CN108549251A - 一种智能家居的自学习用户习惯控制系统及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种智能家居的自学习用户习惯控制系统及其控制方法，包括数据接收模块、数据存储模块、算法模块、执行触发操作模块和逻辑判断模块。控制系统内置在家庭内部，用户数据存储在本地系统中，系统自主运行，不依赖网络传输；系统内部自带算法系统，根据用户的行为数据，定期运行算法系统，学习用户的习惯，更新系统的逻辑判断控制系统，无需用户大量的手动设置操作，就避免了老人、小孩可能不会使用手动设置系统或者存在操作障碍的群体无法使用手动设置系统，进而无法享受到智能管控系统的便利的问题。
Description
技术领域
本发明涉及一种智能家居控制系统,具体涉及一种智能家居的自学习用户习惯控制系统及其控制方法。
背景技术
智能家居系统是人们的一种居住环境，其以住宅为平台安装有智能家居系统，实现家庭生活更加安全，节能，智能，便利和舒适。以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、智能家居-系统设计方案安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。
智能家居控制系统是智能家居系统的控制核心，是对智能家居进行逻辑控制，进而实现智能家具的安全性、便利性、舒适性的关键。现在通常使用的智能家居控制系统，一种是预置好了一些简单的逻辑判断控制(如温度超过30度，打开空调等等)，但复杂的逻辑判断需要用户自行进行设置，老人、小孩以及操作障碍群体可能不会或无法操作系统进行设置；另一种是自学习控制系统，该系统通过设定固定间隔时间频率采集用户的日常行为数据后传送至云端服务器，在云端服务器将数据进行分析，将用户的习惯性逻辑加入原有的逻辑判断控制系统中，当云端服务器检测到用户的操作符合逻辑，云端服务器向家庭智能家居发送指令，触发下一步操作。但此系统高度依赖互联网，如果家庭内不使用网络，则此系统将完全无法使用。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种智能家居的自学习用户习惯控制系统及控制方法，控制系统内置在家庭内部，用户数据存储在本地系统中，系统自主运行，不依赖网络传输；系统内部自带算法系统，根据用户的行为数据，定期运行算法系统，学习用户的习惯，更新系统的逻辑判断控制系统，无需用户大量的手动设置操作，就避免了老人、小孩可能不会使用手动设置系统或者存在操作障碍的群体无法使用手动设置系统，进而无法享受到智能管控系统的便利的问题。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一方面，本发明提供一种智能家居的自学习用户习惯控制系统，包括数据接收模块、数据存储模块、算法模块、执行触发操作模块和逻辑判断模块；
所述数据接收模块用于接收智能家居各种传感器数据和智能设备数据，送入数据存储模块进行保存或送入逻辑判断模块进行行为模式判断；
所述数据存储模块用于长期存储智能家居各种传感器数据和智能设备数据；
所述算法模块用于分析数据存储模块中存储的智能家居各种传感器数据和智能设备数据，并根据所述传感器数据和智能设备数据生成多种行为模式；
所述逻辑判断模块用于根据所述数据接收模块当前接收的智能家居各种传感器数据和智能设备数据进行判断，匹配行为模式；
所述执行触发操作模块，根据所示逻辑判断模块的匹配结果，向智能家居设备发送执行控制命令。
进一步，所述数据存储模块还用于存储所述算法模块生成的行为模式数据。
进一步，所述行为模式包括设备执行触发条件以及设备执行命令输出结果。
进一步，所述逻辑判断模块在进行判断时，将所述数据接收模块当前接收的智能家居各种传感器数据和智能设备数据与所述行为模式中的设备执行触发条件进行匹配，若匹配，则输出该行为模式对应的设备执行命令给所述执行触发操作模块。
另一方面，本发明在上述系统的基础上提供一种智能家居的自学习用户习惯控制方法，包括以下步骤：
