CN111176125A - 基于智能终端的家电控制方法、智能终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于智能终端的家电控制方法、智能终端及存储介质。该家电控制方法通过获取用户的家电控制指令，对所述家电控制指令进行家电特征识别，得到所述家电控制指令中包含的家电设备特征；基于学习的多个可控家电设备各自的家电设备特征，从所述多个可控家电设备中选择出与所述家电控制指令中包含的家电设备特征匹配的可控家电设备；根据所述家电控制指令的指令内容对选择出的可控家电设备进行控制。通过上述方法进行家电控制时，不需要对可控家电设备进行编号，或在家电控制指令中指明编号，使用户通过智能终端对可控家电设备的控制流程得以简化，使用户对可控家电设备的控制更加方便，提升用户体验。

Description

基于智能终端的家电控制方法、智能终端及存储介质

技术领域

本发明涉及智能家电技术领域，尤其涉及一种基于智能终端的家电控制方法、智能终端及存储介质。

背景技术

随着智能家居的技术发展，在智能家居场景下，用户可通过智能终端对智能家电设备进行控制。智能终端对用户的声音指令进行识别，进而根据识别到的指令控制相应的家电设备开启并执行相应操作，如，控制音箱、电视机、投影仪、灯光等开启，或控制音箱、电视机、投影仪等播放歌曲、视频等。

现有技术中，当智能家居场景中存在多个相同或类似的智能家电设备时，需要通过智能终端对这些相同或类似的智能家电设备进行编号，并在声音指令中指明相应的编号，进而令智能终端根据指令中指明的编号确认相应的智能家电设备。但若用户未对这些相同或类似的智能家电设备进行编号，或在声音指令中未指明具体的编号，则智能终端无法智能的根据用户的指令信息查找到对应的智能终端，进而出现指令失效或操作错误等情况，给用户的使用带来不便，智能性较差，用户体检不佳。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于智能终端的家电控制方法、智能终端及存储介质，该家电控制方法能够使可控家电设备的控制方法更加便捷。

为实现上述目的，本发明提供一种基于智能终端的家电控制方法，所述家电控制方法包括：

智能终端获取用户的家电控制指令，对所述家电控制指令进行家电特征识别，得到所述家电控制指令中包含的家电设备特征；

基于学习的多个可控家电设备各自的家电设备特征，从所述多个可控家电设备中选择出与所述家电控制指令中包含的家电设备特征匹配的可控家电设备；

根据所述家电控制指令的指令内容对选择出的可控家电设备进行控制。

另一方面，本发明提出了一种智能终端，该智能终端包括指令获取装置、通信电路、存储器以及处理器，所述指令获取装置、通信电路、存储器以及处理器相互连接；

所述指令获取装置用于获取家电控制指令；

所述通信电路用于向相关联的至少一个可控家电设备发送控制指令，以对所述至少一个可控家电设备进行控制；

所述存储器用于存储所述处理器执行的计算机指令及与可控家电设备相关联的历史使用数据；

所述处理器用于执行所述计算机指令生成相应的家电控制指令，并通过所述通信电路将所述家电控制指令发送至相应的可控家电设备，以实现上述家电控制方法。

另一方面，本发明还提出了一种存储介质，该存储介质存储有计算机程序数据，所述计算机程序数据能够被执行以实现上述家电控制方法。

有益效果：区别于现有技术，本发明通过智能终端对与其关联的可控家电设备的家电特征进行学习，并存储学习结果，进而可知晓与其关联的每个可控家电设备各自的家电设备特征。当用户通过智能终端发起家电控制指令时，根据家电控制指令中指明的家电设备特征相对准确的选择出对应的可控家电设备，并对其进行相关操作。在本实施例的家电控制过程中，用户不需要对可控家电设备进行编号，或在家电控制指令中指明编号，仅需在家电控制指令中指明可控家电设备的家电设备特征即可，使用户通过智能终端对可控家电设备的控制流程得以简化，使用户对可控家电设备的控制更加方便，提升用户体验。

附图说明

图1是本发明家电控制方法第一实施例的流程示意图；

图2是本发明家电控制方法第二实施例的流程示意图；

图3是本发明家电控制方法第三实施例的流程示意图；

图4是本发明家电控制方法第四实施例的流程示意图；

图5是本发明家电控制方法第五实施例的流程示意图；

图6是本发明家电控制方法第六实施例的流程示意图；

图7是图6中步骤S61的一实施方式的流程示意图；

图8是图6中步骤S61的另一实施方式的流程示意图；

图9是本发明智能终端一实施例的结构示意图；

图10是本申请存储介质一实施例的结构示意图。

具体实施方式

为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细描述。显然，所描述的实施方式仅仅是本发明的一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，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方式，均属于本发明保护的范围。

