CN105005204B

CN105005204B - 可自动触发智能家居和智慧生活情景的智能引擎系统及方法

Info

Publication number: CN105005204B
Application number: CN201510464813.0A
Authority: CN
Inventors: 刘明岩; 陈光华; 谭志钢; 李鹏; 李庆昌
Original assignee: Shenzhen Guangtian Intelligent Technology Co Ltd
Current assignee: Shenzhen Guangtian Intelligent Technology Co Ltd
Priority date: 2015-07-31
Filing date: 2015-07-31
Publication date: 2018-02-23
Anticipated expiration: 2035-07-31
Also published as: CN105005204A

Abstract

一种可自动触发智能家居和智慧生活情景的智能引擎系统及方法，系统包括数据采集单元、应用对象偏好配置单元、分布式流计算平台、指令执行单元及消息通知单元。方法包括：a、数据采集单元采集应用对象的环境因素数据、行为数据及身体状况数据；b、处理数据并形成环境情景模式；c、由应用对象设置或自动生成个人偏好；d、将环境情景模式与个人偏好进行加权计算，制定出个性化的情景模式和情景触发规则；e、将数据采集单元采集的实时数据，去匹配应用对象的触发规则；f、若满足触发条件，则将该触发规则对应的情景模式下发并应用于该应用对象的生活环境中。本发明具有无人干预，数据来源丰富且客观真实，数据处理及控制方法科学严谨等特点。

Description

可自动触发智能家居和智慧生活情景的智能引擎系统及方法

【技术领域】

本发明涉及智能家居和智慧生活的自动控制，特别是涉及一种可自动触发智能家居和智慧生活情景的智能引擎系统及方法。

【背景技术】

随着移动互联网、物联网技术的发展，接入互联网的个人、物体、设备呈指数级增长，随之而来的各种数据呈现海量化、多样化、稀疏化、快速化增长的特点。如何高效、合理地感知和处理这些瞬息万变的数据已成为自动控制、人工智能面临的重大课题。

目前流行的智能控制处理均为设备独立运行模式，如声控或光控智能电灯，在其电路上设有一个声控或光控传感器，当其感应到噪音或感应到光强度弱于设定的阈值时，就会自动触发开关，反之则关闭触发开关。又如智能插座，其通过WIFI连接互联网，使用者通过手机上的应用软件主动发送指令打开或关闭该插座，从而达到控制电视等家电的功能。这类控制系统的共同特点都是数据量小，数据种类单一，机械式反应，需要人工干预才能被动式执行命令。

然而，在现代人类生活中，许多方面都需要进行智能控制，上述的智能单品由于过于零散而不方便管理，且需要分散人的精力去干预，因而无法满足人们的需求。随着物联网、智能家居、智慧生活等概念的提出和实施，如何将现有的各种智能单品、控制系统合理有效地、逻辑严谨地集成在一起，并以逻辑严谨的机制和策略运行就成为一种客观需求。

【发明内容】

本发明旨在解决上述问题，而提供一种无人干预，数据来源丰富且客观真实，数据处理及控制方法科学严谨，可为人们生活提供极大便利的乐趣的可自动触发智能家居和智慧生活情景的智能引擎系统。

本发明的目的还在于提供一种通过所述智能引擎系统自动触发智能家居和智慧生活情景的方法。

为实现上述目的，本发明提供一种可自动触发智能家居和智慧生活情景的智能引擎系统，该系统包括：

数据采集单元，其分布于若干应用对象的生活环境中，用于采集环境因素数据、应用对象的身体状况数据及日常行为数据；

应用对象偏好配置单元，用于采集和记录应用对象的各种偏好；

分布式流计算平台，其分别与所述数据采集单元、应用对象偏好配置单元相连接，用于对所采集的环境因素数据、应用对象的身体状况数据、日常行为数据及偏好数据进行处理，形成情景模式，并在情景模式与触发规则智能匹配条件下触发情景模式；

指令执行单元，其包括多种家电设备，该指令执行单元与所述分布式流计算平台相连接，用于执行分布式流计算平台下发的各种指令，实现所述的情景模式；

消息通知单元，其与所述分布式流计算平台相连接，通过短信和手机应用程序弹窗的形式将各种提醒和通知发送给应用对象。

所述数据采集单元包括人体探测器、时间传感器及环境数据传感器，各传感器分别设置在应用对象所处环境中，并与所述分布式流计算平台相连接。

所述用户偏好配置单元为数据记录和设置模块，其由应用对象自己设置或由智能引擎系统自动生成。

所述分布式流计算平台包括计算机集群及与之相连的K最近邻分类算法模块、加权计算模块及触发规则智能匹配模块，所述K最近邻分类算法模块和加权计算模块分别与触发规则智能匹配模块相连接。

