CN104683467A - 一种实现产品自我学习功能的系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种实现产品自我学习功能的系统及方法，本发明提供的系统包括一个网络云端服务器和若干终端数据采集设备，每个终端数据采集设备均与网络云端服务器连接，每个终端数据采集设备包括一个产品系统平台和若干传感器，每个传感器均与其所在数据采集设备中的产品系统平台连接。本发明主要从设备端通过传感器获得环境的各项参数指标，并将数据指标传递到服务器端进行分类分析，从时间的累计角度对传感器上报数据分类统计，结合用户使用习惯，把每个应用环境的各项参数对应的有价值信息推送给用户。本发明充分利用了越来越普及的网络资源，将闲置网络充分利用，并通过不断迭代调整推送内容，在最大程度适应用户需求。
Description
技术领域
本发明属于传感器及网络技术领域，具体涉及一种实现产品自我学习功能的系统及方法的设计。
背景技术
随着传感器技术和网络技术的进步，越来越多的包含人机交互能力的智能产品不断出现。而智能技术最核心的部分，就是需要实现与用户的互动，提升对产品的应用体验。为了能够使智能产品能够更加融入生活，硬件产品必须不断的适应周围环境，并通过用户能够感知到的方式将环境改善信息反馈给用户，实现智能化的目的。
公开号为CN104092775的专利提供了一种智能家电自学习方法，主要是通过发送家电设备的身份识别信息和自身的API接口给网络服务器，根据对应的家电设备历史API状态信息对用户的使用习惯进行学习。在这个方法中，家电设备首先需要与手机连接，手机获取各个家电信息会汇总发送给网络服务器，因此家电设备的智能化程度、手机与设备连接的可靠性都会对学习过程产生影响。
公开号为CN102890465的专利提供了一种自学习型场景智能家居系统。其主要实现方式是通过中央处理单元的控制，从存储器中取出相应的场景单元信息并传输到受控单元改变场景；当场景中的受控单元状态改变时，又会将相关信息反馈给中央处理单元并存储在存储器中。这一方式改变了公开号为CN104092775的专利中需要通过手机端中转的做法，通过中央控制单元直接实现本地的信息采集和控制。该系统的不足之处在于，对用户的反馈功能方面有所欠缺。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中终端产品自我学习功能不足的问题，提出了一种实现产品自我学习功能的系统及方法。
本发明的技术方案为：一种实现产品自我学习功能的系统，包括一个网络云端服务器和若干终端数据采集设备，每个终端数据采集设备均与网络云端服务器连接，每个终端数据采集设备包括一个产品系统平台和若干传感器，每个传感器均与其所在数据采集设备中的产品系统平台连接。
优选地，传感器用于获取终端数据采集设备外部环境的数据。
优选地，产品系统平台为终端数据采集设备的核心控制部分，用于将传感器采集到的数据发送给网络云端服务器以及向用户反馈网络云端服务器生成的推荐数据。
优选地，产品系统平台包括控制器模块、存储器模块、网络接口模块、电源管理模块以及音视频模块。
优选地，网络云端服务器用于对产品系统平台上传的数据进行处理，结合历史数据的变化趋势生成一组推荐数据，并定期将该推荐数据发送给产品系统平台。
本发明还提供了一种实现产品自我学习功能的方法，包括以下步骤：
S1、使用终端数据采集设备上的传感器获取设备外部环境的数据；
S2、使用产品系统平台将步骤S1中传感器获取的环境数据以及其所在终端数据采集设备的用户干预情况通过网络上传到网络云端服务器；
S3、使用网络云端服务器对步骤S2中产品系统平台上传的数据以及用户干预情况进行记录，并建立每个终端数据采集设备对应用户所处环境的唯一标识；
S4、使用网络云端服务器将步骤S3中记录的环境数据以及用户干预情况与历史数据进行比对，判断数据是否发生变化；若数据发生变化，则对数据变化趋势进行分析并生成一组推荐数据；若数据未发生变化，则将其保存为历史数据；
S5、使用网络云端服务器定期将步骤S4中的推荐数据发送给对应终端数据采集设备的产品系统平台，并由产品系统平台对用户进行反馈。
