CN108919669B - 一种智能家居动态决策方法、装置和服务终端 - Google Patents
一种智能家居动态决策方法、装置和服务终端 Download PDFInfo
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Abstract
本发明实施例公开了一种智能家居动态决策方法、装置和服务终端。一种智能家居动态决策方法，包括：获取设定时间段内各智能家居设备的控制参数和与所述控制参数对应的控制时间，将所述控制参数和所述控制时间输入预先训练的自学习模型，由所述自学习模型输出预测结果；基于所述预测结果更新预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息；在接收到触发事件的情况下，根据所述触发事件和所述设备控制信息生成对所述智能家居设备的第一控制策略。通过上述方式，本发明实施例能够根据用户的行为习惯和喜好生成对智能家居设备的第一控制策略，实现便捷、舒适和个性化服务的目标。
Description
技术领域
本发明实施例涉及智能家居技术领域，特别是涉及一种智能家居动态决策方法、装置和服务终端。
背景技术
随着物联网时代的到来与智能设备的快速普及，如何打造一个智能的智能家居决策系统成为智能家居行业的研究热点之一。目前，大多数智能家居设备都嵌入了Wi-fi与NB-IoT模块，使得这些设备可以实现远程控制或查看状态，用户能够随时随地用手机App来控制设备，无需通过物理开关来完成控制，提高了智能家居设备控制的便捷性。为了进一步提高操作效率并为用户提供更多的个性化服务信息，还出现了具有远场拾音功能的智能语音音箱，用户通过与语音音箱对话，可以直接向智能家居设备下达指令。
然而，不管是基于手机App还是智能语音音箱，其触发逻辑仍为“被动服务”，即需要用户主动发出可供执行的指令。因此，上述智能家居设备的控制方式并不是基于智能家居决策系统的智能控制，而只是属于交互方式与感知方式上的升级。
发明内容
本发明实施例主要解决的技术问题是提供一种基于设备控制信息的智能家居动态决策系统及方法，能够根据用户的行为习惯和喜好生成对智能家居设备的第一控制策略，实现便捷、舒适和个性化服务的目标。
为解决上述技术问题，本发明实施例采用的一个技术方案是：提供一种智能家居动态决策方法，包括：
获取设定时间段内各智能家居设备的控制参数和与所述控制参数对应的控制时间，将所述控制参数和所述控制时间输入预先训练的自学习模型，由所述自学习模型输出预测结果；
基于所述预测结果更新预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息，所述设备控制信息包括智能家居设备的当前参数以及待控制参数，所述待控制参数包括所述智能家居设备的第一待控制参数值；
在接收到触发事件的情况下，基于所述触发事件获取所述当前参数的第一当前参数值，根据所述触发事件和所述设备控制信息生成对所述智能家居设备的第一控制策略。
可选地，所述方法还包括：
预先生成所述预设的设备控制信息；
所述预先生成所述预设的设备控制信息，包括：
获取接入的各智能家居设备的设备信息，根据所述设备信息和预先存储的家庭百科信息生成所述预设的设备控制信息。
在一实施例中，在更新预设的设备控制信息之前，所述方法还包括：
获取所述触发事件，根据所述触发事件和所述预设的设备控制信息，生成对所述智能家居设备的第二控制策略，所述预设的设备控制信息包括所述当前参数的第二当前参数值和所述待控制参数的第二待控制参数值。
在一实施例中，所述方法还包括：
预先获取用户的画像信息；
在更新预设的设备控制信息之前，所述方法还包括：
获取所述触发事件，根据所述触发事件和所述预设的设备控制信息，结合所述画像信息，生成对所述智能家居设备的第三控制策略，所述预设的设备控制信息包括所述当前参数的第三当前参数值和所述待控制参数的第三待控制参数值。
可选地，所述方法还包括：
发送所述第一控制策略、所述第二控制策略或所述第三控制策略，在接收到对所述第一控制策略、所述第二控制策略或所述第三控制策略的确认指令后，根据所述第一控制策略、所述第二控制策略或所述第三控制策略对所述智能家居设备进行控制。
本发明实施例还提供一种智能家居动态决策装置，包括：
自学习模型，用于获取设定时间段内各智能家居设备的控制参数和与所述控制参数对应的控制时间，并根据所述控制参数和所述控制时间输出预测结果；
控制信息更新模块，用于基于所述预测结果更新预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息，所述设备控制信息包括智能家居设备的当前参数以及待控制参数，所述待控制参数包括所述智能家居设备的第一待控制参数值；
