CN108833230A - 一种智能家居系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种智能家居系统，包括温度检测器、湿度检测器、健康检测器、信息处理设备和控制器，所述温度检测器用于测量室内温度并发送给信息处理设备，所述湿度检测器用于测量室内湿度并发送给信息处理设备，所述健康检测器用于获取人体的健康状况并发送给信息处理设备，所述信息处理设备根据室内温度、湿度和人体健康状况向控制器发送控制信号，所述控制器根据控制信号对室内温度湿度进行调节。本发明的有益效果为：提供了一种智能家居系统，根据人体健康状况，实现了室内温度湿度的自动调节。

Description

一种智能家居系统

技术领域

本发明涉及智能家居技术领域，具体涉及一种智能家居系统。

背景技术

现代人群的生活水平较以往有所提高，但是人们往往会忽略居住环境对自己身体的影响，尤其是春秋两季，人们在室内等到自己感觉所处环境温度较低或者过于潮湿时，很可能已经生病。

信息技术的飞速发展和计算机应用水平的不断提高，促进了医疗影像仪器的快速发展，充分利用这些影像信息和计算机超常的处理能力，可以实现人体从宏观到微观结构的数字化，进一步对人体器官进行精确模拟和三维重建，可以有效帮助医生进行计算机辅助诊断、制定内外科手术规划、对相应组织或器官进行动态模拟并分析病变部位的结构和发生过程，提高疾病诊断的准确性。利用医学影像对器官或病灶组织进行模拟的关键问题是对医疗影像的正确和快速分割。从本质上讲，医学影像分割就是将给定的医学影像划分为不同的组织或器官的过程。然而，先进的影像仪器提供的医学影像中包含着数以千万的像素，运用传统方法进行分割时，算法的效率将是巨大的挑战。靠手工或半自动方式对大量的医学影像数据进行分割显然是不现实的，因此，研究医学影像的分割技术具有非常重要理论价值和现实意义。

发明内容

针对上述问题，本发明旨在提供一种智能家居系统。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

提供了一种智能家居系统，包括温度检测器、湿度检测器、健康检测器、信息处理设备和控制器，所述温度检测器用于测量室内温度并发送给信息处理设备，所述湿度检测器用于测量室内湿度并发送给信息处理设备，所述健康检测器用于获取人体的健康状况并发送给信息处理设备，所述信息处理设备根据室内温度、湿度和人体健康状况向控制器发送控制信号，所述控制器根据控制信号对室内温度湿度进行调节。

本发明的有益效果为：提供了一种智能家居系统，根据人体健康状况，实现了室内温度湿度的自动调节。

可选的，所述健康检测器包括影像获取子系统、影像分割子系统、影像识别子系统和健康子系统，所述影像获取子系统用于采集医学影像，所述影像分割子系统包括影像分割单元和影像评价单元，所述影像分割单元用于对医学影像进行分割，所述影像评价单元用于对所述影像分割单元的分割效果进行评价，所述影像识别子系统根据医学影像分割结果对影像进行识别，所述健康子系统根据医学影像识别结果分析人体健康状况。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明的结构示意图；

附图标记：

温度检测器1、湿度检测器2、健康检测器3、信息处理设备4、控制器5。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

参见图1，本实施例的一种智能家居系统，包括温度检测器1、湿度检测器2、健康检测器3、信息处理设备4和控制器5，所述温度检测器1用于测量室内温度并发送给信息处理设备4，所述湿度检测器2用于测量室内湿度并发送给信息处理设备4，所述健康检测器3用于获取人体的健康状况并发送给信息处理设备4，所述信息处理设备4根据室内温度、湿度和人体健康状况向控制器5发送控制信号，所述控制器5根据控制信号对室内温度湿度进行调节。

本实施例提供了一种智能家居系统，根据人体健康状况，实现了室内温度湿度的自动调节。

可选的，所述健康检测器3包括影像获取子系统、影像分割子系统、影像识别子系统和健康子系统，所述影像获取子系统用于采集医学影像，所述影像分割子系统包括影像分割单元和影像评价单元，所述影像分割单元用于对医学影像进行分割，所述影像评价单元用于对所述影像分割单元的分割效果进行评价，所述影像识别子系统根据医学影像分割结果对影像进行识别，所述健康子系统根据医学影像识别结果分析人体健康状况。

