CN112415981A - 智能家电的异常状态检测方法、存储介质及计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种智能家电的异常状态检测方法、存储介质和计算机设备。该方法包括以下步骤：监测智能家电在距离当前时刻指定时长内的运行数据，所述运行数据包括智能家电所运行的当前功能的运行时长；将所述运行数据与指定数据进行比对，根据比对结果判断智能家电是否出现异常状态，包括：将当前功能的运行时长与指定运行时长阈值进行比较，根据比较结果判断智能家电是否出现功能异常，当智能家电出现功能异常时，判定智能家电出现异常状态。本实施例的方法，可以有效检测出智能家电的异常行为，并且在检测到智能家电被出现异常状态时，可以强制中断智能家电的异常行为，阻止危险的发生，实现对用户人身、财产安全的保护。
Description
技术领域
本发明涉及智能家电控制技术领域，尤其涉及一种智能家电的异常状态检测方法、存储介质及计算机设备。
背景技术
随着科技的飞速发展，越来越多的智能家电产品涌入人们的生活。智能家电给人们带来便利的同时，也为不法分子提供了更多违法的空间。不法分子可以通过网络入侵智能家电，让智能家电执行一些破坏性的指令。例如，智能电水壶被不法分子入侵后，不法分子可以控制其不停的工作或者频繁切换功能，从而导致电水壶出现干烧现象或毁坏电路，严重的可能引起火灾、爆炸等危险。
因此，亟需一种能够使智能家电产品自行去发现异常并及时恢复正常的方法。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种智能家电的异常状态检测方法、存储介质及计算机设备，以解决智能家电及时自行检测异常状态的问题。
第一方面，本申请提供一种智能家电的异常状态检测方法，包括以下步骤：监测智能家电在距离当前时刻指定时长内的运行数据，所述运行数据包括智能家电所运行的当前功能的运行时长；将所述运行数据与指定数据进行比对，根据比对结果判断智能家电是否出现异常状态，包括：将当前功能的运行时长与指定运行时长阈值进行比较，根据比较结果判断智能家电是否出现功能异常，当智能家电出现功能异常时，判定智能家电出现异常状态。
在一个实施例中，根据比较结果判断智能家电是否出现功能异常，包括：当该功能的运行时长大于指定运行时长阈值时，判定智能家电出现功能异常。
在一个实施例中，所述运行数据还包括智能家电在距离当前时刻指定时长内运行的相邻两个功能的间隔时长；当智能家电没有出现功能异常时，将所述运行数据与指定数据进行比对，根据比对结果判断智能家电是否出现异常状态，还包括：将所述间隔时长与第一指定间隔时长阈值进行比较，根据比较结果判断智能家电是否出现切换异常，当智能家电出现切换异常时，判定智能家电出现异常状态。
在一个实施例中，根据比较结果判断智能家电是否出现切换异常，包括：将所述间隔时长与第一指定间隔时长阈值进行比较，当所述间隔时长小于第一指定间隔时长阈值时，对智能家电累计一次频繁操作；当对连续个所述间隔时长均进行了频繁操作次数的累计，且当所述累计的频繁操作次数大于或等于预设次数阈值时，判定智能家电出现切换异常。
在一个实施例中，当所述间隔时长大于或等于第一指定间隔时长阈值时，将所累计的频繁操作次数清零。
在一个实施例中，所述运行数据还包括智能家电在距离当前时刻指定时长内所运行的各个功能的先后顺序；当智能家电没有出现切换异常时，将所述运行数据与指定数据进行比对，根据比对结果判断智能家电是否出现异常状态，还包括：将智能家电在距离当前时刻指定时长内所运行的各个功能的先后顺序与预设的功能顺序进行匹配，当所述各个功能的先后顺序与预设的功能顺序不相同时，判定智能家电出现顺序异常，当智能家电出现顺序异常时，判定智能家电出现异常状态。
在一个实施例中，所述方法还包括步骤：当智能家电出现异常状态时，采取异常状态处理措施。
在一个实施例中，所述指定数据包括：安全性质的数据、习惯性质的数据和建议性质的数据；采取异常状态处理措施，包括：当指定数据为安全性质的数据或习惯性质的数据时，关断智能家电，当指定数据为建议性质的数据时，发送建议性提示信息。
在一个实施例中，所述习惯性质的数据通过以下步骤确定：获取智能家电的历史工作数据；在所述历史工作数据中，统计智能家电运行过的每个功能的次数以及该功能每次运行的时长，对于每个功能的不同的运行时长，计算每个运行时长出现的次数占该功能运行次数的第一比值，将所述第一比值大于或等于预设第一比例阈值时所对应的最长运行时长作为该功能的指定运行时长阈值；统计智能家电运行每相邻两个功能的间隔时长以及间隔时长的总个数，对于不同的间隔时长，计算每个间隔时长出现的次数占间隔时长的总个数的第二比值，将所述第二比值大于或等于预设第二比例阈值时所对应的最短间隔时长作为第一指定间隔时长阈值；统计智能家电在每个指定工作期间内运行各个功能的先后顺序，对于不同的所述先后顺序，计算每个所述先后顺序出现的次数占指定工作期间总个数的第三比值，将最大的所述第三比值所对应的所述先后顺序作为预设的功能顺序。
