CN110824970A - 家电控制方法、装置及脑机接口 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种家电控制方法、装置及脑机接口。其中，该方法包括：接收大脑的生物电信号；通过第一识别模型从生物电信号中识别控制指令，其中，控制指令用于对家电进行动作控制，第一识别模型为使用多组第一数据通过机器学习训练得出的，多组第一数据中的每组第一数据包括：生物电信号，以及生物电信号对应的控制指令；在第一识别模型识别出生物电信号对应的控制指令的情况下，向家电发送控制指令。本发明解决了相关技术中传统的控制方式，控制效率低，控制准确率差，没有利用脑机接口进行控制的技术问题。

Description

家电控制方法、装置及脑机接口

技术领域

本发明涉及控制领域，具体而言，涉及一种家电控制方法、装置及脑机接口。

背景技术

人工智能技术发展迅速，家电对用户生活的影响也越来越大，应用便捷性逐步升级，而在一些服务细节上应用性还有待于进一步提高。现有的控制方法多为动作控制，声音控制，等方法，控制效率低，控制准确率差。脑机接口是一种将人脑的脑电信号翻译成外部控制信号的系统，为人脑与外界进行信息交流开辟了全新的通路。脑机接口作为一种新型的人机交互方式正在逐渐成为脑科学研究的热门课题，在康复工程，高危作业、心理认知等领域具有很大的应用前景。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种家电控制方法、装置及脑机接口，以至少解决相关技术中传统的控制方式，控制效率低，控制准确率差，没有利用脑机接口进行控制的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种家电控制方法，包括：接收大脑的生物电信号；通过第一识别模型从所述生物电信号中识别控制指令，其中，所述控制指令用于对家电进行动作控制，所述第一识别模型为使用多组第一数据通过机器学习训练得出的，所述多组第一数据中的每组第一数据包括：生物电信号，以及所述生物电信号对应的控制指令；在所述第一识别模型识别出所述生物电信号对应的控制指令的情况下，向家电发送所述控制指令。

可选的，在所述第一识别模型识别出所述生物电信号对应的控制指令的情况下，向家电发送所述控制指令之前，包括：将所述第一识别模型识别出的所述控制指令向使用者进行确认；在接收使用者的确认发送的情况下，向家电发送所述控制指令。

可选的，将所述第一识别模型识别出的所述控制指令向使用者进行确认包括下列至少之一：向使用者发送语音确认，向使用者发送视频确认，向使用者发送图片确认。

可选的，在所述第一识别模型识别出所述生物电信号对应的控制指令的情况下，向家电发送所述控制指令之后，包括：接收家电发送的控制反馈，其中，所述控制反馈为家电根据所述控制指令做出动作之后的状态信息，所述控制反馈包括所述控制指令是否执行；通过第二识别模型从所述控制反馈中识别生物电信号，其中，所述生物电信号用于对使用者进行反馈，所述第二识别模型为使用多组第二数据通过机器学习训练得出的，所述多组第二数据中的每组第二数据包括：控制反馈，以及所述控制反馈对应的生物电信号；将所述生物电信号发送给大脑。

可选的，接收大脑的所述生物电信号之后，还包括：对所述生物电信号进行放大处理。

根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种家电控制装置，包括：接收模块，用于接收大脑的生物电信号；识别模块，用于通过第一识别模型从所述生物电信号中识别控制指令，其中，所述控制指令用于对家电进行动作控制，所述第一识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据包括：生物电信号，以及所述生物电信号对应的控制指令；发送模块，用于在所述第一识别模型识别出所述生物电信号对应的控制指令的情况下，向家电发送所述控制指令。

可选的，该装置还包括：确认模块，用于将所述第一识别模型识别出的所述控制指令向使用者进行确认。

根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种脑机接口，包括上述中任意一项的家电控制装置。

根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种存储介质，所述存储介质存储有程序指令，其中，在所述程序指令运行时控制所述存储介质所在设备执行上述中任意一项所述的方法。

根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的方法。

在本发明实施例中，采用接收大脑的生物电信号；通过第一识别模型从所述生物电信号中识别控制指令，其中，所述控制指令用于对家电进行动作控制，所述第一识别模型为使用多组第一数据通过机器学习训练得出的，所述多组第一数据中的每组第一数据包括：生物电信号，以及所述生物电信号对应的控制指令；在所述第一识别模型识别出所述生物电信号对应的控制指令的情况下，向家电发送所述控制指令的方式，达到了通过人脑的生物电信号对家电进行控制的目的，从而实现了利用脑机接口对家电进行控制，提高控制效率，提高控制准确率的技术效果，进而解决了相关技术中传统的控制方式，控制效率低，控制准确率差，没有利用脑机接口进行控制的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种家电控制方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种家电控制装置的结构示意图。

