CN110376918A - 基于深度学习的智能家居控制系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于深度学习的智能家居控制系统及其方法，所述系统包括控制模块、人机对话模块、智能传输模块、液晶显示模块、无线控制模块以及检测报警模块，述人机对话模块包括语音识别芯片以及语音合成模块，所述智能传输模块包括卧室系统、厨房系统以及客厅系统，所述检测报警模块包括火源探测装置、气体传感器以及报警器。本发明能够实现卧室、客厅、厨房三部分的智能化控制，卧室部分实现对空气温湿度、PM2.5含量的实时监测，客厅部分包括智能窗帘控制系统及智能灯光控制系统两部分，实现手动或自动控制窗帘、灯光及通用家电等，厨房部分实现对可燃气体的监测及火灾预警，有效排除家居安全隐患。

Description

基于深度学习的智能家居控制系统及其方法

技术领域

本发明属于智能家居技术领域，具体涉及一种基于深度学习的智能家居控制系统，此外，还涉及一种基于深度学习的智能家居控制系统的方法。

背景技术

智能化生活逐步走进人们的生活。智能家居系统通过整合嵌入式技术，传感器技术，计算机技术，网络通信技术以及自动控制技术，集中或远程监控家庭事务，能够集安防控制、照明控制、多媒体娱乐、网络连接等多功能于一体，满足信息时代人们高品质的生活追求。智能家居作为一个新兴产业，其消费市场潜力巨大，产业前景光明，目前中国智能家居的市场还是一些高端市场：别墅、智能小区，增长最快的市场是智慧酒店和智能办公，然而普通住宅智能家居市场却发展较为缓慢，智能家居难以进入普通住宅的原因主要有：安装繁琐、操作复杂、功能单一、整体体性差、价格昂贵以及维护专业性强。因此，开展基于深度学习的智能家居控制系统的研究对于推进智能家居市场具有重要意义。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于深度学习的智能家居控制系统及其方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于深度学习的智能家居控制系统，所述系统包括控制模块、人机对话模块、智能传输模块、液晶显示模块、无线控制模块以及检测报警模块，所述控制模块为单片机，所述人机对话模块包括语音识别芯片以及语音合成模块，所述语音识别芯片以及语音合成模块相结合运用来完成人机对话，所述智能传输模块包括与其无线连接的卧室系统、厨房系统以及客厅系统，所述智能传输模块采用无线继电器智能传输装置来对卧室系统、厨房系统以及客厅系统中的灯、窗帘、冰箱、空调等家用电器的无线控制和状态播报，所述液晶显示模块为液晶显示屏以显示系统各部分所检测指标，所述检测报警模块包括火源探测装置、气体传感器以及报警器，所述火源探测装置、气体传感器以及报警器与单片机相结合对危险气体、火源进行检测和报警，所述无线控制模块的主控板通过无线控制继电器，并通过已设定的程序来完成预定的动作，完成语音识别功能。

优选的，所述系统统以STC89C52RC和STC11L08X单片机为控制模块。

优选的，所述卧室系统实现对室内温湿度的检测、PM2.5含量的检测，通过单片机进行数据处理并在1602液晶显示屏上显示，检测温湿度数据采用数字温湿度传感器DHT11，检测PM2.5含量数据采用GP2Y100AU粉尘传感器，设定温湿度的上下限和PM2.5的标准值，违反此值时，进行声光报警且自动控制空调来调节温度，PM2.5、温湿度可通过ESP8266传输到云端，实现实时监测，所述卧室系统电路采用5V电源供电，单片机通过控制继电器来控制卧室空调开关，报警模块为蜂鸣器与LED灯，用作光电报警，粉尘传感器与单片机之间接AD模块，采用三个按键分别用来调节温度上限、下限及复位。

优选的，所述厨房系统实现对可燃气体的检测及火灾预警，有效保障住户安全，利用火焰传感器与MQ－2烟雾传感器检测厨房安全，通过单片机进行声光报警，并控制风扇，自动进行空气交换，所述厨房系统电路采用5V电源供电，单片机通过控制继电器来控制油烟机或排风扇，报警模块为蜂鸣器与LED灯，作为光电报警，烟雾传感器和可燃气体传感器采用外部接法，可方便安装与替换。

