CN117215209A - 一种基于物联网的云端家居控制方法及*** - Google Patents
一种基于物联网的云端家居控制方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及智能家居技术领域，更具体地，涉及一种基于物联网的云端家居控制方法及***。该方案包括设置物联网模块进行在线的自适应的智能家居数据采集;在云端数据中心收集智能家居数据，并存储到数据库;在云端数据中心提取数据库中的实时监测数据，进行在线识别，存储到标准数据组;根据标准数据组，进行微表情判断，形成实时微调数据;根据当前用户信息快速匹配用户的舒适度识别信息，作为最优数据推荐;根据最优数据推荐进行用户的在线播报与推荐。该方案通过对于人的微表情的在线判断，进行对应预设微表情编号下的最优的云端家居状态配置方案，结合物联网技术实现对于人的快速提示，对于家居状态的自动控制，做到知人需求智慧反馈。
Description
技术领域
本发明涉及智能家居技术领域，更具体地，涉及一种基于物联网的云端家居控制方法及***。
背景技术
智能控制技术主要解决的问题是：家庭***中各控制对象（如灯光、电视、空调、窗帘等）如何进行有效地信息交互，实现信息共享和智能联动。智能控制技术的典型应用：家庭灯光控制***；家庭智能照明***；家庭环境控制***；家庭安全防范***；家庭安防报警***；家庭影院控制***等。智能控制技术的发展趋势：随着物联网技术的不断成熟和完善，各种智能终端设备将逐步替代传统家电，实现家庭智能化。在这一过程中，智能家居技术将会得到更好地发展。智能家居控制技术是实现智慧生活的必要手段，是人们对“未来生活”的一种畅想和向往。
在本发明技术之前，智能家居***已经开始走入人们的生活，但是尚未明确具体的家居控制方法，多是根据人的设置进行预设的动作的控制，随着物联网技术的发展和云端数据库的不断地丰富，亟需一种基于物联网技术的在云端执行的家居控制方法，实现对于人的行为习惯的学习和适应，从而自适应地配合人的不同时刻的需求。
发明内容
鉴于上述问题，本发明提出了一种基于物联网的云端家居控制方法及***，通过对于人的微表情的在线判断，进行对应预设微表情编号下的最优的云端家居状态配置方案，结合物联网技术实现对于人的快速提示，对于家居状态的自动控制，做到知人需求智慧反馈。
根据本发明实施例第一方面，提供一种基于物联网的云端家居控制方法。
在一个或多个实施例中，优选地，所述一种基于物联网的云端家居控制方法包括：
设置物联网模块进行在线的自适应的智能家居数据采集；
在云端数据中心收集智能家居数据，并存储到数据库；
在云端数据中心提取数据库中的实时监测数据，进行在线识别，存储到标准数据组；
根据所述标准数据组，进行微表情判断，进而形成实时微调数据；
在线进行用户习惯学习，根据当前用户信息快速匹配用户的舒适度识别信息，作为最优数据推荐；
根据所述最优数据推荐进行用户的在线播报与推荐。
在一个或多个实施例中，优选地，所述设置物联网模块进行在线的自适应的智能家居数据采集，具体包括：
设置物联网模块和物联网控制模块在全部的摄像设备和红外探测设备上；
将所有的红外探测设备为常开状态；
当所述红外探测设备监测到有人进入到对应区域时，判断对应区域内全部的人数量，进而形成每个区域的人数列表；
根据所述人数列表启动物联网关联的摄像头，进行自动的家居数据采集。
在一个或多个实施例中，优选地，所述在云端数据中心收集智能家居数据，并存储到数据库，具体包括：
在云端数据中心获取摄像设备获得的全部的人员的面部数据；
实时的通过智能家居设备在线采集每个家居设备的运行状态；
将所述面部数据和所述运行状态一并存储到数据库。
在一个或多个实施例中，优选地，所述在云端数据中心提取数据库中的实时监测数据，进行在线识别，存储到标准数据组，具体包括：
在云端数据中心获得数据库内的所述面部数据，进行人脸信息点位识别，形成微表情点位；
实时获取在线识别数据，通过云端数据中心的网络上获得当前时间和天气；
通过传感器进行不同区域的空气温度和空气湿度的在线采集。
在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述标准数据组，进行微表情判断，进而形成实时微调数据，具体包括：
预先设置一个微表情数据库；
根据历史数据判断利用第一计算公式对微表情数据库中每个表情的分类，其中，所述每个表情的分类包括较好状态和较差状态；
