CN112711233A - 智能家居控制方法及装置、处理器、存储介质和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能家居控制方法及装置、处理器、存储介质和电子设备。其中，该方法包括：获取目标对象的第一生理特征信息和第二生理特征信息，其中，上述第一生理特征信息与上述第二生理特征信息的来源不同；基于上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息确定上述目标对象的身份信息；依据上述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式。本发明解决了现有技术中的智能家居控制方式仅考虑用户的睡眠状态，缺乏针对用户身份信息进行精准控制的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及智能家居控制领域，具体而言，涉及一种智能家居控制方法及装置、处理器、存储介质和电子设备。
背景技术
在万物互联时代，人工智能技术开始走进人们的日常生活，带动着家居行业朝着智能化、联网化等方向发展。随着大众对个人健康要求的不断提升，智能家居便衍生出来了智慧睡眠的分支，基于睡眠状态为用户推荐最适宜的电器应用控制方案，但是，现有技术中的智能家居控制方式仅考虑用户的睡眠状态，缺乏针对用户身份信息进行精准控制。
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控制方法及装置、处理器、存储介质和电子设备，以至少解决现有技术中的智能家居控制方式仅考虑用户的睡眠状态，缺乏针对用户身份信息进行精准控制的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种智能家居控制方法，包括：获取目标对象的第一生理特征信息和第二生理特征信息，其中，上述第一生理特征信息与上述第二生理特征信息的来源不同；基于上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息确定上述目标对象的身份信息；依据上述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式。
可选的，获取目标对象的第一生理特征信息，包括：采用热成像检测方式采集处于床垫上的上述目标对象的热成像图像；基于上述热成像图像确定上述第一生理特征信息，其中，上述第一生理特征信息包括以下至少之一：体温、体型以及体动。
可选的，获取目标对象的第二生理特征信息，包括：采用压电薄膜传感器采集处于床垫上的上述目标对象的体征信号，上述体征信号包括呼吸频率和心率；通过对上述体征信号进行特征分解，得到上述第二生理特征信息，其中，上述第二生理特征信息包括以下至少之一：呼吸频率、心率。
可选的，基于上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息确定上述目标对象的身份信息，包括：基于上述第一生理特征信息确定上述目标对象的身份类别，其中，上述身份类别包括：体型；基于上述身份类别获取身份信息数据库中的待比对生理特征信息；将上述待比对生理特征信息和上述第二生理特征信息进行比对，确定上述目标对象的身份信息。
可选的，依据上述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式，包括：若上述身份信息指示上述目标对象为身份信息数据库中的已录入用户，则依据上述身份信息获取上述目标对象的历史操作数据，其中，上述历史操作数据为上述目标对象在历史时间段内操作上述智能家居设备得到的数据；依据上述历史操作数据更新上述目标对象的用户画像；基于更新后的用户画像控制上述智能家居设备的运行模式。
可选的，依据上述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式，还包括：若上述身份信息指示上述目标对象为身份信息数据库中的未录入用户，则检测是否将上述身份信息录入上述身份信息数据库；若检测结果为否，则输出预警提示信息；若检测结果为是，则将上述身份信息录入上述身份信息数据库，并生成上述目标对象的用户画像；基于新生成的用户画像控制上述智能家居设备的运行模式。
可选的，在依据上述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式之后，上述方法还包括：在检测到上述目标对象处于睡眠状态时，基于上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息确定上述目标对象的睡眠质量；基于上述睡眠质量调整上述智能家居设备的运行模式。
可选的，基于上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息确定上述目标对象的睡眠质量包括：采用预设的通用知识库对上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息进行分析，得到分析结果；基于上述分析结果确定上述目标对象的睡眠质量。
可选的，基于上述分析结果确定上述目标对象的睡眠质量包括以下之一：若上述分析结果指示上述目标对象的体温低于第一体温阈值且上述目标对象的体动频繁，则确定上述睡眠质量为低睡眠质量；若上述分析结果指示上述目标对象的体温高于第二体温阈值且上述目标对象的体动频繁，则确定上述睡眠质量为低睡眠质量。
