CN109818837A - 智能家居控制方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种智能家居控制方法、装置、计算机设备及存储介质，包括下述步骤：获取周围环境中的环境信息；将所述环境信息发送至链路层上进行广播，以使链上节点均获取所述环境信息；将包括所述环境信息在内的一个预设时间段内的链上数据打包生成数据区块。将一定范围内的智能家居，通过区块链技术连接，每个智能家居均为一个链上节点。在智能家居的传感器获取到周围环境中的环境信息后，将该信息在全链路进行广播，随着该信息的扩散，链上节点均获取到环境信息，各个节点均能够通过该方式向其他节点发送测量的环境信息，实现了智能家居之间数据的及时交互，为进一步深度数据挖掘提供了数据矿产。

Description

智能家居控制方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及智能家居领域，尤其是一种智能家居控制方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

智能家居是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、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。

现有技术中，各个智能家居设备均具有各自相互独立的功能，工作流程一般为：智能家居集成或者外设的传感器，对室内的环境参数进行检测，将检测结果发送至控制器，控制器通过将该检测值与设定的阈值进行比较，并根据比较结果控制对应的功能部件进行活动，完成智能控制。例如，智能灯具通过检测环境中的光线强度，控制灯具是否发光。

本发明创造的发明人在研究中发现，现有技术中的智能设备由于相互之间具有较强的独立性，各个传感器检测的数据仅仅能够用于控制对应的功能部件的工作状态，数据缺乏交互关联，数据资源缺乏关联性，无法产生有价值的数据资源。

发明内容

本发明实施例提供一种能够对数据进行交互并对数据进行分布式存储的智能家居控制方法、装置、计算机设备及存储介质。

为解决上述技术问题，本发明创造的实施例采用的一个技术方案是：提供一种智能家居控制方法，包括下述步骤：

获取周围环境中的环境信息；

将所述环境信息发送至链路层上进行广播，以使链上节点均获取所述环境信息；

将包括所述环境信息在内的一个预设时间段内的链上数据打包生成数据区块。

可选地，所述将包括所述环境信息在内的一个预设时间段内的链上数据打包生成数据区块的步骤，包括：

在链上节点当中指定一个节点为轮值节点，其中，所述轮值节点由预设的智能合约通过运算得到；

所述轮值节点将包括所述环境信息在内的一个预设时间段内的链上数据进行哈希运算生成所述数据区块。

可选地，所述智能合约为通过取模运算计算得到所述轮值节点，所述在链上节点当中指定一个节点为轮值节点的步骤包括：

将上一个数据区块计算得到的哈希值乘以参数阈值生成节点倍值；

对所述节点倍值进行取模运算得到取模余数；

确定节点编号与所述取模余数相同的链上节点为所述轮值节点。

可选地，所述将包括所述环境信息在内的一个预设时间段内的链上数据打包生成数据区块的步骤之后，包括：

获取多个所述数据区块组成的区块链；

获取所述区块链中的环境信息，并按所述环境信息所在数据区块的生成时间将所述区块链中的环境信息沿时间轴进行排列；

根据所述区块链中的环境信息生成环境曲线。

可选地，所述根据所述区块链中的环境信息生成环境曲线的步骤之后，包括：

获取目标用户的身体参数曲线，其中，所述身体参数曲线包括体表特征曲线和内循环特征曲线；

将所述环境曲线与所述身体参数曲线进行比对，确认所述环境曲线与所述身体参数曲线是否具有预设的关联关系；

当所述环境曲线与所述身体参数曲线具有预设的关联关系时，向目标用户的终端发送预设的提示信息。

可选地，所述根据所述区块链中的环境信息生成环境曲线的步骤之后，包括：

以所述环境曲线为限定条件在预设的环境数据库中，查找与所述环境曲线具有相同形状的历史曲线；

获取所述历史曲线表征的用户的身体状况信息；

根据所述身体状况信息判断所述目标用户的身体状况。

可选地，所述以所述环境曲线为限定条件在预设的环境数据库中，查找与所述环境曲线具有相同形状的历史曲线的步骤包括：

将所述包括所述环境曲线的曲线图像输入到预设的图像识别模型中；

获取所述图像识别模型输出的特征向量；

在所述环境数据库中查找与所述特征向量具有相同特征表示的历史曲线。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种智能家居控制装置，包括：

