CN113110085A - 一种基于大数据的智能家居管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的智能家居管理系统。本发明提供的基于大数据的智能家居管理系统包括包括服务器、环境信息采集模块、通信模块及智能家居控制模块，所述环境信息采集模块与服务器通信连接，所述智能家居控制模块通过通信模块与服务器连接。本发明通过对用户状态信息、环境信息进行深入挖掘，从而预测用户智能家居使用行为，从而能够有效的提高智能家居设备被唤醒的准确率及响应速度，实现对智能家居设备的精准控制，提高用户的生活品质。

Description

一种基于大数据的智能家居管理系统
技术领域
本发明涉及智能家居技术领域，特别涉及一种基于大数据的智能家居管理系统。
背景技术
随着科学技术的飞速发展，智能家居系统已经成为业界的热点关注项目。在现有技术中，智能家居系统一般由智能控制终端连接各个终端设备，用户可通过监控计算机以有线的方式控制终端设备的工作，或者通过智能控制终端进行人机交互操作，对系统进行控制。但是，目前智能家电还不能很好的体现其智能所在，还无法准确的结合用户的具体生活习惯为用户提供个性化的服务，也在一定程度上限制了智能家电的发展。
发明内容
本发明的目的旨在提供一种基于大数据的智能家居管理系统，以解决上述技术问题。
为了实现上述目的，本发明的技术方案为：
一种基于大数据的智能家居管理系统包括服务器、环境信息采集模块、通信模块及智能家居控制模块，所述环境信息采集模块与服务器通信连接，所述智能家居控制模块通过通信模块与服务器连接；
所述环境信息采集模块用于采集室内外的环境信息，并将采集到的环境信息发送至服务器；
所述服务器包括环境信息存储模块、用户行为存储模块、设备运行信息存储模块，所述环境信息存储模块用于存储历史环境信息，所述历史环境信息匹配有时间信息，所述用户行为存储模块用于存储历史用户状态信息，所述历史用户状态信息匹配有时间信息，所述设备运行信息存储模块用于存储智能家居设备上传的历史设备运行信息，所述历史设备运行信息包括设备关闭状态及设备开启状态，所述历史设备运行信息匹配有时间信息；
所述服务器还包括行为行为分析模块及信息获取模块、行为预测模块，所述行为分析模块用于以预设时间间隔获取预设历史周期内的用户状态信息、环境信息及设备运行信息，进而分析推断出用户状态信息、环境信息及设备运行信息分别以时间轴进行逻辑关联；所述信息获取模块用于获取预设时段内的实时用户状态信息和实时环境信息，进而获取历史同期时段内的N个历史用户状态信息及M个历史环境信息，N、M均为正整数；所述行为预测模块用于分析预设时段内的实时用户状态信息与历史用户状态信息的相似度，并分析预设时段内的环境信息与历史环境信息的相似度，获取的相似度均达到预设阈值的历史用户行为和历史环境信息，进而获取与该历史用户行为和历史环境信息在时间上匹配的历史设备运行信息，将该历史设备运行信息作为当前时段的预测的设备运行信息，若当前设备运行信息与预测的设备运行信息不匹配，向智能家居控制模块发送控制指令；
所述智能家居控制模块用于接收控制指令，并根据控制指令对智能家居设备进行控制，所述智能家居控制模块还用于访问服务器实时获取环境信息及智能家居设备的实时运行数据。
在一实施方式中，所述用户状态信息为用户的位置信息，所述行为预测模块“分析预设时段内的实时用户状态信息与历史用户状态信息的相似度，并分析预设时段内的环境信息与历史环境信息的相似度，进而获取与该历史用户行为和历史环境信息在时间上匹配的历史设备运行信息”的步骤，具体包括：
所述用户行为预测模块用于根据实时用户状态信息中的实时位置信息和历史用户状态信息中的历史位置信息，获取预设时间段内的运动方向和历史同期的运动方向，进而获得P个运动方向相同的历史用户状态信息，P为正整数且不大于N；
所述用户行为预测模块还用于从历史同期时段内的M个历史环境信息中筛选出与N个历史用户状态信息在时间上匹配的Q个历史环境信息，Q为正整数且不大于M，对当前环境信息与筛选出来的历史环境信息的相似度进行分析，获得相似度达到预设阈值的历史环境信息，进而获取与该历史环境信息在时间上匹配的历史设备运行信息。
进一步的，所述行为预测模块“对当前环境信息与筛选出来的历史环境信息的相似度进行分析”的步骤，具体包括：所述行为预测模块将当前环境信息与筛选出来的历史环境信息做差，计算差值的绝对值，获得绝对值小于预设阈值对应的历史环境信息。