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，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本发明实施例，提供了一种家电控制方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的一种家电控制方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，接收大脑的生物电信号；

步骤S104，通过第一识别模型从生物电信号中识别控制指令，其中，控制指令用于对家电进行动作控制，第一识别模型为使用多组第一数据通过机器学习训练得出的，多组第一数据中的每组第一数据包括：生物电信号，以及生物电信号对应的控制指令；

步骤S106，在第一识别模型识别出生物电信号对应的控制指令的情况下，向家电发送控制指令。

根据上述步骤，采用接收大脑的生物电信号；通过第一识别模型从生物电信号中识别控制指令，其中，控制指令用于对家电进行动作控制，第一识别模型为使用多组第一数据通过机器学习训练得出的，多组第一数据中的每组第一数据包括：生物电信号，以及生物电信号对应的控制指令；在第一识别模型识别出生物电信号对应的控制指令的情况下，向家电发送控制指令的方式，达到了通过人脑的生物电信号对家电进行控制的目的，从而实现了利用脑机接口对家电进行控制，提高控制效率，提高控制准确率的技术效果，进而解决了相关技术中传统的控制方式，控制效率低，控制准确率差，没有利用脑机接口进行控制的技术问题。

上述脑机接口是一种将人脑的脑电信号翻译成外部控制信号的系统，为人脑与外界进行信息交流开辟了全新的通路。采用脑机接口的方式，首先为使用人员安装脑机接口设备，例如，植入芯片等手段，通过脑机接口技术将上述芯片与人脑建立电信号交流。在上述芯片与人脑建立连接时，上述芯片拦截和接收人脑生物电信号，对接收到的生物电信号进行处理并进行发送，发送至目标家电并由该目标家电进行接收，从而对家电进行控制。另一方面，家电的运行信息和参数，或者控制反馈都可以对上述芯片发送相关的电信号，然后上述芯片接受上述电信号并进行处理，将接收到的电信号信息转化为人脑可以接收和识别的生物电信号，并将该生物电信号传输给人脑。按照此方法达到人脑和外界进行交流的目的。

上述通过第一识别模型从生物电信号中识别控制指令，由于人脑的生物电信号可能是数据量级非常大的，为了减轻脑机接口(例如上述芯片)的计算量，可以采用云计算或者边缘计算的方式，通过云计算器或者边缘计算器对脑机接口接收的生物电信号进行筛选和识别。由于人脑的生物电信号的数据量非常大，因此需要对接收的生物电信号进行筛选，在对人脑生物电信号进行筛选时，可以是通过生物电信号本身的参数进行筛选，例如电压；还可以是根据生物电信号的采集位置，和/或采集时间进行筛选。

在对上述生物电信号进行识别时，上述第一识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，例如，卷积神经网络识别模型，等能够进行机器学习的识别模型，例如，通过多组数据进行训练，直至模型收敛，拥有输入数据与输出数据之间的识别能力。该多组数据中的每组数据包括：生物电信号，以及生物电信号对应的控制指令。

上述向家电发送控制指令可以采取无线传输的发送方式，还可以采取有线传输的发送方式，还可以采用无线传输结合有线传输的发送方式等。

可选的，在第一识别模型识别出生物电信号对应的控制指令的情况下，向家电发送控制指令之前，包括：将第一识别模型识别出的控制指令向使用者进行确认；在接收使用者的确认发送的情况下，向家电发送控制指令。

在上述第一识别模型识别出生物电信号对应的控制指令后，可以向使用者进行确认是否执行该控制指令，可以提高控制指令的控制正确率，对控制的准确率进行进一步提升。进行确认时，可以是采用多种方式进行确认，可以是语音确认，视频确认，或者图片确认等。在接收到使用者确认发送该控制指令的情况下，向家电发送控制指令。可选的，将第一识别模型识别出的控制指令向使用者进行确认包括下列至少之一：向使用者发送语音确认，向使用者发送视频确认，向使用者发送图片确认。

可选的，在第一识别模型识别出生物电信号对应的控制指令的情况下，向家电发送控制指令之后，包括：接收家电发送的控制反馈，其中，控制反馈为家电根据控制指令做出动作之后的状态信息，控制反馈包括控制指令是否执行；通过第二识别模型从控制反馈中识别生物电信号，其中，生物电信号用于对使用者进行反馈，第二识别模型为使用多组第二数据通过机器学习训练得出的，多组第二数据中的每组第二数据包括：控制反馈，以及控制反馈对应的生物电信号；将生物电信号发送给大脑。

在上述在第一识别模型识别出生物电信号对应的控制指令的情况下，向家电发送控制指令之后，可以接收家电发送的控制反馈，根据该控制反馈可以确定该家电是否按照控制指令进行运行和动作，还可以在上述脑机接口中记录来往数据生成动作日志。具体的在接收该家电发送的控制反馈时，采用第二识别模型进行识别。