本优选实施例健康检测器实现了医学影像的准确分割和健康状况获取。

优选的，所述影像分割单元用于对医学影像进行分割：

对采集的医学影像，分割函数采用下式确定：在式子里,EH表示分割函数，C表示预设的聚类数目，n表示影像中像素的数目，u_ij表示第j个像素隶属于第i类的隶属度，0≤u_ij≤1且d_ij表示第j个像素到第i个聚类中心的欧式距离，m表示预设的模糊因子，m＞1，LG_kj表示邻域像素k与中心像素j的相关系数，N_j表示第j个像素的邻域像素组成的集合，k为N_j中的像素，u_ik表示第k个像素隶属于第i类的隶属度，0≤u_ik≤1且d_ik表示第k个像素到第i个聚类中心的欧式距离；

通过下式确定所述相关系数：在式子里，像素j是7×7邻域窗口的中心像素，像素k是像素j邻域窗口内的像素，x_j和x_k分别表示像素j和像素k的位置，h(j)和h(k)分别表示像素j和像素k的灰度值；

对分割函数进行最小化，得到第j个像素隶属于不同聚类的隶属度u_ij(i＝1,2,…,C)，对影像分割时，像素j被划分为第f类：f＝argmax_i{u_ij，i＝1,2,…,C}；对影像中的每一个像素进行分类，得到影像分割结果；

本优选实施例影像分割单元采用分割函数对医学影像进行分割，获取了准确的影像分割结果，为后续健康分析奠定了基础，具体的，相关系数充分考虑了像素之间的空间距离和灰度距离，提升了影像分割的准确性。

优选的，所述影像评价单元用于包括一次评价单元、二次评价单元和三次评价单元，所述一次评价单元用于获取分割效果的第一评价因子，所述二次评价单元用于获取分割效果的第二评价因子，所述三次评价单元根据第一评价因子和第二评价因子对分割效果进行综合评价；

所述一次评价单元用于获取分割效果的第一评价因子：

采用下式确定第一评价因子：在式子里，ZC₁表示第一评价因子，C表示预设的聚类数目，n表示影像中像素的数目，u_ij表示第j个像素隶属于第i类的隶属度，0≤u_ij≤1且z_i表示第i个聚类中心，x_j表示像素j的位置；所述第一评价因子越小，表示聚类内部的分割越好；

所述二次评价单元用于获取分割效果的第二评价因子：

采用下式确定第二评价因子：在式子里，ZC₂表示第二评价因子，C表示预设的聚类数目，n表示影像中像素的数目，u_ij表示第j个像素隶属于第i类的隶属度，0≤u_ij≤1且z_i表示第i个聚类中心，x_j表示像素j的位置,h(j)和h′(j)分别表示分割后与分割前的像素灰度值；所述第二评价因子越小，表示影像分割后与原影像的差别越小；

所述三次评价单元根据第一评价因子和第二评价因子对分割效果进行综合评价：

采用综合评价因子对分割效果进行综合评价，综合评价因子采用下式确定： 在式子里，ZC表示综合评价因子；综合评价因子越小，表示医学影像分割效果越好。

本优选实施例影像评价单元实现了对影像分割效果的准确评价，便于根据最终分割结果随时对分割函数进行调整，从而保证了分割的准确性，具体的，通过确定第一评价因子和第二评价因子对分割效果进行评价，根据第一评价因子和第二评价因子确定综合评价因子，实现了分割效果的综合评价。

采用本发明智能家居系统进行温度湿度控制，选取5个家庭进行实验，分别为家庭1、家庭2、家庭3、家庭4、家庭5，对温度湿度调节速度和用户满意度进行统计，同现有智能家居系统相比，产生的有益效果如下表所示：

	温度湿度调节速度提高	用户满意度提高
			家庭1	29％	27％
家庭2	27％	26％
			家庭3	26％	26％
家庭4	25％	24％
			家庭5	24％	22％