进一步的，所述行为预测模块“将当前环境信息与筛选出来的历史环境信息做差，计算差值的绝对值”的步骤中，所述环境信息包括温度、湿度、光照强度，并将所得的差值的绝对值分别记为第一差值绝对值、第二差值绝对值、第三差值绝对值。
更进一步的，所述行为预测模块“将当前环境信息与筛选出来的历史环境信息做差，计算差值的绝对值”的步骤，还包括：对所述第一差值绝对值、第二差值绝对值、第三差值绝对值进行权重加和，获得综合差值绝对值，所述综合差值绝对值的计算公式如下：综合差值绝对值＝第一预设权重值×第一差值绝对值+第二预设权重值×第二差值绝对值+第三预设权重值×第三差值绝对值。
在一实施方式中，所述基于大数据的智能家居管理系统还包括安防报警模块，所述安防报警模块与所述服务器通信连接，所述服务器还包括环境信息分析模块，所述环境信息分析模块用于获取当前的环境信息，并判断当前的环境信息是否达到报警阈值，所述环境信息分析模块根据判断结果生成报警信号，并经报警信号通过通信模块发送至安防报警模块。
进一步的，所述环境信息采集模块包括温度传感器、湿度传感器、光照强度传感器、有害气体浓度传感器、粉尘浓度传感器及烟雾传感器。
进一步的，所述所述安防报警模块包括防盗报警器、有害气体报警器、火灾报警器及噪声报警器。
在一实施方式中，所述智能家居控制模块包括移动终端及控制设备。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明提供的基于大数据的智能家居管理系统通过对用户状态信息(如用户状态和离家距离)和环境信息(如温度、湿度和光照强度等)进行深入挖掘，从而预测用户智能家居使用行为，从而能够有效的提高智能家居设备被唤醒的准确率及响应速度，实现对智能家居设备的精准控制，提高用户的生活品质。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明提供的基于大数据的智能家居管理系统的结构图；
图2是本发明提供的基于大数据的智能家居管理系统的框架图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1～2所示，本发明提供的基于大数据的智能家居管理系统包括服务器100、环境信息采集模块200、通信模块500及智能家居控制模块600，环境信息采集模块200与服务器100通信连接，智能家居控制模块600通过通信模块500与服务器100连接；
环境信息采集模块200用于采集室内外的环境信息，并将采集到的环境信息发送至服务器100；
服务器100包括环境信息存储模块101、用户行为存储模块102、设备运行信息存储模块103，环境信息存储模块101用于存储历史环境信息，历史环境信息匹配有时间信息，用户行为存储模块102用于存储历史用户状态信息，历史用户状态信息匹配有时间信息，设备运行信息存储模块103用于存储智能家居设备400上传的历史设备运行信息，历史设备运行信息包括设备关闭状态及设备开启状态，历史设备运行信息匹配有时间信息；
服务器100还包括行为行为分析模块105及信息获取模块106、行为预测模块107，行为分析模块105用于以预设时间间隔获取预设历史周期内的用户状态信息、环境信息及设备运行信息，进而分析推断出用户状态信息、环境信息及设备运行信息以时间轴进行逻辑关联；信息获取模块106用于获取预设时段内的实时用户状态信息和实时环境信息，进而获取历史同期时段内的N个历史用户状态信息及M个历史环境信息，N、M均为正整数；行为预测模块107用于分析预设时段内的实时用户状态信息与历史用户状态信息的相似度，并分析预设时段内的环境信息与历史环境信息的相似度，获取的相似度均达到预设阈值的历史用户行为和历史环境信息，进而获取与该历史用户行为和历史环境信息在时间上匹配的历史设备运行信息，将该历史设备运行信息作为当前时段的预测的设备运行信息，若当前设备运行信息与预测的设备运行信息不匹配，向智能家居控制模块600发送控制指令；
智能家居控制模块600用于接收控制指令，并根据控制指令对智能家居设备400进行控制，智能家居控制模块600还用于访问服务器100实时获取环境信息及智能家居设备400的实时运行数据。
在一具体实施例中，用户状态信息为用户的位置信息，行为预测模块107“分析预设时段内的实时用户状态信息与历史用户状态信息的相似度，并分析预设时段内的环境信息与历史环境信息的相似度，进而获取与该历史用户行为和历史环境信息在时间上匹配的历史设备运行信息”的步骤，具体包括：