可选的，在得到分析结果之后，上述方法还包括：若上述分析结果指示上述目标对象的呼吸频率超出预设呼吸频率范围，则输出预警提示信息；和/或若上述分析结果指示上述目标对象的心率超出预设心率范围，则输出预警提示信息。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种智能家居控制装置，包括：获取模块，用于获取目标对象的第一生理特征信息和第二生理特征信息，其中，上述第一生理特征信息与上述第二生理特征信息的来源不同；确定模块，用于基于上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息确定上述目标对象的身份信息；控制模块，用于依据上述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，上述非易失性存储介质存储有多条指令，上述指令适于由处理器加载并执行任意一项上述的智能家居控制方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序被设置为运行时执行任意一项上述智能家居控制方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为运行上述计算机程序以执行任意一项上述的智能家居控制方法。
在本发明实施例中，通过获取目标对象的第一生理特征信息和第二生理特征信息，其中，上述第一生理特征信息与上述第二生理特征信息的来源不同；基于上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息确定上述目标对象的身份信息；依据上述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式，达到了基于用户身份信息精准控制智能家居的目的，从而实现了提升智能家居设备的控制效率和控制准确性的技术效果，进而解决了现有技术中的智能家居控制方式仅考虑用户的睡眠状态，缺乏针对用户身份信息进行精准控制的技术问题。
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智能家居控制方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的一种可选的智能家居控制方法的流程图；
图3是根据本发明实施例的一种智能家居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。
实施例1
根据本发明实施例，提供了一种智能家居控制方法的实施例，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，获取目标对象的第一生理特征信息和第二生理特征信息，其中，上述第一生理特征信息与上述第二生理特征信息的来源不同；
步骤S104，基于上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息确定上述目标对象的身份信息；
步骤S106，依据上述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式。
在本发明实施例中，通过获取目标对象的第一生理特征信息和第二生理特征信息，其中，上述第一生理特征信息与上述第二生理特征信息的来源不同；基于上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息确定上述目标对象的身份信息；依据上述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式，达到了基于用户身份信息精准控制智能家居的目的，从而实现了提升智能家居设备的控制效率和控制准确性的技术效果，进而解决了现有技术中的智能家居控制方式仅考虑用户的睡眠状态，缺乏针对用户身份信息进行精准控制的技术问题。
可选的，上述目标对象为处于睡眠区域的对象，例如，平躺或者侧卧在床垫上的人，上述第一生理特征信息为采用热成像检测方式获取到的生理特征信息，上述第二生理特征信息为采用压电薄膜传感器获取到的生理特征信息。
可选的，上述目标对象的身份信息包括：用户身份和非用户身份，上述用户身份又包括老人、小孩、男人、女人等身份。
在一种可选的实施例中，获取目标对象的第一生理特征信息，包括：
步骤S202a，采用热成像检测方式采集处于床垫上的上述目标对象的热成像图像；
步骤S204a，基于上述热成像图像确定上述第一生理特征信息，其中，上述第一生理特征信息包括以下至少之一：体温、体型以及体动。
可选的，在本申请实施例中，图2是根据本发明实施例的一种可选的智能家居控制方法的流程图，如图2所示，可以采用目标对象所处房间内设置的热成像传感器，采用采用热成像检测方式采集处于床垫上的上述目标对象的热成像图像，基于上述热成像图像确定上述第一生理特征信息。
可选的，该第一生理特征信息主要用于确定目标对象的体型(用于描述身体类型大小)、体动(用于描述身体活动范围)、体温(用于描述身体温度变动)等，以基于身份类别确定目标对象的大致身份。
作为一种可选的实施例，基于热成像图像的人员分类方式，可以对带有目标轮廓的样本热成像图像训练得到分类模型，进而采用该分类模型可以检测出目标对象的体型大小以及性别等，上述分类模型包括：传统HOG+SVM或基于卷积神经网络的检测算法。
作为另一种可选的实施例，基于热成像的温度检测方式在确认目标对象的位置后，将热成像图像输入参数模型计算出目标对象的四肢体温，根据热成像图像的颜色特征，采用该分类模型可以检测出目标对象的体型大小以及性别等。