间隔预设周期，根据用户需求进行自动调整运算，自动调整运算过程利用第二计算公式计算调整指数，当所述调整指数为非负数时当前调整方向是否正确，反之当前调整方向是错误；
所述第一计算公式为：
A= B(C)
其中，A为表情的分类，B()为单位时间内最大的5个数字平均值的提取函数，C为微表情的情绪打分；
所述第二计算公式为：
，
其中，D为所述调整指数，T0为调整时刻的起点，T1为调整时刻的终点。。
在一个或多个实施例中，优选地，所述在线进行用户习惯学习，根据当前用户信息快速匹配用户的舒适度识别信息，作为最优数据推荐，具体包括：
根据所述标准数据组的当前时间和天气，利用第三计算公式计算常见匹配状态；
获得全部的具有打分的用户数据，利用第四计算公式获得最优匹配系数；
根据所述最优匹配系数，结合所述标准数据组的空气温度和空气湿度，利用第五计算公式形成在线调整曲线数据；
根据在线调整曲线数据取最大值时的空气温度和空气湿度，并将空气湿度设置为用户最常设置湿度，结合常见匹配状态，作为最优数据推荐；
所述第三计算公式为：
J=H(F,G)
其中，F为气温，G为当前时刻的时间，H()为匹配状态函数，J为常见匹配状态；
所述第四计算公式为：
{K1,K2}=ARGMIN∑{J+L×K1+M×K2-N}
其中，K1为第一系数，K2为第二系数，{K1,K2}为最优匹配系数，ARGMIN为最优系数学习函数，L为空气温度，M为空气湿度，N为打分的用户数据，∑为求取全部的历史数据中的对应数据的加和函数；
所述第五计算公式为：
S=L×K1+M×K2
其中，S为在线调整曲线数据。
在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述最优数据推荐进行用户的在线播报与推荐，具体包括：
根据所述最优数据推荐在线向当前的用户进行推荐首先发送到遥控设备屏幕；
间隔预设的时间间隔尚未进行所述最优数据推荐的反馈时，通过智能家居音响进行播报推荐，由用户进行自行判断和设置。
根据本发明实施例第二方面，提供一种基于物联网的云端家居控制***。
在一个或多个实施例中，优选地，所述一种基于物联网的云端家居控制***包括：
摄像管控模块，用于设置物联网模块进行在线的自适应的智能家居数据采集；
云端收集模块，用于在云端数据中心收集智能家居数据，并存储到数据库；
云端快速处理模块，用于在云端数据中心提取数据库中的实时监测数据，进行在线识别，存储到标准数据组；
需求分组模块，用于根据所述标准数据组，进行微表情判断，进而形成实时微调数据；
自动就地控制模块，用于在线进行用户习惯学习，根据当前用户信息快速匹配用户的舒适度识别信息，作为最优数据推荐；
微调控制模块，用于根据所述最优数据推荐进行用户的在线播报与推荐。
根据本发明实施例第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。
根据本发明实施例第四方面，提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本发明方案中，通过快速的云端信息的收集，结合收集的信息进行快速地学习，实现云端家居设备的高效、快速和可靠控制。
本发明方案中，通过物联网进行不同位置上的摄像信息的采集，实现对人的状态的掌握，进而形成基于物联网设备的高效、低能耗的监测，提升云端家居控制的适应性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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是本发明一个实施例的一种基于物联网的云端家居控制方法的流程图。
图2是本发明一个实施例的一种基于物联网的云端家居控制方法中的设置物联网模块进行在线的自适应的智能家居数据采集的流程图。
图3是本发明一个实施例的一种基于物联网的云端家居控制方法中的在云端数据中心收集智能家居数据，并存储到数据库的流程图。
图4是本发明一个实施例的一种基于物联网的云端家居控制方法中的在云端数据中心提取数据库中的实时监测数据，进行在线识别，存储到标准数据组的流程图。
图5是本发明一个实施例的一种基于物联网的云端家居控制方法中的根据所述标准数据组，进行微表情判断，进而形成实时微调数据的流程图。
图6是本发明一个实施例的一种基于物联网的云端家居控制方法中的在线进行用户习惯学习，根据当前用户信息快速匹配用户的舒适度识别信息，作为最优数据推荐的流程图。
图7是本发明一个实施例的一种基于物联网的云端家居控制方法中的根据所述最优数据推荐进行用户的在线播报与推荐的流程图。