获取模块，用于获取周围环境中的环境信息；

处理模块，用于将所述环境信息发送至链路层上进行广播，以使链上节点均获取所述环境信息；

处理模块，用于将包括所述环境信息在内的一个预设时间段内的链上数据打包生成数据区块。

可选地，所述智能家居控制装置还包括：

第一处理子模块，用于在链上节点当中指定一个节点为轮值节点，其中，所述轮值节点由预设的智能合约通过运算得到；

第一执行子模块，用于所述轮值节点将包括所述环境信息在内的一个预设时间段内的链上数据进行哈希运算生成所述数据区块。

可选地，所述智能合约为通过取模运算计算得到所述轮值节点，所述智能家居控制装置还包括：

第一计算子模块，用于将上一个数据区块计算得到的哈希值乘以参数阈值生成节点倍值；

第二计算子模块，用于对所述节点倍值进行取模运算得到取模余数；

第一确认子模块，用于确定节点编号与所述取模余数相同的链上节点为所述轮值节点。

可选地，所述智能家居控制装置还包括：

第一获取子模块，用于获取多个所述数据区块组成的区块链；

第二获取子模块，用于获取所述区块链中的环境信息，并按所述环境信息所在数据区块的生成时间将所述区块链中的环境信息沿时间轴进行排列；

第二执行子模块，用于根据所述区块链中的环境信息生成环境曲线。

可选地，所述智能家居控制装置还包括：

第三获取子模块，用于获取目标用户的身体参数曲线，其中，所述身体参数曲线包括体表特征曲线和内循环特征曲线；

第二处理子模块，用于将所述环境曲线与所述身体参数曲线进行比对，确认所述环境曲线与所述身体参数曲线是否具有预设的关联关系；

第三执行子模块，用于当所述环境曲线与所述身体参数曲线具有预设的关联关系时，向目标用户的终端发送预设的提示信息。

可选地，所述智能家居控制装置还包括：

第一查询子模块，用于以所述环境曲线为限定条件在预设的环境数据库中，查找与所述环境曲线具有相同形状的历史曲线；

第三获取子模块，用于获取所述历史曲线表征的用户的身体状况信息；

第四执行子模块，用于根据所述身体状况信息判断所述目标用户的身体状况。

可选地，所述智能家居控制装置还包括：

第一输入子模块，用于将所述包括所述环境曲线的曲线图像输入到预设的图像识别模型中；

第四获取子模块，用于获取所述图像识别模型输出的特征向量；

第二查询子模块，用于在所述环境数据库中查找与所述特征向量具有相同特征表示的历史曲线。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述所述智能家居控制方法的步骤。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述所述智能家居控制方法的步骤。

本发明实施例的有益效果是：将一定范围内的智能家居，例如同一个房子内、同一栋大楼、同一个省市或者国家的智能家居，通过区块链技术连接，每个智能家居均为一个链上节点。在智能家居的传感器获取到周围环境中的环境信息后，将该信息在全链路进行广播，随着该信息的扩散，链上节点均获取到环境信息，各个节点均能够通过该方式向其他节点发送测量的环境信息，实现了智能家居之间数据的及时交互，为进一步深度数据挖掘提供了数据矿产。对所有节点在一段时间内收集的所有数据进行打包，生成数据区块进行保存，增加了数据保存的安全性，同时也为数据挖掘提供了完整且不可更改的原始数据，由于数据记录具有延续性，因此能够通过对数据结合进行挖掘，产生更有价值的数据资源。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例智能家居控制方法的基本流程示意图；

图2为本发明实施例通过指定的方式挑选节点进行打包的流程示意图；

图3为本发明实施例通过取模运算得到轮值节点的流程示意图；

图4为本发明实施例根据区块链数据绘制环境参数曲线的流程示意图；

图5为本发明实施例判断身体参数与环境信息是否具有关联关系的流程示意图；

图6为本发明实施例根据环境曲线预测用户身体状况的流程示意图；

图7为本发明实施例通过神经网络模型进行查找的流程示意图；

图8为本发明实施例智能家居控制装置的基本结构示意图；

图9为本发明实施例计算机设备基本结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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，本领域技术人员在没有作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。