在一种可选的实施例中，获取目标对象的第二生理特征信息，包括：
步骤S202b，采用压电薄膜传感器采集处于床垫上的上述目标对象的体征信号，上述体征信号包括呼吸频率和心率；
步骤S204b，通过对上述体征信号进行特征分解，得到上述第二生理特征信息，其中，上述第二生理特征信息包括以下至少之一：呼吸频率、心率。
可选的，在本申请实施例中，如图2所示，可以采用床垫内设置的压电薄膜传感器，采集目标对象的体征信号，得到呼吸频率和心率；通过对上述体征信号进行特征分解，得到上述第二生理特征信息，例如，根据压电薄膜传感器采集到体征信号的波形信息，使用小波分解方式分离得到呼吸频率、心率。其中，上述压电薄膜传感器的体积小、监测精度高不会影响用户正常睡眠。
作为一种可选的实施例，在基于第一生理特征信息确定目标对象的大致身份的基础上，上述第二生理特征信息用于确定目标对象的具体身份。
在一种可选的实施例中，基于上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息确定上述目标对象的身份信息，包括：
步骤S302，基于上述第一生理特征信息确定上述目标对象的身份类别，其中，上述身份类别包括：体型；
步骤S304，基于上述身份类别获取身份信息数据库中的待比对生理特征信息；
步骤S306，将上述待比对生理特征信息和上述第二生理特征信息进行比对，确定上述目标对象的身份信息。
在本申请上述实施例中，通过热成像检测方式得到目标对象的体温、体型以及体动的第一生理特征信息，采用设置于床垫下的压电薄膜传感器可以监测到人体的呼吸、心率等第二生理特征信息，基于上述第一生理特征信息确定上述目标对象的身份类别，基于上述身份类别获取身份信息数据库中的待比对生理特征信息，再根据待比对生理特征信息和第二生理特征信息的数据差异性可以完成对目标对象的分类和身份确认，通过将第一生理特征信息和第二生理特征信息进行融合，确认目标对象的用户身份信息，进而在服务器端基于用户的智能家居使用习惯推荐实时的智慧睡眠方案，并基于该智慧睡眠方案控制智能家居设备的运行模式。
在万物互联时代，人工智能技术开始走进人们的日常生活，带动着家居行业朝着智能化、联网化等方向发展。随着大众对个人健康要求的不断提升，智能家居便衍生出来了智慧睡眠的分支，通过对生理特征例如心电、心率和呼吸等特征进行实时监测，可以为用户推荐最适宜的电器应用方案。因此，本发明设计了一款基于热成像结合压电薄膜传感器技术的床垫上用户身份的确认方法，在确保用户隐私的情况下，可以对用户身体特征进行监测，预先建立有家庭成员的用户画像。
在一种可选的实施例中，依据上述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式，包括：
步骤S402，若上述身份信息指示上述目标对象为身份信息数据库中的已录入用户，则依据上述身份信息获取上述目标对象的历史操作数据，其中，上述历史操作数据为上述目标对象在历史时间段内操作上述智能家居设备得到的数据；
步骤S404，依据上述历史操作数据更新上述目标对象的用户画像；
步骤S406，基于更新后的用户画像控制上述智能家居设备的运行模式。
在本申请实施例中，根据热成像图像确认目标对象的大致身份(男人、女人、小孩)，然后对基于压电薄膜传感器回传的呼吸和心率数据，以及基于热成像数据检测的体温、体动数据的实时采集与分析，在服务器端完成对目标身份的进一步确认，确定目标对象的身份信息，仍如图2所示，若上述身份信息指示上述目标对象为身份信息数据库中的已录入用户，则依据上述身份信息获取上述目标对象的历史操作数据，结合历史操作数据更新上述目标对象的用户画像；基于更新后的用户画像控制上述智能家居设备的运行模式。例如，本申请实施例中，还可以根据用户的历史画像结合实时体征调整用户的个性化智慧睡眠方案。
需要说明的是，基于用户画像控制家居设备运行的实现方式可以但不限于采用现有方式中的实现方式，本申请实施例对此不进行限定及赘述。
在一种可选的实施例中，依据上述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式，还包括：
步骤S502，若上述身份信息指示上述目标对象为身份信息数据库中的未录入用户，则检测是否将上述身份信息录入上述身份信息数据库；
步骤S504，若检测结果为否，则输出预警提示信息；若检测结果为是，则将上述身份信息录入上述身份信息数据库，并生成上述目标对象的用户画像；
步骤S506，基于新生成的用户画像控制上述智能家居设备的运行模式。
在本申请上述可选的实施例中，如图2所示，若上述身份信息指示上述目标对象为身份信息数据库中的未录入用户，则检测是否将上述身份信息录入上述身份信息数据库；若检测结果为否，则输出预警提示信息；若检测结果为是，则将上述身份信息录入上述身份信息数据库，并生成上述目标对象的用户画像；并基于新生成的用户画像控制上述智能家居设备的运行模式。
在本申请一种可选的实施例中，通过对床垫上人员包括呼吸、心率、体型、体动以及体温的实时监测，结合用户电器使用习惯建立用户画像，基于历史数据可以完成对床垫上人员的身份确认，还可以在用户终端给出适用于该用户常用的智能电器推荐。
在一种可选的实施例中，在依据上述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式之后，上述方法还包括：
