CN111880430A - 智能家居设备的控制方法及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能家居设备的控制方法及设备,方法包括:获取智能家居设备的监测数据;基于边缘计算技术,利用容器中预设的智能家居控制模型,对监测数据进行分析,得到智能家居设备的有效数据和智能家居设备的控制信息;根据控制信息,对智能家居设备进行控制,并将智能家居设备的有效数据上传至云端服务器,实现了本地对智能家居设备的控制,从而避免网络故障时无法对智能家居设备进行控制,并且能够提高智能家居设备的响应速度,减少智能家居设备响应延迟感。同时,降低了网络压力,减少数据传输过程中容易造成传输速度较慢、数据丢失等现象。采用本发明的技术方案提高了对智能家居设备控制的可靠性以及提高智能家居设备上传数据的可靠性。
Description
技术领域
本发明属于智能家居技术领域,具体涉及一种智能家居设备的控制方法及设备。
背景技术
随着物联网技术的发展,智能家居得到越来越广泛的使用,其便捷性和智能性为用户带来了极大的方便。
目前,智能家居设备主要通过与云端服务器的连接,实现数据上传云端服务器、执行云端服务器的指令等。然而,由于智能设备过度依赖云平台,这就造成在未出现网络故障的情况下,智能家居设备执行云端服务器的指令时有时候响应速度慢,会带来很强的延迟感,且智能家居设备在上传数据时,网络压力较大,数据传输过程中容易造成传输速度较慢、数据丢失等现象;在出现网络故障的情况下,智能设备就很难被控制,智能设备也无法将数据进行上传。因此,现有技术中对智能家居设备控制的方式以及智能家居设备上传数据的可靠性均比较低。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种智能家居设备的控制方法及设备,以解决现有技术中对智能家居设备进行控制时,可靠性较差的问题。
针对上述问题,本发明提供了一种智能家居设备的控制方法,应用于部署有容器的边缘计算设备,所述方法包括:
获取智能家居设备的监测数据;
基于边缘计算技术,利用所述容器中预设的智能家居控制模型,对所述监测数据进行分析,得到所述智能家居设备的有效数据和所述智能家居设备的控制信息;
根据所述控制信息,对所述智能家居设备进行控制,并将所述智能家居设备的有效数据上传至云端服务器。
进一步地,上述所述的智能家居设备的控制方法,还包括:
检测所述云端服务器是否存在所述容器的更新信息;
若所述云端服务器存在所述容器的更新信息,根据所述容器的更新信息对所述容器进行更新。
进一步地,上述所述的智能家居设备的控制方法中,所述容器的更新信息包括:容器的版本更新信息和/或智能家居控制模型的更新信息;
其中,所述智能家居控制模型的更新信息为所述云端服务器根据所述智能家居设备的有效数据进行训练后得到的。
进一步地,上述所述的智能家居设备的控制方法中,根据所述容器的更新信息对所述容器进行更新,包括:
将所述容器的更新信息替换所述容器的原始信息;或者,
根据所述容器的更新信息构建临时容器,并在检测到所述临时容器能够正常运行的时,将所述临时容器作为所述边缘计算设备的容器,并删除所述边缘计算设备原有的容器。
进一步地,上述所述的智能家居设备的控制方法中,将所述智能家居设备的有效数据,上传至云端服务器,包括:
检测是否存在与所述边缘计算设备对应的至少一个上级边缘计算设备;
若存在与所述边缘计算设备对应的至少一个上级边缘计算设备,通过每个上级边缘计算设备,将所述智能家居设备的有效数据,逐级上传至所述云端服务器。
进一步地,上述所述的智能家居设备的控制方法中,所述有效数据包括使用智能家居设备的行为数据和/或所述智能家居设备的故障数据。
本发明还提供了一种智能家居设备的控制装置,应用于部署有容器的边缘计算设备,所述装置包括:
获取模块,用于获取智能家居设备的监测数据;
分析模块,用于基于边缘计算技术,利用所述容器中预设的智能家居控制模型,对所述监测数据进行分析,得到所述智能家居设备的有效数据和所述智能家居设备的控制信息;
控制模块,用于根据所述控制信息,对所述智能家居设备进行控制,并将所述智能家居设备的有效数据上传至云端服务器。
本发明还提供了一种边缘计算设备,包括存储器和控制器;