所述指令执行单元包括电视、空调、音响、电动厨具、电动窗帘及

所述消息通知单元为消息推送模块，其与应用对象所持手机无线连接。

本发明还提供了通过所述智能引擎系统自动触发智能家居和智慧生活情景的方法，该方法包括如下步骤：

a、分布式流计算平台通过数据采集单元采集应用对象的环境因素数据、应用对象行为数据及应用对象身体状况的历史数据；

b、分布式流计算平台对所述历史数据进行处理，分析每位应用对象的生活习惯，并形成环境情景模式；

c、由应用对象设置自己的个人偏好，或由智能引擎系统自动生成应用对象个人偏好；

d、将所形成的环境情景模式与应用对象个人偏好进行加权计算，为每位应用对象制定出个性化的情景模式和情景触发规则；

e、分布式流计算平台通过数据采集单元采集应用对象的环境因素数据、用户行为数据、用户身体状况的实时数据，去匹配应用对象的触发规则；

f、若满足触发规则的触发条件，分布式流计算平台则将该触发规则对应的情景模式下发并应用于该应用对象的生活环境中。

步骤b中，通过K最近邻分类算法分析应用对象的历史数据，为每一位应用对象打上标签，将应用对象划分为多个类别属性，并根据应用对象的类别制定相应的情景模式。

步骤d中，加权计算时，将环境情景模式和应用对象个人偏好的每一个因素分配一个权重因子，再通过层次分析法计算一个最适合应用对象的情景模式和对应的触发规则。

步骤e中，应用对象的实时数据与情景模式触发规则的匹配包括单个环境因素命中单个触发规则及多个命中规则的逻辑或、逻辑与的运算规则，当同一个应用对象有一条新的触发规则命中时，将情景模式触发规则所有已经命中的规则进行逻辑运行，若逻辑运算结果为真，则向用户下发该触发规则对应的情景模式。

本发明的贡献在于，其有效解决了现有智能控制系统数据量小，数据种类单一，反应方式为机械式，需要人工干预才能被动式执行命令等问题。本发明的系统为基于云计算的系统，其将所采集的应用对象的历史数据和实时数据相结合，可实时处理海量的，多样的，稀疏的，瞬息万变的各类数据，制定合理、科学的触发规则和策略，在无须人工干预的情况下实现智能控制和温馨提示。本发明的数据处理量大，数据来源丰富且客观真实，数据处理及控制方法科学严谨。本发明的实施可为人们生活提供极大便利和多样化。

【附图说明】

图1是本发明的系统结构框图。

图2是本发明的分布式流计算平台结构框图。

图3是本发明的方法示意图。

图4是本发明的方法流程图。

图5是本发明的层次分析法模型示意图。

【具体实施方式】

下列实施例是对本发明的进一步解释和说明，对本发明不构成任何限制。

参阅图1，本发明的可自动触发智能家居和智慧生活情景的智能引擎系统100包括数据采集单元10、应用对象20、应用对象偏好配置单元30、分布式流计算平台40、指令执行单元60及消息通知单元70。本发明的智能引擎系统可适用于多个应用对象20，并可满足不同应用对象的个性化需求。

如图1、图3所示，所述数据采集单元10包括人体探测器、时间传感器及环境数据传感器，其中，人体探测器用于探测应用对象的身高、体重、呼吸频率、呼噜声等数据，时间传感器用于记录应用对象的起床、睡觉、娱乐、回家、离家等的时间数据，形成反映应用对象生活习性的身体状况及行为数据。所述环境数据传感器包括用于采集温度、光强度、风力、噪音、PM2.5粉尘含量、湿度、有毒气体、火警、视频，家电品牌、电流电量等环境数据的不同类型的传感器，它们分别用于采集应用对象活动环境中的各类环境因素数据。所述人体探测器、时间传感器和环境数据传感器均可选择适用的公知产品。所述各传感器分别设置在应用对象20所生活的环境中，用于采集环境因素数据、应用对象的身体状况数据及日常行为数据，并将所采集的各种数据传送到所述分布式流计算平台40。数据采集单元10的数据采集可在一定的时间段，例如半年至1年的期间内进行，用于形成客观、真实的历史数据。