在一个实施例中，所述指定工作期间通过以下步骤确定：将相邻两个功能之间的间隔时长与第二指定间隔时长阈值进行比较，当所述间隔时长大于或等于第二指定间隔时长阈值时，将该间隔时长作为当前指定工作期间与下一指定工作期间的分界点，其中，所述第二指定间隔时长大于所述第一指定间隔时长。
第二方面，本申请提供一种存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上文所述的智能家电的异常状态检测方法的步骤。
第三方面，本申请提供一种计算机设备，包括处理器和存储有程序代码的存储介质，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上文所述的智能家电的异常状态检测方法的步骤。
本发明提供的方法，可以有效检测出智能家电的异常行为，并且在检测到智能家电被出现异常状态时，可以强制中断智能家电的异常行为，阻止危险的发生。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，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为根据本申请一示例性实施方式的智能家电的异常状态检测方法的流程图；
图2为根据本申请一具体实施例的智能家电在运行过程中执行异常状态检测的逻辑流程图；
图3为根据本申请一具体实施例的智能家电的异常状态检测方法的流程图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
实施例一
本实施例提供一种智能家电的异常状态检测方法，图1为根据本申请一示例性实施方式的智能家电的异常状态检测方法的流程图，具体包括以下步骤：
在智能家电上电运行之后，监测智能家电在距离当前时刻指定时长内的运行数据，运行数据可以包括智能家电所运行的当前功能的运行时长；
将运行数据与指定数据进行比对，根据比对结果判断智能家电是否出现异常状态，可以包括：
将当前功能的运行时长与指定运行时长阈值进行比较：当该功能的运行时长大于指定运行时长阈值时，判定智能家电出现功能异常，当智能家电出现功能异常时，判定智能家电出现异常状态。当该功能的运行时长小于或等于指定运行时长阈值时，判定智能家电没有出现功能异常。
运行数据还包括智能家电在距离当前时刻指定时长内运行的相邻两个功能的间隔时长。
当智能家电没有出现功能异常时，将运行数据与指定数据进行比对，根据比对结果判断智能家电是否出现异常状态，还包括：继续将间隔时长与第一指定间隔时长阈值进行比较，根据比较结果判断智能家电是否出现切换异常，当智能家电出现切换异常时，判定智能家电出现异常状态。
其中，根据比较结果判断智能家电是否出现切换异常，包括：将所述间隔时长与第一指定间隔时长阈值进行比较，当所述间隔时长小于第一指定间隔时长阈值时，对智能家电累计一次频繁操作；当对连续个所述间隔时长均进行了频繁操作次数的累计，且当所述累计的频繁操作次数大于或等于预设次数阈值时，判定智能家电出现切换异常。否则，判定智能家电没有出现切换异常。
另外，当所述间隔时长大于或等于第一指定间隔时长阈值时，还可以将所累计的频繁操作次数清零。
所述运行数据还包括智能家电在距离当前时刻指定时长内所运行的各个功能的先后顺序。
当智能家电没有出现切换异常时，将所述运行数据与指定数据进行比对，根据比对结果判断智能家电是否出现异常状态，还包括：继续将智能家电在距离当前时刻指定时长内所运行的各个功能的先后顺序与预设的功能顺序进行匹配，当所述各个功能的先后顺序与预设的功能顺序不相同时，判定智能家电出现顺序异常，当智能家电出现顺序异常时，判定智能家电出现异常状态。
通过依次对智能家电所运行的当前功能的运行时长、智能家电在距离当前时刻指定时长内运行的相邻两个功能的间隔时长以及智能家电在距离当前时刻指定时长内所运行的各个功能的先后顺序进行判断之后，当最终判定智能家电出现异常状态时，采取异常状态处理措施。
其中，对于指定数据，按照被用来比对的优先级可以依次包括安全性质的数据、习惯性质的数据和建议性质的数据。相应的，采取异常状态处理措施，可以包括：当指定数据为安全性质的数据或习惯性质的数据时，关断智能家电，当指定数据为建议性质的数据时，发送建议性提示信息。提示的方式可以通过APP、短信、微信小程序等等多种手段进行提示。