图8是本发明一个实施例的一种基于物联网的云端家居控制***的结构图。
图9是本发明一个实施例中一种电子设备的结构图。
具体实施方式
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
智能控制技术主要解决的问题是：家庭***中各控制对象（如灯光、电视、空调、窗帘等）如何进行有效地信息交互，实现信息共享和智能联动。智能控制技术的典型应用：家庭灯光控制***；家庭智能照明***；家庭环境控制***；家庭安全防范***；家庭安防报警***；家庭影院控制***等。智能控制技术的发展趋势：随着物联网技术的不断成熟和完善，各种智能终端设备将逐步替代传统家电，实现家庭智能化。在这一过程中，智能家居技术将会得到更好地发展。智能家居控制技术是实现智慧生活的必要手段，是人们对“未来生活”的一种畅想和向往。
在本发明技术之前，智能家居***已经开始走入人们的生活，但是尚未明确具体的家居控制方法，多是根据人的设置进行预设的动作的控制，随着物联网技术的发展和云端数据库的不断地丰富，亟需一种基于物联网技术的在云端执行的家居控制方法，实现对于人的行为习惯的学习和适应，从而自适应地配合人的不同时刻的需求。
本发明实施例中，提供了一种基于物联网的云端家居控制方法及***。该方案通过对于人的微表情的在线判断，进行对应预设微表情编号下的最优的云端家居状态配置方案，结合物联网技术实现对于人的快速提示，对于家居状态的自动控制，做到知人需求智慧反馈。
根据本发明实施例第一方面，提供一种基于物联网的云端家居控制方法。
图1是本发明一个实施例的一种基于物联网的云端家居控制方法的流程图。
在一个或多个实施例中，优选地，所述一种基于物联网的云端家居控制方法包括：
S101、设置物联网模块进行在线的自适应的智能家居数据采集；
S102、在云端数据中心收集智能家居数据，并存储到数据库；
S103、在云端数据中心提取数据库中的实时监测数据，进行在线识别，存储到标准数据组；
S104、根据所述标准数据组，进行微表情判断，进而形成实时微调数据；
S105、在线进行用户习惯学习，根据当前用户信息快速匹配用户的舒适度识别信息，作为最优数据推荐；
S106、根据所述最优数据推荐进行用户的在线播报与推荐。
在本发明实施例中，通过物联网进行摄像设备的管控，进而完成云端数据的收集，进行云端数据的快速处理，实现基于微表情的在线判断，进而形成自由的需求数据组，完成基于最优数据进行自动地控制推荐，最终基于最优数据进行在线的微调控制。
图2是本发明一个实施例的一种基于物联网的云端家居控制方法中的设置物联网模块进行在线的自适应的智能家居数据采集的流程图。
如图2所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述设置物联网模块进行在线的自适应的智能家居数据采集，具体包括：
S201、设置物联网模块和物联网控制模块在全部的摄像设备和红外探测设备上；
S202、将所有的红外探测设备为常开状态；
S203、当所述红外探测设备监测到有人进入到对应区域时，判断对应区域内全部的人数量，进而形成每个区域的人数列表；
S204、根据所述人数列表启动物联网关联的摄像头，进行自动的家居数据采集。
在本发明实施例中，对全部的摄像设备配置有物联网管控子模块和物联网通信子模块，进行数据的上送和管理，在此基础上，则可以尝试根据不同时刻感知到的信息进行决策，目前，决策的方案包括两类第一类是是否有人的感知，通过常开的入门位置的红外设备进行信息的采集；第二类是否在对应活动区域的感知信息，这主要是基于不同区域的常开红外设备的监测，最终形成基于物联网管控的摄像***，实现自适应的智能家居数据采集。
图3是本发明一个实施例的一种基于物联网的云端家居控制方法中的在云端数据中心收集智能家居数据，并存储到数据库的流程图。
如图3所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述在云端数据中心收集智能家居数据，并存储到数据库，具体包括：
S301、在云端数据中心获取摄像设备获得的全部的人员的面部数据；
S302、实时的通过智能家居设备在线采集每个家居设备的运行状态；
S303、将所述面部数据和所述运行状态一并存储到数据库。
在本发明实施例中，云端数据收集过程包括两类：一类是摄像设备获取的信息；另一类是实时获得的智能家居设备的状态信息。
图4是本发明一个实施例的一种基于物联网的云端家居控制方法中的在云端数据中心提取数据库中的实时监测数据，进行在线识别，存储到标准数据组的流程图。