如图1、图3所示，为满足应用对象的个性化需求，本发明设置了应用对象偏好配置单元30，用于采集和记录应用对象在生活中的各种习性和兴趣爱好，例如起床时间、回家时间、上下班时间、音乐及观影偏好、空调的开关及温度、窗户和窗帘的开关、离家时各家电的自动开关等。该应用对象偏好配置单元30为数据记录和设置模块，该应用对象偏好配置单元30分别与分布式流计算平台40及智能引擎系统的操作界面相连接。应用对象的个人偏好数据可由应用对象20自己设置，也可由智能引擎系统根据应用对象的行为数据为其自动生成。

图1、图3中，所述分布式流计算平台40是本发明的智能引擎系统的载体，其为智能引擎系统的通讯、管理、水平扩展提供分布式计算，使得海量的应用对象数据能得到及时高效的处理。该分布式流计算平台40结构如图2所示，其包括由多台计算机组成的计算机集群41及与之相连的K最近邻分类算法模块42、加权计算模块43及触发规则智能匹配模块44，其中，K最近邻分类算法模块42内加载有K最近邻分类算法软件程序；加权计算模块43内加载有通过层次分析法(AHP)为应用对象进行加权计算的软件程序；触发规则智能匹配模块44内加载有情景模式的触发规则及触发规则与应用对象实时的环境因素数据、用户行为数据、用户身体状况数据的匹配方法的软件程序。所述K最近邻分类算法模块42和加权计算模块43分别与触发规则智能匹配模块44相连接。

如图1、图3所示，本发明设置了实现所述情景模式50的指令执行单元60，该指令执行单元60包括多种家电设备，本实施例中，所述多种家电设备包括电视、空调、音响、电动厨具、电动窗帘及闹钟，但指令执行单元所涉及的家电设备并不限于此。所述各电器设备分别与所述分布式流计算平台40相连接，用于执行分布式流计算平台40下发的各种指令，实现所述的情景模式50。

图1、图3中，为将智能引擎系统的各种指令、提醒及通知信息及时发送到各应用对象，本发明设置了消息通知单元70，该消息通知单元70为消息推送模块，其与应用对象20所持手机无线连接，并与所述分布式流计算平台40相连接。该消息通知单元70通过短信和手机应用程序弹窗的形式将各种提醒和通知发送给应用对象20。

本发明提供了通过所述系统自动触发智能家居和智慧生活情景的方法，下面将结合图3～图5对本发明的方法做详细的描述。

如图4所示，本发明的方法包括如下步骤：

步骤10：应用对象数据采集

该步骤中，通过设置在应用对象生活环境中的多个数据采集单元10采集与人有关的各类环境因素数据、人的身体状况数据及人的日常行为数据，所述数据采集单元10的数据采集由多种传感器和人体探测器进行。其中，数据采集单元10通过环境数据传感器采集包括温度、光强度、风力、噪音、PM2.5粉尘含量、湿度、有毒气体、火警、视频，家电品牌、电流电量等在内的各类环境因素数据。数据采集单元10通过人体探测器采集包括人的身高、体积、呼吸频率、呼噜声等在内的人的身体状况数据。数据采集单元10通过时间传感器采集应用对象的起床时间、睡觉时间、娱乐时间、上下班时间等的人的日常行为数据。数据采集单元10所采集的上述各种数据传送到分布式流计算平台40进行存储和处理，形成应用对象的环境因素数据、应用对象行为数据及应用对象身体状况的历史数据。

步骤20：分布式流计算平台的数据处理及环境情景模式生成

分布式流计算平台对所述历史数据进行处理，分析每位应用对象的生活习惯，并形成环境情景模式。

所述环境情景模式可通过多种算法获得，本实施例中，通过K最近邻分类算法(K-Nearest Neighbor)来获取环境情景模式，首先对应用进行分类，将应用对象分成白领上班族、宅男、家庭主妇、公司高管、老人以及应用对象的性别、年龄等类别，根据应用对象的种群特性给其推荐响应的服务和情景模式。

K最近邻分类算法的原理是，如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。

具体步骤如下：

(1).将步骤10所获得的应用对象的环境因素数据、应用对象行为数据及应用对象身体状况的历史数据进行预处理，主要是对数据进行清洗、分类。

(2).选用合适的数据结构存储训练数据和测试元素。

(3).设定一个大小合适的参数，如K，并维护一个大小为K的的按距离由小到大的优先级队列，用于存储与测试元素距离最近邻训练元素。随机从训练元素中选取K个元素作为初始的最近邻元素，分别计算测试元素到这K个元素的距离，将训练元素标号和距离存入优先级队列。