步骤1，接收智能家居各种传感器数据和智能设备数据；
步骤2，对当前接收的传感器数据和智能设备数据进行逻辑判断，匹配行为模式；
步骤3，若匹配到行为模式，则向智能家居设备发送相应的执行控制命令。
进一步，所述步骤1还包括：
将所述传感器数据和智能设备数据存储在系统本地数据存储模块中；
当系统本地数据存储模块中存储了多天传感器数据和智能设备数据后，进行数据分析，生成多种行为模式，并将所述多种行为模式存储到系统本地数据存储模块中。
进一步，所述行为模式包括设备执行触发条件以及设备执行命令输出结果。
进一步，所述的对当前接收的传感器数据和智能设备数据进行逻辑判断，匹配行为模式，具体指，将当前接收的传感器数据和智能设备数据与所述设备执行触发条件进行匹配，若匹配成功，则认为匹配到相应的行为模式。
进一步，生成多种行为模式时，若新生成的行为模式和已存储的行为模式相比，设备执行触发条件相同，而设备执行命令输出结果不同，则利用新生成的行为模式覆盖更新已存储的行为模式。
本发明的有益效果是：智能家居控制系统内置在家庭内部的总网关内，系统在网关内运行，无需云端服务器，无需依赖网络，使系统更稳定，也方便没有网络的家庭使用；用户的数据储存在本地管控系统中，对用户数据分析的算法系统也内置在管控系统中，算法系统定期运行，根据新收集到的用户数据分析用户行为习惯，更新系统的逻辑判断控制系统，当用户使用一段时间后，即可将用户的日常高频率关联行为逻辑更新进系统的逻辑判断控制系统，无需用户再进行繁琐的逻辑控制设置，使老人、小孩以及操作障碍的群体都可以有良好的使用体验。
附图说明
图1为本发明系统结构图；
图2为本发明方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
图1为本发明提供的一种智能家居的自学习用户习惯控制系统结构图，如图1所示，该系统包括数据接收模块、数据存储模块、算法模块、执行触发操作模块和逻辑判断模块；
所述数据接收模块用于接收智能家居各种传感器数据和智能设备数据，送入数据存储模块进行保存或送入逻辑判断模块进行行为模式判断；
所述数据存储模块用于长期存储智能家居各种传感器数据和智能设备数据；还存储所述算法模块生成的行为模式数据；
所述算法模块用于分析数据存储模块中存储的智能家居各种传感器数据和智能设备数据，并根据所述传感器数据和智能设备数据生成多种行为模式；
所述逻辑判断模块用于根据所述数据接收模块当前接收的智能家居各种传感器数据和智能设备数据进行判断，匹配行为模式；
所述执行触发操作模块，根据所示逻辑判断模块的匹配结果，向智能家居设备发送执行控制命令。
进一步，所述行为模式包括设备执行触发条件以及设备执行命令输出结果。
所述逻辑判断模块在进行判断时，将所述数据接收模块当前接收的智能家居各种传感器数据和智能设备数据与所述行为模式中的设备执行触发条件进行匹配，若匹配，则输出该行为模式对应的设备执行命令给所述执行触发操作模块。
图2为在上述系统的基础上提供的一种智能家居的自学习用户习惯控制方法流程图。如图2所示，该控制方法包括以下步骤：
步骤1，接收智能家居各种传感器数据和智能设备数据；
将所述传感器数据和智能设备数据转换成相应的数值存储在系统本地数据存储模块中；
例如，对温度、亮度等等这样连续的范围值参数采用区间划分，以温度为例：
红外、灯开关、门开关等等以0/1区别(如红外未检测到活体为0，检测到活体为1)
设备状态为空调，洗衣机的开启模式等等也以数字标记(如空调制冷记为0，制热记为1等等)
当系统本地数据存储模块中存储了多天传感器数据和智能设备数据后，进行数据分析，生成多种行为模式，并将所述多种行为模式存储到系统本地数据存储模块中。
步骤2，对当前接收的传感器数据和智能设备数据进行逻辑判断，匹配行为模式；
步骤3，若匹配到行为模式，则向智能家居设备发送相应的执行控制命令。
其中，所述行为模式包括设备执行触发条件以及设备执行命令输出结果。