控制策略生成模块，用于在接收到触发事件的情况下，基于所述触发事件获取所述当前参数的第一当前参数值，根据所述触发事件和所述设备控制信息生成对所述智能家居设备的第一控制策略。
可选地，所述装置还包括：
控制信息生成模块，用于预先生成所述预设的设备控制信息；
所述控制信息生成模块，具体用于：
获取接入的各智能家居设备的设备信息，根据所述设备信息和预先存储的家庭百科信息生成所述预设的设备控制信息。
在一实施例中，所述控制策略生成模块，还用于获取所述触发事件，根据所述触发事件和所述预设的设备控制信息，生成对所述智能家居设备的第二控制策略，所述预设的设备控制信息包括所述当前参数的第二当前参数值和所述待控制参数的第二待控制参数值。
在一实施例中，所述装置还包括：
用户画像系统，用于预先获取用户的画像信息；
所述控制策略生成模块，还用于获取所述触发事件，根据所述触发事件和所述预设的设备控制信息，结合所述画像信息，生成对所述智能家居设备的第三控制策略，所述预设的设备控制信息包括所述当前参数的第三当前参数值和所述待控制参数的第三待控制参数值。
可选地，所述装置还包括：
控制模块，用于发送所述第一控制策略、所述第二控制策略或所述第三控制策略，在接收到对所述第一控制策略、所述第二控制策略或所述第三控制策略的确认指令后，根据所述第一控制策略、所述第二控制策略或所述第三控制策略对所述智能家居设备进行控制。
本发明实施例还提供一种服务终端，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的智能家居动态决策方法。
本发明实施例还提供一种存储介质，所述存储介质存储有可执行指令，所述可执行指令被服务终端执行时，使所述服务终端执行如上所述的智能家居动态决策方法。
本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令被服务终端执行时，使服务终端执行如上所述的方法。
本发明实施例的有益效果是：区别于现有技术的情况，本发明实施例的智能家居动态决策方法通过获取设定时间段内各智能家居设备的控制参数和与所述控制参数对应的控制时间，将所述控制参数和所述控制时间输入预先训练的自学习模型，由所述自学习模型输出符合用户的行为习惯和喜好的预测结果，基于所述预测结果更新预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息，基于所述设备控制信息生成对智能家居设备的第一控制策略，能够实现便捷、舒适和个性化服务的目标。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1是本发明一实施例提供的智能家居动态决策方法的应用场景示意图；
图2是本发明另一实施例提供的智能家居动态决策方法的应用场景示意图；
图3是本发明实施例提供的智能家居动态决策方法的流程示意图；
图4是本发明实施例提供的设备控制信息的示意图；
图5是本发明一实施例提供的基于预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息的流程示意图；
图6是本发明实施例提供的融合生成预设的设备控制信息的示意图；
图7是本发明另一实施例提供的基于预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息的流程示意图；
图8是本发明实施例提供的预设的设备控制信息的示意图；
图9是本发明实施例提供的智能家居动态决策装置的结构示意图；
图10是本发明实施例提供的服务终端的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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，本领域普通技术人员在没有做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。
需要说明的是，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。另外，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。
本发明实施例提供了一种智能家居动态决策方法，适用于图1和图2所示的应用场景。在图1所示的应用场景中，包括多个智能家居设备10、控制设备21和服务终端20，其中，控制设备21通过有线或无线的方式与各智能家居设备10连接，用于采集各智能家居设备10的控制参数和与所述控制参数对应的运行时间，并将上述控制参数和对应的运行时间进行存储。
