的顺序为关闭空调、开启空调，在关闭空调之后，应该取消开启空调指令的执行，或者直接删除开启空调指令而不发送至消息队列，避免重复的开关操作。
在一个优选的实施例中，通过***对消息队列中的控制指令进行监听；
***识别解析控制指令的内容生成对应的命令参数，根据命令参数完成对智能设备的控制。
通过***实时监听消息队列的控制指令，对其解析生成命令参数，再通过网关等设备实现对智能设备的控制。
在一个优选的实施例中，消息队列服务端接收到智能设备的反馈信息时，识别反馈信息，根据分析结果将反馈信息进行重排，包括：
获取设定周期内接收反馈信息的信息数量；
当信息数量超过信息数阈值时，则通过智能识别模型识别反馈信息的重要程度；
将反馈信息按照重要程度由大到小进行重新排序。
本实施例依然考虑消息队列的处理能力来确定预设周期和信息数阈值，将预设周期内接收到的反馈信息进行重新排序，再依次发送至消息队列。
消息队列服务端对反馈消息和控制指令的处理流程一致，区别在于控制指令会用于控制智能设备，反馈信息会发送至智能终端用于分析智能设备的状态。
在一个可选的实施例中，智能识别模型基于人工智能模型建立，包括：
获取标准训练数据；
构建人工智能模型，通过标准训练数据训练人工智能模型，将训练完成的人工智能模型标记为智能识别模型，并存储在消息队列服务端中。
本实施例是通过设置好标准训练数据来训练人工智能模型，通过人工智能来实现反馈信息的分类，进而完成排序。
标准训练数据中反馈信息以及对应的信息标签根据实际经验选择和设定；比如反馈信息分为三种：预警信息、维护信息和状态数据，则在设定信息标签时，预警信息的重要程度最高，维护信息的重要程度次之，状态数据的重要程度最低。
值得注意的是，上述无论是控制指令还是反馈信息，一旦存在两个重要程度相同的情况，则按照接收时刻或者采集时刻来进行排序。
本申请第一方面实施例提供了一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法，包括：
智能终端将控制指令发送至消息队列服务端，所属消息队列服务端识别重排控制指令，将重排之后的控制指令发送至消息队列中；
通过***对控制指令进行解析生成命令参数，根据命令参数对智能设备进行控制；
将智能设备的反馈信息发送至消息队列服务端，消息队列服务端识别重排反馈信息；
将重排之后的反馈信息发送至消息队列中，进而将反馈信息发送至智能终端。
上述公式中的部分数据均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集的大量数据经过软件模拟得到最接近真实情况的一个公式；公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者通过大量数据模拟获得。
本发明的工作原理：
智能终端将控制指令发送至消息队列服务端，所属消息队列服务端识别重排控制指令，将重排之后的控制指令发送至消息队列中。
通过***对控制指令进行解析生成命令参数，根据命令参数对智能设备进行控制。
将智能设备的反馈信息发送至消息队列服务端，消息队列服务端识别重排反馈信息。
将重排之后的反馈信息发送至消息队列中，进而将反馈信息发送至智能终端。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于Netty网络框架的智能设备控制***，包括消息队列服务端、智能终端和智能设备，以及基于Netty网络框架生成的通信网络，其特征在于：
消息队列服务端：获取所述智能终端发送的控制指令，识别重排所述控制指令，将重排之后的所述控制指令发送至消息队列中；以及
获取所述智能设备的反馈信息，识别重排所述反馈信息，将重排之后的所述反馈信息发送至消息队列中。
2.根据权利要求1所述的一种基于Netty网络框架的智能设备控制***，其特征在于，通过所述Netty网络框架建立Socket网络；通过所述Socket网络连接所述消息队列服务端和所述智能终端，或者连接所述消息队列服务端和所述智能设备；其中，所述智能终端包括智能手机和电脑。
3.根据权利要求1所述的一种基于Netty网络框架的智能设备控制***，其特征在于，所述消息队列服务端接收到所述控制指令时，识别所述控制指令，并根据识别结果对所述控制指令进行重排，包括：
获取设定周期内接收所述控制指令的指令数量；
当指令数量超过指令数阈值时，则分别识别所述控制指令对应的程度标签；其中，所述指令数阈值根据所述消息队列的处理能力设定；
结合所述程度标签将所述控制指令按照重要程度由大到小进行重新排序。
4.根据权利要求3所述的一种基于Netty网络框架的智能设备控制***，其特征在于，识别所述控制指令中的设备标签以及对应的设备操作，根据所述设备标签以及对应的所述设备操作依次确定所述程度标签；其中，所述程度标签通过人工分析设定和/或智能分析设定，并存储在所述消息队列服务端。
5.根据权利要求4所述的一种基于Netty网络框架的智能设备控制***，其特征在于，通过***对所述消息队列中的所述控制指令进行监听；
所述***识别解析所述控制指令的内容生成对应的命令参数，根据所述命令参数完成对所述智能设备的控制。
6.根据权利要求1所述的一种基于Netty网络框架的智能设备控制***，其特征在于，所述消息队列服务端接收到所述智能设备的反馈信息时，识别所述反馈信息，根据分析结果将所述反馈信息进行重排，包括：
获取设定周期内接收所述反馈信息的信息数量；
当信息数量超过信息数阈值时，则通过智能识别模型识别所述反馈信息的重要程度；其中，所述信息数阈值根据所述消息队列的处理能力设定；
将所述反馈信息按照重要程度由大到小进行重新排序。
7.根据权利要求6所述的一种基于Netty网络框架的智能设备控制***，其特征在于，所述智能识别模型基于人工智能模型建立，包括：
获取标准训练数据；其中，所述标准训练数据包括各种类型的反馈信息以及对应的信息标签，信息标签用于表示反馈信息的重要程度；
构建人工智能模型；其中，所述人工智能模型包括支持向量机模型或者随机森林模型；
通过所述标准训练数据训练所述人工智能模型，将训练完成的所述人工智能模型标记为智能识别模型，并存储在所述消息队列服务端中。
8.一种基于Netty网络框架的智能设备控制方法，基于根据权利要求1至7任意一项所述的一种基于Netty网络框架的智能设备控制***运行，其特征在于，包括：
智能终端将控制指令发送至消息队列服务端，所属消息队列服务端识别重排所述控制指令，将重排之后的所述控制指令发送至消息队列中；
通过***对所述控制指令进行解析生成命令参数，根据命令参数对智能设备进行控制；
将所述智能设备的反馈信息发送至所述消息队列服务端，所述消息队列服务端识别重排所述反馈信息；
将重排之后的所述反馈信息发送至消息队列中，进而将反馈信息发送至所述智能终端。
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