请参阅图1，图1是本发明基于智能终端的家电控制方法第一实施例的流程示意图。如图1所示，本实施例的家电控制方法至少可包括如下步骤：

在步骤S11中，获取用户的家电控制指令，对家电控制指令进行家电特征识别，得到家电控制指令中包含的家电设备特征。

本实施例中，家电设备特征可包括家电设备类别(如，电视机、投影仪、冰箱、灯等类别)、家电设备特性(例如，电视机的放置位置、灯的光线颜色等)，因此，根据家电设备特征可具体的确定对应的家电设备，例如，放置在客厅的电视机、光线颜色为黄色的灯等。

当用户通过智能终端发起家电设备的家电控制指令时，智能终端获取该家电控制指令，并对获取到的家电控制指令进行分析，进而从中获取家电控制指令中包含的家电设备特征。例如，家电控制指令为“打开黄色的灯”，则可根据分析得到家电设备特征至少包括家电设备类别为灯，家电设备特性为黄色光线。

本实施例中智能终端可以为手机、电脑、平板电脑、带有摄像头的智能音箱、机器人等能够与用户进行人机互动的智能设备，本申请对此不作具体限制。

在步骤S12中，基于学习的多个可控家电设备各自的家电设备特征，从多个可控家电设备中选择出与家电控制指令中包含的家电设备特征匹配的可控家电设备。

本实施例中，智能终端可在与可控家电设备进行关联后对与其关联的可控家电设备的家电设备特征进行学习，并存储学习结果，由此智能终端可知晓与其关联的每个可控家电设备各自的家电设备特征。其中，智能终端可通过获取与其关联的可控家电设备的相关设备参数对可控家电设备进行确定，进而获取相关的家电设备特征；例如，可通过获取与其关联的可控家电设备自身的相关额定电压、用途、工作电流等相关参数确定可控家电设备的家电设备类别，若无法通过这些参数确定时，可通过对相关的可控家电设备进行相应开启、播放、关闭等操作确定，进一步，可通过拍摄装置进一步确定可控家电设备的家电设备特征。

例如，灯A、灯B、电视机C分别与智能终端关联，智能终端分别获取灯A、灯B、电视机C的相关设备参数，由此可确定灯A和灯B的家电设备类别为灯，电视机C的家电设备类别为电视机，进一步，通过拍摄装置对灯A和灯B开启后的相应灯光颜色进行拍摄，进而对灯A和灯B的家电设备特性进行学习，确定灯A为光线颜色为黄色的灯，灯B为光线颜色为白色的灯；此外，可通过获取电视机C的位置确定电视机C为放置在客厅的电视机。

进一步，智能终端根据步骤S11中分析得到的家电控制指令中包含的家电设备特征，从与其关联的可控家电设备中选择出与家电控制指令中包含的家电设备特征匹配的可控家电设备，此时选择出的可控家电设备即为对应于用户的家电控制指令的可控家电设备。例如，智能终端关联了上述的灯A、灯B和电视机C，而根据步骤S11可确定家电控制指令中包含的家电设备特征为“光线为黄色的灯”，进而可确定灯A的家电设备特征与家电控制指令中包含的家电设备特征匹配，进而确定与家电控制指令对应的可控家电设备为灯A。

在步骤S13中，根据家电控制指令的指令内容对选择出的可控家电设备进行控制。

在步骤S12选择了与家电控制指令对应的可控家电设备后，即可根据家电控制指令的指令内容对选择出的可控家电设备进行相应操作控制。例如，家电控制指令为“打开黄色的灯”，则根据家电控制指令通过相应的控制开关打开步骤S12选择出的光线为黄色的灯A。

本实施例中，智能终端在根据家电控制指令执行相应操作前，对与其关联的可控家电设备的家电特征进行学习，并存储学习结果，进而可知晓与其关联的每个可控家电设备各自的家电设备特征。进而在用户通过智能终端发起家电控制指令时，根据家电控制指令中指明的家电设备特征相对准确的选择出对应的可控家电设备，并对其进行相关操作。在本实施例的家电控制过程中，用户不需要对可控家电设备进行编号，或在家电控制指令中指明编号，仅需在家电控制指令中指明可控家电设备的家电设备特征即可，使用户通过智能终端对可控家电设备的控制流程得以简化，使用户对可控家电设备的控制更加方便，提升用户体验。