本技术领域技术人员可以理解，这里所使用的“终端”、“终端设备”既包括无线信号接收器的设备，其仅具备无发射能力的无线信号接收器的设备，又包括接收和发射硬件的设备，其具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备；PCS(Personal Communications Service，个人通信系统)，其可以组合语音、数据处理、传真和/或数据通信能力；PDA(PersonalDigital Assistant，个人数字助理)，其可以包括射频接收器、寻呼机、互联网/内联网访问、网络浏览器、记事本、日历和/或GPS(Global Positioning System，全球定位系统)接收器；常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备，其具有和/或包括射频接收器的常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备。这里所使用的“终端”、“终端设备”可以是便携式、可运输、安装在交通工具(航空、海运和/或陆地)中的，或者适合于和/或配置为在本地运行，和/或以分布形式，运行在地球和/或空间的任何其他位置运行。这里所使用的“终端”、“终端设备”还可以是通信终端、上网终端、音乐/视频播放终端，例如可以是PDA、MID(Mobile Internet Device，移动互联网设备)和/或具有音乐/视频播放功能的移动电话，也可以是智能电视、机顶盒等设备。

具体请参阅图1，图1为本实施例智能家居控制方法的基本流程示意图。

如图1所示，一种智能家居控制方法，包括下述步骤：

S1100、获取周围环境中的环境信息；

设置在房间或者人们生活区域的智能家居携带传感器，各类传感器能够获知周围环境中的环境信息，环境信息能够是(不限于)：光敏传感器、声敏传感器、气敏传感器、化学传感器、压敏传感器和温敏传感器。其中，不同的光敏传感器能够检测不同波长的光线，且能够是人类可见光或者不可见光；不同的声敏传感器能够检测周围环境中不同气体的含量；不同的声敏传感器能够检测不同频次的声波，能够是人耳可接收范围的声波，或者人耳不可接收的次声波和超声波；化学传感器能够通过化学反应的方式，检测环境中不能够直接进行检测的物质；压敏传感器检测环境中的压力，温敏传感器用于检测周围环境中的温度变化。

本实施方式不同的智能家居能够携带一个或者多个传感器，用于检测周围环境中的各种环境参数。将一定范围内的智能家居通过区块链进行连接，例如，将一个家庭内的所有智能家居进行区块连接，但连接的范围不局限于此，根据具体应用场景的不同，进行区块连接的智能家居不局限于：同一栋大楼、同一个省市或者国家的智能家居。

本实施方式中，各个智能家居之间具有独立的处理器、存储器以及进行信号接收和发送的网卡设备，网卡设备能够是(不限于)有线网卡或无线网卡。

本实施方式中，位于同一个区块链上的智能家居之间通过智能合约传递信息，其中每一款智能家居均为链路的一个节点，各个节点均具有相同的权利，能够将采集的数据或者获取的数据向周围的节点发送，同时也接受各个节点发送的数据。各个节点数据的交换通过智能合约进行支持和约束。

S1200、将所述环境信息发送至链路层上进行广播，以使链上节点均获取所述环境信息；

本实施方式中，各个链上节点定时获取周围环境中的环境参数，在获取到环境参数后，各个节点将自己获取的环境参数在链路层上进行广播，以便于其他各个节点能够获取到全链其他节点的环境信息。例如，链上节点每10分钟获取一次环境信息。

但各个链上节点获取环境信息的方式不局限于此，在一些选择性实施例中，链上节点获取环境信息的方式能够是实时的，但各个节点获取的环境信息并不都要进行广播，当节点检测到的环境参数与上一时刻获取的环境参数不一致，且二者之间的差值大于预设的环境阈值时，该节点才会将环境信息进行广播。否则，该节点对该环境信息不进行广播，其他链上节点则沿用该节点上一时间段的环境信息。