控制设备21和服务终端20之间通过网络30互相通信，网络30可以是例如家庭或公司的局域网，或一个特定网络等，控制设备21和服务终端20具有至少一个网络接口，与网络30建立通信连接。控制设备21还用于将上述控制参数和对应的运行时间传递给服务终端20，以及显示服务终端20下发的控制策略。在接收到用户对所述控制策略的确认指令后，控制设备21根据所述控制策略对对应的智能家居设备10进行控制。当然，用户也可以直接向控制设备21下发控制指令，以使控制设备21根据所述控制指令控制对应的智能家居设备10。
在上述应用场景，控制设备21也可以直接执行服务终端20下发的控制指令，根据控制指令控制对应的智能家居设备10，而无需用户确认。
智能家居设备10可为空调、睡眠监测器、电动窗帘、照明装置等各种家居设备，这些设备可以实现远程控制或查看状态。控制设备21可以包括诸如智能手机、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)等的移动设备以及诸如数字TV、台式计算机等的固定设备。服务终端20可以是与控制设备21通过网络30相连的云端服务器或者其他服务器。
如图2所示，还可以将控制设备21的部分功能集成在服务终端20中，各智能家居设备10和服务终端20之间通过网络30互相通信，由服务终端20执行采集各智能家居设备10的控制参数和与所述控制参数对应的运行时间，并将上述控制参数和对应的运行时间进行存储的功能。该应用场景下，由服务终端20直接向各智能家居设备10下发控制策略；在接收到用户对所述控制策略的确认指令后，服务终端20根据所述控制策略对对应的智能家居设备10进行控制。或者，服务终端20直接控制对应的智能家居设备10。
服务终端20在获取设定时间段内各智能家居设备10的控制参数和与所述控制参数对应的运行时间后，基于上述控制参数和对应的运行时间，可预测出用户的行为习惯和喜好，根据用户的行为习惯和喜好进一步推理出对智能家居设备的第一控制策略，实现便捷、舒适和个性化服务的目标。
具体地，下面结合附图，对本发明实施例作进一步阐述。
本发明实施例提供一种智能家居动态决策方法，该方法应用于服务终端，请参阅图3，该方法包括以下步骤：
步骤110：获取设定时间段内各智能家居设备控制的控制参数和与所述控制参数对应的控制时间，将所述控制参数和所述控制时间输入预先训练的自学习模型，由所述自学习模型输出预测结果。
自学习模型是指有监督的机器学习算法模型，如，支持向量机模型、逻辑回归模型、随机森林模型、梯度提升树模型、多层感知机模型等。自学习模型在训练阶段的处理方式是通过获取用户历史的数据，将数据处理成所需要的特征数据和标签数据，组合成一组训练样本，然后对选用的模型进行训练，累积一定的训练数据进行足够的模型训练后，得到针对当前数据的可用模型。经训练得到的自学习模型，在获取用户实时的数据，并将数据转化为特征数据后，利用模型进行计算可得到预测结果。
服务终端通过将设定时间段内各智能家居设备的控制参数和与所述控制参数对应的控制时间输入预先训练的自学习模型，自学习模型可输出符合用户行为习惯和喜好的预测结果。本实施例中，自学习模型输出的预测结果包括：1.触发事件发生的时间轴；2.触发事件发生前后，各智能家居设备动作执行的顺序与间隔；3.各智能家居设备的动作执行值。
具体地，服务终端可通过相应的智能家居设备检测触发事件的发生。例如，通过接入的睡眠监测器检测睡眠事件或起床事件的发生，通过智能门锁检测回家事件或离家事件的发生。
在实际应用中，设定时间段可为5～7天，即自学习模型可根据5～7天的用户操作数据，预测之后用户的行为习惯和喜好。
步骤120：基于所述预测结果更新预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息，所述设备控制信息包括智能家居设备的当前参数以及待控制参数，所述待控制参数包括所述智能家居设备的第一待控制参数值。
预设的设备控制信息和设备控制信息可以是利用知识图谱技术构建的，由实体(节点)与关系(边)组成的语义网络。以设备控制信息为例，如图4所示，设备控制信息中所有知识以结构化的三元组形式存储，图中的椭圆代表实体，箭头代表关系，设备控制信息的底层数据结构就是由大量的“实体1-关系-实体2”三元组而构成。如“室内温度-睡眠事件-25”则表示了“适宜睡眠的室内温度为25℃”这一条知识。
设备控制信息包括智能家居设备的当前参数以及待控制参数，其中，所述待控制参数包括所述智能家居设备的第一待控制参数值。示例性地，当设备控制信息以三元组形式存储时，设备控制信息中包括表示智能家居设备的当前参数的节点，以及表示智能家居设备的待控制参数的节点。
需要说明的是，设备控制信息中某些节点的值是动态生成的，某些节点的值是离线生成的，如图4中表示当前参数的节点的值“X”是动态生成的，表示待控制参数的节点的第一待控制参数值“25”是离线生成的。
预设的设备控制信息中离线生成的知识通常为经大数据运算获取的且符合当前环境的健康知识。例如，根据接收到的该地区的各智能家居设备的控制参数，可以统计该地区用户的生活习惯，以此生成预设的设备控制信息中的健康知识，该健康知识更加趋近于该地区用户的生活习惯。
