CN109445299A - 智能家居控制方法、系统及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种智能家居控制方法、系统及存储介质，智能家居控制方法包括：识别步骤，识别用户的身份信息和终端类型；推送步骤，根据身份信息和终端类型推送特性模板；获取指令步骤，获取用户的操作指令；执行步骤，根据操作指令执行操作。在本发明中，首先根据识别步骤，识别用户的身份信息和终端类型；然后根据身份信息和终端类型推送特性模板，使得推送信息能够符合用户身份的特殊要求，满足用户的个性化需求，且能够满足终端的传输要求，紧接着获取用户的操作指令，并执行用户的操作指令，使得本发明能够更好的满足用户需求并实现快捷部署。

Description

智能家居控制方法、系统及存储介质

技术领域

本发明涉及家居设备技术领域，尤其涉及一种智能家居控制方法、系统及存储介质。

背景技术

智能家居设备的智能化、多样化以及个性化等趋势，用户(包括家庭用户、中小企业等)使用的智能家居设备的功能越来越强、种类越来越多，而用户的使用需要越来越丰富，用户对于部署的简易性要求及个性化满足要求也越来高。但是现有的智能家居控制系统往往采用固定方式进行各种参数的配置，即使支持设置若干模板，其模板设置也是固定的或者是人工的，使用起来配置复杂并且无法进行闭环的学习控制。

因此，亟需一种新的智能家居控制方法、系统及存储介质。

发明内容

本发明实施例提供一种智能家居控制方法、系统及存储介质，旨在满足用户的多样性需求。

本发明实施例一方面提供了一种智能家居控制方法，包括：识别步骤，识别用户的身份信息和终端类型；推送步骤，根据身份信息和终端类型推送特性模板；获取指令步骤，获取用户的操作指令；执行步骤，根据操作指令执行操作。

根据本发明的一个方面，在推送步骤之前还包括：

形成模板库的步骤，获取互联网大数据，并对大数据进行分析整理形成模板库，模板库包括多个特性模板；

获取用户的历史使用数据；

推送步骤还包括：根据身份信息和使用数据中的至少一者与终端类型更新并推送特性模板。

根据本发明的一个方面，形成模板库的步骤还包括：根据多个分析维度对数据库进行分析整理，将具有两个以上相同的分析维度的数据形成一个特性模板，两个以上的特性模板形成模板库。

根据本发明的一个方面，分析维度包括：时区、用户特性、年龄、性别、喜好、身高和体重中的至少两个。

根据本发明的一个方面，推送步骤之后还包括：获取新用户的使用信息，并根据新用户的使用信息更新模板库中的特性模板。

根据本发明的一个方面，推送步骤还包括：

分析身份信息步骤，根据用户的身份信息分析用户是否为新用户；

当用户为新用户时，根据身份信息、大数据中与身份信息匹配的相似用户的使用信息和终端类型更新并推送特性模板；

当用户是老用户时，获取用户的历史使用数据，根据历史使用数据、大数据及与老用户身份信息匹配的类似用户数据和终端类型更新并推送特性模板。

根据本发明的一个方面，历史使用数据包括用户的使用记录和使用习惯，根据使用记录和使用习惯的加权综合更新并推送特性模板。

根据本发明的一个方面，在推送步骤之前还包括：

获取用户的历史使用数据和大数据；

选取历史使用数据和大数据中与终端类型相关的属性信息；

推送步骤包括：根据属性信息、身份信息和终端类型更新并推送特性模板。

根据本发明的一个方面，还包括：

记录步骤，记录用户的类型信息、使用记录、特性模板中的至少一种信息，形成新的补充数据；

将补充数据加入大数据以更新大数据。

本发明第二实施例还提供一种智能家居控制系统，包括：

终端识别模块，用于识别用户的身份信息和终端类型；

管理模块，用于根据身份信息和终端类型推送特性模板，并获取用户的操作指令；

执行模块，用于根据操作指令执行操作。

根据本发明的一个方面，管理模块包括：

终端子模块，用于识别终端类型及终端的参数设置；

学习推送子模块，用户获取数据库，及对数据库进行分析整理形成模板库，模板库包括多个特性模板，推送与用户的使用数据相对应的特性模板。

根据本发明的一个方面，管理模块还用于根据用户的身份信息分析用户是否为新用户，并根据身份信息和终端类型推送特性模板，且当用户不是新用户时，获取用户的历史使用数据，获取用户的历史使用数据，根据使用数据和终端类型调整特性模板。