安全性质的数据表明的是智能家电需要符合的最基础的安全标准，习惯性质的数据表明的是由用户习惯而来的智能家电的使用标准，建议性质的数据表明的是智能家电运行数据的最优的标准。
其中，所述习惯性质的数据通过以下步骤确定：
首先，获取智能家电的历史工作数据。
其次，在所述历史工作数据中，通过下述三个步骤分别确定习惯性质的数据中的每个功能的指定运行时长阈值、第一指定间隔时长阈值以及预设的功能顺序：
1)统计智能家电运行过的每个功能的次数以及该功能每次运行的时长，对于每个功能的不同的运行时长，计算每个运行时长出现的次数占该功能运行次数的第一比值，将所述第一比值大于或等于预设第一比例阈值时所对应的最长运行时长作为该功能的指定运行时长阈值；
2)统计智能家电运行每相邻两个功能的间隔时长以及间隔时长的总个数，对于不同的间隔时长，计算每个间隔时长出现的次数占间隔时长的总个数的第二比值，将所述第二比值大于或等于预设第二比例阈值时所对应的最短间隔时长作为第一指定间隔时长阈值；
3)统计智能家电在每个指定工作期间内运行各个功能的先后顺序，对于不同的所述先后顺序，计算每个所述先后顺序出现的次数占指定工作期间总个数的第三比值，将最大的所述第三比值所对应的所述先后顺序作为预设的功能顺序。
其中，所述指定工作期间通过以下步骤确定：将相邻两个功能之间的间隔时长与第二指定间隔时长阈值进行比较，当所述间隔时长大于或等于第二指定间隔时长阈值时，将该间隔时长作为当前指定工作期间与下一指定工作期间的分界点，其中，所述第二指定间隔时长大于所述第一指定间隔时长。
另外，习惯性质的数据由用户习惯而来，用户可以选择习惯性质的数据是否生效，即习惯性质的数据是否作为指定数据被用来和智能家电距离当前时刻指定时长内的运行数据进行比对，可以由用户进行选择。
在检测出智能家电出现异常状态之后，还可以对智能家电的异常状态进行记录，生成智能家电的工作日志，以供用户或售后维修人员对智能家电进行分析改进。
本发明提供的方法，可以有效检测出智能家电的异常行为，并且在检测到智能家电被出现异常状态时，可以强制中断智能家电的异常行为，阻止危险的发生，实现对用户人身、财产安全的保护。
实施例二
本实施例提供一种智能家电的异常状态检测方法的具体实施例。
图2为根据本申请一具体实施例的智能家电在运行过程中执行异常状态检测的逻辑流程图，如图2所示，首先在智能家电产品中内置智能检测处理算法，利用该智能检测处理算法检测智能家电是否处于异常状态，当智能家电处于异常状态时，强制中断智能家电当前正在运行的任务，进入待机状态并保持一段时间，同时生成记录异常的日志，并将该日志推送给用户或售后维护人员，以供用户或售后维护人员对智能家电的异常状态进行分析处理，还可以帮助该智能家电的生产者对智能家电进行改进。
利用智能家电产品内置的智能检测处理算法对智能家电的异常状态进行检测，该算法的检测机制可以根据具体智能家电产品的工作原理而定，主要是检测智能家电产品的一些异常行为。
图3为根据本申请一具体实施例的智能检测处理算法对智能家电的异常状态进行检测的方法流程图。如图3所示，当智能产品上电运行，并开始运行第一个功能时，智能检测处理算法也相应的开始运行。智能检测处理算法可以记录并存储一段时间之内智能家电的各项功能运行时间、先后顺序等参数。
第一步，智能检测处理算法可以将智能家电上电之后的第一个功能的运行时间与指定的运行时长阈值进行比较。当第一个功能的运行时长大于指定的运行时长阈值时，判定智能家电出现功能异常，相应的智能家电也出现异常状态。
第二步，当第一个功能的运行时长小于或等于指定的运行时长阈值时，则继续判断第一个功能与第二个功能之间进行切换的时间间隔是否大于指定时间间隔阈值。当所述时间间隔小于或等于指定时间间隔阈值时，则对智能家电累计一次频繁切换操作，并将根据连续的多个时间间隔所累计的频繁切换操作的次数与预设次数阈值进行比较。当所累计的频繁切换操作的次数大于预设次数阈值时，判定智能家电出现切换异常，相应的智能家电也出现异常状态。
另外，当第一个功能的运行时长大于指定时长阈值时，可以对所累计的频繁切换操作次数清零。
第三步，当所述时间间隔大于指定时间间隔阈值或所累计的频繁操作的次数小于或等于预设次数阈值时，则继续判断所存储的这一段时间之内智能家电各项功能运行的先后顺序是否与预设顺序相符。二者不相符时，则判定智能家电出现异常。
当二者相符时，则继续进行下一个功能的判断，即在该智能家电产品执行第N各功能时重复第一步至第三步的过程，以在智能家电产品上电工作期间随时监测智能家电是否出现异常状态或异常行为。当在智能家电出现异常时，及时采取相应措施，例如，可以控制智能家电产品断电。