用户行为预测模块106用于根据实时用户状态信息中的实时位置信息和历史用户状态信息中的历史位置信息，获取预设时间段内的运动方向和历史同期的运动方向，进而获得P个运动方向相同的历史用户状态信息，P为正整数且不大于N；
用户行为预测模块106还用于从历史同期时段内的N个历史环境信息中筛选出与P个历史用户状态信息在时间上匹配的Q个历史环境信息，Q为正整数且不大于M，对当前环境信息与筛选出来的历史环境信息的相似度进行分析，获得相似度达到预设阈值的历史环境信息，进而获取与该历史环境信息在时间上匹配的历史设备运行信息。
在本发明的实际应用场景中，用户使用智能手机，通过智能手机内置的GPS模块300对该智能手机进行实时定位，将实时位置信息通过服务器100发送给信息获取模块106。
进一步的，在该具体实施例中，行为预测模块107“对当前环境信息与筛选出来的历史环境信息的相似度进行分析”的步骤，具体包括：行为预测模块107将当前环境信息与筛选出来的历史环境信息做差，计算差值的绝对值，获得绝对值小于预设阈值对应的历史环境信息。
进一步的，在该具体实施例中，行为预测模块107“将当前环境信息与筛选出来的历史环境信息做差，计算差值的绝对值”的步骤中，环境信息包括温度、湿度、光照强度，并将所得的差值的绝对值分别记为第一差值绝对值、第二差值绝对值、第三差值绝对值。
更进一步的，在该具体实施例中，行为预测模块107“将当前环境信息与筛选出来的历史环境信息做差，计算差值的绝对值”的步骤，还包括：对第一差值绝对值、第二差值绝对值、第三差值绝对值进行权重加和，获得综合差值绝对值，综合差值绝对值的计算公式如下：综合差值绝对值＝第一预设权重值×第一差值绝对值+第二预设权重值×第二差值绝对值+第三预设权重值×第三差值绝对值。
在一具体实施例中，基于大数据的智能家居管理系统还包括安防报警模块700，安防报警模块700与服务器100通信连接，服务器100还包括环境信息分析模块104，环境信息分析模块104用于获取当前环境信息，并将当前环境信息发送至环境信息分析模块200；环境信息分析模块200用于判断当前环境信息是否达到报警阈值，环境信息分析模块104根据判断结果生成报警信号，并经报警信号通过通信模块500发送至安防报警模块700。
进一步的，在该具体实施例中，环境信息采集模块200包括温度传感器201、湿度传感器202、光照强度传感器203、有害气体浓度传感器204、粉尘浓度传感器205及烟雾传感器206；用于采集环境温度、湿度、光照强度、有害气体浓度、粉尘浓度及烟雾浓度信息。
进一步的，在该具体实施例中，安防报警模块700包括防盗报警器701、有害气体报警器702、火灾报警器703及噪声报警器704。
在一具体实施例中，通信模块500包括智能网关和无线路由器。
在一具体实施例中，智能家居控制模块600包括移动终端601及控制设备602，移动终端601包括智能手机和平板电脑，移动终端601及控制设备602通过访问服务器100实时获取环境信息及智能家居设备400的实时运行数据，并对智能家居设备400进行远程控制。
可以理解的是，本发明所涉及的智能家居设备包括但不限于空调、灯光、电饭煲、洗衣机、加湿器、电视、音响等等。
以上结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但本发明不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明原理和精神的情况下，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于大数据的智能家居管理系统，其特征在于，包括服务器、环境信息采集模块、通信模块及智能家居控制模块，所述环境信息采集模块与服务器通信连接，所述智能家居控制模块通过通信模块与服务器连接；
所述环境信息采集模块用于采集室内外的环境信息，并将采集到的环境信息发送至服务器；
所述服务器包括环境信息存储模块、用户行为存储模块、设备运行信息存储模块，所述环境信息存储模块用于存储历史环境信息，所述历史环境信息匹配有时间信息，所述用户行为存储模块用于存储历史用户状态信息，所述历史用户状态信息匹配有时间信息，所述设备运行信息存储模块用于存储智能家居设备上传的历史设备运行信息，所述历史设备运行信息包括设备关闭状态及设备开启状态，所述历史设备运行信息匹配有时间信息；