在另一实施例中，智能终端还可对用户的使用习惯进行记录，进而在对用户的使用习惯进行学习，在从多个可控家电设备中选择出与家电控制指令中包含的家电设备特征匹配的可控家电设备结合用户的使用习惯，选择出最接近用户使用习惯的可控智能家电设备。例如，智能终端除了关联上述的三个可控家电设备之外，还关联了另一个光线颜色为黄色的灯D，由此，根据上述实施方式可选择出灯A和灯D，假设用户比较长使用的为灯D，则进一步根据对用户的使用习惯的学习可进一步从灯A和灯D中选择出灯D，进而对灯D进行相应控制。此时，智能终端选择出的可控家电设备可更符合用户的实际使用需求，更加智能，用户体验也更好。

进一步，请参阅图2，图2是本发明基于智能终端的家电控制方法第二实施例的流程示意图。如图2所示，本实施例的家电控制方法至少可包括如下步骤：

在步骤S21中，获取与智能终端关联的多个可控家电设备各自的家电设备特征，利用获取到的多个可控家电设备各自的家电设备特征生成第一家电特征数据库。

本实施例中，可控家电设备与智能终端进行关联后，智能终端可获取与其关联的可控家电设备各自的家电设备特征。具体的，智能终端获取可控家电设备的家电设备特征的方法可与上述步骤S12中记载的方式相同，此处不再赘述。进一步，智能终端将获取的可控家电设备各自的家电设备特征进行存储，进而生成相应的第一家电特征数据库。

在步骤S22中，基于第一家电特征数据库进行机器学习，以形成相应的第一深度学习神经网络。

进一步，智能终端基于步骤S21生成的第一家电特征数据库进行机器学习，进而形成相应的第一深度学习神经网络。由此，将步骤S21中生成的第一家电特征数据库中包含的家电设备特征作为第一深度学习神经网络的输入数据进行输入，令第一深度学习神经网络对输入的家电设备特征进行识别，输出根据家电设备特征进行可控家电设备进行匹配的匹配结果，进而可根据输出的匹配结果确定与输入的家电设备特征匹配的可控家电设备。

本实施例中，智能终端可将第一家电特征数据库发送至另一具有较强计算功能的服务器、计算机等设备，以使另一具有较强计算功能的服务器、计算机等设备根据第一家电特征数据库进行学习而生成相应的第一深度学习神经网络，进一步，将生成的第一深度学习神经网络加载至本发明的智能终端中，以使智能终端可利用第一深度学习神经网络执行本本实施例的家电控制方法。在其他实施方式中，若智能终端本身具有较强的计算能力和数据存储能力，则也可由智能终端本身根据第一家电特征数据库进行深度学习形成相应的第一深度学习神经网络。本实施例对此不做具体限定。

本实施例中，可根据现有深度学习模型构建初步深度学习神经网络模型，进一步将上述的第一家电特征数据库作为初步深度学习神经网络模型的训练集进行学习，进而构建第一深度学习神经网络。

在步骤S23中，获取用户的家电控制指令，对家电控制指令进行家电特征识别，得到家电控制指令中包含的家电设备特征。

当用户通过智能终端发起家电设备的家电控制指令时，智能终端获取该家电控制指令，并对获取到的家电控制指令进行分析，进而从中获取家电控制指令中包含的家电设备特征。

在步骤S24中，基于第一深度学习神经网络，从多个可控家电设备中选择出与家电控制指令中包含的家电设备特征匹配的可控家电设备。

本实施例将步骤S23中获取的家电设备特征作为第一深度学习神经网络的输入数据，进而可令第一深度学习神经网络输出根据家电设备特征进行可控家电设备进行匹配的匹配结果，进而可根据输出的匹配结果确定与输入的家电设备特征匹配的可控家电设备。