根据本发明的一个方面，管理模块还包括用户子模块，用于记录用户的类型信息、使用记录、特性模板中的至少一种信息。

本发明第三实施例还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现上述的方法。

在本发明中，首先根据识别步骤，识别用户的身份信息和终端类型；然后根据身份信息和终端类型推送特性模板，使得推送信息能够符合用户身份的特殊要求，满足用户的个性化需求，且能够满足终端的传输要求，紧接着获取用户的操作指令，并执行用户的操作指令，使得本发明能够更好的满足用户需求并实现快捷部署。

附图说明

通过阅读以下参照附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显，其中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的特征。

图1是本发明实施例的一种智能家居控制方法的流程示意图；

图2是本发明另一实施例的一种智能家居控制系统的结构示意图。

附图标记说明：

210、终端识别模块；

220、管理模块；221、终端子模块；222、学习推送子模块；223、用户子模块；

230、执行模块。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例。在下面的详细描述中，提出了许多具体细节，以便提供对本发明的全面理解。但是，对于本领域技术人员来说很明显的是，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明的更好的理解。在附图和下面的描述中，至少部分的公知结构和技术没有被示出，以便避免对本发明造成不必要的模糊；并且，为了清晰，可能夸大了部分结构的尺寸。此外，下文中所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。

下述描述中出现的方位词均为图中示出的方向，并不是对本发明的实施例的具体结构进行限定。在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可视具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

为了更好地理解本发明，下面结合图1至图2根据本发明实施例的智能家居控制方法、系统及存储介质进行详细描述。

图1为本发明实施例提供的一种智能家居控制方法，该方法包括：

步骤S100：识别步骤，识别用户的身份信息和终端类型。

其中，用户的身份信息包含了该用户所处地域、用户的性别、身高、体重、爱好、年龄等。

步骤S200：推送步骤，根据身份信息和终端类型推送特性模板。

步骤S300：获取指令步骤，获取用户的操作指令。

步骤S400：执行步骤，根据操作指令执行操作。

在本发明中，首先根据识别步骤，识别用户的身份信息和终端类型；然后根据身份信息和终端类型推送特性模板，使得推送信息能够符合用户身份的特殊要求，满足用户的个性化需求，且能够满足终端的传输要求，紧接着获取用户的操作指令，并执行用户的操作指令，使得本发明能够更好的满足用户需求并实现快捷部署。

在一些可选的实施例中，步骤S200之前还包括：形成模板库的步骤，获取互联网大数据，并对大数据进行分析整理形成模板库，模板库包括多个特性模板。获取用户的历史使用数据。此时步骤S200还包括：根据身份信息和使用数据中的至少一者与终端类型更新并推送特性模板。

形成模板库的方法有多种，在一些可选的实施例中，形成模板库的步骤包括：根据多个分析维度对数据库进行分析整理，将具有两个以上相同的分析维度的数据形成一个特性模板，两个以上的特性模板形成模板库。

其中，分析维度包括时区、用户特性、年龄、性别、喜好、身高和体重中的至少两个。

在一些可选的实施例中，步骤S200之后还包括获取新用户的使用信息，并根据新用户的使用信息更新模板库中的特性模板。

在一些可选的实施例中，步骤S200包括：分析身份信息步骤，根据用户的身份信息分析用户是否为新用户；当用户为新用户时，根据身份信息、大数据中与身份信息匹配的相似用户的使用信息和终端类型更新并推送特性模板；当用户不是新用户，是老用户时，获取用户的历史使用数据，根据历史使用数据、大数据中与老用户身份信息匹配的类似用户数据和终端类型更新并推送特性模板。

其中，历史使用数据包括用户的使用记录和使用习惯，根据使用记录和使用习惯的加权综合调整特性模板。

在一些可选的实施例中，进一步的，还包括：记录步骤，记录用户的类型信息、使用记录、特性模板中的至少一种信息，以形成新的补充数据，将补充数据加入大数据以更新大数据。

在另一些可选的实施例中，步骤S200之前还包括：获取用户的历史使用数据和大数据；选取历史使用数据和大数据中与终端类型相关的属性信息；此时步骤S200包括：根据属性信息、身份信息和终端类型更新并推送特性模板。

本发明第二实施例还提供一种计算机的存储介质，其上存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述任一第一实施例所述的方法。

本发明第三实施例还提供一种智能家居控制系统，包括：终端识别模块210，用于识别用户的身份信息和终端类型；管理模块220，用于根据身份信息和终端类型推送特性模板，并获取用户的操作指令；执行模块230，用于根据操作指令执行操作。