进一步地，步骤S4中生成的推荐数据中包含有每个终端数据采集设备对应用户所处环境的唯一标识。
本发明的有益效果是：本发明主要从设备端通过传感器获得环境的各项参数指标，并将数据指标传递到服务器端进行分类分析，从时间的累计角度对传感器上报数据分类统计，结合用户使用习惯，把每个应用环境的各项参数对应的有价值信息推送给用户。本发明充分利用了越来越普及的网络资源，将闲置网络充分利用，并通过不断迭代调整推送内容，在最大程度适应用户需求。
附图说明
图1为本发明实施例的实现产品自我学习功能的系统框图。
图2为本发明提供的实现产品自我学习功能的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。
本发明实施例提供了一种实现产品自我学习功能的系统，如图1所示，包括一个网络云端服务器和m个终端数据采集设备，每个终端数据采集设备均与网络云端服务器连接，每个终端数据采集设备包括一个产品系统平台和n个传感器，每个传感器均与其所在数据采集设备中的产品系统平台连接。
其中，产品指用户用于工作或者娱乐的音视频终端设备。
传感器用于获取终端数据采集设备外部环境的数据。由于外部环境数据包括温度、湿度、气压、海拔、环境噪音、亮度等参数数据，因此与之对应地，传感器的种类包括温度传感器、湿度传感器、气压传感器、声音传感器、照度传感器等。
产品系统平台为终端数据采集设备的核心控制部分，用于将传感器采集到的数据发送给网络云端服务器以及向用户反馈网络云端服务器生成的推荐数据。
产品系统平台包括控制器模块、存储器模块、网络接口模块、电源管理模块以及音视频模块。其中控制器模块用于控制平台中的其他模块；存储器模块用于存储传感器采集到的环境数据、用户对终端数据采集设备的干预情况以及网络云端服务器生成的推荐数据；网络接口模块用于将产品系统平台与网络进行连接；电源管理模块用于为产品系统平台提供电能；音视频模块用于向用户进行推荐数据的反馈。
网络云端服务器用于对产品系统平台上传的数据进行处理，结合历史数据的变化趋势生成一组推荐数据，并定期将该推荐数据发送给产品系统平台。
本发明实施例还提供了一种实现产品自我学习功能的方法，如图2所示，包括以下步骤：
S1、使用终端数据采集设备上的传感器获取设备外部环境的数据；
其中，外部环境数据包括温度、湿度、气压、海拔、环境噪音、亮度等参数数据。
S2、使用产品系统平台将步骤S1中传感器获取的环境数据以及其所在终端数据采集设备的用户干预情况通过网络上传到网络云端服务器；
其中，用户干预情况即为环境参数与用户使用习惯的关联指标，例如用户对终端设备的音量、亮度进行调节。
产品系统平台可将环境数据及用户干预情况直接上传至网络云端服务器，也可将数据打包后再上传至网络云端服务器。
S3、使用网络云端服务器对步骤S2中产品系统平台上传的数据以及用户干预情况进行记录，并建立每个终端数据采集设备对应用户所处环境的唯一标识；
其中，网络云端服务器会从时间、地域、历史记录等角度对产品系统平台上传的环境数据及用户干预情况进行多维分布记录。
建立每个终端数据采集设备对应用户所处环境的唯一标识的目的是为了便于后期对不同的用户进行差异化的识别和区分。
S4、使用网络云端服务器将步骤S3中记录的环境数据以及用户干预情况与历史数据进行比对，判断数据是否发生变化；若数据发生变化，则对数据变化趋势进行分析并生成一组推荐数据；若数据未发生变化，则将其保存为历史数据；
其中，推荐数据指建议用户根据所处环境对产品的音频或视频进行相关调节的数据。
推荐数据中包含有每个终端数据采集设备对应用户所处环境的唯一标识，便于网络云端服务器将每组推荐数据发送给对应终端数据采集设备的产品系统平台。
S5、使用网络云端服务器定期将步骤S4中的推荐数据发送给对应终端数据采集设备的产品系统平台，并由产品系统平台对用户进行反馈。
其中，对用户进行反馈的方式可以通过产品系统平台中的音视频模块对用户进行信息的推送，也可以由产品系统平台将推荐数据转发给各自用户的其他人机交互设备，比如手机、笔记本电脑等，完成有效信息对用户的推送。
现以根据环境噪声对终端设备的音量进行反馈调节为例对本发明提供的实现产品自我学习功能的方法作进一步描述：