在步骤S25中，根据家电控制指令的指令内容对选择出的可控家电设备进行控制。

在步骤S24确定了与家电控制指令对应的可控家电设备后，即可根据家电控制指令的指令内容对选择出的可控家电设备进行相应操作控制。

进一步，在图2所示的家电控制方法第二实施例的基础上，本发明还提出了家电控制方法第三实施例，如图3所示，本发明的家电控制方法第三实施例至少可包括如下步骤：

在步骤S31中，获取与智能终端关联的多个可控家电设备各自的家电设备特征，利用获取到的多个可控家电设备各自的家电设备特征生成第一家电特征数据库。

本实施例的步骤S31与图2所示的步骤S21的执行内容相同，具体请参见上述对图2所示的步骤S21的说明，此处不再赘述。

在步骤S32中，记录用户对多个可控家电设备的使用习惯，将使用习惯结合第一家电特征数据库，以生成第二家电特征数据库。

本实施例中，用户通过智能终端对可控家电设备进行控制的过程中，智能终端不断的记录用户对多个可控家电设备的使用习惯，并将记录的用户的使用习惯也进行存储，结合第一家电特征数据库生成第二家电特征数据库。可以理解的是，第二家电特征数据库中还包括有用户对可控家电设备的使用习惯，表征了用户对可控家电设备的使用喜好。

在步骤S33中，基于第二家电特征数据库进行机器学习，以形成相应的第二深度学习神经网络。

进一步，智能终端基于步骤S32生成的第二家电特征数据库进行机器学习，进而形成相应的第二深度学习神经网络。其中，第二家电特征数据库中包括有用户对可控家电设备的使用习惯。

在步骤S34中，获取用户的家电控制指令，对家电控制指令进行家电特征识别，得到家电控制指令中包含的家电设备特征。

当用户通过智能终端发起家电设备的家电控制指令时，智能终端获取该家电控制指令，并对获取到的家电控制指令进行分析，进而从中获取家电控制指令中包含的家电设备特征。

在步骤S35中，基于第二深度学习神经网络，从多个可控家电设备中选择出与家电控制指令中包含的家电设备特征匹配的可控家电设备。

本实施例将步骤S34中获取的家电设备特征作为第二深度学习神经网络的输入数据，进而可令第二深度学习神经网络输出根据家电设备特征进行可控家电设备进行匹配的匹配结果，进而可根据输出的匹配结果确定与输入的家电设备特征匹配的可控家电设备。

可以理解的是，由于第二家电特征数据库中包括有用户对可控家电设备的使用习惯，由此，根据第二家电特征数据库进行学习而构建的第二深度学习神经网络可根据第二家电特征数据库中包含的用户对可控家电设备的使用习惯对家电设备特征和可控家电设备之间的关联关系进行调整，以使输出的可控家电设备的匹配结果更加符合用户的使用习惯。例如，可控家电设备中包括有两个黄色的灯A和灯D，且用户对可控家电设备的使用习惯为用户更常使用灯D，当用户的家电控制指令为“打开黄色的灯”时，即可根据用户的家电控制指令进行可控家电设备的匹配时会优先匹配选择出灯D。

在步骤S36中，根据家电控制指令的指令内容对选择出的可控家电设备进行控制。

在步骤S35确定了与家电控制指令对应的可控家电设备后，即可根据家电控制指令的指令内容对选择出的可控家电设备进行相应操作控制。

本实施例进一步结合了用户对可控家电设备的使用习惯，进而使得根据家电控制指令匹配得到的可控家电设备更加符合用户的使用习惯，提升用户体验。

进一步，请参阅图4，图4是本发明基于智能终端的家电控制方法第四实施例的流程示意图。如图4所示，本实施例的家电控制方法至少可包括如下步骤：

在步骤S41中，确获取用户的家电控制指令，对家电控制指令进行家电特征识别，得到家电控制指令中包含的家电设备特征。

当用户通过智能终端发起家电设备的家电控制指令时，智能终端获取该家电控制指令，并对获取到的家电控制指令进行分析，进而从中获取家电控制指令中包含的家电设备特征。本实施例中，家电设备特征可对应于至少两个可控家电设备。例如，家电控制指令为“打开电视机和黄色的灯”，则家电设备特征对应包括“黄色的灯”和“电视机”。

在步骤S42中，基于学习的多个可控家电设备各自的家电设备特征，从多个可控家电设备中选择出与家电控制指令中包含的家电设备特征匹配的至少两个可控家电设备。

智能终端可在与可控家电设备进行关联后对与其关联的可控家电设备的家电设备特征进行学习，并存储学习结果，由此智能终端可知晓与其关联的每个可控家电设备各自的家电设备特征。

进一步，智能终端根据步骤S41中分析得到的家电控制指令中包含的家电设备特征，从与其关联的可控家电设备中选择出与家电控制指令中包含的家电设备特征匹配的可控家电设备，此时选择出的可控家电设备即为对应于用户的家电控制指令的至少两个可控家电设备。例如，智能终端关联了光线颜色为黄色的灯A、光线颜色为白色的灯B以及电视机C，而根据步骤S41可确定家电控制指令中包含的家电设备特征为“光线为黄色的灯”和“电视机”，进而可确定灯A和电视机C的家电设备特征与家电控制指令中包含的家电设备特征匹配，进而确定与家电控制指令对应的可控家电设备为灯A和电视机C。