优选的，所述客厅系统由智能窗帘系统和智能灯光系统两部分组成，智能窗帘系统通过光电传感器GY－30采集光照数据，单片机控制步进电机，实现窗帘的自动拉开与闭合，窗外光照强度通过ESP8266传输到云端，实现实时监测窗外天气状况，智能灯光系统利用LD3320语音识别模块，语音控制家居灯光及通用家电，所述客厅系统电路采用5V电源供电，单片机通过控制步进电机来控制改装后的窗帘，光照传感器采用外接方式，方便安装和替换。

一种基于深度学习的智能家居控制系统的方法，所述方法包括：

将控制模块、人机对话模块、智能传输模块、液晶显示模块、无线控制模块以及检测报警模块连接在一起，其中无线控制模块的一端通过无线串口与控制模块连接且另一端与智能传输模块中的继电器控制模块相连，检测报警模块通过引线与控制模块连接，人机对话模块与控制模块连接，而语音识别则通过串口引针直接与单片机模块相连，局部根据模块功能组装，继电器模块主要与家用电器相连接，检测报警模块中的传感器控制模块主要与火源、烟雾传感器相连，在人机交互模块外置一存储器，以STC89C52RC和STC11L08X单片机为控制模块，整套系统以ESP8266作为核心搭建服务器，服务器接收处理客户端的环境参数，客户端由温湿度传感器、可燃气体检测传感器、光照强度传感器系统等组成，通过太阳光照强度的变化控制窗帘的拉开与闭合，通过房间温湿度的相对变化控制空调的自动开启，通过检测房间内PM2.5的含量，超标则自动报警提示，通过可燃气体的检测自动报警，通过语音控制电视与灯光的配合开启及智能调节。

本发明的技术效果和优点：该基于深度学习的智能家居控制系统及其方法，将控制模块、人机对话模块、智能传输模块、液晶显示模块、无线控制模块以及检测报警模块连接在一起，以STC89C52RC和STC11L08X单片机为控制模块，整套系统以ESP8266作为核心搭建服务器，服务器接收处理客户端的环境参数，客户端由温湿度传感器、可燃气体检测传感器、光照强度传感器系统等组成，通过太阳光照强度的变化控制窗帘的拉开与闭合，通过房间温湿度的相对变化控制空调的自动开启，通过检测房间内PM2.5的含量，超标则自动报警提示，通过可燃气体的检测自动报警，通过语音控制电视与灯光的配合开启及智能调节，智能家居控制系统通过客户端采集数据，服务器的处理自动控制用户已有的部分智能产品的开关，在不改变原产品的内部电路及各项指标的基础上获得高品质的家居体验。

附图说明

图1为本发明的智能家居控制系统图。

具体实施方式

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。

本发明提供了如图1所示的一种基于深度学习的智能家居控制系统，所述系统包括控制模块、人机对话模块、智能传输模块、液晶显示模块、无线控制模块以及检测报警模块，所述控制模块为单片机，所述人机对话模块包括语音识别芯片以及语音合成模块，所述语音识别芯片以及语音合成模块相结合运用来完成人机对话，所述智能传输模块包括与其无线连接的卧室系统、厨房系统以及客厅系统，所述智能传输模块采用无线继电器智能传输装置来对卧室系统、厨房系统以及客厅系统中的灯、窗帘、冰箱、空调等家用电器的无线控制和状态播报，所述液晶显示模块为液晶显示屏以显示系统各部分所检测指标，所述检测报警模块包括火源探测装置、气体传感器以及报警器，所述火源探测装置、气体传感器以及报警器与单片机相结合对危险气体、火源进行检测和报警，所述无线控制模块的主控板通过无线控制继电器，并通过已设定的程序来完成预定的动作，完成语音识别功能。

