CN110874061A - 智能家居工作方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能家居工作方法及装置。其中，该方法包括：获取用户的图像信息；将图像信息输入行为识别模型，由行为识别模型输出与图像信息对应的行为类型，其中的，行为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均包括：图像信息和图像信息对应的行为类型；根据行为类型控制智能家居进行工作。本发明解决了相关技术中智能家居娱乐性较低，体验度较差的技术问题。

Description

智能家居工作方法及装置

技术领域

本发明涉及智能家居领域，具体而言，涉及一种智能家居工作方法及装置。

背景技术

随着用户对家居智能性的要求逐步提高，居家娱乐和居家艺术的重要性日渐凸显。而现有技术多为满足居家舒适性和便利性，对满足用户娱乐和艺术要求的技术尚有不足。

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智能家居工作方法及装置，以至少解决相关技术中智能家居娱乐性较低，体验度较差的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种智能家居工作方法，包括：获取用户的图像信息；将所述图像信息输入行为识别模型，由所述行为识别模型输出与所述图像信息对应的行为类型，其中，所述行为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均包括：图像信息和所述图像信息对应的行为类型；根据所述行为类型控制智能家居进行工作。

可选的，所述智能家居进行工作包括下列至少之一：调整灯光，播放音乐。

可选的，获取用户的图像信息之前包括：检测用户是否处于所述智能家居的工作范围；在确定所述用户处于所述智能家居的工作范围的情况下，获取用户的图像信息。

可选的，根据所述行为类型控制智能家居进行工作包括：根据所述行为类型确定对应的控制指令；根据所述控制指令控制智能家居进行工作。

可选的，根据所述行为类型控制智能家居进行工作之前包括：确定智能家居工作范围的房间信息，其中，所述房间信息包括下列至少之一：光线，声音，色调；根据所述房间信息控制智能家居进行工作。

可选的，还包括：获取用户语音信息；基于语音识别模型，根据所述语音信息确定所述语音信息对应的控制指令，其中，所述语音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均包括：语音信息和所述语音信息对应的控制指令；根据所述控制指令对智能家居进行控制。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种智能家居工作装置，包括：第一获取模块，用于获取用户的图像信息；第一识别模块，用于将所述图像信息输入行为识别模型，由所述行为识别模型输出与所述图像信息对应的行为类型，其中的，所述行为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均包括：图像信息和所述图像信息对应的行为类型；第一工作模块，用于根据所述行为类型控制智能家居进行工作。

可选的，该装置包括：确定模块，用于确定智能家居工作范围的房间信息，其中，所述房间信息包括下列至少之一：光线，声音，色调；第二工作模块，用于根据所述房间信息控制智能家居进行工作。

可选的，该装置还包括：第二获取模块，用于获取用户语音信息；第二识别模块，用于基于语音识别模型，根据所述语音信息确定所述语音信息对应的控制指令，其中，所述语音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均包括：语音信息和所述语音信息对应的控制指令；控制模块，用于根据所述控制指令对智能家居进行控制。

根据本发明实施例的另一方面，还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任意一项所述的方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述的方法。

在本发明实施例中，采用获取用户的图像信息；将所述图像信息输入行为识别模型，由所述行为识别模型输出与所述图像信息对应的行为类型，其中，所述行为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均包括：图像信息和所述图像信息对应的行为类型；根据所述行为类型控制智能家居进行工作的方式，通过行为识别模型，达到了识别图像信息对应的行为类型，进而达到通过行为类型控制智能家居工作的目的，从而实现了针对各房间各场景的辨识分析，根据用户的需求，自动配置娱乐项目的技术效果，进而解决了相关技术中智能家居娱乐性较低，体验度较差的技术问题。

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智能家居工作方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种智能家居工作装置的结构示意图。

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，提供了一种智能家居工作方法实施例，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智能家居工作方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，获取用户的图像信息；

步骤S104，将图像信息输入行为识别模型，由行为识别模型输出与图像信息对应的行为类型，其中，行为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均包括：图像信息和图像信息对应的行为类型；

步骤S106，根据行为类型控制智能家居进行工作。

在本发明实施例中，采用获取用户的图像信息；将所述图像信息输入行为识别模型，由所述行为识别模型输出与所述图像信息对应的行为类型，其中，所述行为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均包括：图像信息和所述图像信息对应的行为类型；根据所述行为类型控制智能家居进行工作的方式，通过行为识别模型，达到了识别图像信息对应的行为类型，进而达到通过行为类型控制智能家居工作的目的，从而实现了针对各房间各场景的辨识分析，根据用户的需求，自动配置娱乐项目的技术效果，进而解决了相关技术中智能家居娱乐性较低，体验度较差的技术问题。