在步骤S43中，基于至少两个可控家电设备在家电控制指令中出现的先后顺序，根据家电控制指令的指令内容依次对至少两个可控家电设备进行控制。

在步骤S42选择了与家电控制指令对应的可控家电设备后，即可根据家电控制指令的指令内容对选择出的可控家电设备进行相应操作控制。进一步，可根据家电控制指令中至少两个可控家电设备的出现顺序对选择出的可控家电设备进行相应操作控制。如，家电控制指令中先出现的家电设备特征为“电视机”，后出现的家电设备特征为“黄色的灯”，步骤S42中匹配得到与家电设备特征“电视机”匹配的可控家电设备为电视机C，与家电设备特征“黄色的灯”匹配的可控家电设备为灯A，则可确定家电控制指令中先出现电视机C，后出现灯A，由此即可各级家电控制指令先打开电视机C，后打开灯A。

进一步，请参阅图5，图5是本发明基于智能终端的家电控制方法第五实施例的流程示意图。如图5所示，本实施例的家电控制方法至少可包括如下步骤：

在步骤S51中，获取多个用户分别对应的多个家电控制指令，对多个家电控制指令分别进行家电特征识别，得到多个家电控制指令中各自包含的家电设备特征。

本实施例中，多个用户均可通过智能终端对可控家电设备进行控制。当多个用户分别通过智能终端发起家电设备的家电控制指令时，智能终端可获取到多个用户发起的多个家电控制指令，此时，智能终端对获取到的多个家电控制指令分别进行分析，进而从中获取到的多个家电控制指令中包含的家电设备特征。

在步骤S52中，对多个用户进行身份识别，根据识别结果确定多个用户之间的优先级关系。

本实施例中可根据多个用户的身份信息设置多个用户之间的优先级关系。当智能终端接收到多个用户的家电控制指令时，可对多个用户分别进行身份识别获取多个用户各自的身份信息，进而根据身份信息确定多个用户之间的优先级关系。

进一步，智能终端对多个用户进行身份识别时，可采用图像进行识别，即接收到家电控制指令后，可启用相应的拍摄装置，通过拍摄装置对用户进行拍摄得到相应的用户图像，进一步对用户图像进行人脸识别，得到发起家电控制指令的用户的人脸特征，将该人脸特征与存储的用户的人脸特征进行匹配，进而确定发起家电控制指令的用户的身份信息。此外，还可利用声音特征进行识别，即根据接收到的语音家电控制指令，从其中提取相应的包括声调、频率、强度、语调等声音特征，将提取的声音特征与存储的用户的声音特征进行匹配，进而确定发起家电控制指令的用户的身份信息。

在步骤S53中，基于学习的多个可控家电设备各自的家电设备特征，分别从多个可控家电设备中选择出与多个家电控制指令中各自包含的家电设备特征匹配的可控家电设备。

本步骤与图1所示的步骤S12相同，具体实施方式请参见上述对图1所示的步骤S12的说明，此处不再赘述。

在步骤S54中，基于多个用户之间的优先级关系，根据多个家电控制指令的指令内容依次对选择出的可控家电设备进行控制。

在步骤S53选择出与多个家电控制指令对应的可控家电设备后，即可根据步骤S52中确定的多个用户的优先级关系对选择出的可控家电设备进行相应控制。

进一步，请参阅图6，图6是本发明基于智能终端的家电控制方法第六实施例的流程示意图。如图6所示，本实施例的家电控制方法至少可包括如下步骤：

在步骤S61中，获取用户的家电控制指令，对用户进行身份识别，判断用户是否为已注册用户。

本实施例中，智能终端接收到用户的家电控制指令后，先对用户进行身份识别，判断该用户是否为已注册用户。若用户是已注册用户，则可对进一步执行后续的步骤S62；若用户是未注册用户，则提示用户进行注册。上述对用户是否为已注册用户的识别可通过提取接收到的语音家电控制指令的声音特征进行识别，也可通过对用户进行图像拍摄，通过拍摄的用户图像进行识别，本发明不做具体限制。