所述存储器上存储有计算机程序,所述计算机程序被控制器执行时实现如上述所述智能家居设备的控制方法的步骤。
本发明还提供了一种智能家居系统,包括智能家居设备、云端服务器和上述所述的边缘计算设备;
所述智能家居设备、所述控制设备和所述云端服务器依次相连。
本发明还提供了一种存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被控制器执行时实现上述所述智能家居设备的控制方法的步骤。
与现有技术相比,上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果:
应用本发明的智能家居设备的控制方法及设备,利用边缘计算设备获取智能家居设备的监测数据;基于边缘计算技术,利用边缘计算设备的容器中预设的智能家居控制模型,对监测数据进行分析,得到智能家居设备的有效数据和智能家居设备的控制信息;并根据控制信息,对智能家居设备进行控制,并将智能家居设备的有效数据上传至云端服务器,实现了本地对智能家居设备的控制,从而避免网络故障时无法对智能家居设备进行控制,并且能够提高智能家居设备的响应速度,减少智能家居设备响应延迟感,并在具体应用场景中能满足如智能家居设备的联动控制等更多需求。同时,降低了网络压力,减少数据传输过程中容易造成传输速度较慢、数据丢失等现象。采用本发明的技术方案,能够提高对智能家居设备控制的可靠性以及提高智能家居设备上传数据的可靠性。。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例共同用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明的智能家居设备的控制方法是实施例的流程图;
图2为本发明的智能家居设备的控制装置实施例的结构示意图;
图3为本发明的边缘计算设备实施例的结构示意图;
图4为本发明的智能家居系统实施例的结构示意图。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式,借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题,并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是,只要不构成冲突,本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合,所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。这样能够减少请求响应时间、减少网络带宽同时,保证数据的安全性。即边缘计算设备本身就有处理数据的能力,而不必把所有数据都传回云端处理,且边缘计算设备设置在本地,并与所有智能家居设备本地连接。例如,该边缘计算设备优选为网关。
基于边缘计算原理,本发明可以将边缘计算应用在智能家居中,以实现对智能家居设备的控制,以及,将智能家居设备的监测数据进行上传。
实施例一
为解决现有技术中存在的上述技术问题,本发明实施例提供了一种智能家居设备的控制方法,该智能家居设备的控制方法应用于部署有容器的边缘计算设备。
图1为本发明的智能家居设备的控制方法是实施例的流程图,如图1所示,本实施例的智能家居设备的控制方法具体可以包括如下步骤:
100、获取智能家居设备的监测数据;
智能离不开传感技术,不同的智能家居需要不同的传感数据的支持,深度学习需要物联网的传感器收集,单体智能家居设备实现单一传感已经不是难题,未来将是多感合一的智能交互组合。传感器通过连接云平台、局域网将处理后的数据传输至智能家居设备,促使各个子系统做出适应环境的调整。智能家居设备的传感器以微型化、智能化、多功能化、网络化等趋势向前发展。未来,传感器存在于智能中,全屋智能会像空气般存在,像呼吸般自然,用户可以在不知不觉中感受到智能家居带来的便捷化体验。因此,本实施例中可以利用各种传感器采集智能家居设备的相关数据作为智能家居设备的监测数据。