在获取用户的图像信息之后，需要对图像信息进行相关的预处理，消除图像中无用的信息，对图像进行去噪、特征抽取等，经过预处理后，可以大大提高图像识别的准确性和识别效率。

上述行为识别模型是基于深层次的卷积神经网络和长短时记忆网络，经过大量的图像训练而得到的，能够识别图像中的行为类型。其中，行为类型是用户当前的身体状态，比如，看书、休息、运动、做游戏等，也就是用户正在做什么事情。

在根据行为类型控制智能家居进行工作时，可以根据用户不同的行为类型对智能家居进行调节，例如，当用户在家中运动时，智能家居会播放一些具有运动感觉的音乐，减少用户的运动乏味，增加了娱乐性。此外，智能家居还可以根据用户的生活习惯，进行自适应的工作。例如，根据近期获取的用户行为类型，生成用户生活日历，根据生活日历对智能家居进行控制，其中，生活日历记录的是用户在一段时间内经常从事的活动。该功能可以培养用户的良好的生活习惯。

可选的，智能家居进行工作包括下列至少之一：调整灯光，播放音乐。

通过对房间内采集的信息进行识别，得到用户的行为类型，进而根据行为类型控制智能家居进行工作，其中，可以控制智能家居调整灯光、播放音乐等。例如，用户在客厅内看书时将光线调亮、色温调冷，而当用户小憩时将光线调弱、色温调暖。又例如，用户在卧室进行亲子游戏时，播放点轻快的背景音乐，睡觉时灯光强度为小夜灯模式，同时播放舒缓的催眠乐曲，半小时后转为熄灯模式，并关闭音乐。因此，通过上述对智能家居的控制，不仅增加了智能家居的功能用途，更提升了用户对智能家居娱乐性和智能化的体验。

可选的，获取用户的图像信息之前包括：检测用户是否处于智能家居的工作范围；在确定用户处于智能家居的工作范围时，获取用户的图像信息。

需要说明的是，智能家居的工作范围是智能家居在所处空间能够影响到的区域，通过检测装置用于检测用户是否处于智能家居的工作范围，其中，检测装置可以包括红外热成像传感器、声音传感器、压力传感器等。在检测到用户处于智能家居的工作范围，图像采集装置就会及时采集用户在该范围内的图像信息，其中，图像采集装置可以是照相机、电子摄像头，用于获取用户的图像信息。除此以外，还可以通过图像采集装置实时采集智能家居的工作范围内的图像信息，图像采集装置采用全天候、无死角的工作方式，使得检测范围广、不遗漏，可以全面地获取用户的图像信息。

可选的，根据行为类型控制智能家居进行工作包括：根据行为类型确定对应的控制指令；根据控制指令控制智能家居进行工作。

上述行为类型可以为用户当前的身体状态，例如，可以包括用户当前时间节点的身体状态或者用户当前时间段的身体状态，进而根据用户的行为类型确定与该行为类型对应的控制指令。例如，用户早晨起床，拉开窗帘，智能家居检测到用户起床，获取房间状态，此时音乐开启，以轻柔音乐为主，同时播报与用户相关的资讯，如天气预报、路况信息、早间新闻等。又例如，用户从健身房回到家中，当用户推开家门，此时的行为类型为用户推门进入房间，检测装置检测到用目标用户，同时对房间信息进行采集，若房间光线较暗，则智能家居自动调节灯光至合适亮度。用户如果坐在沙发上休息，则灯光会逐渐变暗，音乐以轻缓、悠扬的催眠曲为主，并且声音分贝随着用户的睡眠状态自动调整，沙发也处于按摩工作模式。由检测到的用户行为类型实时对智能家居的工作状态进行调节，能够使得智能家居的工作更加贴近用户的实际需求，在原有智能家居功能的基础上，通过增加调整灯光、播放音乐、推荐游戏等功能，让用户体验到更加智能化、富有趣味性的生活体验。

可选的，根据行为类型控制智能家居进行工作之前包括：确定智能家居工作范围的房间信息，其中，房间信息包括下列至少之一：光线，声音，色调；根据房间信息控制智能家居进行工作。

需要说明的是，上述的房间信息包括不仅包括光线、声音、色调，还可以包括房间的大小、室内温度等。通过房间信息可以有效地对房间智能家居的工作进行调整。例如，白天用户在房间内看电影，智能家居根据房间信息，将房间内的灯光调整至适合观影的程度，电影播放声音随着情节以及房间内外来噪声的影响而自动调节。还可以根据房间信息，比如，房间的大小等，对智能家居进行调节。还以上述看用户电影为例，根据房间的大小选择相应音箱，用户可以根据自己的爱好甚至播放声音类型，其中，播放声音类型包括：立体声、环绕声等。通过智能家居工作范围的房间信息，根据不同的房间信息以及不同的娱乐情形，采用多种方式对智能家居进行控制，增加了用户体验。