其中，终端识别模块210负责记录和识别用户使用智能终端的类型数据、智能终端所支持的操作类型数据、以及相应的用户使用数据以及使用记录并上报给智能家居管理模块220。执行模块230负责根据该款终端支持的类型以及用户类型依据智能家居管理模块220最新匹配下发的参数完成终端执行操作。

管理模块220的设置方法有多种，在一些可选的实施例中，管理模块220包括终端子模块221，用于识别终端类型及终端的参数设置；学习推送子模块222，用户获取数据库，及对数据库进行分析整理形成模板库，模板库包括多个特性模板，并推送与用户的使用数据相对应的特性模板。

其中，终端的参数设置包括终端支持的操作类型，终端的下发参数设置等。

学习推送子模块222的设置方式有多种，在此不做限定，例如，学习推送子模块222根据智能家居的大数据信息，分析统计特定人群使用某设备的习惯，生成特性模板。分析维度涉含：时区、用户特性、年龄、性别、喜好、身高、体重中的一种或几种以上。

学习推送子模块222依据人群使用习惯特征和维度特征形成不同类型人员的特性模板库。同时，学习推送子模块222还会基于整体数据平台的动态信息(老用户的使用习惯，新用户的喜好选择等)更新模板库，服务于新纳入人员的自由选择和习惯推介。此外，学习推送子模块222对新设备的接入具有学习能力，学习不同类型人员对新设备的使用习惯和参数设置，学习推送子模块222将这些使用习惯和参数设置加入大数据信息进行分析并更新模板库。最后学习推送子模块222会对符合不同类型特性人员推送符合特性人员的模板信息。

其中，学习推送子模块222学习到用户对某一设备的使用习惯以后，再向其他设备推送特性模板时，特性模板会根据新设备的使用习惯进行更新。例如，当用户调整了智能灯具中的颜色，那么对于其他新接入具有颜色特性的智能设备就会一并认定默认值为用户基于之前其他设备设定的颜色，比如台灯的颜色为淡蓝色，那么接入音响的装饰灯、智能终端的状态显示灯、智能网络设备的网络显示灯也会自动调整为偏淡蓝色系。

在另一些可选的实施例中，学习推送子模块222根据使用属性，调整两个设备中相似的使用属性，例如，学习推送子模块222还支持音乐类型与声音大小以及灯光颜色进行挂钩，古典音乐可以配合中音、黄色调灯色进行动态匹配，支持所有相关参数的组合配合和定义，每一种属性及操作都是元数据可以灵活的自动匹配和关联。再比如，同样的声音提示风格包括提示语音的性别、声音播报者以及风格，在具有喇叭的手机、音响、智能音响以及语音提示的智能终端设备中，都会自动调整为最新的用户喜欢或者设置的播报方式，降低了用户使用多种智能终端的复杂度和操作步骤，提升了使用该智能家居管理系统的用户体验。

管理模块220的设置方式不仅限于此，在另一些可选的实施例中，管理模块220还包括用户子模块223，用于记录用户的类型信息、使用记录、特性模板中的至少一种信息。

同时，用户子模块223和学习推送子模块222实时通讯，使得学习推送子模块222可以获取用户子模块223上的数据。

在另一些可选的实施例中，管理模块220还用于根据用户的身份信息分析用户是否为新用户，并根据身份信息和终端类型推送特性模板，且当用户不是新用户时，获取用户的历史使用数据，获取用户的历史使用数据，根据使用数据和终端类型调整特性模板。

以上述实施例为例，简述本智能家居管理系统的使用过程：

学习推送子模块222大数据存储所用智能家居的信息，并进行分析，以统计出特定人群使用某设备时的习惯，并生成相应的多个特性模板，多个特性模板形成模板库。便于智能设备首次接入智能家居控制系统时，进行识别使用用户的地区、用户特性等属性参数并选择进行合理模板库匹配。

学习推送子模块222在后期还会根据最新的用户特性和地区动态调整匹配模板库中的特性模板，并根据该智能家居管理系统最新使用用户的特征，再次对用户的参数进行最终匹配。

学习推送子模块222还负责通过互联网获取不同年龄、不同性别、不同喜好、不同身高/体重等类型的用户的使用智能终端的数据信息，并且根据终端支持的操作类型形成不同的特性模板。同时学习推送子模块222也会根据已经使用该系统的相应类型的用户的使用统计信息不断动态调整不同类型用户的模板库参数，使得使用该系统的用户的模板信息更加符合该地区或者该群体在近期使用该系统的用户群体的需要，提高模板库的适用性和准确性。