所述的对当前接收的传感器数据和智能设备数据进行逻辑判断，匹配行为模式，具体指，将当前接收的传感器数据和智能设备数据与所述设备执行触发条件进行匹配，若匹配成功，则认为匹配到相应的行为模式。
生成多种行为模式时，若新生成的行为模式和已存储的行为模式相比，设备执行触发条件相同，而设备执行命令输出结果不同，则利用新生成的行为模式覆盖更新已存储的行为模式。
智能家居控制系统内置在家庭内部的总网关内，系统在网关内运行，无需云端服务器，无需依赖网络，使系统更稳定，也方便没有网络的家庭使用；用户的数据储存在本地管控系统中，对用户数据分析的算法系统也内置在管控系统中，算法系统定期运行，根据新收集到的用户数据分析用户行为习惯，更新系统的逻辑判断控制系统，当用户使用一段时间后，即可将用户的日常高频率关联行为逻辑更新进系统的逻辑判断控制系统，无需用户再进行繁琐的逻辑控制设置，使老人、小孩以及操作障碍的群体都可以有良好的使用体验。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种智能家居的自学习用户习惯控制系统，其特征在于，包括数据接收模块、数据存储模块、算法模块、执行触发操作模块和逻辑判断模块；
所述数据接收模块用于接收智能家居各种传感器数据和智能设备数据，送入数据存储模块进行保存或送入逻辑判断模块进行行为模式判断；
所述数据存储模块用于长期存储智能家居各种传感器数据和智能设备数据；
所述算法模块用于分析数据存储模块中存储的智能家居各种传感器数据和智能设备数据，并根据所述传感器数据和智能设备数据生成多种行为模式；
所述逻辑判断模块用于根据所述数据接收模块当前接收的智能家居各种传感器数据和智能设备数据进行判断，匹配行为模式；
所述执行触发操作模块，根据所示逻辑判断模块的匹配结果，向智能家居设备发送执行控制命令。
2.根据权利要求1所述一种智能家居的自学习用户习惯控制系统，其特征在于，所述数据存储模块还用于存储所述算法模块生成的行为模式数据。
3.根据权利要求1或2所述一种智能家居的自学习用户习惯控制系统，其特征在于，所述行为模式包括设备执行触发条件以及设备执行命令输出结果。
4.根据权利要求3所述一种智能家居的自学习用户习惯控制系统，其特征在于，所述逻辑判断模块在进行判断时，将所述数据接收模块当前接收的智能家居各种传感器数据和智能设备数据与所述行为模式中的设备执行触发条件进行匹配，若匹配，则输出该行为模式对应的设备执行命令给所述执行触发操作模块。
5.一种智能家居的自学习用户习惯控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，接收智能家居各种传感器数据和智能设备数据；
步骤2，对当前接收的传感器数据和智能设备数据进行逻辑判断，匹配行为模式；
步骤3，若匹配到行为模式，则向智能家居设备发送相应的执行控制命令。
6.根据权利要求5所述一种智能家居的自学习用户习惯控制方法，其特征在于，所述步骤1还包括：
将所述传感器数据和智能设备数据存储在系统本地数据存储模块中；
当系统本地数据存储模块中存储了多天传感器数据和智能设备数据后，进行数据分析，生成多种行为模式，并将所述多种行为模式存储到系统本地数据存储模块中。
7.根据权利要求6所述一种智能家居的自学习用户习惯控制方法，其特征在于，所述行为模式包括设备执行触发条件以及设备执行命令输出结果。
8.根据权利要求7所述一种智能家居的自学习用户习惯控制方法，其特征在于，所述的对当前接收的传感器数据和智能设备数据进行逻辑判断，匹配行为模式，具体指，将当前接收的传感器数据和智能设备数据与所述设备执行触发条件进行匹配，若匹配成功，则认为匹配到相应的行为模式。
9.根据权利要求7所述一种智能家居的自学习用户习惯控制方法，其特征在于，生成多种行为模式时，若新生成的行为模式和已存储的行为模式相比，设备执行触发条件相同，而设备执行命令输出结果不同，则利用新生成的行为模式覆盖更新已存储的行为模式。
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