步骤602，在检测到上述目标对象处于睡眠状态时，基于上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息确定上述目标对象的睡眠质量；
步骤S604，基于上述睡眠质量调整上述智能家居设备的运行模式。
在用户的睡眠过程中，还可以根据用户的体温、体动的信息判断用户的睡眠质量，并给出实时的控制建议，例如，基于上述睡眠质量调整上述智能家居设备的运行模式。通过本申请实施例对目前智能家居中各用电器之间监控方式繁琐，相互之间联系不紧密的问题有一定改善。
在一种可选的实施例中，基于上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息确定上述目标对象的睡眠质量包括：
步骤S702，采用预设的通用知识库对上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息进行分析，得到分析结果；
步骤S704，基于上述分析结果确定上述目标对象的睡眠质量。
可选的，上述预设的通用知识库中存储有第一体温阈值、第二体温阈值、预设呼吸频率范围和预设心率范围。
在一种可选的实施例中，基于上述分析结果确定上述目标对象的睡眠质量包括以下之一：
步骤S802，若上述分析结果指示上述目标对象的体温低于第一体温阈值且上述目标对象的体动频繁，则确定上述睡眠质量为低睡眠质量；
步骤S804，若上述分析结果指示上述目标对象的体温高于第二体温阈值且上述目标对象的体动频繁，则确定上述睡眠质量为低睡眠质量。
在本申请实施例中，对于已经确认身份信息的用户，即身份信息数据库中的录入用户，已经由数据库给出了适用于用户的个性化推荐以及智能家居设备的控制，并且还可以根据用户当前睡眠状态结合通用知识库，对上述智能家居设备的运行模式进行调整。
在一种可选的实施例中，在得到分析结果之后，上述方法还包括：
步骤S902，若上述分析结果指示上述目标对象的呼吸频率超出预设呼吸频率范围，则输出预警提示信息；和/或
步骤S904，若上述分析结果指示上述目标对象的心率超出预设心率范围，则输出预警提示信息。
例如：当热成像监测到用户体温低于历史值且体动频繁，则可以确定该用户当前睡眠质量不高，需要给出升温的指令避免着凉；相反，体温升高可以通过降温指令来调节；进一步地，结合呼吸心率可以对噩梦、心脏疾病进行判断，若存在异常情况，可以通过与报警装置的联动，输出预警提示信息以提醒用户。
下面结合实施例和附图对本发明实施例作更进一步的详细阐述，但本发明实施例的实时实施方式不局限于此：
首先基于图像分类的方法根据用户热成像图片确认用户的体型特征，完成对目标身份(小孩、男人、女人)的粗确认，得到身份类别；再根据压电薄膜传感器采集到的波形信息，使用小波分解分离出呼吸、心率的体征信息，根据其峰值、波长信息对比数据库完成对目标的二次确认，得到精准的身份信息。在确认用户的身份之后，记录并根据其对电器的历史操作更新用户画像，最终为用户推荐最优的智能家居应用推荐，并控制智能家居设备的运行模式。
进一步地，对于已经确认的用户信息，已经由数据库给出了适用于用户的个性化推荐。然而这种推荐还需要根据用户当前睡眠状态结合通用知识库进行调整，例如：当热成像监测到用户体温低于历史值且体动频繁，则可以确定该用户当前睡眠质量不高，需要给出升温的指令避免着凉；相反，体温升高可以通过降温指令来调节；进一步地，结合呼吸心率可以对噩梦、心脏疾病进行判断，若存在异常情况，可以通过与报警装置的联动提醒用户。
实施例2
根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述智能家居控制方法的装置实施例，图3是根据本发明实施例的一种智能家居控制装置的结构示意图，如图3所示，上述智能家居控制装置，包括：获取模块300、确定模块302和控制模块304，其中：
获取模块300，用于获取目标对象的第一生理特征信息和第二生理特征信息，其中，上述第一生理特征信息与上述第二生理特征信息的来源不同；确定模块302，用于基于上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息确定上述目标对象的身份信息；控制模块304，用于依据上述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式。
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，例如，对于后者，可以通过以下方式实现：上述各个模块可以位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的方式位于不同的处理器中。
此处需要说明的是，上述获取模块300、确定模块302和控制模块304对应于实施例1中的步骤S102至步骤S106，上述模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在计算机终端中。
需要说明的是，本实施例的可选或优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。
上述的智能家居控制装置还可以包括处理器和存储器，上述获取模块300、确定模块302和控制模块304等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元，上述内核可以设置一个或以上。存储器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 RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