本实施例中,可以设计基于边缘计算技术的边缘计算设备,该边缘计算设备搭载非常丰富的网络接口和扩展接口,用于与家庭中的各类智能家居设备、传感器等进行通信,这样,边缘计算设备可以传感器和/或智能家居设备获取到智能家居设备的监测数据。本实施例的边缘计算设备运行通用智能操作系统例如openwrt或debian或其他系统。
101、基于边缘计算技术,利用容器中预设的智能家居控制模型,对智能家居设备的监测数据进行分析,得到智能家居设备的有效数据和智能家居设备的控制信息;
在一个具体实现过程中,可以在边缘计算设备的容器中预设智能家居控制模型,使得边缘计算设备自身具备数据计算、处理、存储的能力,同时能提高数据分析的安全性。这样,在获取到智能家居设备的监测数据后,可以基于边缘计算技术,并利用预设的智能家居控制模型,对智能家居设备的监测数据进行分析,以对智能家居设备的监测数据进行优化、筛选等处理后,得到智能家居设备的有效数据,同时,还可以确定智能家居设备的控制信息。
例如,本实施例可以根据智能家居设备的监测数据确定屋中没人,外面下雨,此时可以确定智能家居设备的控制信息为:智能开窗器关窗、扫地机器人开始打扫、空气净化器打开、智能灯关闭等。
本实施例中,智能家居设备的有效数据可以包括使用智能家居设备的行为数据和/或智能家居设备的故障数据。例如,可以根据监测到的人为操控智能家居设备的数据,确定使用智能家居设备的行为数据。可以根据智能家居设备的运行数据和预设的故障数据进行比对,得到智能家居设备的故障数据。
102、根据智能家居设备的控制信息,对智能家居设备进行控制,并将智能家居设备的有效数据上传至云端服务器。
本实施例中,可以根据智能家居设备的控制信息,对智能家居设备进行控制,这样,相当于在本地直接对智能家居设备进行控制,无需依赖网络仍可完成对智能家居设备进行控制,且边缘计算设备发出的指令基本为零延时,使得智能家居设备能够接近零延时响应。同时,还可以将智能家居设备的有效数据上传至云端服务器,这样,只是上传一部分数据,而不是所有智能家居设备的监测数据,减少了数据上传量,从而降低了网络压力,减少数据传输过程中容易造成传输速度较慢、数据丢失等现象。
本实施例的智能家居设备的控制方法,利用边缘计算设备获取智能家居设备的监测数据;基于边缘计算技术,利用边缘计算设备的容器中预设的智能家居控制模型,对监测数据进行分析,得到智能家居设备的有效数据和智能家居设备的控制信息;并根据控制信息,对智能家居设备进行控制,并将智能家居设备的有效数据上传至云端服务器,实现了本地对智能家居设备的控制,从而避免网络故障时无法对智能家居设备进行控制,并且能够提高智能家居设备的响应速度,减少智能家居设备响应延迟感,并在具体应用场景中能满足如智能家居设备的联动控制等更多需求。同时,降低了网络压力,减少数据传输过程中容易造成传输速度较慢、数据丢失等现象。采用本发明的技术方案,能够提高对智能家居设备控制的可靠性以及提高智能家居设备上传数据的可靠性。
在一个具体实现过程中,为了能够更智能的对智能家居设备进行控制,使智能家居设备工作在于用户需求相符,能够使用户更加舒适,本实施例中,可以对部署在边缘计算设备的容器进行更新。例如,若对容器自身进行了优化,可以对容器版本进行更新。若对智能家居控制模型进行了优化,可以对容器中预设的智能家居控制模型进行更新,其中,智能家居控制模型的更新信息为云端服务器根据所述智能家居设备的有效数据进行训练后得到的。具体地,云端服务器在接收到智能家居设备的有效数据后,会基于大数据技术对接收的智能家居设备的有效数据进行分析整理,并利用搭建的机器学习平台对智能家居设备的有效数据进行训练,从而可以生成新的智能家居控制模型,以便对部署在边缘计算设备的容器进行更新。
本实施例中,云端服务器优选为在云端搭建分布式大数据集群及智能家居数据库,用于存储智能家居设备经过边缘计算设备处理后的数据,及后续的分析、预测工作。大数据集群采用常见的CDH集群,数据库采用存储量大的HBase。在大数据集群找那个搭建以gpu计算为主的机器学习训练平台,用于智能家居算法模型的开发与训练。机器学习平台选择较为稳定的kubeflow计算平台进行搭建。通过对智能家居设备的有效数据进行归一化处理,并将处理后的数据输入构建的机器学习平台中,利用LSTM系统对数据进行训练,输出智能家居控制模型,例如,该智能家居控制模型可以为用户行为模型。