各个链上节点发送的环境信息，通过扩散的方式，在节点与节点之间进行传播，直至全链节点均接收到该环境信息后，环境信息扩散结束。

S1300、将包括所述环境信息在内的一个预设时间段内的链上数据打包生成数据区块。

本实施方式中，链上节点约定每隔一个预设的时间段，对时间段内采集的所有环境信息进行一次数据区块的打包。例如，全链规定每隔10分钟，对各个节点采集的所有环境信息进行一次区块打包。但时间段的长度不局限于此，根据具体应用场景的不同，打包区块的时间段能够更长或者更短。

打包生成的区块存储在各个节点上。但不局限于此，在一些选择性实施方式中，为缓解各个节点的区块存储压力，设定一个存储能力较大的节点或者专门设置一个节点用于存储主链，即存储所有的区块的区块链。同时各个节点仅仅存储自己进行打包的数据区块，形成自有私链。这样既能够缓解各个节点的存储压力，又能够保证数据的安全。

上述实施方式将一定范围内的智能家居，例如同一个房子内、同一栋大楼、同一个省市或者国家的智能家居，通过区块链技术连接，每个智能家居均为一个链上节点。在智能家居的传感器获取到周围环境中的环境信息后，将该信息在全链路进行广播，随着该信息的扩散，链上节点均获取到环境信息，各个节点均能够通过该方式向其他节点发送测量的环境信息，实现了智能家居之间数据的及时交互，为进一步深度数据挖掘提供了数据矿产。对所有节点在一段时间内收集的所有数据进行打包，生成数据区块进行保存，增加了数据保存的安全性，同时也为数据挖掘提供了完整且不可更改的原始数据，由于数据记录具有延续性，因此能够通过对数据结合进行挖掘，产生更有价值的数据资源。

在一些选择性实施例中，由于，智能家居之间的区块链设计不涉及数字货币，或者即使在一些应用场景中设计数字货币作为区块打包的奖励，也应当限制各个节点算力之间的恶性竞争，因此，需要通过制定一套非竞争的区块打包方式。请参阅图2，图2为本发明实施例通过指定的方式挑选节点进行打包的流程示意图。

如图2所示，步骤S1300还包括下述步骤：

S1310、在链上节点当中指定一个节点为轮值节点，其中，所述轮值节点由预设的智能合约通过运算得到；

本实施方式中，通过指定的方式确定当前的轮值节点。其中轮值节点就是进行当前数据区块打包的节点。轮值节点的确定是由存储的智能合约控制进行的。即各个节点均认可同一种轮值节点的指定方式，并将该指定方式形成智能合约。其中，智能合约能够是一种随机抽选的规则，也能够是一种按各个节点进行排序的排序列表，还能够是通过指定的运算规则计算得到的。

S1320、所述轮值节点将包括所述环境信息在内的一个预设时间段内的链上数据进行哈希运算生成所述数据区块。

本实施方式中，链上节点约定每隔一个预设的时间段，对时间段内采集的所有环境信息进行一次数据区块的打包。例如，全链规定每隔10分钟，对各个节点采集的所有环境信息进行一次区块打包。但时间段的长度不局限于此，根据具体应用场景的不同，打包区块的时间段能够更长或者更短。当数据收集完成时，通过智能合约指定轮值节点进行区块打包。

通过上述方式，有效的避免了各个节点推脱不进行打包或者各个节点陷入算力竞争的恶性循环，能够保证整个系统更加安全有效的运转。

在一些实施方式中，为防止恶意节点通过提前预知指定节点的方式，不断地获取指定打包的名额，以对其中的数据进行恶意篡改的问题。需要通过更加随机的方式指定轮值节点。请参阅图3，图3为本实施例通过取模运算得到轮值节点的流程示意图。

如图3所示，步骤S1310还包括下述步骤：

S1311、将上一个数据区块计算得到的哈希值乘以参数阈值生成节点倍值；

本实实施方式中，链上节点均具有对应的编号，且编号均为连续的整数。

在上一个指定节点对数据区块进行打包时，通过哈希运算得到一个验证值，该验证值为该指定节点通过对当前数据区块内的数据进行层层哈希碰撞得到的最终哈希值，为方便对该值进行验证，限定该哈希值为小于10的任意整数。