在步骤S62中，对家电控制指令进行家电特征识别，得到家电控制指令中包含的家电设备特征。

在步骤S63中，基于学习的多个可控家电设备各自的家电设备特征，从多个可控家电设备中选择出与家电控制指令中包含的家电设备特征匹配的可控家电设备。

在步骤S64中，根据家电控制指令的指令内容对选择出的可控家电设备进行控制。

本实施例中，步骤S62至步骤S64可与图1所示的步骤S11至步骤S13相同，具体实施方式请参见上述对图1所示的步骤S11至步骤S13的说明，此处不再赘述。

在步骤S65中，提示用户进行注册。

当通过步骤S61确定用户为未注册用户时，可提示用户进行注册，若用户完成注册，则可继续根据步骤S62对用户的家电控制指令进行家电特征识别，以继续根据该家电控制指令对相应的可控家电设备进行相应控制操作。

进一步，请参阅图7，在一实施方式中，步骤S61可包括如下步骤：

在步骤S61a1中，获取用户的用户图像，从用户图像中提取对应的二维图像信息或二维特征信息，判断是否能够从预先存储的用户二维图像信息或用户二维特征信息中查找到与其匹配的二维图像信息或二维特征信息。

智能终端获取家电控制指令后，可确定家电控制指令对应的用户位置，调整其上设置的拍摄装置的朝向，令拍摄装置朝向该用户位置，进而通过拍摄装置拍摄用户图像，智能终端即可获取拍摄装置拍摄的用户图像。进一步，从用户图像中获取包含的二维图像信息或二维特征信息，将二维图像信息或二维特征信息与预先存储的用户二维图像信息或用户二维特征信息进行匹配，可以理解的，由于当前是对用户是否为已注册用户进行识别，即智能终端不能确定获取的用户图像中的二维图像信息或二维特征信息是否与已注册用户的用户二维图像信息或用户二维特征信息匹配，因此，本实施例中智能终端的操作是判断是否能够从存储的已注册用户的用户二维图像信息或用户二维特征信息中查找到与其匹配的二维图像信息或二维特征信息，若是，则说明此时通过用户图像得到的二维图像信息或二维特征信息为已注册用户的用户二维图像信息或用户二维特征信息，则继续执行步骤S61a2，进一步对用户是否为已注册用户进行识别；否则，执行步骤S61a4。

其中，二维图像信息可以指图像中包含的所有区域的二维图像信息，也可以是先对用户图像进行人脸识别，然后对人脸识别区域提取的二维图像信息。二维特征信息可以指对用户图像进行特征识别，对识别到的特征区域提取的二维特征信息，例如，对用户图像中人脸进行的特征识别，对人脸中包含的五官特征进行识别，进而提取识别到的五官特征的二维特征信息。

在步骤S61a2中，从用户图像中提取对应的图像深度信息或深度特征信息，并获取与其匹配的二维图像信息或二维特征信息对应的用户深度信息或用户深度特征信息，判断图像深度信息或深度特征信息与用户深度信息或用户深度特征信息是否匹配。

当步骤S61a1的判断结果为能够从预先存储的用户二维图像信息或用户二维特征信息中查找到与其匹配的二维图像信息或二维特征信息时，本实施例进一步提取上述二维图像信息或二维特征信息对应区域的图像深度信息或深度特征信息。进一步，根据上述与用户图像中的的二维图像信息或二维特征信息匹配的用户二维图像信息或用户二维特征信息，获取与该用户二维图像信息或用户二维特征信息对应的用户深度信息或用户深度特征信息。进一步，判断图像深度信息或深度特征信息与用户深度信息或用户深度特征信息是否匹配，若是，则执行步骤S61a3，以确定用户为已注册用户，否则，执行步骤S61a4，以确定用户为未注册用户。本实施例在通过二维信息进行用户识别后进一步通过三维信息进行用户识别，可排除拍摄到的用户图像中包含的用户照片等物品对识别结果的影响。

图像深度信息可以是与上述二维图像信息的区域对应的深度信息，深度特征信息可以是与上述二维特征信息的区域对应的深度信息。本实施例中，拍摄装置可为设置在智能终端上的深度相机，由此其拍摄的图像中可包含有深度信息，以执行上述匹配操作。

在步骤S61a3中，确定用户为已注册用户。

当步骤S61a1和步骤S61a2的判断结果均为肯定结果时，则可确定用户为已注册用户。进而可继续执行步骤S62，继续对家电控制指令进行家电特征识别。

在步骤S61a4中，确定用户为未注册用户。

当步骤S61a1或步骤S61a2中任意一个判断步骤的判断结果为否定结果时，则可确定用户为未注册用户，此时，可执行步骤S65，向该用户发出注册提示，进而在用户完成注册后根据用户的家电控制指令继续执行步骤S62。