根据本申请实施例，还提供了一种非易失性存储介质的实施例。可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述非易失性存储介质所在设备执行上述任意一种智能家居控制方法。
可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中，上述非易失性存储介质包括存储的程序。
可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：获取目标对象的第一生理特征信息和第二生理特征信息，其中，上述第一生理特征信息与上述第二生理特征信息的来源不同；基于上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息确定上述目标对象的身份信息；依据上述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式。
可选的，获取目标对象的第一生理特征信息，包括：采用热成像检测方式采集处于床垫上的上述目标对象的热成像图像；基于上述热成像图像确定上述第一生理特征信息，其中，上述第一生理特征信息包括以下至少之一：体温、体型以及体动。
可选的，获取目标对象的第二生理特征信息，包括：采用压电薄膜传感器采集处于床垫上的上述目标对象的体征信号，上述体征信号包括呼吸频率和心率；通过对上述体征信号进行特征分解，得到上述第二生理特征信息，其中，上述第二生理特征信息包括以下至少之一：呼吸频率、心率。
可选的，基于上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息确定上述目标对象的身份信息，包括：基于上述第一生理特征信息确定上述目标对象的身份类别，其中，上述身份类别包括：体型；基于上述身份类别获取身份信息数据库中的待比对生理特征信息；将上述待比对生理特征信息和上述第二生理特征信息进行比对，确定上述目标对象的身份信息。
可选的，依据上述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式，包括：若上述身份信息指示上述目标对象为身份信息数据库中的已录入用户，则依据上述身份信息获取上述目标对象的历史操作数据，其中，上述历史操作数据为上述目标对象在历史时间段内操作上述智能家居设备得到的数据；依据上述历史操作数据更新上述目标对象的用户画像；基于更新后的用户画像控制上述智能家居设备的运行模式。
可选的，依据上述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式，还包括：若上述身份信息指示上述目标对象为身份信息数据库中的未录入用户，则检测是否将上述身份信息录入上述身份信息数据库；若检测结果为否，则输出预警提示信息；若检测结果为是，则将上述身份信息录入上述身份信息数据库，并生成上述目标对象的用户画像；基于新生成的用户画像控制上述智能家居设备的运行模式。
可选的，在依据上述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式之后，上述方法还包括：在检测到上述目标对象处于睡眠状态时，基于上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息确定上述目标对象的睡眠质量；基于上述睡眠质量调整上述智能家居设备的运行模式。
可选的，基于上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息确定上述目标对象的睡眠质量包括：采用预设的通用知识库对上述第一生理特征信息和上述第二生理特征信息进行分析，得到分析结果；基于上述分析结果确定上述目标对象的睡眠质量。
可选的，基于上述分析结果确定上述目标对象的睡眠质量包括以下之一：若上述分析结果指示上述目标对象的体温低于第一体温阈值且上述目标对象的体动频繁，则确定上述睡眠质量为低睡眠质量；若上述分析结果指示上述目标对象的体温高于第二体温阈值且上述目标对象的体动频繁，则确定上述睡眠质量为低睡眠质量。
可选的，在得到分析结果之后，上述方法还包括：若上述分析结果指示上述目标对象的呼吸频率超出预设呼吸频率范围，则输出预警提示信息；和/或若上述分析结果指示上述目标对象的心率超出预设心率范围，则输出预警提示信息。
根据本申请实施例，还提供了一种处理器的实施例。可选地，在本实施例中，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行上述任意一种智能家居控制方法。
根据本申请实施例，还提供了一种电子设备的实施例，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任意一种的智能家居控制方法。
根据本申请实施例，还提供了一种计算机程序产品的实施例，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有上述任意一种的智能家居控制方法步骤的程序。
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非易失性存储介质中。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非易失性存储介质中，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。而前述的非易失性存储介质包括：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 (14)