将计算得到的哈希值乘以参数阈值，参数阈值大于链上节点的总数量。即链上共有30个节点时，参数阈值为大于30的任何一值。将得到的哈希值与参数阈值相乘得到节点倍值。例如，当哈希值为6时，参数阈值为32，得到的节点倍值为192。

S1312、对所述节点倍值进行取模运算得到取模余数；

将计算得到的节点倍数进行取模运算。其中，取模运算的被除数为链上节点的节点总数。取模运算即根据链上节点的节点总数对节点倍值进行求余数计算。例如，即链上共有30个节点时，当哈希值为6，参数阈值为32，得到的节点倍值为192，192/30得到的余数为12。

S1313、确定节点编号与所述取模余数相同的链上节点为所述轮值节点。

确定节点换号与取模余数相同的链上节点为轮值节点。例如，即链上共有30个节点时，当哈希值为6，参数阈值为32，得到的节点倍值为192，192/30得到的余数为12。则确定下一位进行区块打包的节点为编号是12的节点。

轮值节点的计算由上一个轮值节点在计算出哈希值后，进行计算得到的。即上一个轮值节点在区块打包完成后，计算得到下一个轮值节点的编号。

通过上述方式，能够通过多次随机得到的参数计算得到指定节点的参数。能够有效的防止轮值节点的计算次序被恶意节点掌控，提高了整个系统的数据安全。

在一些实施方式中，由于数据链上的数据区块在时间上具有延续性，因此能够通过解析区块链上的数据，将各个环境参数变换绘制成为曲线。使用户能够纵向的了解环境的变换。请参阅图4，图4为本实施例根据区块链数据绘制环境参数曲线的流程示意图。

如图4所示，步骤S1300之后还包括下述步骤：

S1411、获取多个所述数据区块组成的区块链；

当需要对环境信息进行深度解析时，获取存储的主链，即获取系统内所有的数据区块。

S1412、获取所述区块链中的环境信息，并按所述环境信息所在数据区块的生成时间将所述区块链中的环境信息沿时间轴进行排列；

对各个区块中的数据进行解码，还原各个区块中包含的环境信息，并按照区块的生成时间对取款中的环境信息延时间轴进行排列。

S1413、根据所述区块链中的环境信息生成环境曲线。

然后将各个环境信息形成的点之间通过平滑的曲线进行连接生成环境曲线。且由于环境信息能够是任意一种环境参数或者多个环境参数的集合，因此，同一个主链能够生成多种环境参数。例如，整个系统是有30种携带有不同传感器的智能家居组成，则进行解析后能够生成30幅环境曲线。

在一些实施方式中，为了使环境信息与人们的健康相关联，部分链上节点收集的数据能够是人体的身体参数信息，在进行分析时，将身体参数与环境信息进行比对确定二者之间是否具有关联关系。请参阅图5，图5为本实施例判断身体参数与环境信息是否具有关联关系的流程示意图。

如图5所示，步骤S1413之后还包括下述步骤：

S1421、获取目标用户的身体参数曲线，其中，所述身体参数曲线包括体表特征曲线和内循环特征曲线；

通过与步骤S1411-S1413相同的方法得到通过可穿戴节点或者医疗节点获取的用户身体参数信息，并将该参数信息转化为身体参数曲线。其中，身体参数曲线能够是体表特征曲线和内循环特征曲线。体表参数信息能够是(不限于)：脉搏、体温或体重变化。内循环特征曲线人体新陈道谢需要的糖分和各种微量元素或者新陈代谢产生的代谢物的含量。

S1422、将所述环境曲线与所述身体参数曲线进行比对，确认所述环境曲线与所述身体参数曲线是否具有预设的关联关系；

由于生成的环境曲线与身体参数曲线，具有相同的时间线，因此，通过身体参数曲线与环境曲线的比对能够得出环境曲线与身体参数曲线之间是具有预设的关联关系。其中，关联关系是指，具有正相关关系或者负相关关系。即某个身体参数曲线随某个环境曲线的增大而增大或者某个身体参数曲线随某个环境曲线的增大而减小。