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术待看护人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (7)

1.一种智能家居系统，其特征在于，包括温度检测器、湿度检测器、健康检测器、信息处理设备和控制器，所述温度检测器用于测量室内温度并发送给信息处理设备，所述湿度检测器用于测量室内湿度并发送给信息处理设备，所述健康检测器用于获取人体的健康状况并发送给信息处理设备，所述信息处理设备根据室内温度、湿度和人体健康状况向控制器发送控制信号，所述控制器根据控制信号对室内温度湿度进行调节。

2.根据权利要求1所述的智能家居系统，其特征在于，所述健康检测器包括影像获取子系统、影像分割子系统、影像识别子系统和健康子系统，所述影像获取子系统用于采集医学影像，所述影像分割子系统包括影像分割单元和影像评价单元，所述影像分割单元用于对医学影像进行分割，所述影像评价单元用于对所述影像分割单元的分割效果进行评价，所述影像识别子系统根据医学影像分割结果对影像进行识别，所述健康子系统根据医学影像识别结果分析人体健康状况。

3.根据权利要求2所述的智能家居系统，其特征在于，所述影像分割单元用于对医学影像进行分割：

对采集的医学影像，分割函数采用下式确定：在式子里,EH表示分割函数，C表示预设的聚类数目，n表示影像中像素的数目，u_ij表示第j个像素隶属于第i类的隶属度，0≤u_ij≤1且d_ij表示第j个像素到第i个聚类中心的欧式距离，m表示预设的模糊因子，m＞1，LG_kj表示邻域像素k与中心像素j的相关系数，N_j表示第j个像素的邻域像素组成的集合，k为N_j中的像素，u_ik表示第k个像素隶属于第i类的隶属度，0≤u_ik≤1且d_ik表示第k个像素到第i个聚类中心的欧式距离；

通过下式确定所述相关系数：在式子里，像素j是7×7邻域窗口的中心像素，像素k是像素j邻域窗口内的像素，x_j和x_k分别表示像素j和像素k的位置，h(j)和h(k)分别表示像素j和像素k的灰度值；

对分割函数进行最小化，得到第j个像素隶属于不同聚类的隶属度u_ij(i＝1,2,…,C)，对影像分割时，像素j被划分为第f类：f＝arg max_i{u_ij，i＝1,2,…,C}；对影像中的每一个像素进行分类，得到影像分割结果。

4.根据权利要求3所述的智能家居系统，其特征在于，所述影像评价单元用于包括一次评价单元、二次评价单元和三次评价单元，所述一次评价单元用于获取分割效果的第一评价因子，所述二次评价单元用于获取分割效果的第二评价因子，所述三次评价单元根据第一评价因子和第二评价因子对分割效果进行综合评价。

5.根据权利要求4所述的智能家居系统，其特征在于，所述一次评价单元用于获取分割效果的第一评价因子：

采用下式确定第一评价因子：在式子里，ZC₁表示第一评价因子，C表示预设的聚类数目，n表示影像中像素的数目，u_ij表示第j个像素隶属于第i类的隶属度，0≤u_ij≤1且z_i表示第i个聚类中心，x_j表示像素j的位置；所述第一评价因子越小，表示聚类内部的分割越好。

6.根据权利要求5所述的智能家居系统，其特征在于，所述二次评价单元用于获取分割效果的第二评价因子：

采用下式确定第二评价因子：在式子里，ZC₂表示第二评价因子，C表示预设的聚类数目，n表示影像中像素的数目，u_ij表示第j个像素隶属于第i类的隶属度，0≤u_ij≤1且z_i表示第i个聚类中心，x_j表示像素j的位置,h(j)和h′(j)分别表示分割后与分割前的像素灰度值；所述第二评价因子越小，表示影像分割后与原影像的差别越小。

7.根据权利要求6所述的智能家居系统，其特征在于，所述三次评价单元根据第一评价因子和第二评价因子对分割效果进行综合评价：

采用综合评价因子对分割效果进行综合评价，综合评价因子采用下式确定： 在式子里，ZC表示综合评价因子；综合评价因子越小，表示医学影像分割效果越好。