(4).遍历训练元素集，计算当前训练元素i与测试元素的距离，将所得距离L_i与优先级队列中的最大距离L_max进行比较。若L_i>＝L_max，则舍弃该元素，遍历下一个元素。若L_i<L_max，删除优先级队列中最大距离的元素，将当前训练元素存入优先级队列。

(5).遍历完毕，计算优先级队列中K个元素的多数类，并将其作为测试元素的类别。

(6).测试元素集测试完毕后，计算测试元素到各个元素的距离标准差，继续设定不同的K值重新进行训练，最后取标准差最小的K值，将标准差最小的K值对应的元素集的多数类，作为测试元素的最终类别，程序结束。

步骤30：应用对象设置个人偏好设置

该步骤中，由应用对象设置自己的个人偏好，如果应用对象在应用对象偏好设置系统中设置了其偏好，则在以后的流程中会充分地参考用户的偏好。如果应用对象没有设置其喜好，系统可以根据应用对象的行为数据为其生成一套默认的情景模式。

应用对象个人偏好设置包括两大类：

(1)、情景模式的定义：其包括定义用户的起床时间、上下班时间、窗户和窗帘应景开关的开关时间等定时任务以及空调的开关和温度，观景模式，用户离家时各家电自动化任务的执行规则等；

(2)、情景模式的触发规则：设定从一种现有的情景模式，不需要人工干涉地主动切换到其他情景模式的触发规则，如观影模式的触发规则、上下班模式的触发规则、告警模式的触发规则等；

步骤40：加权计算得到情景模式

在步骤20中，通过K最近邻分类算法(K-Nearest Neighbor)得到了应用对象的分类和属性，它是一个关于应用对象的宏观的分类和属性，它适用于这一类别的用户，但缺乏应用对象个体的个性化设置。

步骤40中，由分布式流计算平台40将所形成的环境情景模式与应用对象个人偏好进行加权计算，为每位应用对象制定出个性化的情景模式和情景触发规则。具体地说，该步骤中，通过层次分析法(AHP)为应用对象进行加权计算。如图5所示，将计算模型分为3层：指标层、准则层和目标层，判定分析按由下到上顺序进行，其步骤如下：

(1)、数据的清洗和筛选：选择步骤10中采集的环境数据中与应用对象类型有关的指标，以及个人偏好中能体现应用对象类型的指标；

(2)、数据分为行为数据和个人偏好2大类；

(3)、在每一类的内部给定判断矩阵，制定规则如下：

如果因素A比B重要，则用1、2…9共9个数字来代表A比B重要程度；

如果因素A比B不重要，则用1、1/2…1/9共9个分数来代表A比B不重要的程度；

图5中的个人偏好的4个因素如表1所示：

表1

重要度	电视频道	起床闹钟时间	音乐偏好	定时任务
					电视频道	1	4	1/2	2
起床闹钟时间	1/4	1	1/8	1/2
					音乐偏好	2	8	1	4
定时任务	1/2	2	1/4	1

(4)、计算步骤(3)中的每一个判断矩阵的最大特征值γ和特征向量v，如表2所示，

表2

其中特征向量v作为图5的指标层C的个人偏好4个因素间的权重因子；

(5)、计算每个矩阵的平均随机一致性指标CI，CI的公式如下所示，其中γ是特征值，n是矩阵的阶数；

若CI小于0.1则代表一致性检验通过，否则返回步骤(3)重新分配权重因子；

(6)、设定行为数据和个人偏好2大类之间的权重因子，作为图4中准则层之间的权重比；

(7)、将步骤(4)、(6)的因子做乘法，得到最终每个因素对最高层用户类别的影响权重；

(8)、最终用户类别计算公式：

其中a为指标权重，P表示指标的值。

步骤50：触发规则智能匹配

步骤50中，分布式流计算平台40通过数据采集单元10采集应用对象的环境因素数据、用户行为数据、用户身体状况的实时数据，去匹配应用对象的触发规则。

所述触发规则采用单条因素命中、全局逻辑运算的方法去匹配，具体步骤如下：

(1)、若某个触发规则M的触发因素有3条:A、B、C,且触发因素A、B、C之间逻辑关系是A and(B or C)，即因素A满足，且B、C因素中其中一条满足；

(2)、在一个比较短的时间周期T内，实时监控步骤10采集到的实时数据中的A、B、C因素，如果其中一个因素(例如A)满足，则把该因素(例如A)置为TRUE，并且计算表达式Aand(B or C)的值；