S1423、当所述环境曲线与所述身体参数曲线具有预设的关联关系时，向目标用户的终端发送预设的提示信息。

当检测出环境曲线与身体参数曲线具有关联关系时，向目标用户进行提示。举例说明，现实生活中，装修产生的甲醛气体与人体血红蛋白之间是否具有设定的关联关系一直无法得到印证，通过甲醛传感器和人体血红蛋白检测节点的数据结合，就能够准确的反映出，二者是否具有关联关系。通过类似的数据结合检测，能够印证人体的一些病症是否与环境因素具有关联。当检测到这种关联时，则提醒用户。提醒的方式为向用户的终端发送设定的提示信息。该提示信息能够是检测到XX气体含量与您的XX病灶发作有关，请及时处理。

通过将区块链将人体参数与环境信息进行结合检测，能够在时间线上观看二者之间是否具有关联关系，更为复杂的能够判断出任一环境因素的变化与人体生理反应之间是否具有关联，能够真正科学的知道人们挑选生活环境。

在一些实施方式中，环境曲线能够被用于预测用户的身体状况。请参阅图6，图6为本实施例中根据环境曲线预测用户身体状况的流程示意图。

如图6所示，步骤S1413之后还包括下述步骤：

S1431、以所述环境曲线为限定条件在预设的环境数据库中，查找与所述环境曲线具有相同形状的历史曲线；

本实施例中设置环境数据库，环境数据中存储有不同人群的各项环境信息构成的历史曲线，以及各个历史曲线上传用户的年龄、工作、和身体状况等信息。

通过环境曲线为限定条件在预设的环境数据库中查找与环境曲线具有相同形状的历史曲线。其中，查找的方式能够是通过神经网络模型进行图像检索。

S1432、获取所述历史曲线表征的用户的身体状况信息；

通过图像检索得到与环境曲线相同的历史曲线。当匹配到的环境曲线只有一个是，则直接调用该历史曲线所有者的身体状况信息。

当检索得到相同的历史曲线有多个时，则取多个历史曲线代表的多个用户身体状况信息中具有共性的信息。

S1433、根据所述身体状况信息判断所述目标用户的身体状况。

获取到历史曲线所有者的身体状况信息后，根据该用户的身体状况信息，对目标用户的身体状况进行预测。例如，具有相同的生活环境的10个用户中，有7人患有同样的疾病关节炎，则判断目标用户有很大的几率患有该病。由于，生活中除个人的体质外，生活环境对于人们身体的影响最为明显，因此，通过环境曲线对具有相同生活环境的用户进行查找，并通过具有相同生活环境的用户的身体状况对目标用户的身体状况做出预测，具有更高的准确性。

在一些实施方式中，通过神经网络模型对图像进行检索。具体地请参阅图7，图7为本发明实施例中通过神经网络模型进行查找的流程示意图。

如图7所示，步骤S1431还包括下述步骤：

S1441、将所述包括所述环境曲线的曲线图像输入到预设的图像识别模型中；

将包括环境曲线的曲线图像输入到预设的图像识别模型中。其中，图像识别模型为神经网络模型，其中，神经网络模型为训练至收敛状态用于图像检索的图像检索模型。神经网络模型能够是(不限于)：是卷积神经网络模型(CNN)，但是加速度判断模型还能够是：深度神经网络模型(DNN)、循环神经网络模型(RNN)或者上述三种网络模型的变形模型。

S1442、获取所述图像识别模型输出的特征向量；

将曲线图像图像输入到图像识别模型中，并获取图像识别模型最后一个全连接层输出的特征向量，该特征向量即能够表征环境曲线的特征向量。

S1443、在所述环境数据库中查找与所述特征向量具有相同特征表示的历史曲线。

在环境数据库中各个历史曲线均设有向量标签，即历史曲线的图像在存储在数据库中时，也需要通过图像识别模型生成特征向量，并将该特征向量作为一个标签进行存储。进行检索时，通过计算环境曲线的特征向量与历史曲线的标签之间的汉明距离，就能够得到与环境曲线相同或者相似的历史曲线。控制汉明距离的差值不大于某个阈值就能控制检索召回的范围。

至收敛状态的神经网络模型就是加速度判断模型。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种智能家居控制装置。