学习推送子模块222还会基于整体数据平台收集的动态信息不断更新模板库，服务于后面使用的智能平台用户，而地区与用户其他特性具体匹配则根据不同智能设备所占比重影响而更新推介。

用户子模块223负责记录用户的类型信息(包括用户的年龄、性别、喜好、身高/体重、活动时间等)、用户的使用记录以及用户个人的模板信息、初始状态下学习推送子模块222根据用户个人的类型信息而向用户推送的特性模板。用户子模块223还会根据特性模板自动对用户使用的终端进行参数下发设置，随着用户的不断使用(比如使用智能音响选取喜欢的歌曲的声纹信息及歌曲类型信息、使用智能机顶盒看喜欢选择的电视剧或者电影、使用智能体重计测量体重、使用血压计输入的年龄和身体状况等)，所有用户的使用数据中带有的用户的类型信息、用户的使用记录(包括用户使用终端的记录信息、以及用户手动调整的记录信息)的信息都会在用户的使用记录中被记录。

用户子模块223和学习推送子模块222实时通讯，使得学习推送子模块222可以根据用户子模块223的数据统计调整用户个人的特性模板信息，不断调整用户个人的模板库。学习推送子模块222会对已经接入的智能终端以及后续接入的智能终端根据用户个人的模板库进行参数调整和新设置，更好的满足用户的需要。

终端识别模块210负责记录和识别用户使用智能终端的类型数据、智能终端所支持的操作类型数据、以及相应的用户使用数据以及使用记录并上报给智能家居管理模块220。终端执行模块230负责根据该款终端支持的类型以及用户类型依据智能家居管理模块220最新匹配下发的参数完成终端执行操作。终端类型信息包括这个设备的总类型、以及支持的各个终端部件，比如灯、喇叭、显示屏、机械部件等。在模板库匹配时不仅仅设备类型是关联并匹配的，同样属性的终端部件也是一并关联并同时匹配的。

在该智能家居控制系统中，每个用户的使用数据及记录都会对该类型用户的特性模板产生影响，从而使得该智能家居管理系统更加匹配该地区或者该群体用户的使用习惯，使得下一个首次使用该智能家居控制系统的智能家居终端的匹配结果更加符合该地区或者该群体用户的使用喜好或者习惯，同时也会根据特性模板的变化对已经使用该智能家居控制系统的用户的匹配参数进行自动调整，使得该用户的使用体验更加符合近期的时期特点以及变化趋势。

在一些可选的实施例中，学习推送子模块222中带有学习和推送算法，若学习推送子模块222检测到智能家居控制系统中首次连接了某种设备A(比如智能电饭煲)，若智能家居控制系统中已存在与设备A相对应的特性模板，则根据已经对应的特性模板的统计数据推算设备A的推送内容或使用参数，使得设备A尽量贴合使用人员的特性。比如对于35岁左右的、四川地区的女性推送喜欢的麻辣类、符合该地区习惯的特色食品的菜谱。

当用户调整设备A的参数或者进行操作记录时，设备A将调整后的参数和使用习惯回传至智能家居控制系统的用户子模块223。当智能家居控制系统用户子模块223中设备A的历史统计数据不足时，学习推送子模块222的推送算法利用当前的数据结合该类型用户的互联网统计数据进行计算，以调整下次使用时的推送内容。当智能家居用户子模块223中设备日A的数据满足算法要求时，学习推送子模块222结合用户子模块223的数据利用设备A的历史数据结合最新匹配的特性模板对当前的数据计算出下次使用时推送的内容或者控制策略。

比如同样是35岁的、四川地区的女性，该系统如果在四川省部署使用，根据成都地区已经使用智能家居控制系统的人员数量越来越多而分析出的习惯。如果煲汤的时间长度、火力程度人相对其他地区较长、较高，那么针对成都地区推送的特性模板的时间长度、火力成都就会相对四川地区其他地市的要较长、较高。而不是全省都推送一样的效果。

同样的，对于成都地区的使用者来说，一个老的使用者如果多次调高时间和火力，那么后续使用时她默认推荐的时间和火力强度会根据该地区的使用喜好自动调高，也会结合他个人的设置进行推荐。对于一个新的使用者则会自动匹配成都地区的使用习惯进行推介。