如图4所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述在云端数据中心提取数据库中的实时监测数据，进行在线识别，存储到标准数据组，具体包括：
S401、在云端数据中心获得数据库内的所述面部数据，进行人脸信息点位识别，形成微表情点位；
S402、实时获取在线识别数据，通过云端数据中心的网络上获得当前时间和天气；
S403、通过传感器进行不同区域的空气温度和空气湿度的在线采集。
在本发明实施例中，快速处理的过程主要是进行图像数据中的微表情数据的采集，采集过程中，首先进行人脸轮廓的识别，对人脸信息点位的辨识，形成一个数据组，最终基于数据组的微表情点位；其次，进行当前时间、天气、空气温度、空气湿度在线辨识，形成一个预设时间段内的标准数据组。
图5是本发明一个实施例的一种基于物联网的云端家居控制方法中的根据所述标准数据组，进行微表情判断，进而形成实时微调数据的流程图。
如图5所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述标准数据组，进行微表情判断，进而形成实时微调数据，具体包括：
S501、预先设置一个微表情数据库；
S502、根据历史数据判断利用第一计算公式对微表情数据库中每个表情的分类，其中，所述每个表情的分类包括较好状态和较差状态；
S503、间隔预设周期，根据用户需求进行自动调整运算，自动调整运算过程利用第二计算公式计算调整指数，当所述调整指数为非负数时当前调整方向是否正确，反之当前调整方向是错误；
所述第一计算公式为：
A= B(C)
其中，A为表情的分类，B()为单位时间内最大的5个数字平均值的提取函数，C为微表情的情绪打分；
所述第二计算公式为：
，
其中，D为所述调整指数，T0为调整时刻的起点，T1为调整时刻的终点。
在本发明实施例中，基于预设的微表情数据库，进行在线的比较，进而将会形成微表情的一个关键特征；根据关键特征进行当前状态的匹配，一般情况下，都是根据历史数据进行匹配的，匹配的结果分成两类，一类是使得原始的状态更加好，另一类是，使得原始的状态更加差，通过简单的调整，判断当前状态是否使得对应的微表情比例增加，进而若增加则认为方向正确，反之则认为调整方向错误，需要逆向调整。
图6是本发明一个实施例的一种基于物联网的云端家居控制方法中的在线进行用户习惯学习，根据当前用户信息快速匹配用户的舒适度识别信息，作为最优数据推荐的流程图。
如图6所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述在线进行用户习惯学习，根据当前用户信息快速匹配用户的舒适度识别信息，作为最优数据推荐，具体包括：
S601、根据所述标准数据组的当前时间和天气，利用第三计算公式计算常见匹配状态；
S602、获得全部的具有打分的用户数据，利用第四计算公式获得最优匹配系数；
S603、根据所述最优匹配系数，结合所述标准数据组的空气温度和空气湿度，利用第五计算公式形成在线调整曲线数据；
S604、根据在线调整曲线数据取最大值时的空气温度和空气湿度，并将空气湿度设置为用户最常设置湿度，结合常见匹配状态，作为最优数据推荐；
所述第三计算公式为：
J=H(F,G)
其中，F为气温，G为当前时刻的时间，H()为匹配状态函数，J为常见匹配状态；
所述第四计算公式为：
{K1,K2}=ARGMIN∑{J+L×K1+M×K2-N}
其中，K1为第一系数，K2为第二系数，{K1,K2}为最优匹配系数，ARGMIN为最优系数学习函数，L为空气温度，M为空气湿度，N为打分的用户数据，∑为求取全部的历史数据中的对应数据的加和函数；
所述第五计算公式为：
S=L×K1+M×K2
其中，S为在线调整曲线数据。
在本发明实施例中，根据所述需求数据组进行最优状态的调整，进而进行在线的习惯学习，学习对应用户的历史数据，根据历史数据在对应的时间、温度和湿度下，选择用户最习惯的数据在线推荐，快速匹配用户的舒适度识别信息。
图7是本发明一个实施例的一种基于物联网的云端家居控制方法中的根据所述最优数据推荐进行用户的在线播报与推荐的流程图。
如图7所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述最优数据推荐进行用户的在线播报与推荐，具体包括：
S701、根据所述最优数据推荐在线向当前的用户进行推荐首先发送到遥控设备屏幕；
S702、间隔预设的时间间隔尚未进行所述最优数据推荐的反馈时，通过智能家居音响进行播报推荐，由用户进行自行判断和设置。