1.一种智能家居控制方法，其特征在于，包括：
获取目标对象的第一生理特征信息和第二生理特征信息，其中，所述第一生理特征信息与所述第二生理特征信息的来源不同；
基于所述第一生理特征信息和所述第二生理特征信息确定所述目标对象的身份信息；
依据所述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标对象的第一生理特征信息，包括：
采用热成像检测方式采集处于床垫上的所述目标对象的热成像图像；
基于所述热成像图像确定所述第一生理特征信息，其中，所述第一生理特征信息包括以下至少之一：体温、体型以及体动。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标对象的第二生理特征信息，包括：
采用压电薄膜传感器采集处于床垫上的所述目标对象的体征信号，所述体征信号包括呼吸频率和心率；
通过对所述体征信号进行特征分解，得到所述第二生理特征信息，其中，所述第二生理特征信息包括以下至少之一：呼吸频率、心率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一生理特征信息和所述第二生理特征信息确定所述目标对象的身份信息，包括：
基于所述第一生理特征信息确定所述目标对象的身份类别，其中，所述身份类别包括：体型；
基于所述身份类别获取身份信息数据库中的待比对生理特征信息；
将所述待比对生理特征信息和所述第二生理特征信息进行比对，确定所述目标对象的身份信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式，包括：
若所述身份信息指示所述目标对象为身份信息数据库中的已录入用户，则依据所述身份信息获取所述目标对象的历史操作数据，其中，所述历史操作数据为所述目标对象在历史时间段内操作所述智能家居设备得到的数据；
依据所述历史操作数据更新所述目标对象的用户画像；
基于更新后的用户画像控制所述智能家居设备的运行模式。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式，还包括：
若所述身份信息指示所述目标对象为身份信息数据库中的未录入用户，则检测是否将所述身份信息录入所述身份信息数据库；
若检测结果为否，则输出预警提示信息；若检测结果为是，则将所述身份信息录入所述身份信息数据库，并生成所述目标对象的用户画像；
基于新生成的用户画像控制所述智能家居设备的运行模式。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在依据所述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式之后，所述方法还包括：
在检测到所述目标对象处于睡眠状态时，基于所述第一生理特征信息和所述第二生理特征信息确定所述目标对象的睡眠质量；
基于所述睡眠质量调整所述智能家居设备的运行模式。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，基于所述第一生理特征信息和所述第二生理特征信息确定所述目标对象的睡眠质量包括：
采用预设的通用知识库对所述第一生理特征信息和所述第二生理特征信息进行分析，得到分析结果；
基于所述分析结果确定所述目标对象的睡眠质量。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，基于所述分析结果确定所述目标对象的睡眠质量包括以下之一：
若所述分析结果指示所述目标对象的体温低于第一体温阈值且所述目标对象的体动频繁，则确定所述睡眠质量为低睡眠质量；
若所述分析结果指示所述目标对象的体温高于第二体温阈值且所述目标对象的体动频繁，则确定所述睡眠质量为低睡眠质量。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在得到分析结果之后，所述方法还包括：
若所述分析结果指示所述目标对象的呼吸频率超出预设呼吸频率范围，则输出预警提示信息；和/或
若所述分析结果指示所述目标对象的心率超出预设心率范围，则输出预警提示信息。
11.一种智能家居控制装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标对象的第一生理特征信息和第二生理特征信息，其中，所述第一生理特征信息与所述第二生理特征信息的来源不同；
确定模块，用于基于所述第一生理特征信息和所述第二生理特征信息确定所述目标对象的身份信息；
控制模块，用于依据所述目标对象的身份信息控制智能家居设备的运行模式。
12.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1至10中任意一项所述的智能家居控制方法。
13.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序被设置为运行时执行权利要求1至10中任意一项所述的智能家居控制方法。
14.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至10中任意一项所述的智能家居控制方法。
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