CN110554614A - 一种人体特征自适应调节的智能家具集成系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的属于智能家具技术领域，具体为一种人体特征自适应调节的智能家具集成系统，包括智能家居检测模块，所述智能家居检测模块电性双向连接有无线通讯模块，所述无线通讯模块电性双向连接有数据处理模块，所述数据处理模块电性双向连接有PLC控制器，本发明基于Tiny‑DSOD网络算法和Caffe数据框架、并且在面部识别传感器的识别作用下，对屋内人进行面部的识别学习，并且根据屋主的长期的温度数据进行智能调节学习，从而提高了屋内人员的感官，便于实现自适应调节效果，本发明方法中使用的两个模型都属于轻量型模型，适合移动端存储与部署，从而便于在移动端或者PLC控制器上进行存储部署，有效的提高了自适应调节效果。
Description
技术领域
本发明涉及智能家具技术领域，具体为一种人体特征自适应调节的智能家具集成系统。
背景技术
智能家居是在物联网的影响之下物联化体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备(如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、网络家电以及三表抄送等)连接到一起，提供家电控制、照明控制、窗帘控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。而现有的智能家具主要以定时控制和预先输入的数据进行使用，而对于不同的人，体表感觉不一致，容易导致客观数据上的最适温度并不能满足居住人员的需求，并且每个人都会因为自身的感官不同，最适的感觉条件也会发生变化，而对于自适应的调节过程中，如何进行细微调节改进和屋主的感官进行调节改进，从而在自适应调节过程中提高对智能家具的控制调节效果。
发明内容
本发明的目的在于提供一种人体特征自适应调节的智能家具集成系统，以解决上述背景技术中提出的如何根据屋主的选择调节进行智能家具的调节的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种人体特征自适应调节的智能家具集成系统，包括智能家居检测模块，所述智能家居检测模块电性双向连接有无线通讯模块，所述无线通讯模块电性双向连接有数据处理模块，所述数据处理模块电性双向连接有PLC控制器，所述PLC控制器电性双向连接有操作记录单元，所述PLC控制器电性双向连接有移动客户端，所述智能家居检测模块包括红外传感器、面部识别传感器、压力传感器、温湿度传感器、电子式定时器、二氧化碳浓度传感器和雨雪传感器。
优选的，所述面部识别传感器为采用AVSA图像处理器的电荷藕合器件图像传感器。
优选的，所述PLC控制器为搭建有Caffe数据框架的PLC控制器。
优选的，所述无线通讯模块为基于NetBEUI协议的局域网通讯模块。
优选的，所述数据处理模块为A/D转换器。
优选的，所述PLC控制器为搭建有Tiny-DSOD网络算法和MobileNet-v2网络算法的PLC控制器。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1)本发明基于Tiny-DSOD网络算法和Caffe数据框架、并且在面部识别传感器的识别作用下，对屋内人进行面部的识别学习，并且根据屋主的长期的温度数据进行智能调节学习，从而提高了屋内人员的感官，便于实现自适应调节效果；
2)本发明方法中使用的两个模型都属于轻量型模型，适合移动端存储与部署，从而有效的便于在移动端或者PLC控制器上进行存储部署，有效的提高了自适应调节效果。
附图说明
图1为本发明系统原理框图；
图2为本发明智能家居检测模块。
图中：1智能家居检测模块、101红外传感器、102面部识别传感器、103压力传感器、104温湿度传感器、105电子式定时器、106二氧化碳浓度传感器、107雨雪传感器、2无线通讯模块、3数据处理模块、4 PLC控制器、5操作记录单元、6移动客户端。
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。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“顶/底端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“套设/接”、“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案：一种人体特征自适应调节的智能家具集成系统，包括智能家居检测模块1，所述智能家居检测模块1电性双向连接有无线通讯模块2，所述无线通讯模块2为基于NetBEUI协议的局域网通讯模块，NetBEUI协议是一种体积小、效率高、速度快的通信协议，提高了各家具间的信号传递速度和时效性。
所述无线通讯模块2电性双向连接有数据处理模块3，所述数据处理模块3为A/D转换器，A/D转换器经过与标准量(或参考量)比较处理后的模拟量转换成以二进制数值表示的离散信号的转换器，完成了信号的转换传输，从而实现了数据的判断。
所述数据处理模块3电性双向连接有PLC控制器4，所述PLC控制器4电性双向连接有操作记录单元5，所述PLC控制器4电性双向连接有移动客户端6，所述PLC控制器4为搭建有Caffe数据框架的PLC控制器，所述PLC控制器4为搭建有Tiny-DSOD网络算法和MobileNet-v2网络算法的PLC控制器，在使用过程中，通过面部识别传感器102对屋内的人员进行人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等，实现对屋内人员的身份识别。
使用Tiny-DSOD网络对人脸位置进行区域定位，Tiny-DSOD使用了针对Denseblock进行改进的深度可分离卷积，其网络设计也有多尺度特征融合的思想，具有模型小，速度快，精度高等特点，适合移动端部署，从而完成对通过面部识别传感器102捕捉的脸部照片进行识别，并且进行识别训练，提高识别速度，网络所使用的训练样本为各种场景、各种角度下的人脸拍摄图片，用水平矩形框对样本进行标注，同时加入一部分无人脸的图片到训练样本集以避免网络发生误检。