基于自学习模型输出的预测结果更新预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息后，设备控制信息中离线生成的知识，如，待控制参数的第一待控制参数值更符合用户的行为习惯和喜好。
步骤130：在接收到触发事件的情况下，基于所述触发事件获取所述当前参数的第一当前参数值，根据所述触发事件和所述设备控制信息生成对所述智能家居设备的第一控制策略。
具体地，在接收到触发事件的情况下，解析出与所述触发事件对应的关键词；根据所述设备控制信息中与所述关键词相关的节点，获取所述智能家居设备的当前参数的第一当前参数值；根据第一当前参数值和第一待控制参数值生成对所述智能家居设备的第一控制策略。
继续以图4所示出的设备控制信息为例，说明根据所述触发事件和所述设备控制信息生成第一控制策略的实现过程。当获取到睡眠事件后，以“睡眠”或“睡眠事件”为关键词，激活设备控制信息中与“睡眠”或“睡眠事件”相关的节点，获取空调的当前参数的第一当前参数值“X”，根据“X”与“25”的关系生成对空调的第一控制策略。
示例性地，当“X”大于“25”时，建议用户降低空调的当前值，当“X”小于“25”时，建议用户调高空调的当前值，以满足用户健康、舒适的睡眠需要。
需要说明的是，本实施例所述的触发事件可以是基于相应的智能家居设备获取的触发事件，也可以是基于自学习模型输出的预测结果获取的触发事件。如上所述，学习模型输出的预测结果包括触发事件发生的时间轴，例如，当当前时间到达时间轴上起床事件发生的时间点时，获取起床事件，根据起床事件和所述设备控制信息生成对智能家居设备，如，对音乐播放设备、对照明装置的第一控制策略。
步骤140：发送所述第一控制策略至控制设备或所述智能家居设备，在接收到对所述第一控制策略的确认指令后，根据所述第一控制策略对所述智能家居设备进行控制。
为了不剥夺用户的选择与控制权，可以先将所述第一控制策略发送至控制设备或所述智能家居设备，以使所述控制设备或相应的智能家居设备显示所述第一控制策略，告知用户。
在接收到对所述第一控制策略的确认指令后，根据所述第一控制策略对所述智能家居设备进行控制。在实际应用中，确认指令可以是用户触发生成的确认指令，也可以是预设时间内用户未反馈生成的确认指令，用户可以自定义设置或者由服务终端默认确认指令的生成机制。
本实施例通过获取设定时间段内各智能家居设备的控制参数和与所述控制参数对应的控制时间，将所述控制参数和所述控制时间输入预先训练的自学习模型，由所述自学习模型输出符合用户的行为习惯和喜好的预测结果，基于所述预测结果更新预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息，根据触发事件和所述设备控制信息生成对所述智能家居设备的第一控制策略，能够实现便捷、舒适和个性化服务的目标。
图5是本发明实施例提供的基于预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息的流程示意图，请参阅图5，该方法包括以下步骤：
步骤210：预先生成预设的设备控制信息。
预先生成预设的设备控制信息，包括：获取接入的各智能家居设备的设备信息，根据所述设备信息和预先存储的家庭百科信息生成所述预设的设备控制信息。其中，家庭百科信息包括但不限于设备、睡眠、饮食、运动、美容等领域知识库，通常为经大数据获取的生活知识。作为优选地方案，不同环境或不同地区的家庭百科信息不一样，使得家庭百科信息中的生活知识更具实用性。
获取接入的各智能家居设备的设备信息后，可生成属于用户的设备图谱，与预设的设备控制信息或设备控制信息一样，家庭百科信息和设备图谱也是由实体(节点)与关系(边)组成的语义网络，但设备图谱中某些节点可以动态生成。如，接入的智能家居设备包括空调和睡眠监测器，生成的设备图谱中包括“空调—功能—温度控制”、“温度控制-当前值-Y”、“睡眠检测器-功能-监测睡眠”等相关的知识点。
如图6所示，将设备图谱A和家庭百科信息B融合生成所述预设的设备控制信息，则预设的设备控制信息中离线生成的知识包括经大数据运算获取的且符合当前环境的健康知识。
步骤220：获取触发事件，根据触发事件和所述预设的设备控制信息生成对所述智能家居设备的第二控制策略，所述预设的设备控制信息包括所述当前参数的第二当前参数值和所述待控制参数的第二待控制参数值。
本实施例中，获取触发事件后，预设的设备控制信息包括所述智能家居设备的当前参数的第二当前参数值和所述待控制参数的第二待控制参数值。
具体地，获取触发事件后，解析出与所述触发事件对应的关键词；根据所述预设的设备控制信息中与所述关键词相关的节点，获取所述智能家居设备的当前参数的第二当前参数值；根据第二当前参数值和第二待控制参数值生成对所述智能家居设备的第二控制策略。