在一个具体实现过程中,边缘计算设备会检测云端服务器是否存在容器的更新信息;若云端服务器存在容器的更新信息,根据容器的更新信息对容器进行更新,若云端服务器存在容器的更新信息,等待一定的时间间隔后再次检测云端服务器是否存在容器的更新信息。
例如,云端服务器中有新版本的容器时,会生成容器的版本更新信息,在训练了新的智能家居控制模型后,也会生成新的智能家居控制模型的更新信息,这样,边缘计算设备可以读取到容器的版本更新信息和/或智能家居控制模型的更新信息,从而根据容器的更新信息对容器进行更新。具体地,可以将容器的更新信息替换容器的原始信息;或者,根据容器的更新信息构建临时容器,并在检测到临时容器能够正常运行的时,将临时容器作为边缘计算设备的容器,并删除边缘计算设备原有的容器。
在实际应用中,边缘计算设备的数目通常情况下会有很多个,例如,对于一个家庭而言,每个房间均会设置一个边缘计算设备,本实施例中,多个边缘计算设备若同时向云端服务器上传数据时,仍可能会造成数据传输较慢,数据丢失等现象,因此,本实施例中,可以根据实际需求针对每个边缘计算设备设置对应的等级,在数据传输过程中,有低等级到高等级的顺序逐级上传,具体地,可以检测是否存在与边缘计算设备对应的至少一个上级边缘计算设备;若存在与边缘计算设备对应的至少一个上级边缘计算设备,通过每个上级边缘计算设备,将智能家居设备的有效数据,逐级上传至云端服务器。例如,由各个房间的边缘计算设备收集房间内的智能家居设备数据,各个房间的边缘计算设备将这些数据进行简单的处理传输到总的边缘计算设备,由总的边缘计算设备收集所有房间网关传递的数据,进行处理与运算,发布命令到各个房间的边缘计算设备,并由各个房间的边缘计算设备控制对应房间的智能家居设备。总的边缘计算设备也负责将处理后的数据传输到云端服务器,并接收云端服务器的数据。
在一个具体实现过程中,边缘计算设备的数目可能比较多,若每个边缘计算设备均设置不同的等级,比较繁琐,且在数据传输过程中,所需经过的边缘计算设备也比较多,例如,若存在10个边缘计算设备,等级分布为1-10,等级为10的边缘计算设备在传输数据过程中,需要经过9个边缘计算设备,也就是经过10次传输才能将数据传输到云端,这样,数据传输也会比较慢,也可能发生数据丢失现象,因此,本实施例中,在边缘计算设备的数目可能比较多时(边缘计算设备的数目大于预设阈值时,可以认定为边缘计算设备的数目可能比较多),可以根据每个边缘计算设备的IP地址,进行分组,分组数据与预设的等级数目一致。例如,预设的等级数目为3个等级,则可以将所有边缘计算设备划分为3组,每一组的边缘计算设备等级一致,这样,最低等级的边缘计算设备最多经过4次数据传输即可将自己的数据上传至云端,在降低网络压力的同时,也减少了传输次数,保证了数据不丢失。
在将所有边缘计算设备划分多个组后,每个组设置一个初始的边缘计算设备作为该组中的总边缘计算设备,每个组的总边缘计算设备会监测该组中所有边缘计算设备的运行状况,然后将运行状况最优的边缘计算设备重新设定为总边缘计算设备,这样,在进行数据传输过程中,始终可以利用运行状况最优的边缘计算设备进行数据处理和数据传输,提高了计算数据处理和数据传输的效率,并减轻了网络压力。
需要说明的是,本发明实施例的方法可以由单个设备执行,例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下,由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下,这多台设备中的一台设备可以只执行本发明实施例的方法中的某一个或多个步骤,这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
实施例二
为解决现有技术中存在的上述技术问题,本发明实施例提供了一种智能家居设备的控制装置,该智能家居设备的控制装置应用于部署有容器的边缘计算设备。
图2为本发明的智能家居设备的控制装置实施例的结构示意图,如图2所示,本实施例的智能家居设备的控制装置包括获取模块20、分析模块21和控制模块22。
获取模块20,用于获取智能家居设备的监测数据;