请参阅图8，图8为本实施例智能家居控制装置的基本结构示意图。

如图8所示，一种智能家居控制装置，包括：获取模块2100、处理模块2200和处理模块2300。获取模块2100用于获取周围环境中的环境信息；处理模块2200用于将环境信息发送至链路层上进行广播，以使链上节点均获取环境信息；处理模块2300用于将包括环境信息在内的一个预设时间段内的链上数据打包生成数据区块。

在一些选择性实施例中，智能家居控制装置还包括：第一处理子模块和第一执行子模块。其中，第一处理子模块用于在链上节点当中指定一个节点为轮值节点，其中，轮值节点由预设的智能合约通过运算得到；第一执行子模块用于轮值节点将包括环境信息在内的一个预设时间段内的链上数据进行哈希运算生成数据区块。

在一些选择性实施例中，智能合约为通过取模运算计算得到轮值节点，智能家居控制装置还包括：第一计算子模块、第二计算子模块和第一确认子模块。其中，第一计算子模块用于将上一个数据区块计算得到的哈希值乘以参数阈值生成节点倍值；第二计算子模块用于对节点倍值进行取模运算得到取模余数；第一确认子模块用于确定节点编号与取模余数相同的链上节点为轮值节点。

在一些选择性实施例中，智能家居控制装置还包括：第一获取子模块、第二获取子模块和第二执行子模块。其中，第一获取子模块用于获取多个数据区块组成的区块链；第二获取子模块用于获取区块链中的环境信息，并按环境信息所在数据区块的生成时间将区块链中的环境信息沿时间轴进行排列；第二执行子模块用于根据区块链中的环境信息生成环境曲线。

在一些选择性实施例中，智能家居控制装置还包括：第三获取子模块、第二处理子模块和第三执行子模块。其中，第三获取子模块用于获取目标用户的身体参数曲线，其中，身体参数曲线包括体表特征曲线和内循环特征曲线；第二处理子模块用于将环境曲线与身体参数曲线进行比对，确认环境曲线与身体参数曲线是否具有预设的关联关系；第三执行子模块用于当环境曲线与身体参数曲线具有预设的关联关系时，向目标用户的终端发送预设的提示信息。

在一些选择性实施例中，智能家居控制装置还包括：第一查询子模块、第三获取子模块和第四执行子模块。其中，第一查询子模块用于以环境曲线为限定条件在预设的环境数据库中，查找与环境曲线具有相同形状的历史曲线；第三获取子模块用于获取历史曲线表征的用户的身体状况信息；第四执行子模块用于根据身体状况信息判断目标用户的身体状况。

在一些选择性实施例中，智能家居控制装置还包括：第一输入子模块、第四获取子模块和第二查询子模块。其中，第一输入子模块用于将包括环境曲线的曲线图像输入到预设的图像识别模型中；第四获取子模块用于获取图像识别模型输出的特征向量；第二查询子模块用于在环境数据库中查找与特征向量具有相同特征表示的历史曲线。

智能家居控制装置将一定范围内的智能家居，例如同一个房子内、同一栋大楼、同一个省市或者国家的智能家居，通过区块链技术连接，每个智能家居均为一个链上节点。在智能家居的传感器获取到周围环境中的环境信息后，将该信息在全链路进行广播，随着该信息的扩散，链上节点均获取到环境信息，各个节点均能够通过该方式向其他节点发送测量的环境信息，实现了智能家居之间数据的及时交互，为进一步深度数据挖掘提供了数据矿产。对所有节点在一段时间内收集的所有数据进行打包，生成数据区块进行保存，增加了数据保存的安全性，同时也为数据挖掘提供了完整且不可更改的原始数据，由于数据记录具有延续性，因此能够通过对数据结合进行挖掘，产生更有价值的数据资源。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供计算机设备。具体请参阅图9，图9为本实施例计算机设备基本结构框图。

如图9所示，计算机设备的内部结构示意图。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统、数据库和计算机可读指令，数据库中可存储有控件信息序列，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器实现一种加速度识别方法。该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。该计算机设备的存储器中可存储有计算机可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器执行一种加速度识别方法。该计算机设备的网络接口用于与终端连接通信。本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