Tiny-DSOD可以检测多类物体，但是我们只需要对人脸照片这一类物体进行检测，因此我们将所有样本的类别标签都设置为相同值。训练样本准备好后即对网络进行训练。实现了人脸识别过程中的对拍摄下来的照片进行识别定位。
根据MobileNet-v2作为分类模型MobileNet-v2将深度可分离卷积应用到残差网络结构，具有模型体量小，效果好等特点，实现了对上一步骤定位后的样本进行识别处理。
用前面定位模块训练好的网络对原始人脸拍摄照片样本进行处理后可得到裁剪后的人脸拍摄照片。人工将预存的屋主的人脸拍摄照片和非屋主的人脸拍摄照片的样本分开，再使用旋转，模糊等多种手段对数据进行增广，以获得足够多的训练数据。将这两类数据输入到网络进行训练，模型收敛后网络即可正确判断输入人脸拍摄照片是否为预存的屋主本人。
实现了快速对屋内的人员进行识别，从而实现对不同的家具控制调节，从而完成自适应调节需求。
在对于识别算法训练完毕后，通过常用的大数据处理算法，对屋主进行最适条件的适应调节训练，通过只能家居检测模块1的检测数据和屋主手动通过移动客户端6进行细微调节过程这两种数据储存在操作记录单元5中，并且不断填充数据和以这两种数据为训练样本，对屋主的最适环境区间进行学习模拟，从而实现了对不同屋主的最适环境进行记录，实现智能学习效果，并且在通过面部识别传感器102识别身份后，自动将家具调整到最适的区间范围内，根据不同的屋主习惯进行自适应调节，从而实现了对家具的智能自适应调节效果。
所述智能家居检测模块1包括红外传感器101、面部识别传感器102、压力传感器103、温湿度传感器104、电子式定时器105、二氧化碳浓度传感器106和雨雪传感器107，所述面部识别传感器102为采用AVS03A图像处理器的电荷藕合器件图像传感器，提高对面部捕捉拍摄的效果，用于对内外温度差、湿度差、重量差、时间、二氧化碳浓度和外部雨雪天气进行测量，并且记录数据后，作为差值数据进行训练使用。
通过红外传感器101对人物进行红外成像后，记录人物的肢体动作，将动作模拟采用上述的两种算法进行训练，对于相应的数据训练，如擦汗时的摆臂动作大多为V型，可进行一定的模拟学习实验后进行温度的自适应调节，从而保证温度的感官；如行走动作模拟，在行走向衣柜的面向进行训练，可自适应的将衣柜门进行开启，便于存放手持的衣物。
通过面部识别传感器102，可将多个屋内的人物进行面部识别，从而在红外传感器101的协助判断下，在不同的房间根据使用者的位置进行相应的调节，实现对一些家具如空调、照明灯等根据学习结果进行相应的调节，从而提高学习效果。
通过压力传感器103，对于座椅的高度、床铺进行调节。
通过温湿度传感器104，实现对屋内的温湿度进行检测，在通过对于屋主进行的调节时的数据进行学习训练，从而实现对通气、温度调节等设备的智能调节。
通过电子式定时器105，对于定期操作如定期开窗换气和定期开关照明等操作进行计时训练，从而完成了对一些设备的定期控制，便于进行重复式操作的自适应调节。
通过二氧化碳浓度传感器106和雨雪传感器107，实现对换气和防漏雨的智能调节，避免出现学习冲突导致的屋内损失。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明；因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内，不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种人体特征自适应调节的智能家具集成系统，包括智能家居检测模块(1)，其特征在于：所述智能家居检测模块(1)电性双向连接有无线通讯模块(2)，所述无线通讯模块(2)电性双向连接有数据处理模块(3)，所述数据处理模块(3)电性双向连接有PLC控制器(4)，所述PLC控制器(4)电性双向连接有操作记录单元(5)，所述PLC控制器(4)电性双向连接有移动客户端(6)，所述智能家居检测模块(1)包括红外传感器(101)、面部识别传感器(102)、压力传感器(103)、温湿度传感器(104)、电子式定时器(105)、二氧化碳浓度传感器(106)和雨雪传感器(107)。
2.根据权利要求1所述的一种人体特征自适应调节的智能家具集成系统，其特征在于：所述面部识别传感器(102)为采用AVS03A图像处理器的电荷藕合器件图像传感器。
3.根据权利要求1所述的一种人体特征自适应调节的智能家具集成系统，其特征在于：所述PLC控制器(4)为搭建有Caffe数据框架的PLC控制器。
4.根据权利要求1所述的一种人体特征自适应调节的智能家具集成系统，其特征在于：所述无线通讯模块(2)为基于NetBEUI协议的局域网通讯模块。
5.根据权利要求1所述的一种人体特征自适应调节的智能家具集成系统，其特征在于：所述数据处理模块(3)为A/D转换器。
6.根据权利要求1所述的一种人体特征自适应调节的智能家具集成系统，其特征在于：所述PLC控制器(4)为搭建有Tiny-DSOD网络算法和MobileNet-v2网络算法的PLC控制器。
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Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN111414886A (zh) * | 2020-03-28 | 2020-07-14 | 福建工程学院 | 一种人体动态特征的智能识别系统 |
| CN111612058A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-09-01 | 江苏建筑职业技术学院 | 一种基于深度学习的人工智能学习方法 |
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