分析模块21,分析模块21,用于基于边缘计算技术,利用所述容器中预设的智能家居控制模型,对所述监测数据进行分析,得到所述智能家居设备的有效数据和所述智能家居设备的控制信息;其中,有效数据包括所述使用智能家居设备的行为数据和/或所述智能家居设备的故障数据。
控制模块22,用于根据所述控制信息,对所述智能家居设备进行控制,并将所述智能家居设备的有效数据上传至云端服务器。
本实施例的智能家居设备的控制装置,利用边缘计算设备获取智能家居设备的监测数据;基于边缘计算技术,利用边缘计算设备的容器中预设的智能家居控制模型,对监测数据进行分析,得到智能家居设备的有效数据和智能家居设备的控制信息;并根据控制信息,对智能家居设备进行控制,并将智能家居设备的有效数据上传至云端服务器,实现了本地对智能家居设备的控制,从而避免网络故障时无法对智能家居设备进行控制,并且能够提高智能家居设备的响应速度,减少智能家居设备响应延迟感,并在具体应用场景中能满足如智能家居设备的联动控制等更多需求。同时,降低了网络压力,减少数据传输过程中容易造成传输速度较慢、数据丢失等现象。采用本发明的技术方案,能够提高对智能家居设备控制的可靠性以及提高智能家居设备上传数据的可靠性。
在一个具体实现过程中,控制模块22还用于,检测云端服务器是否存在容器的更新信息;若云端服务器存在容器的更新信息,根据容器的更新信息对容器进行更新。例如,将容器的更新信息替换容器的原始信息;或者,根据容器的更新信息构建临时容器,并在检测到临时容器能够正常运行的时,将临时容器作为边缘计算设备的容器,并删除边缘计算设备原有的容器。其中,容器的版本更新信息和/或智能家居控制模型的更新信息;智能家居控制模型的更新信息为云端服务器根据智能家居设备的有效数据进行训练后得到的。
在实际应用中,控制模块22,还用于检测是否存在与边缘计算设备对应的至少一个上级边缘计算设备;若存在与边缘计算设备对应的至少一个上级边缘计算设备,通过每个上级边缘计算设备,将智能家居设备的有效数据,逐级上传至云端服务器。
上述实施例的装置用于实现前述实施例中相应的方法,并且具有相应的方法实施例的有益效果,在此不再赘述。
实施例三
为解决现有技术中存在的上述技术问题,本发明实施例提供了一种边缘计算设备。
图3为本发明的边缘计算设备实施例的结构示意图,如图3所示,本实施例的边缘计算设备包括存储器30和控制器31;
所述存储器30上存储有计算机程序,所述计算机程序被控制器31执行时实现上述实施例的智能家居设备的控制方法的步骤。
实施例四
为解决现有技术中存在的上述技术问题,本发明实施例提供了一种智能家居系统。
图4为本发明的智能家居系统实施例的结构示意图,如图4所示,本实施例的智能家居系统包括智能家居设备40、云端服务器41和边缘计算设备42;其中,智能家居设备40、边缘计算设备42和云端服务器41依次相连。智能家居设备40和边缘计算设备42的数目不限,其中,智能家居设备40和边缘计算设备42均存在多个时,可以多个智能家居设备40对应一个边缘计算设备42。
在一个具体实现过程中,边缘计算设备42中部署有容器,容器中预设有智能家居控制模型,使得边缘计算设备42自身具备数据计算、处理、存储的能力,同时能提高数据分析的安全性。边缘计算设备42可以实现上述实施例的智能家居设备的控制方法的步骤。
实施例五
为解决现有技术中存在的上述技术问题,本发明实施例提供了一种存储介质。
本发明实施例提供的存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述实施例的智能家居设备的控制方法的步骤。
可以理解的是,上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考,在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是,在本发明的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外,在本发明的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外,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模块中,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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