根据触发事件和所述预设的设备控制信息生成第二控制策略的实现过程可参考上述实施例中的步骤130，其在本领域技术人员容易理解的范围内，在此不作赘述。
需要说明的是，与上述实施例不同，本实施例只基于相应的智能家居设备获取触发事件。
步骤230：发送所述第二控制策略至控制设备或所述智能家居设备，在接收到对所述第二控制策略的确认指令后，根据所述第二控制策略对所述智能家居设备进行控制。
同样地，为了不剥夺用户的选择与控制权，可以先将所述第二控制策略发送至控制设备或相应的智能家居设备，以使所述控制设备或相应的智能家居设备显示所述第二控制策略，告知用户。确认指令可以是用户触发生成的确认指令，也可以是预设时间内用户未反馈生成的确认指令。
步骤240：获取设定时间段内各智能家居设备的控制参数和与所述控制参数对应的控制时间，将所述控制参数和所述控制时间输入预先训练的自学习模型，由所述自学习模型输出预测结果。
步骤250：基于所述预测结果更新预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息，所述设备控制信息包括智能家居设备的当前参数以及待控制参数，所述待控制参数包括所述智能家居设备的第一待控制参数值。
步骤240-步骤250请参考上述实施例中的步骤110-120，在此不再赘述。
本实施例在更新预设的设备控制信息之前，基于所述预设的设备控制信息生成对智能家居设备的第二控制策略，其中，预设的设备控制信息中包括经大数据运算获取的且符合当前环境的健康知识，能够根据舒适、健康的日常生活知识，为用户提供对智能家居设备的控制建议。
图7是本发明另一实施例提供的基于预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息的流程示意图，请参阅图6，该方法包括以下步骤：
步骤310：预先生成预设的设备控制信息。
步骤310请参考参考上述实施例中的步骤210，在此不再赘述。
步骤320：预先获取用户的画像信息。
用户的画像信息包括基础画像(如年龄层)、行为画像(如睡眠画像)、社会属性画像(如职业画像)等。具体实施例时，可以通过用户主动输入相关信息的方式获取用户的画像信息。
示例性地，获取用户A主动输入的年龄“70”后，根据预先存储的用户标签“老人-年龄下限-65”计算出用户的画像信息“用户A-年龄层-老人”。
步骤330：获取触发事件，基于所述触发事件和所述预设的设备控制信息，结合所述画像信息，生成对所述智能家居设备的第三控制策略，所述预设的设备控制信息包括所述当前参数的第三当前参数值和所述待控制参数的第三待控制参数值。
本实施例中，获取触发事件后，预设的设备控制信息包括所述智能家居设备的当前参数的第三当前参数值和所述待控制参数的第三待控制参数值。
具体地，获取触发事件后，解析出与所述触发事件对应的关键词；根据所述预设的设备控制信息中与所述关键词相关的节点，获取所述智能家居设备的当前参数的第三当前参数值；根据第三当前参数值和第三待控制参数值生成对所述智能家居设备的第三控制策略。
以图8所示出的预设的设备控制信息为例，说明根据所述触发事件和所述预设的设备控制信息生成第三控制策略的实现过程。当获取睡眠事件后，以“睡眠”或“睡眠事件”为关键词，激活预设的设备控制信息中与“睡眠”或“睡眠事件”相关的节点。获取空调的当前参数的第三当前参数值“X”，结合用户的画像信息后，摒弃“室内温度—睡眠事件—25”，保留“室内温度—老人睡眠事件—27”，根据“X”与“27”的关系生成对空调的第三控制策略。
需要说明的是，本实施例获取的触发事件可以是基于相应的智能家居设备获取的触发事件，也可以是基于用户的画像信息获取的触发事件。如上所述，用户的画像信息包括行为画像，例如，当当前时间到达睡眠画像的截止时间点时，获取起床事件，根据起床事件和所述预设的设备控制信息生成对所述智能家居设备，如，对音乐播放设备、对照明装置的第三控制策略。
步骤340：发送所述第三控制策略至控制设备或所述智能家居设备，在接收到对所述第三控制策略的确认指令后，根据所述第三控制策略对所述智能家居设备进行控制。
步骤350：获取设定时间段内各智能家居设备的控制参数和与所述控制参数对应的控制时间，将所述控制参数和所述控制时间输入预先训练的自学习模型，由所述自学习模型输出预测结果。
步骤360：基于所述预测结果更新预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息，所述设备控制信息包括智能家居设备的当前参数以及待控制参数，所述待控制参数包括所述智能家居设备的第一待控制参数值。
步骤340-步骤360请参考参考上述实施例中的步骤230-350，在此不再赘述。