具体的，所述系统统以STC89C52RC和STC11L08X单片机为控制模块。

具体的，所述卧室系统实现对室内温湿度的检测、PM2.5含量的检测，通过单片机进行数据处理并在1602液晶显示屏上显示，检测温湿度数据采用数字温湿度传感器DHT11，检测PM2.5含量数据采用GP2Y100AU粉尘传感器，设定温湿度的上下限和PM2.5的标准值，违反此值时，进行声光报警且自动控制空调来调节温度，PM2.5、温湿度可通过ESP8266传输到云端，实现实时监测，所述卧室系统电路采用5V电源供电，单片机通过控制继电器来控制卧室空调开关，报警模块为蜂鸣器与LED灯，用作光电报警，粉尘传感器与单片机之间接AD模块，采用三个按键分别用来调节温度上限、下限及复位。

具体的，所述厨房系统实现对可燃气体的检测及火灾预警，有效保障住户安全，利用火焰传感器与MQ－2烟雾传感器检测厨房安全，通过单片机进行声光报警，并控制风扇，自动进行空气交换，所述厨房系统电路采用5V电源供电，单片机通过控制继电器来控制油烟机或排风扇，报警模块为蜂鸣器与LED灯，作为光电报警，烟雾传感器和可燃气体传感器采用外部接法，可方便安装与替换。

具体的，所述客厅系统由智能窗帘系统和智能灯光系统两部分组成，智能窗帘系统通过光电传感器GY－30采集光照数据，单片机控制步进电机，实现窗帘的自动拉开与闭合，窗外光照强度通过ESP8266传输到云端，实现实时监测窗外天气状况，智能灯光系统利用LD3320语音识别模块，语音控制家居灯光及通用家电，所述客厅系统电路采用5V电源供电，单片机通过控制步进电机来控制改装后的窗帘，光照传感器采用外接方式，方便安装和替换。

一种基于深度学习的智能家居控制系统的方法，所述方法包括：

将控制模块、人机对话模块、智能传输模块、液晶显示模块、无线控制模块以及检测报警模块连接在一起，其中无线控制模块的一端通过无线串口与控制模块连接且另一端与智能传输模块中的继电器控制模块相连，检测报警模块通过引线与控制模块连接，人机对话模块与控制模块连接，而语音识别则通过串口引针直接与单片机模块相连，局部根据模块功能组装，继电器模块主要与家用电器相连接，检测报警模块中的传感器控制模块主要与火源、烟雾传感器相连，在人机交互模块外置一存储器，以STC89C52RC和STC11L08X单片机为控制模块，整套系统以ESP8266作为核心搭建服务器，服务器接收处理客户端的环境参数，客户端由温湿度传感器、可燃气体检测传感器、光照强度传感器系统等组成，通过太阳光照强度的变化控制窗帘的拉开与闭合，通过房间温湿度的相对变化控制空调的自动开启，通过检测房间内PM2.5的含量，超标则自动报警提示，通过可燃气体的检测自动报警，通过语音控制电视与灯光的配合开启及智能调节。

该基于深度学习的智能家居控制系统及其方法，将控制模块、人机对话模块、智能传输模块、液晶显示模块、无线控制模块以及检测报警模块连接在一起，以STC89C52RC和STC11L08X单片机为控制模块，整套系统以ESP8266作为核心搭建服务器，服务器接收处理客户端的环境参数，客户端由温湿度传感器、可燃气体检测传感器、光照强度传感器系统等组成，通过太阳光照强度的变化控制窗帘的拉开与闭合，通过房间温湿度的相对变化控制空调的自动开启，通过检测房间内PM2.5的含量，超标则自动报警提示，通过可燃气体的检测自动报警，通过语音控制电视与灯光的配合开启及智能调节，智能家居控制系统通过客户端采集数据，服务器的处理自动控制用户已有的部分智能产品的开关，在不改变原产品的内部电路及各项指标的基础上获得高品质的家居体验，本发明能够实现卧室、客厅、厨房三部分的智能化控制，卧室部分实现对空气温湿度、PM2.5含量的实时监测，且用户可以自定义参数标准，通过自动或手动控制新风系统达到指标参数，客厅部分包括智能窗帘控制系统及智能灯光控制系统两部分，实现手动或自动控制窗帘、灯光及通用家电等，厨房部分实现对可燃气体的监测及火灾预警，有效排除家居安全隐患。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，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，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 (6)