再例如，用户使用带屏幕的智能音响，那么首先会根据用户使用其他智能家居设备时获取的信息给出该类型用户群体的默认推送的特性模板。如果是西北地区推荐西北民歌，如果是上海地区则推荐现代流行。随着智能家居控制系统在该地区该类型用户的使用情况，以及上海地区的最新用户使用习惯，会针对上海地区的用户进行推送。而对于西北地区的用户则使用西北地区的推送习惯。当最近的现代流行音乐发现新的流行趋势时，则上海地区的最新现代流行歌曲会自动添加进最新的流行歌曲以及该用户仔细语音点选较多的内容(比如如果有儿童在会适当添加儿童推荐信息，区别于无儿童的推荐信息)。

也就说用户的推送特性模板取决于最新该类型及该群体用户的默认匹配模板库，以及用户的使用记录和使用习惯这两者的加权综合结果。而最新该类型及该群体用户的默认匹配模板库取决于：使用该智能家居控制系统的该类型及该群体用户的使用习惯及使用记录、最新该类型及该群体用户的默认匹配模板库、该用户的使用习惯及使用记录这三者的加权综合结果。而最后该用的使用情况又会反过来影响最新该类型及该群体用户的默认匹配模板库。

例如，打开智能窗帘后，终端识别模块210通过光照传感器感知到亮度指数，此时学习推送子模块222根据最新的用户习惯确定使用的控制策略，控制窗帘的打开程度。再比如，现在有部分电视内嵌了声纹识别技术，电视会根据不同的音色识别到不同的角色，如：男性、女性、小孩等。当识别用户身份后，学习推送子模块222提供个性化视觉及内容推送服务。若该用户首次使用该设备，则学习推送子模块222利用大数据的统计结果进行推送，如针对女性的界面是柔美的粉红色，推荐的影片以言情类为主，男性则会看到深蓝色视觉以及一些动作、科幻类为主的影片结果。如果是小朋友，则学习推送子模块222会得到一些动画片的推荐结果。若中控设备中已经有该用户的相关历史数据，则学习推送子模块222根据推送算法计算的结果，有针对性的进行推送。

在使用设备A时，管理模块220同时记录智能家居控制系统中其他设备的参数和传感器采集的环境数据，综合上述信息生成特性模板，利用该特性模板可实现智能家居控制系统中各设备的联动。

例如智能家居控制系统中包括指纹锁，当用户使用指纹锁时，智能家居控制系统会识别当前的人员，结合当前的环境信息使用相应的特性模板，自动调节空调运行参数，快速调用灯光场景等，营造舒适的家居氛围。

学习推送子模块222大数据平台记录不同智能家居系统中生成的数据，同时结合使用人员的个人信息，通过自主学习，生成并不断更新模板库中的特性模板，当某用户首次使用智能设备时，若已知该用户的个人信息，则自动调整设备的参数或者进行推送。

值得注意的是，学习推送子模块222会根据用户使用习惯、样本库内的数据及后期自动调整的情况来对特性模板和用户之间进行智能匹配。

这里支持多种情况的匹配，而不仅仅是设备使用时的初次默认匹配，也包括使用过程中对设备每次开机的默认匹配，同时使用过程中动态的调整也是基于终端类型库及模板库。

学习推送子模块222针对不同设备中具有同样特性的特性模板也会一并随之更新调整，比如调整了智能灯具中的颜色，那么对于其他新接入具有颜色特性的智能设备就会一并认定默认值为用户基于之前其他设备设定的颜色，比如台灯的颜色为淡蓝色，那么接入音响的装饰灯、智能终端的状态显示灯、智能网络设备的网络显示灯也会自动调整为偏淡蓝色系。

还有就是支持音乐类型与声音大小以及灯光颜色进行挂钩，古典音乐可以配合中音、黄色调灯色进行动态匹配，支持所有相关参数的组合配合和定义，每一种属性及操作都是元数据可以灵活的自动匹配和关联。再比如，同样的声音提示风格包括提示语音的性别、声音播报者以及风格，在具有喇叭的手机、音响、智能音响以及语音提示的智能终端设备中，都会自动调整为最新的用户喜欢或者设置的播报方式，降低了用户使用多种智能终端的复杂度和操作步骤，提升了使用该系统的用户体验。

学习推送子模块222则会基于整体数据平台收集的动态信息不断更新样本库，服务于后面使用的智能平台用户，而地区与用户其他特性具体匹配则根据不同智能设备所占比重影响而更新推介。