本实施例在更新预设的设备控制信息之前，基于所述预设的设备控制信息，结合用户的画像信息，生成对智能家居设备的第三控制策略，其中，预设的设备控制信息中包括经大数据运算获取的且符合当前环境的健康知识，能够根据舒适、健康的日常生活知识，结合用户的特定信息，为用户提供对智能家居设备的控制建议。
图9是本发明实施例提供的智能家居动态决策装置的结构示意图，请参阅图9，该智能家居动态决策装置400包括：
自学习模型410，用于获取设定时间段内各智能家居设备的控制参数和与所述控制参数对应的控制时间，并根据所述控制参数和所述控制时间输出预测结果；
控制信息更新模块420，用于基于所述预测结果更新预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息，所述设备控制信息包括智能家居设备的当前参数以及待控制参数，所述待控制参数包括所述智能家居设备的第一待控制参数值；
控制策略生成模块430，用于在接收到触发事件的情况下，基于所述触发事件获取所述当前参数的第一当前参数值，根据所述触发事件和所述设备控制信息生成对所述智能家居设备的第一控制策略。
本实施例通过自学习模型410获取设定时间段内各智能家居设备的控制参数和与所述控制参数对应的控制时间，并根据所述控制参数和所述控制时间输出符合用户的行为习惯和喜好的预测结果，控制信息更新模块420基于所述预测结果更新预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息，控制策略生成模块430基于所述设备控制信息生成对智能家居设备的第一控制策略，能够实现便捷、舒适和个性化服务的目标。
其中，装置400还包括：
控制信息生成模块440，用于预先生成所述预设的设备控制信息；
所述控制信息生成模块440，具体用于：
获取接入的各智能家居设备的设备信息，根据所述设备信息和预先存储的家庭百科信息生成所述预设的设备控制信息。
在一实施例中，所述控制策略生成模块430，还用于获取触发事件，根据所述触发事件和所述预设的设备控制信息，生成对所述智能家居设备的第二控制策略，所述预设的设备控制信息包括所述当前参数的第二当前参数值和所述待控制参数的第二待控制参数值。
本实施例在更新预设的设备控制信息之前，控制策略生成模块430基于所述预设的设备控制信息生成对智能家居设备的第二控制策略，其中，预设的设备控制信息中包括经大数据运算获取的且符合当前环境的健康知识，能够根据舒适、健康的日常生活知识，为用户提供对智能家居设备的控制建议。
在一实施例中，装置400还包括：
用户画像系统450，用于预先获取用户的画像信息；
所述控制策略生成模块430，还用于获取所述触发事件，根据所述触发事件和所述预设的设备控制信息，结合所述画像信息，生成对所述智能家居设备的第二控制策略，所述预设的设备控制信息包括所述当前参数的第二当前参数值和所述待控制参数的第二待控制参数值。
本实施例在更新预设的设备控制信息之前，控制策略生成模块430基于所述预设的设备控制信息，结合用户的画像信息，生成对智能家居设备的第二控制策略，其中，预设的设备控制信息中包括经大数据运算获取的且符合当前环境的健康知识，能够根据舒适、健康的日常生活知识，结合用户的特定信息，为用户提供对智能家居设备的控制建议。
在上述实施例中，装置400还包括：
控制模块460，用于发送所述第一控制策略或所述第二控制策略，在接收到对所述第一控制策略或所述第二控制策略的确认指令后，根据所述第一控制策略或所述第二控制策略对所述智能家居设备进行控制。
需要说明的是，由于所述智能家居动态决策装置400与上述方法实施例中的智能家居动态决策方法基于相同的发明构思，因此，上述方法实施例的相应内容同样适用于本装置实施例，此处不再详述。
为了更好的实现上述目的，本发明实施例还提供一种服务终端。图10是本发明实施例提供的服务终端的硬件结构示意图，该服务终端存储有可执行指令，该可执行指令可执行上述任意方法实施例中的智能家居动态决策方法。
具体地，请参阅图10，该服务终端500包括：
一个或多个处理器501以及存储器502，图10中以一个处理器501为例。
处理器501和存储器502可以通过总线或者其他方式连接，图10中以通过总线连接为例。
存储器502作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的智能家居动态决策方法对应的程序指令/模块(例如，图9所示的各个模块)。处理器501通过运行存储在存储器502中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行检测智能家居动态决策装置的各种功能应用以及数据处理，即实现上述任一方法实施例的智能家居动态决策方法。