进一步，请参阅图8，在另一实施方式中，步骤S61还可包括如下步骤：

在步骤S61b1中，获取用户的声音，提取声音的声音特征，判断是否能够从存储的用户声音特征中查找到与其匹配的声音特征。

在另一实施方式中，智能终端获取的家电控制指令一般为语音指令，进而智能终端可根据家电控制指令进行分析，即可提取语音家电控制指令中的声音特征，进而判断存储的用户声音特征是否存在该声音特征匹配的声音特征。其中，声音特征可包括音色、音调、声音频率等特征。若是，则继续执行步骤S61b2，以确定用户为已注册用户，否则继续执行S61b3，以确定用户为未注册用户。

在步骤S61b2中，确定用户为已注册用户。

当步骤S61b1的判断结果均为肯定结果时，则可用户为已注册用户。进而可继续执行步骤S62，继续对家电控制指令进行家电特征识别。

在步骤S61b3中，确定用户为未注册用户。

当步骤S61b1的判断结果为否定结果时，则可确定用户为未注册用户，此时进一步执行步骤S65，向该用户发出注册提示，进而在用户完成注册后根据用户的家电控制指令继续执行步骤S62。

进一步，请参阅图9，图9是本发明智能终端一实施例的结构示意图。如图9所示，本实施例的智能终端100包括指令获取装置104、通信电路103、存储器102以及处理器101，指令获取装置104、通信电路103、存储器102以及处理器101相互连接。指令获取装置104可以为一个或多个麦克风，用于获取用户发起的家电控制指令。通信电路103用于向相关联的至少一个可控家电设备发送控制指令，以对至少一个可控家电设备进行控制。存储器102设置在智能终端100内部，用于存储处理器101执行的计算机指令。处理器101用于执行存储器102存储的计算机指令，根据指令获取装置104接收到的家电控制指令生成相应的家电控制指令，并通过所述通信电路103将所述家电控制指令发送至相应的可控家电设备，以实现上述图1至图8所示的家电控制方法第一实施例至第六实施例中的任意实施例，具体实施内容请参见上述图1至图8所示的智能终端的用户交互方法第一实施例至第六实施例，此处不再赘述。

进一步，本实施例的智能终端100还包括拍摄装置105，拍摄装置105分别与处理器101和存储器102连接，拍摄装置105可为深度相机，进而可获取拍摄到的用户图像的深度信息。拍摄装置105用于对用户进行拍摄得到相应的用户图像，将用户图像发送至处理器101，以使处理器能够根据用户图像对用户进行身份识别。

请参阅图10，图10是本申请存储介质一实施例的结构示意图。如图10所示，本实施例中的存储介质200中存储有能够被执行的计算机程序数据201，该计算机程序数据201被执行能够实现图1至图8所示的家电控制方法第一实施例至第六实施例中的任意实施例。

本实施例中，该存储介质200可以是智能终端的存储模块、移动存储装置(如移动硬盘、U盘等)、网络云盘、应用存储平台或服务器等具备存储功能的介质。此外，该存储介质还可以为上述图9中所示的存储器102。

以上仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围。

Claims (10)

1.一种基于智能终端的家电控制方法，其特征在于，包括：

智能终端获取用户的家电控制指令，对所述家电控制指令进行家电特征识别，得到所述家电控制指令中包含的家电设备特征；

基于学习的多个可控家电设备各自的家电设备特征，从所述多个可控家电设备中选择出与所述家电控制指令中包含的家电设备特征匹配的可控家电设备；

根据所述家电控制指令的指令内容对选择出的可控家电设备进行控制。

2.根据权利要求1所述的家电控制方法，其特征在于，所述家电控制方法还包括：

获取与所述智能终端关联的多个可控家电设备各自的家电设备特征，利用获取到的多个可控家电设备各自的家电设备特征生成第一家电特征数据库；

基于所述第一家电特征数据库进行机器学习，以形成相应的第一深度学习神经网络；

所述基于学习的多个可控家电设备各自的家电设备特征，从所述多个可控家电设备中选择出与所述家电控制指令中包含的家电设备特征匹配的可控家电设备，包括：

基于所述第一深度学习神经网络，从所述多个可控家电设备中选择出与所述家电控制指令中包含的家电设备特征匹配的可控家电设备。

3.根据权利要求2所述的家电控制方法，其特征在于，在所述获取与所述智能终端关联的多个可控家电设备各自的家电设备特征，利用获取到的多个可控家电设备各自的家电设备特征生成第一家电特征数据库之后，还包括：