在本发明实施例中，在最优数据推荐完成后，在线向当前的用户进行推荐，推荐过程为首先发送到遥控设备屏幕，其次通过智能家居音响进行播报推荐，注意推荐的间隔一般由用户设置。
根据本发明实施例第二方面，提供一种基于物联网的云端家居控制***。
图8是本发明一个实施例的一种基于物联网的云端家居控制***的结构图。
在一个或多个实施例中，优选地，所述一种基于物联网的云端家居控制***包括：
摄像管控模块801，用于设置物联网模块进行在线的自适应的智能家居数据采集；
云端收集模块802，用于在云端数据中心收集智能家居数据，并存储到数据库；
云端快速处理模块803，用于在云端数据中心提取数据库中的实时监测数据，进行在线识别，存储到标准数据组；
需求分组模块804，用于根据所述标准数据组，进行微表情判断，进而形成实时微调数据；
自动就地控制模块805，用于在线进行用户习惯学习，根据当前用户信息快速匹配用户的舒适度识别信息，作为最优数据推荐；
微调控制模块806，用于根据所述最优数据推荐进行用户的在线播报与推荐。
在本发明实施例中，通过一系列的模块化设计，实现一个适用于不同结构下的***，该***能够通过采集、分析和控制，实现闭环的、可靠的、高效的执行。
根据本发明实施例第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。
根据本发明实施例第四方面，提供一种电子设备。图9是本发明一个实施例中一种电子设备的结构图。图9所示的电子设备为通用基于物联网的云端家居控制装置。参照图9，该电子设备包括多个采集设备901以及处理设备902；其中，不同所述采集设备901针对目标场景的不同区域进行监控，多个所述采集设备的监控区域覆盖所述目标场景；
每一采集设备901，用于对目标场景采集图像，并识别所采集图像中的运动目标的位置信息；
所述处理设备902包括处理器903、通信接口904、存储器905和通信总线906，其中，处理器903，通信接口904，存储器905通过通信总线906完成相互间的通信，
存储器905，用于存放计算机程序；
处理器903，用于执行存储器905上所存放的计算机程序时，实现本发明实施例所提供的上述任一所述的基于物联网的云端家居控制方法步骤。
上述处理设备提到的通信总线906可以是外设部件互连标准(PeripheralComponent Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。通信总线906可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口904用于上述处理设备与其他设备之间的通信。
存储器905可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器905还可以是至少一个位于远离前述处理器903的存储装置。
上述的处理器903可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本发明方案中，通过快速的云端信息的收集，结合收集的信息进行快速地学习，实现云端家居设备的高效、快速和可靠控制。
本发明方案中，通过物联网进行不同位置上的摄像信息的采集，实现对人的状态的掌握，进而形成基于物联网设备的高效、低能耗的监测，提升云端家居控制的适应性。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（***）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种基于物联网的云端家居控制方法，其特征在于，该方法包括：
设置物联网模块进行在线的自适应的智能家居数据采集；
在云端数据中心收集智能家居数据，并存储到数据库；
在云端数据中心提取数据库中的实时监测数据，进行在线识别，存储到标准数据组；
在线进行用户习惯学习，根据当前用户信息快速匹配用户的舒适度识别信息，作为最优数据推荐；
根据所述最优数据推荐进行用户的在线播报与推荐。
2.如权利要求1所述的一种基于物联网的云端家居控制方法，其特征在于，所述设置物联网模块进行在线的自适应的智能家居数据采集，具体包括：
设置物联网模块和物联网控制模块在全部的摄像设备和红外探测设备上；
将所有的红外探测设备为常开状态；
当所述红外探测设备监测到有人进入到对应区域时，判断对应区域内全部的人数量，进而形成每个区域的人数列表；