S1、使用终端数据采集设备上的声音传感器获取设备外部环境噪声的数据；
S2、使用产品系统平台将步骤S1中传感器获取的环境噪声数据以及其所在终端数据采集设备的用户干预情况通过网络上传到网络云端服务器；
这里的用户干预情况即指用户是否对设备音量进行了调节，如果进行了调节，是增大音量还是减小音量。
S3、使用网络云端服务器对步骤S2中产品系统平台上传的环境噪声数据以及用户干预情况进行记录，并建立每个终端数据采集设备对应用户所处环境的唯一标识；
S4、使用网络云端服务器将步骤S3中记录的环境噪声数据以及用户干预情况与历史数据进行比对，判断数据是否发生变化；
这里的历史数据为过去在不同噪声大小的情况下对应用户对设备音量的调节情况；
若数据发生变化，则对数据变化趋势进行分析并生成一组推荐数据；若数据未发生变化，则将其保存为历史数据；
例如，在环境噪声增大的情况下，历史数据中用户选择了增大音量，若此时对应用户也选择了增大音量，则将这组数据保存为历史数据；若此时用户并未调节音量或者选择了减小音量，则生成的推荐数据就应该为建议用户增大音量。
S5、使用网络云端服务器定期将步骤S4中的推荐数据发送给对应终端数据采集设备的产品系统平台，并由产品系统平台对用户进行反馈。
例如，这里可以通过直接增大产品系统平台中的音频模块的音量来完成推荐数据的推送，也可以由产品系统平台将推荐数据转发给各自用户手机、笔记本电脑等人机交互设备，建议用户增大其音量，以此完成推荐数据对用户的推送。
由于这种“数据采集-反馈”的过程是定期执行的，这样通过长期的“数据采集-反馈”的过程，便能实现对用户习惯的不断修正和学习。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
Claims (7)
1.一种实现产品自我学习功能的系统，其特征在于，包括一个网络云端服务器和若干终端数据采集设备，所述每个终端数据采集设备均与网络云端服务器连接；所述每个终端数据采集设备包括一个产品系统平台和若干传感器，所述每个传感器均与其所在数据采集设备中的产品系统平台连接。
2.根据权利要求1所述的实现产品自我学习功能的系统，其特征在于，所述传感器用于获取终端数据采集设备外部环境的数据。
3.根据权利要求1所述的实现产品自我学习功能的系统，其特征在于，所述产品系统平台为终端数据采集设备的核心控制部分，用于将传感器采集到的数据发送给网络云端服务器以及向用户反馈网络云端服务器生成的推荐数据。
4.根据权利要求3所述的实现产品自我学习功能的系统，其特征在于，所述产品系统平台包括控制器模块、存储器模块、网络接口模块、电源管理模块以及音视频模块。
5.根据权利要求1所述的实现产品自我学习功能的系统，其特征在于，所述网络云端服务器用于对产品系统平台上传的数据进行处理，结合历史数据的变化趋势生成一组推荐数据，并定期将该推荐数据发送给产品系统平台。
6.一种实现产品自我学习功能的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、使用终端数据采集设备上的传感器获取设备外部环境的数据；
S2、使用产品系统平台将步骤S1中传感器获取的环境数据以及其所在终端数据采集设备的用户干预情况通过网络上传到网络云端服务器；
S3、使用网络云端服务器对步骤S2中产品系统平台上传的数据以及用户干预情况进行记录，并建立每个终端数据采集设备对应用户所处环境的唯一标识；
S4、使用网络云端服务器将步骤S3中记录的环境数据以及用户干预情况与历史数据进行比对，判断数据是否发生变化；若数据发生变化，则对数据变化趋势进行分析并生成一组推荐数据；若数据未发生变化，则将其保存为历史数据；
S5、使用网络云端服务器定期将步骤S4中的推荐数据发送给对应终端数据采集设备的产品系统平台，并由产品系统平台对用户进行反馈。
7.根据权利要求6所述的实现产品自我学习功能的方法，其特征在于，所述步骤S4中生成的推荐数据中包含有每个终端数据采集设备对应用户所处环境的唯一标识。
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