记录用户对所述多个可控家电设备的使用习惯，将所述使用习惯结合所述第一家电特征数据库，以生成第二家电特征数据库；

基于所述第二家电特征数据库进行机器学习，以形成相应的第二深度学习神经网络；

所述基于学习的多个可控家电设备各自的家电设备特征，从所述多个可控家电设备中选择出与所述家电控制指令中包含的家电设备特征匹配的可控家电设备，包括：

基于所述第二深度学习神经网络，从所述多个可控家电设备中选择出与所述家电控制指令中包含的家电设备特征匹配的可控家电设备。

4.根据权利要求1所述的家电控制方法，其特征在于，在所述智能终端获取用户的家电控制指令，对所述家电控制指令进行家电特征识别，得到所述家电控制指令中包含的家电设备特征之后，还包括：

基于学习的多个可控家电设备各自的家电设备特征，从所述多个可控家电设备中选择出与所述家电控制指令中包含的家电设备特征匹配的至少两个可控家电设备；

基于所述至少两个可控家电设备在所述家电控制指令中出现的先后顺序，根据所述家电控制指令的指令内容依次对所述至少两个可控家电设备进行控制。

5.根据权利要求1所述的家电控制方法，其特征在于，所述家电控制方法还包括：

获取多个用户分别对应的多个家电控制指令，对所述多个家电控制指令分别进行家电特征识别，得到所述多个家电控制指令中各自包含的家电设备特征；

对所述多个用户进行身份识别，根据识别结果确定所述多个用户之间的优先级关系；

基于学习的多个可控家电设备各自的家电设备特征，分别从所述多个可控家电设备中选择出与所述多个家电控制指令中各自包含的家电设备特征匹配的可控家电设备；

基于所述多个用户之间的优先级关系，根据所述多个家电控制指令的指令内容依次对所述选择出的可控家电设备进行控制。

6.根据权利要求1所述的家电控制方法，其特征在于，在所述获取用户的家电控制指令之后，所述对所述家电控制指令进行家电特征识别，得到所述家电控制指令中包含的家电设备特征之前，还包括：

对所述用户进行身份识别，判断所述用户是否为已注册用户；

若是，则继续执行所述对所述家电控制指令进行家电特征识别，得到所述家电控制指令中包含的家电设备特征的步骤；

否则，提示用户进行注册。

7.根据权利要求6所述的家电控制方法，其特征在于，所述用户进行身份识别，判断所述用户是否为已注册用户，包括：

获取所述用户的用户图像，从所述用户图像中提取对应的二维图像信息或二维特征信息，判断是否能够从预先存储的用户二维图像信息或用户二维特征信息中查找到与其匹配的二维图像信息或二维特征信息；

若是，从所述用户图像中提取对应的图像深度信息或深度特征信息，并获取所述与其匹配的二维图像信息或二维特征信息对应的用户深度信息或用户深度特征信息，判断所述图像深度信息或深度特征信息与用户深度信息或用户深度特征信息是否匹配；若是，则确定所述用户为已注册用户；

否则，确定所述用户为未注册用户。

8.根据权利要求6所述的家电控制方法，其特征在于，对所述用户进行身份识别，判断所述用户是否为已注册用户，包括：

获取所述用户的声音，提取所述声音的声音特征，判断是否能够从存储的用户声音特征中查找到与其匹配的声音特征；

若是，则确定所述用户为已注册用户；

否则，确定所述用户为未注册用户。

9.一种智能终端，其特征在于，包括指令获取装置、通信电路、存储器以及处理器，所述指令获取装置、通信电路、存储器以及处理器相互连接；

所述指令获取装置用于获取家电控制指令；

所述通信电路用于向相关联的至少一个可控家电设备发送控制指令，以对所述至少一个可控家电设备进行控制；

所述存储器用于存储所述处理器执行的计算机指令及与可控家电设备相关联的历史使用数据；

所述处理器用于执行所述计算机指令生成相应的家电控制指令，并通过所述通信电路将所述家电控制指令发送至相应的可控家电设备，以实现权利要求1-8任意一项所述的家电控制方法。

10.一种存储介质，其特征在于，存储有计算机程序数据，所述计算机程序数据能够被执行以实现如权利要求1-8任意一项所述的用户交互方法。

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