举例来讲，智能电水壶被不法分子所劫持，不法分子会通过联网来操控智能电水壶并造成一些破坏性的效果。例如不法分子可以控制智能电水壶长时间处于煮水状态，而此时如果检测算法检测到电水壶长时间处于煮水状态时，则判断此智能电水壶出现异常行为。处理算法则会控制此智能电水壶强制退出煮水状态，具体可以通过控制例如继电器、三极管开关电路、场效应管开关电路等电路的方式控制智能电水壶退出工作状态。在煮水状态关闭一段时间后，电水壶才能恢复正常使用，以此可以避免危险的发生。同时记录异常日志并推送给用户或售后维护人员，分析导致问题的原因。
另外，该算法的优先级要大于通过联网控制智能电水壶的优先级，从而可以在检测到智能家电异常时强制中断现有的联网控制功能。并且，智能检测处理算法的任何参数都无法通过联网修改，只能通过本地离线修改，并在产品出厂前就已将此智能检测处理算法植入产品当中。这可以避免智能电水壶被网络入侵时智能检测处理算法也被同时篡改，导致保护机制失效。
再例如，当智能电压力锅被不法分子所劫持时，不法分子可以通过频繁切换功能，使电压力锅的出气口被食材所堵住，这样可能会引发爆炸。这时可以通过检测算法检测到智能电压力锅的异常状态。当完成一次烹饪时，按理说应该需要打开盖子取出食物，再放新食物进去才能开始下一次烹饪。然而，如果电压力锅没有开盖就立刻转换其他功能模式，那么就表明该智能电压力锅出现异常状态。
当然，智能产品并不限于上述举例，还可以包括智能咖啡机、智能电磁炉、智能空调、智能电热水器、智能电饭煲、智能微波炉等可以因异常使用造成重大损害的智能家电。
另外，该智能检测处理算法还能记录用户在一段使用时间内的使用习惯，并根据用户在一段时间内的使用习惯生成用于判断智能家电是否出现异常的指定数据。当智能检测处理算法检测到智能家电产品被使用的方式与用户的习惯不一致时，则也会记录异常日志，将异常信息推送至用户处告警用户，此产品可能被他人使用或控制。
本实施例的方法，通过在智能家电产品上内置智能检测处理算法，可以有效检测出智能家电的异常行为，并且在检测到智能家电被出现异常状态时，可以强制中断智能家电的异常行为，阻止危险的发生，实现对用户人身、财产安全的保护。
实施例三
本实施例提供一种存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上文所述的智能家电的异常状态检测方法的步骤。
存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。存储介质的例子包括但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
实施例四
本实施例提供一种计算机设备，包括处理器和存储有程序代码的存储介质，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上文所述的智能家电的异常状态检测方法的步骤。
在一个实施例中，计算机设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash FLASH RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施方式例如能够除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
应当理解的是，本说明书中的示例性实施方式可以由多种不同的形式来实施，并且不应当被解释为只限于这里所阐述的实施方式。提供这些实施方式是为了使得本申请的公开彻底且完整，并且将这些示例性实施方式的构思充分传达给本领域普通技术人员，而不应当理解为对本发明的限制。
Claims (12)
1.一种智能家电的异常状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
监测智能家电在距离当前时刻指定时长内的运行数据，所述运行数据包括智能家电所运行的当前功能的运行时长；
将所述运行数据与指定数据进行比对，根据比对结果判断智能家电是否出现异常状态，包括：将当前功能的运行时长与指定运行时长阈值进行比较，根据比较结果判断智能家电是否出现功能异常，当智能家电出现功能异常时，判定智能家电出现异常状态。
2.根据权利要求1所述的异常状态检测方法，其特征在于，根据比较结果判断智能家电是否出现功能异常，包括：
当该功能的运行时长大于指定运行时长阈值时，判定智能家电出现功能异常。