综上所述，本发明的智能家居控制系统能够存储所用智能家居的大数据信息，并进行分析统计特定人群使用某设备的习惯，生成特性模板。基于整体数据平台的动态信息更新模板库，服务于新纳入人员的自由选择和习惯推介。

此外，智能家居控制系统对所有的接入设备均具有学习能力，学习不同类型人员对各种设备的使用习惯和参数设置，并加入大数据库。最后能够根据互联网大数据、使用该系统相关人群的使用信息、单个用户的历史使用数据形成针对该单个用户的特性模板。同时，会对符合不同类型特性人员推送符合特性人员的模板信息。智能家居控制系统基于大数据平台、分析库、样本库等技术支撑，将满足智能化信息匹配过程。且不管设备的类型是否相同，不管设备是否是已经接入系统的老设备，还是刚接入系统的新设备，同一属性在不同类型设备之间自动关联，实现不同设备之间的联动。

本发明可以以其他的具体形式实现，而不脱离其精神和本质特征。例如，特定实施例中所描述的算法可以被修改，而系统体系结构并不脱离本发明的基本精神。因此，当前的实施例在所有方面都被看作是示例性的而非限定性的，本发明的范围由所附权利要求而非上述描述定义，并且，落入权利要求的含义和等同物的范围内的全部改变从而都被包括在本发明的范围之中。

Claims (14)

1.一种智能家居控制方法，其特征在于，包括：

识别步骤，识别用户的身份信息和终端类型；

推送步骤，根据所述身份信息和所述终端类型推送特性模板；

获取指令步骤，获取用户的操作指令；

执行步骤，根据所述操作指令执行操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述推送步骤还包括：

形成模板库的步骤，获取大数据，并对所述大数据进行分析整理形成模板库，所述模板库包括多个所述特性模板；

获取用户的历史使用数据；

所述推送步骤还包括：根据所述身份信息和所述使用数据中的至少一者与所述终端类型更新并推送所述特性模板。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述形成模板库的步骤还包括：根据多个分析维度对所述数据库进行分析整理，将具有两个以上相同的所述分析维度的数据形成一个所述特性模板，两个以上的所述特性模板形成所述模板库。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分析维度包括：时区、用户特性、年龄、性别、喜好、身高和体重中的至少两个。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述推送步骤之后还包括：获取新用户的使用信息，并根据所述新用户的使用信息更新所述模板库中的所述特性模板。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述推送步骤还包括：

分析身份信息步骤，根据所述用户的身份信息分析所述用户是否为新用户；

当所述用户为新用户时，根据所述身份信息、所述大数据中与所述身份信息匹配的相似用户的使用信息和所述终端类型更新并推送所述特性模板；

当所述用户是老用户时，获取老用户的历史使用数据，根据所述历史使用数据、所述大数据中与所述老用户身份信息匹配的类似用户数据和所述终端类型更新并推送所述特性模板。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述历史使用数据包括用户的使用记录和使用习惯，根据所述使用记录和所述使用习惯的加权综合调整所述特性模板。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述推送步骤之前还包括：

获取用户的历史使用数据和大数据；

选取所述历史使用数据和所述大数据中与所述终端类型相关的属性信息；

所述推送步骤包括：根据所述属性信息、所述身份信息和所述终端类型更新并推送所述特性模板。

9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

记录步骤，记录所述用户的类型信息、使用记录、所述特性模板中的至少一种信息，形成新的补充数据；

将所述补充数据加入所述大数据以更新所述大数据。

10.一种智能家居控制系统，其特征在于，包括：

终端识别模块，用于识别用户的身份信息和终端类型；

管理模块，用于根据所述身份信息和所述终端类型推送特性模板，并获取用户的操作指令；

执行模块，用于根据所述操作指令执行操作。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述管理模块包括：

终端子模块，用于识别所述终端类型及所述终端的参数设置；

学习推送子模块，用户获取数据库，及对所述数据库进行分析整理形成模板库，所述模板库包括多个所述特性模板，推送与所述用户的使用数据相对应的所述特性模板。

12.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述管理模块还用于根据所述用户的身份信息分析所述用户是否为新用户，并根据所述身份信息和所述终端类型推送特性模板，且当所述用户不是新用户时，获取用户的历史使用数据，获取用户的历史使用数据，根据所述使用数据和所述终端类型调整所述特性模板。

13.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述管理模块还包括用户子模块，用于记录所述用户的类型信息、使用记录、所述特性模板中的至少一种信息。

14.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1-9中任一项所述的方法。