可选的，还包括：获取用户语音信息；基于语音识别模型，根据语音信息确定语音信息对应的控制指令，其中，语音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均包括：语音信息和语音信息对应的控制指令；根据控制指令对智能家居进行控制。

在本发明实施例中，还包括一种语音对智能家居进行控制的方法。在对智能家居的工作进行控制时，既可以通过获取语音信息对智能家居进行控制，也可以通过获取图像信息对智能家居进行控制，以及采用上述两者结合的方式。其中，由信息采集装置获取语音信息，将语音信息输入已经训练好的语音识别模型得到与语音信息对应控制指令，根据该控制指令对智能家居进行控制。例如，客厅内为两成年人时，推荐激烈有趣的体感游戏；卧室内为母亲和孩子时，推荐睡前夜读故事或童话电影等。

以语音信息与图像信息结合为例，在每个房间配置图像采集装置，在房间内有用户出现时，触动图像采集装置进行图像采集，采用行为识别模型识别采集的图像信息，辨识出房间中的房间类型、用户身份、互动行为，进而根据辨识的结果自动调节房间内灯光和音乐；同时，每个房间还配置语音采集装置，采用语音识别模型识别采集的语音信息，辨识出用户的要求，进而根据图像辨识的用户身份进行娱乐项目推荐，如体感游戏、视频节目等。进而能根据房间内实际情况进行适宜的娱乐配置，从而提高用户体验。

图2是根据本发明实施例的一种智能家居工作装置的结构示意图；如图2所示，该智能家居工作装置20，包括：第一获取模块22，第一识别模块24和第一工作模块26。下面对该智能家居工作装置20进行详细说明。

第一获取模块22，用于获取用户的图像信息；第一识别模块24，与上述第一获取模块22连接，用于将图像信息输入行为识别模型，由行为识别模型输出与图像信息对应的行为类型，其中的，行为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均包括：图像信息和图像信息对应的行为类型；第一工作模块26，与上述第一识别模块24连接，用于根据行为类型控制智能家居进行工作。

可选的，该装置包括：确定模块，用于确定智能家居工作范围的房间信息，其中，房间信息包括下列至少之一：光线，声音，色调；第二工作模块，用于根据房间信息控制智能家居进行工作。

可选的，该装置还包括：第二获取模块，用于获取用户语音信息；第二识别模块，用于基于语音识别模型，根据语音信息确定语音信息对应的控制指令，其中，语音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均包括：语音信息和语音信息对应的控制指令；控制模块，用于根据控制指令对智能家居进行控制。

根据本发明实施例的另一方面，还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任意一项的方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，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 (11)

1.一种智能家居工作方法，其特征在于，包括：

获取用户的图像信息；

将所述图像信息输入行为识别模型，由所述行为识别模型输出与所述图像信息对应的行为类型，其中，所述行为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均包括：图像信息和所述图像信息对应的行为类型；

根据所述行为类型控制智能家居进行工作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述智能家居进行工作包括下列至少之一：调整灯光，播放音乐。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取用户的图像信息之前包括：

检测用户是否处于所述智能家居的工作范围；

在确定所述用户处于所述智能家居的工作范围的情况下，获取用户的图像信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述行为类型控制智能家居进行工作包括：

根据所述行为类型确定对应的控制指令；

根据所述控制指令控制智能家居进行工作。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述行为类型控制智能家居进行工作之前包括：

确定智能家居工作范围的房间信息，其中，所述房间信息包括下列至少之一：光线，声音，色调；

根据所述房间信息控制智能家居进行工作。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取用户语音信息；

基于语音识别模型，根据所述语音信息确定所述语音信息对应的控制指令，其中，所述语音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均包括：语音信息和所述语音信息对应的控制指令；

根据所述控制指令对智能家居进行控制。

7.一种智能家居工作装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取用户的图像信息；

第一识别模块，用于将所述图像信息输入行为识别模型，由所述行为识别模型输出与所述图像信息对应的行为类型，其中的，所述行为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均包括：图像信息和所述图像信息对应的行为类型；

第一工作模块，用于根据所述行为类型控制智能家居进行工作。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，该装置包括：

确定模块，用于确定智能家居工作范围的房间信息，其中，所述房间信息包括下列至少之一：光线，声音，色调；

第二工作模块，用于根据所述房间信息控制智能家居进行工作。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，该装置还包括：

第二获取模块，用于获取用户语音信息；

第二识别模块，用于基于语音识别模型，根据所述语音信息确定所述语音信息对应的控制指令，其中，所述语音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均包括：语音信息和所述语音信息对应的控制指令；

控制模块，用于根据所述控制指令对智能家居进行控制。

10.一种存储介质，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6中任意一项所述的方法。

11.一种处理器，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6中任意一项所述的方法。

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