虽然本发明所公开的实施方式如上,但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式,并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员,在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下,可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化,但本发明的保护范围,仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (10)
1.一种智能家居设备的控制方法,其特征在于,应用于部署有容器的边缘计算设备,所述方法包括:
获取智能家居设备的监测数据;
基于边缘计算技术,利用所述容器中预设的智能家居控制模型,对所述监测数据进行分析,得到所述智能家居设备的有效数据和所述智能家居设备的控制信息;
根据所述控制信息,对所述智能家居设备进行控制,并将所述智能家居设备的有效数据上传至云端服务器。
2.根据权利要求1所述的智能家居设备的控制方法,其特征在于,还包括:
检测所述云端服务器是否存在所述容器的更新信息;
若所述云端服务器存在所述容器的更新信息,根据所述容器的更新信息对所述容器进行更新。
3.根据权利要求2所述的智能家居设备的控制方法,其特征在于,所述容器的更新信息包括:容器的版本更新信息和/或智能家居控制模型的更新信息;
其中,所述智能家居控制模型的更新信息为所述云端服务器根据所述智能家居设备的有效数据进行训练后得到的。
4.根据权利要求2所述的智能家居设备的控制方法,其特征在于,根据所述容器的更新信息对所述容器进行更新,包括:
将所述容器的更新信息替换所述容器的原始信息;或者,
根据所述容器的更新信息构建临时容器,并在检测到所述临时容器能够正常运行的时,将所述临时容器作为所述边缘计算设备的容器,并删除所述边缘计算设备原有的容器。
5.根据权利要求1所述的智能家居设备的控制方法,其特征在于,将所述智能家居设备的有效数据,上传至云端服务器,包括:
检测是否存在与所述边缘计算设备对应的至少一个上级边缘计算设备;
若存在与所述边缘计算设备对应的至少一个上级边缘计算设备,通过每个上级边缘计算设备,将所述智能家居设备的有效数据,逐级上传至所述云端服务器。
6.根据权利要求1-5任一所述的智能家居设备的控制方法,其特征在于,所述有效数据包括使用智能家居设备的行为数据和/或所述智能家居设备的故障数据。
7.一种智能家居设备的控制装置,其特征在于,应用于部署有容器的边缘计算设备,所述装置包括:
获取模块,用于获取智能家居设备的监测数据;
分析模块,用于基于边缘计算技术,利用所述容器中预设的智能家居控制模型,对所述监测数据进行分析,得到所述智能家居设备的有效数据和所述智能家居设备的控制信息;
控制模块,用于根据所述控制信息,对所述智能家居设备进行控制,并将所述智能家居设备的有效数据上传至云端服务器。
8.一种边缘计算设备,其特征在于,包括存储器和控制器;
所述存储器上存储有计算机程序,所述计算机程序被控制器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述智能家居设备的控制方法的步骤。
9.一种智能家居系统,其特征在于,包括智能家居设备、云端服务器和如权利要求8所述的边缘计算设备;
所述智能家居设备、所述控制设备和所述云端服务器依次相连。
10.一种存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被控制器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述智能家居设备的控制方法的步骤。
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