存储器502可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据服务终端500的使用所创建的数据等。此外，存储器502可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器502可选包括相对于处理器501远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至服务终端500。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器502中，当被所述一个或者多个处理器501执行时，执行上述任意方法实施例中的智能家居动态决策方法，例如，执行以上描述的方法步骤，实现图9中的各个模块的功能。
本实施例的服务终端通过获取设定时间段内各智能家居设备的控制参数和与所述控制参数对应的控制时间，将所述控制参数和所述控制时间输入预先训练的自学习模型，由所述自学习模型输出符合用户的行为习惯和喜好的预测结果，基于所述预测结果更新预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息，根据触发事件和所述设备控制信息生成对所述智能家居设备的第一控制策略，能够实现便捷、舒适和个性化服务的目标。
本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有可执行指令，该可执行指令被一个或多个处理器执行，例如：被图10中的一个处理器501执行，可使得上述一个或多个处理器执行上述任意方法实施例中的智能家居动态决策方法，例如，执行以上描述的方法步骤，实现图9中的各个模块的功能。
上述产品可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的方法。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
通过以上的实施方式的描述，本领域普通技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非暂态计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种智能家居动态决策方法，其特征在于，包括：
获取设定时间段内各智能家居设备的控制参数和与所述控制参数对应的控制时间，将所述控制参数和所述控制时间输入预先训练的自学习模型，由所述自学习模型输出预测结果；
基于所述预测结果更新预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息，所述设备控制信息是由节点与边组成的语义网络，包括各智能家居设备的当前参数的节点以及待控制参数的节点，所述待控制参数包括所述智能家居设备的第一待控制参数值，所述智能家居设备的当前参数的节点为动态生成的节点，所述智能家居设备的待控制参数的节点为离线生成的节点；
在接收到触发事件的情况下，确定与所述触发事件对应的关键词，根据所述设备控制信息中与所述关键词相关的节点，获取所述智能家居设备的当前参数的第一当前参数值，根据所述第一当前参数值和所述第一待控制参数值生成对所述智能家居设备的第一控制策略，其中，所述触发事件包括基于相应的智能家居设备获取的触发事件；
所述方法还包括：
预先生成所述预设的设备控制信息；
所述预先生成所述预设的设备控制信息，包括：
获取接入的各智能家居设备的设备信息，根据所述设备信息和预先存储的家庭百科信息生成所述预设的设备控制信息；
在获取接入的各智能家居设备的设备信息后，生成属于用户的设备图谱；所述家庭百科信息和设备图谱由节点与边组成的语义网络，且设备图谱中的节点动态生成。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在更新预设的设备控制信息之前，所述方法还包括：
获取所述触发事件，根据所述触发事件和所述预设的设备控制信息，生成对所述智能家居设备的第二控制策略，所述预设的设备控制信息包括所述当前参数的第二当前参数值和所述待控制参数的第二待控制参数值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
预先获取用户的画像信息；
在更新预设的设备控制信息之前，所述方法还包括：
获取所述触发事件，根据所述触发事件和所述预设的设备控制信息，结合所述画像信息，生成对所述智能家居设备的第三控制策略，所述预设的设备控制信息包括所述当前参数的第三当前参数值和所述待控制参数的第三待控制参数值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
发送所述第一控制策略、所述第二控制策略或所述第三控制策略，在接收到对所述第一控制策略、所述第二控制策略或所述第三控制策略的确认指令后，根据所述第一控制策略、所述第二控制策略或所述第三控制策略对所述智能家居设备进行控制。