根据所述人数列表启动物联网关联的摄像头，进行自动的家居数据采集。
3.如权利要求1所述的一种基于物联网的云端家居控制方法，其特征在于，所述在云端数据中心收集智能家居数据，并存储到数据库，具体包括：
在云端数据中心获取摄像设备获得的全部的人员的面部数据；
实时的通过智能家居设备在线采集每个家居设备的运行状态；
将所述面部数据和所述运行状态一并存储到数据库。
4.如权利要求3所述的一种基于物联网的云端家居控制方法，其特征在于，所述在云端数据中心提取数据库中的实时监测数据，进行在线识别，存储到标准数据组，具体包括：
实时获取在线识别数据，通过云端数据中心的网络上获得当前时间和天气；
通过传感器进行不同区域的空气温度和空气湿度的在线采集。
5.如权利要求1所述的一种基于物联网的云端家居控制方法，其特征在于，所述在线进行用户习惯学习，根据当前用户信息快速匹配用户的舒适度识别信息，作为最优数据推荐，具体包括：
根据所述标准数据组的当前时间和天气，利用第三计算公式计算常见匹配状态；
获得全部的具有打分的用户数据，利用第四计算公式获得最优匹配系数；
根据所述最优匹配系数，结合所述标准数据组的空气温度和空气湿度，利用第五计算公式形成在线调整曲线数据；
根据在线调整曲线数据取最大值时的空气温度和空气湿度，并将空气湿度设置为用户最常设置湿度，结合常见匹配状态，作为最优数据推荐；
所述第三计算公式为：
；
其中，F为气温，G为当前时刻的时间，H()为匹配状态函数，J为常见匹配状态；
所述第四计算公式为：
；
其中，K1为第一系数，K2为第二系数，{K1,K2}为最优匹配系数，ARGMIN为最优系数学习函数，L为空气温度，M为空气湿度，N为打分的用户数据，∑为求取全部的历史数据中的对应数据的加和函数；
所述第五计算公式为：
；
其中，S为在线调整曲线数据。
6.如权利要求1所述的一种基于物联网的云端家居控制方法，其特征在于，所述根据所述最优数据推荐进行用户的在线播报与推荐，具体包括：
根据所述最优数据推荐在线向当前的用户进行推荐首先发送到遥控设备屏幕；
间隔预设的时间间隔尚未进行所述最优数据推荐的反馈时，通过智能家居音响进行播报推荐，由用户进行自行判断和设置。
7.一种基于物联网的云端家居控制***，其特征在于，该***用于实施如权利要求1-6中任一项所述的方法，该***包括：
摄像管控模块，用于设置物联网模块进行在线的自适应的智能家居数据采集；
云端收集模块，用于在云端数据中心收集智能家居数据，并存储到数据库；
云端快速处理模块，用于在云端数据中心提取数据库中的实时监测数据，进行在线识别，存储到标准数据组；
自动就地控制模块，用于在线进行用户习惯学习，根据当前用户信息快速匹配用户的舒适度识别信息，作为最优数据推荐；
微调控制模块，用于根据所述最优数据推荐进行用户的在线播报与推荐。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
9.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-6任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202311484749.3A CN117215209A (zh) | 2023-11-09 | 2023-11-09 | 一种基于物联网的云端家居控制方法及*** |
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|---|---|---|---|---|
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- 2023-11-09 CN CN202311484749.3A patent/CN117215209A/zh active Pending
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| CN117748664A (zh) * | 2023-12-18 | 2024-03-22 | 东莞市维能新能源有限公司 | 一种基于云端ai控制的bms控制方法及*** |
| CN117748664B (zh) * | 2023-12-18 | 2024-06-11 | 东莞市维能新能源有限公司 | 一种基于云端ai控制的bms控制方法及*** |
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