(3)、若该表达式的值为True，则代表触发规则M被触发，从而将触发规则M对应的情景模式调出，流程结束；

(4)、若该表达式的值为false，在时间周期T内，继续执行上述步骤(2)、(3)，并继续监控A、B、C的值，直到表达式A and(B or C)的值为true，将触发规则M对应的情景模式调出，流程结束。

步骤60：下发情景模式

所述步骤50触发了一个情景模式后，则由消息通知单元70通过网络将情景模式的内容下发到指令执行单元60。

步骤70：执行单元执行命令

指令执行单元60解析消息通知单元70下发的情景模式的内容，并执行该命令，将该情景模式应用于该应用对象的生活环境中，从而影响应用对象的生活环境，实现了数据取之于人而服务于人的方案。

尽管通过以上实施例对本发明进行了揭示，但本发明的保护范围并不局限于此，在不偏离本发明构思的条件下，对以上各构件所做的变形、替换等均将落入本发明的权利要求范围内。

Claims

1.一种可自动触发智能家居和智慧生活情景的智能引擎系统，其特征在于，该系统包括：

数据采集单元(10)，其分布于若干应用对象(20)的生活环境中，用于采集环境因素数据、应用对象的身体状况数据及日常行为数据；

应用对象偏好配置单元(30)，用于采集和记录应用对象的各种偏好；

分布式流计算平台(40)，其分别与所述数据采集单元(10)、应用对象偏好配置单元(30)相连接，用于对所采集的环境因素数据、应用对象的身体状况数据、日常行为数据及偏好数据进行处理，形成情景模式(50)，并在情景模式(50)与触发规则智能匹配条件下触发情景模式,所述分布式流计算平台(40)包括计算机集群(41)及与之相连的K最近邻分类算法模块(42)、加权计算模块(43)及触发规则智能匹配模块(44)，所述K最近邻分类算法模块(42)和加权计算模块(43)分别与触发规则智能匹配模块(44)相连接；

指令执行单元(60)，其包括多种家电设备，该指令执行单元(60)与所述分布式流计算平台(40)相连接，用于执行分布式流计算平台(40)下发的各种指令，实现所述的情景模式(50)；

消息通知单元(70)，其与所述分布式流计算平台(40)相连接，通过短信和手机应用程序弹窗的形式将各种提醒和通知发送给应用对象(20)。

2.如权利要求1所述的可自动触发智能家居和智慧生活情景的智能引擎系统，其特征在于，所述数据采集单元(10)包括人体探测器、时间传感器及环境数据传感器，各传感器分别设置在应用对象(20)所处环境中，并与所述分布式流计算平台(40)相连接。

3.如权利要求1所述的可自动触发智能家居和智慧生活情景的智能引擎系统，其特征在于，所述应用对象偏好配置单元(30)为数据记录和设置模块，其由应用对象(20)自己设置或由智能引擎系统自动生成。

4.如权利要求1所述的可自动触发智能家居和智慧生活情景的智能引擎系统，其特征在于，所述指令执行单元(60)包括电视、空调、音响、电动厨具、电动窗帘及闹钟，各电器设备分别与所述分布式流计算平台(40)相连接。

5.如权利要求1所述的可自动触发智能家居和智慧生活情景的智能引擎系统，其特征在于，所述消息通知单元(70)为消息推送模块，其与应用对象(20)所持手机无线连接。

6.通过权利要求1所述系统自动触发智能家居和智慧生活情景的方法，其特征在于，其包括如下步骤：

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤b中，通过K最近邻分类算法分析应用对象的历史数据，为每一位应用对象打上标签，将应用对象划分为多个类别属性，并根据应用对象的类别制定相应的情景模式。

8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤d中，加权计算时，将环境情景模式和应用对象个人偏好的每一个因素分配一个权重因子，再通过层次分析法计算一个最适合应用对象的情景模式和对应的触发规则。

9.如权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤e中，应用对象的实时数据与情景模式触发规则的匹配包括单个环境因素命中单个触发规则及多个命中规则的逻辑或、逻辑与的运算规则，当同一个应用对象有一条新的触发规则命中时，将情景模式触发规则所有已经命中的规则进行逻辑运行，若逻辑运算结果为真，则向用户下发该触发规则对应的情景模式。