上述第二识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，例如，卷积神经网络识别模型，等能够进行机器学习的识别模型，例如，通过多组数据进行训练，直至模型收敛，拥有输入数据与输出数据之间的识别能力。该多组数据中的每组数据包括：控制反馈，以及控制反馈对应的生物电信号。

可选的，接收大脑的生物电信号之后，还包括：对生物电信号进行放大处理。一般情况，大脑的生物电信号的电压和电流较弱，因此对其进行放大处理，便于采集、记录、分析和处理。

图2是根据本发明实施例的一种家电控制装置的结构示意图，如图2所示，该控制装置20，包括：接收模块22，识别模块24和发送模块26。下面对该控制装置20进行详细说明。

第一接收模块22，用于接收大脑的生物电信号；第一识别模块24，与上述接收模块22连接，用于通过第一识别模型从生物电信号中识别控制指令，其中，控制指令用于对家电进行动作控制，第一识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据包括：生物电信号，以及生物电信号对应的控制指令；第一发送模块26，与上述识别模块24连接，用于在第一识别模型识别出生物电信号对应的控制指令的情况下，向家电发送控制指令。

可选的，该控制装置20还包括：确认模块，用于将第一识别模型识别出的控制指令向使用者进行确认；第二发送模块，在接收使用者的确认发送的情况下，向家电发送控制指令。

可选的，上述确认模块包括下列至少之一：语音确认单元，用于向使用者发送语音确认，视频确认单元，用于向使用者发送视频确认，图片确认单元，用于向使用者发送图片确认。

可选的，上述控制装置20还包括：第二接收模块，用于接收家电发送的控制反馈，其中，控制反馈为家电根据控制指令做出动作之后的状态信息，控制反馈包括控制指令是否执行；第二识别模块，用于通过第二识别模型从控制反馈中识别生物电信号，其中，生物电信号用于对使用者进行反馈，第二识别模型为使用多组第二数据通过机器学习训练得出的，多组第二数据中的每组第二数据包括：控制反馈，以及控制反馈对应的生物电信号；第三发送模块，用于将生物电信号发送给大脑。

可选的，上述控制装置20还包括：放大模块，用于对生物电信号进行放大处理。

根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种脑机接口装置，包括上述中任意一项控制装置20。

根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种存储介质，存储介质存储有程序指令，其中，在程序指令运行时控制存储介质所在设备执行上述中任意一项的方法。

根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述中任意一项的方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

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单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种家电控制方法，其特征在于，包括：

接收大脑的生物电信号；

通过第一识别模型从所述生物电信号中识别控制指令，其中，所述控制指令用于对家电进行动作控制，所述第一识别模型为使用多组第一数据通过机器学习训练得出的，所述多组第一数据中的每组第一数据包括：生物电信号，以及所述生物电信号对应的控制指令；

在所述第一识别模型识别出所述生物电信号对应的控制指令的情况下，向家电发送所述控制指令。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第一识别模型识别出所述生物电信号对应的控制指令的情况下，向家电发送所述控制指令之前，包括：

将所述第一识别模型识别出的所述控制指令向使用者进行确认；

在接收使用者的确认发送的情况下，向家电发送所述控制指令。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述第一识别模型识别出的所述控制指令向使用者进行确认包括下列至少之一：

向使用者发送语音确认，向使用者发送视频确认，向使用者发送图片确认。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第一识别模型识别出所述生物电信号对应的控制指令的情况下，向家电发送所述控制指令之后，包括：

接收家电发送的控制反馈，其中，所述控制反馈为家电根据所述控制指令做出动作之后的状态信息，所述控制反馈包括所述控制指令是否执行；

通过第二识别模型从所述控制反馈中识别生物电信号，其中，所述生物电信号用于对使用者进行反馈，所述第二识别模型为使用多组第二数据通过机器学习训练得出的，所述多组第二数据中的每组第二数据包括：控制反馈，以及所述控制反馈对应的生物电信号；

将所述生物电信号发送给大脑。

5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，接收大脑的所述生物电信号之后，还包括：

对所述生物电信号进行放大处理。

6.一种家电控制装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收大脑的生物电信号；

识别模块，用于通过第一识别模型从所述生物电信号中识别控制指令，其中，所述控制指令用于对家电进行动作控制，所述第一识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据包括：生物电信号，以及所述生物电信号对应的控制指令；

发送模块，用于在所述第一识别模型识别出所述生物电信号对应的控制指令的情况下，向家电发送所述控制指令。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，该装置还包括：

确认模块，用于将所述第一识别模型识别出的所述控制指令向使用者进行确认。

8.一种脑机接口，其特征在于，包括权利要求6或7所述的家电控制装置。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序指令，其中，在所述程序指令运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至5中任意一项所述的方法。

10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至5中任意一项所述的方法。

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