1.一种基于深度学习的智能家居控制系统，其特征在于：所述系统包括控制模块、人机对话模块、智能传输模块、液晶显示模块、无线控制模块以及检测报警模块，所述控制模块为单片机，所述人机对话模块包括语音识别芯片以及语音合成模块，所述语音识别芯片以及语音合成模块相结合运用来完成人机对话，所述智能传输模块包括与其无线连接的卧室系统、厨房系统以及客厅系统，所述智能传输模块采用无线继电器智能传输装置来对卧室系统、厨房系统以及客厅系统中的灯、窗帘、冰箱、空调等家用电器的无线控制和状态播报，所述液晶显示模块为液晶显示屏以显示系统各部分所检测指标，所述检测报警模块包括火源探测装置、气体传感器以及报警器，所述火源探测装置、气体传感器以及报警器与单片机相结合对危险气体、火源进行检测和报警，所述无线控制模块的主控板通过无线控制继电器，并通过已设定的程序来完成预定的动作，完成语音识别功能。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能家居控制系统，其特征在于：所述系统统以STC89C52RC和STC11L08X单片机为控制模块。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能家居控制系统，其特征在于：所述卧室系统实现对室内温湿度的检测、PM2.5含量的检测，通过单片机进行数据处理并在1602液晶显示屏上显示，检测温湿度数据采用数字温湿度传感器DHT11，检测PM2.5含量数据采用GP2Y100AU粉尘传感器，设定温湿度的上下限和PM2.5的标准值，违反此值时，进行声光报警且自动控制空调来调节温度，PM2.5、温湿度可通过ESP8266传输到云端，实现实时监测，所述卧室系统电路采用5V电源供电，单片机通过控制继电器来控制卧室空调开关，报警模块为蜂鸣器与LED灯，用作光电报警，粉尘传感器与单片机之间接AD模块，采用三个按键分别用来调节温度上限、下限及复位。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能家居控制系统法，其特征在于：所述厨房系统实现对可燃气体的检测及火灾预警，有效保障住户安全，利用火焰传感器与MQ－2烟雾传感器检测厨房安全，通过单片机进行声光报警，并控制风扇，自动进行空气交换，所述厨房系统电路采用5V电源供电，单片机通过控制继电器来控制油烟机或排风扇，报警模块为蜂鸣器与LED灯，作为光电报警，烟雾传感器和可燃气体传感器采用外部接法，可方便安装与替换。

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能家居控制系统，其特征在于：所述客厅系统由智能窗帘系统和智能灯光系统两部分组成，智能窗帘系统通过光电传感器GY－30采集光照数据，单片机控制步进电机，实现窗帘的自动拉开与闭合，窗外光照强度通过ESP8266传输到云端，实现实时监测窗外天气状况，智能灯光系统利用LD3320语音识别模块，语音控制家居灯光及通用家电，所述客厅系统电路采用5V电源供电，单片机通过控制步进电机来控制改装后的窗帘，光照传感器采用外接方式，方便安装和替换。

6.一种根据权利要求1所述的基于深度学习的智能家居控制系统的方法，其特征在于：所述方法包括：

将控制模块、人机对话模块、智能传输模块、液晶显示模块、无线控制模块以及检测报警模块连接在一起，其中无线控制模块的一端通过无线串口与控制模块连接且另一端与智能传输模块中的继电器控制模块相连，检测报警模块通过引线与控制模块连接，人机对话模块与控制模块连接，而语音识别则通过串口引针直接与单片机模块相连，局部根据模块功能组装，继电器模块主要与家用电器相连接，检测报警模块中的传感器控制模块主要与火源、烟雾传感器相连，在人机交互模块外置一存储器，以STC89C52RC和STC11L08X单片机为控制模块，整套系统以ESP8266作为核心搭建服务器，服务器接收处理客户端的环境参数，客户端由温湿度传感器、可燃气体检测传感器、光照强度传感器系统等组成，通过太阳光照强度的变化控制窗帘的拉开与闭合，通过房间温湿度的相对变化控制空调的自动开启，通过检测房间内PM2.5的含量，超标则自动报警提示，通过可燃气体的检测自动报警，通过语音控制电视与灯光的配合开启及智能调节。