5.一种智能家居动态决策装置，其特征在于，包括：
自学习模型，用于获取设定时间段内各智能家居设备的控制参数和与所述控制参数对应的控制时间，并根据所述控制参数和所述控制时间输出预测结果；
控制信息更新模块，用于基于所述预测结果更新预设的设备控制信息得到更新后的设备控制信息，所述设备控制信息是由节点与边组成的语义网络，包括各智能家居设备的当前参数的节点以及待控制参数的节点，所述待控制参数包括所述智能家居设备的第一待控制参数值，所述智能家居设备的当前参数的节点为动态生成的节点，所述智能家居设备的待控制参数的节点为离线生成的节点；
控制策略生成模块，用于在接收到触发事件的情况下，确定与所述触发事件对应的关键词，根据所述设备控制信息中与所述关键词相关的节点，获取所述智能家居设备的当前参数的第一当前参数值，根据所述第一当前参数值和所述第一待控制参数值生成对所述智能家居设备的第一控制策略，其中，所述触发事件包括基于相应的智能家居设备获取的触发事件；
所述装置还包括：
控制信息生成模块，用于预先生成所述预设的设备控制信息；
所述控制信息生成模块，具体用于：
获取接入的各智能家居设备的设备信息，根据所述设备信息和预先存储的家庭百科信息生成所述预设的设备控制信息；
在获取接入的各智能家居设备的设备信息后，生成属于用户的设备图谱；所述家庭百科信息和设备图谱由节点与边组成的语义网络，且设备图谱中的节点动态生成。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述控制策略生成模块，还用于获取所述触发事件，根据所述触发事件和所述预设的设备控制信息，生成对所述智能家居设备的第二控制策略，所述预设的设备控制信息包括所述当前参数的第二当前参数值和所述待控制参数的第二待控制参数值。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
用户画像系统，用于预先获取用户的画像信息；
所述控制策略生成模块，还用于获取所述触发事件，根据所述触发事件和所述预设的设备控制信息，结合所述画像信息，生成对所述智能家居设备的第三控制策略，所述预设的设备控制信息包括所述当前参数的第三当前参数值和所述待控制参数的第三待控制参数值。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
控制模块，用于发送所述第一控制策略、所述第二控制策略或所述第三控制策略，在接收到对所述第一控制策略、所述第二控制策略或所述第三控制策略的确认指令后，根据所述第一控制策略、所述第二控制策略或所述第三控制策略对所述智能家居设备进行控制。
9.一种服务终端，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-4任一项所述的智能家居动态决策方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有可执行指令，所述可执行指令被服务终端执行时，使所述服务终端执行如权利要求1-4任一项所述的智能家居动态决策方法。
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Address after: 518000 Guangdong science and technology innovation and Research Institute, Shenzhen, Shenzhen, Nanshan District No. 6, science and technology innovation and Research Institute, Shenzhen, D 10, 1004, 10 Patentee after: Shenzhen Hetai intelligent home appliance controller Co.,Ltd. Address before: 518000 Guangdong science and technology innovation and Research Institute, Shenzhen, Shenzhen, Nanshan District No. 6, science and technology innovation and Research Institute, Shenzhen, D 10, 1004, 10 Patentee before: SHENZHEN H&T DATA RESOURCES AND CLOUD TECHNOLOGY Ltd. |
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