本实施方式中处理器用于执行图8中获取模块2100、处理模块2200和执行模块2300的具体功能，存储器存储有执行上述模块所需的程序代码和各类数据。网络接口用于向用户终端或服务器之间的数据传输。本实施方式中的存储器存储有人脸图像关键点检测装置中执行所有子模块所需的程序代码及数据，服务器能够调用服务器的程序代码及数据执行所有子模块的功能。

计算机设备将一定范围内的智能家居，例如同一个房子内、同一栋大楼、同一个省市或者国家的智能家居，通过区块链技术连接，每个智能家居均为一个链上节点。在智能家居的传感器获取到周围环境中的环境信息后，将该信息在全链路进行广播，随着该信息的扩散，链上节点均获取到环境信息，各个节点均能够通过该方式向其他节点发送测量的环境信息，实现了智能家居之间数据的及时交互，为进一步深度数据挖掘提供了数据矿产。对所有节点在一段时间内收集的所有数据进行打包，生成数据区块进行保存，增加了数据保存的安全性，同时也为数据挖掘提供了完整且不可更改的原始数据，由于数据记录具有延续性，因此能够通过对数据结合进行挖掘，产生更有价值的数据资源。

本发明还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述任一实施例加速度识别方法的步骤。

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，该计算机程序可存储于一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，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

Claims (10)

1.一种智能家居控制方法，其特征在于，包括下述步骤：

获取周围环境中的环境信息；

将所述环境信息发送至链路层上进行广播，以使链上节点均获取所述环境信息；

将包括所述环境信息在内的一个预设时间段内的链上数据打包生成数据区块。

2.根据权利要求1所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述将包括所述环境信息在内的一个预设时间段内的链上数据打包生成数据区块的步骤，包括：

在链上节点当中指定一个节点为轮值节点，其中，所述轮值节点由预设的智能合约通过运算得到；

所述轮值节点将包括所述环境信息在内的一个预设时间段内的链上数据进行哈希运算生成所述数据区块。

3.根据权利要求2所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述智能合约为通过取模运算计算得到所述轮值节点，所述在链上节点当中指定一个节点为轮值节点的步骤包括：

将上一个数据区块计算得到的哈希值乘以参数阈值生成节点倍值；

对所述节点倍值进行取模运算得到取模余数；

确定节点编号与所述取模余数相同的链上节点为所述轮值节点。

4.根据权利要求1所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述将包括所述环境信息在内的一个预设时间段内的链上数据打包生成数据区块的步骤之后，包括：

获取多个所述数据区块组成的区块链；

获取所述区块链中的环境信息，并按所述环境信息所在数据区块的生成时间将所述区块链中的环境信息沿时间轴进行排列；

根据所述区块链中的环境信息生成环境曲线。

5.根据权利要求4所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述根据所述区块链中的环境信息生成环境曲线的步骤之后，包括：

获取目标用户的身体参数曲线，其中，所述身体参数曲线包括体表特征曲线和内循环特征曲线；

将所述环境曲线与所述身体参数曲线进行比对，确认所述环境曲线与所述身体参数曲线是否具有预设的关联关系；

当所述环境曲线与所述身体参数曲线具有预设的关联关系时，向目标用户的终端发送预设的提示信息。

6.根据权利要求4所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述根据所述区块链中的环境信息生成环境曲线的步骤之后，包括：

以所述环境曲线为限定条件在预设的环境数据库中，查找与所述环境曲线具有相同形状的历史曲线；

获取所述历史曲线表征的用户的身体状况信息；

根据所述身体状况信息判断所述目标用户的身体状况。

7.根据权利要求6所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述以所述环境曲线为限定条件在预设的环境数据库中，查找与所述环境曲线具有相同形状的历史曲线的步骤包括：

将所述包括所述环境曲线的曲线图像输入到预设的图像识别模型中；

获取所述图像识别模型输出的特征向量；

在所述环境数据库中查找与所述特征向量具有相同特征表示的历史曲线。

8.一种智能家居控制装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取周围环境中的环境信息；

处理模块，用于将所述环境信息发送至链路层上进行广播，以使链上节点均获取所述环境信息；

处理模块，用于将包括所述环境信息在内的一个预设时间段内的链上数据打包生成数据区块。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述智能家居控制方法的步骤。

10.一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项权利要求所述智能家居控制方法的步骤。