3.根据权利要求1所述的异常状态检测方法，其特征在于，所述运行数据还包括智能家电在距离当前时刻指定时长内运行的相邻两个功能的间隔时长；
当智能家电没有出现功能异常时，将所述运行数据与指定数据进行比对，根据比对结果判断智能家电是否出现异常状态，还包括：
将所述间隔时长与第一指定间隔时长阈值进行比较，根据比较结果判断智能家电是否出现切换异常，当智能家电出现切换异常时，判定智能家电出现异常状态。
4.根据权利要求3所述的异常状态检测方法，其特征在于，根据比较结果判断智能家电是否出现切换异常，包括：
将所述间隔时长与第一指定间隔时长阈值进行比较，当所述间隔时长小于第一指定间隔时长阈值时，对智能家电累计一次频繁操作；
当对连续个所述间隔时长均进行了频繁操作次数的累计，且当所述累计的频繁操作次数大于或等于预设次数阈值时，判定智能家电出现切换异常。
5.根据权利要求4所述的异常状态检测方法，其特征在于，当所述间隔时长大于或等于第一指定间隔时长阈值时，将所累计的频繁操作次数清零。
6.根据权利要求3所述的异常状态检测方法，其特征在于，所述运行数据还包括智能家电在距离当前时刻指定时长内所运行的各个功能的先后顺序；
当智能家电没有出现切换异常时，将所述运行数据与指定数据进行比对，根据比对结果判断智能家电是否出现异常状态，还包括：
将智能家电在距离当前时刻指定时长内所运行的各个功能的先后顺序与预设的功能顺序进行匹配，当所述各个功能的先后顺序与预设的功能顺序不相同时，判定智能家电出现顺序异常，当智能家电出现顺序异常时，判定智能家电出现异常状态。
7.根据权利要求1所述的异常状态检测方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：
当智能家电出现异常状态时，采取异常状态处理措施。
8.根据权利要求7所述的异常状态检测方法，其特征在于，所述指定数据包括：安全性质的数据、习惯性质的数据和建议性质的数据；
采取异常状态处理措施，包括：
当指定数据为安全性质的数据或习惯性质的数据时，关断智能家电，
当指定数据为建议性质的数据时，发送建议性提示信息。
9.根据权利要求8所述的异常状态检测方法，其特征在于，所述习惯性质的数据通过以下步骤确定：
获取智能家电的历史工作数据；在所述历史工作数据中，
统计智能家电运行过的每个功能的次数以及该功能每次运行的时长，对于每个功能的不同的运行时长，计算每个运行时长出现的次数占该功能运行次数的第一比值，将所述第一比值大于或等于预设第一比例阈值时所对应的最长运行时长作为该功能的指定运行时长阈值；
统计智能家电运行每相邻两个功能的间隔时长以及间隔时长的总个数，对于不同的间隔时长，计算每个间隔时长出现的次数占间隔时长的总个数的第二比值，将所述第二比值大于或等于预设第二比例阈值时所对应的最短间隔时长作为第一指定间隔时长阈值；
统计智能家电在每个指定工作期间内运行各个功能的先后顺序，对于不同的所述先后顺序，计算每个所述先后顺序出现的次数占指定工作期间总个数的第三比值，将最大的所述第三比值所对应的所述先后顺序作为预设的功能顺序。
10.根据权利要求9所述的异常状态检测方法，其特征在于，所述指定工作期间通过以下步骤确定：
将相邻两个功能之间的间隔时长与第二指定间隔时长阈值进行比较，当所述间隔时长大于或等于第二指定间隔时长阈值时，将该间隔时长作为当前指定工作期间与下一指定工作期间的分界点，其中，所述第二指定间隔时长大于所述第一指定间隔时长。
11.一种存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-10中任一项所述的智能家电的异常状态检测方法的步骤。
12.一种计算机设备，包括处理器和存储有程序代码的存储介质，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如权利要求1-10中任一项所述的智能家电的异常状态检测方法的步骤。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114237064A (zh) * | 2021-12-16 | 2022-03-25 | 珠海格力电器股份有限公司 | 智能家电设备的控制方法、装置、存储介质及电子设备 |
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2020
- 2020-11-10 CN CN202011249891.6A patent/CN112415981A/zh active Pending
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