所述服务器还包括行为行为分析模块及信息获取模块、行为预测模块，所述行为分析模块用于以预设时间间隔获取预设历史周期内的用户状态信息、环境信息及设备运行信息，进而分析推断出用户状态信息、环境信息及设备运行信息以时间轴进行逻辑关联；所述信息获取模块用于获取预设时段内的实时用户状态信息和实时环境信息，进而获取历史同期时段内的N个历史用户状态信息及M个历史环境信息，N、M为正整数；所述行为预测模块用于分析预设时段内的实时用户状态信息与历史用户状态信息的相似度，并分析预设时段内的环境信息与历史环境信息的相似度，获取的相似度均达到预设阈值的历史用户行为和历史环境信息，进而获取与该历史用户行为和历史环境信息在时间上匹配的历史设备运行信息，将该历史设备运行信息作为当前时段的预测的设备运行信息，若当前设备运行信息与预测的设备运行信息不匹配，向智能家居控制模块发送控制指令；
所述智能家居控制模块用于接收控制指令，并根据控制指令对智能家居设备进行控制，所述智能家居控制模块还用于访问服务器实时获取环境信息及智能家居设备的实时运行数据。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的智能家居管理系统，其特征在于，所述用户状态信息为用户的位置信息，所述行为预测模块“分析预设时段内的实时用户状态信息与历史用户状态信息的相似度，并分析预设时段内的环境信息与历史环境信息的相似度，进而获取与该历史用户行为和历史环境信息在时间上匹配的历史设备运行信息”的步骤，具体包括：
所述用户行为预测模块用于根据实时用户状态信息中的实时位置信息和历史用户状态信息中的历史位置信息，获取预设时间段内的运动方向和历史同期的运动方向，进而获得P个运动方向相同的历史用户状态信息，P为正整数且不大于N；
所述用户行为预测模块还用于从历史同期时段内的N个历史环境信息中筛选出与P个历史用户状态信息在时间上匹配的Q个历史环境信息，Q为正整数且不大于M，对当前环境信息与筛选出来的历史环境信息的相似度进行分析，获得相似度达到预设阈值的历史环境信息，进而获取与该历史环境信息在时间上匹配的历史设备运行信息。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的智能家居管理系统，其特征在于，所述行为预测模块“对当前环境信息与筛选出来的历史环境信息的相似度进行分析”的步骤，具体包括：所述行为预测模块将当前环境信息与筛选出来的历史环境信息做差，计算差值的绝对值，获得绝对值小于预设阈值对应的历史环境信息。
4.根据权利要求2所述的基于大数据的智能家居管理系统，其特征在于，所述行为预测模块“将当前环境信息与筛选出来的历史环境信息做差，计算差值的绝对值”的步骤中，所述环境信息包括温度、湿度、光照强度，并将所得的差值的绝对值分别记为第一差值绝对值、第二差值绝对值、第三差值绝对值。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的智能家居管理系统，其特征在于，所述行为预测模块“将当前环境信息与筛选出来的历史环境信息做差，计算差值的绝对值”的步骤，还包括：对所述第一差值绝对值、第二差值绝对值、第三差值绝对值进行权重加和，获得综合差值绝对值，所述综合差值绝对值的计算公式如下：综合差值绝对值＝第一预设权重值×第一差值绝对值+第二预设权重值×第二差值绝对值+第三预设权重值×第三差值绝对值。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的智能家居管理系统，其特征在于，所述基于大数据的智能家居管理系统还包括安防报警模块，所述安防报警模块与所述服务器通信连接；所述服务器还包括环境信息分析模块，所述环境信息分析模块用于获取当前的环境信息，并判断当前的环境信息是否达到报警阈值，所述环境信息分析模块根据判断结果生成报警信号，并经报警信号通过通信模块发送至安防报警模块。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的智能家居管理系统，其特征在于，所述环境信息采集模块包括温度传感器、湿度传感器、光照强度传感器、有害气体浓度传感器、粉尘浓度传感器及烟雾传感器中的任意一种或多种。
8.根据权利要求6所述的基于大数据的智能家居管理系统，其特征在于，所述所述安防报警模块包括防盗报警器、有害气体报警器、火灾报警器及噪声报警器中的任意一种或多种。
9.根据权利要求1所述的基于大数据的智能家居管理系统，其特征在于，所述智能家居控制模块为移动终端。
10.根据权利要求1所述的基于大数据的智能家居管理系统，其特征在于，所述智能家居控制模块为控制设备。
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