CN113253624A - 一种基于物联网家居的情景个性化服务方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于物联网家居的情景个性化服务方法，该方法包括以下步骤：步骤1，搭建基于物联网家居的情景化服务硬件设备；步骤2，设计基于物联网家居的情景化控制流程；步骤3，采集用户行为数据；步骤4，训练用户语音识别模型；步骤5，针对用户行为对家居情景化服务进行设置，匹配相应的家居模式来控制智能设备的行为。针对智能家居控制问题，本发明提出了一种以物联网为基础的家居智能控制方法，提供一种场景信息匹配的智能家居控制和用户个性控制结合的控制模式，同时为了获得更加可靠的传感器数据，本发明提出了一种改进的模态分解滤波方式，实现了对分解模态准确的筛选。
Description
技术领域
本发明涉及智能家居领域，特别是涉及一种基于物联网家居的情景个性化服务方法。
背景技术
随着社会经济的飞速发展和互联网技术、控制技术、通信技术的进步，人们物质生活水平不断提高，人们对家居环境也提出了更高的要求，实现对家居设备的系统化、网络化和智能化控制已经成为家居环境未来的发展方向，由此＂智能家居＂的概念便应运而生。智能家居是以家庭为最小设计单元，利用各种先进的技术和设施实现对家庭的综合性管理和控制，从而改善了人类的居住环境。和普通的住宅相比，智能家居具有很多优点，与人类的生活密切相关。
随着智能硬件的发展，物联网领域中涌现出了更多样化的传感设备，如温湿度传感器；监测指标也从原来的几十种到现在的上百种甚至更多。智能音箱，智能家电、智能门锁安防等智能设备也出现井喷式增长。智能硬件的发展使得智能控制具备了一定的可行性。现阶段物联网的基础设施仅能提供设备的基本通信功能，对于在复杂环境下的智能化交互和服务缺乏相应的实现机制和应对方案。为了提供个性化智能服务，需要将设备提供的服务与用户的需求进行绑定，要求系统能够描述用户所处场景的完整信息，这涉及到情景建模，本发明提出了一种基于物联网家居的情景个性化服务方法，提出了一种情景感知服务系统框架，通过配置模型将情景数据模型与业务服务绑定，并通过语义模型支持用户对家居设备的控制。
发明内容
为解决上述问题，本发明提出了一种基于物联网家居的情景个性化服务方法，具体步骤如下，其特征在于：
步骤1，搭建基于物联网家居的情景化服务硬件设备：基于物联网家居的情景化设备分为：智能家居设备、STM32通信传输系统、云计算数据存储和STM32家居控制系统；
步骤2，设计基于物联网家居的情景化控制流程：根据各类传感数据获得当前人与环境交互的情景信息，利用识别模型对情景信息进行分类，同时针对不同的分类结果来控制智能家居设备；
步骤3，采集用户行为数据：采集用户的语音数据作为训练样本，并将数据回传至云计算数据存储设备；
步骤4，训练用户语音识别模型：将采集的用户语音数据训练样本用于训练支持向量机分类模型；
步骤5，识别用户行为：针对用户行为对家居情景化服务进行设置，匹配相应的家居模式来控制智能设备的行为。
进一步，步骤1中搭建基于物联网家居的情景化服务硬件设备的过程可以表示为：
本发明物联网家居的情景化服务硬件设备由感知层、网络层、平台应用层和决策控制层组成，其中感知层由各类传感器组成，网络层由STM32控制器和WiFi模块组成，平台应用层由云计算数据存储、支持向量机分类模型、智能家居智能控制算法组成，决策控制层由STM32控制器和智能家居组成。
进一步，步骤2中基于物联网家居情景化控制的过程可以表示如下：
在控制各类智能家居之前，先对各类智能家居的控制方式进行定义，例如：空调温度设置、空调模式设置、空调开关设置、窗帘开关设置、热水器温度设置、电饭煲煮饭设置等，针对不同的用户使用情景对智能家居的控制进行设置，定义各类智能设备在不同情景下的特定控制方式；本发明的情景化控制首先通过感知层来采集各类环境信息以及用户需求信息，各类的环境信息通过各类的传感器以及网络服务来获取；网络层再将各类数据通过WiFi发送至后台的平台应用层，平台应用层将各类信息输入至算法模型分类分析获得各类情景化模式；平台应用层再根据所获得的各类数据来判断智能家居的情景化模式；最后将情景化模式传输至决策控制层，STM32控制器针对不同的情景化模式来控制对应的智能家居。
进一步，步骤4中训练用户语音识别模型的过程可以表示如下：
步骤4.1平台应用层对训练样本进行滤波处理：
步骤4.1.1将采集的信号进行模态分解分解k个模态分量：
式中，f(t)为采集的信号，其中模态分量求解的约束函数为：
其中，δ(t)是狄利克雷函数，k是模态分量uk的中心频率，*是卷积运算；
步骤4.1.2在约束函数中引入拉格朗日乘子λ(t)和惩罚因子α：
其中，<>是内积运算；
步骤4.1.3使用最小二乘法对步骤4.1.2中表达式的参数进行迭代更新，直至模型收敛获得模态分量uk；
步骤4.1.4对k个模态分量uk进行求和，获得滤波后的信号f’(t)；
步骤4.2将滤波后的信号f’(t)作为输入，使用交叉验证方式搜索最优参数组合，训练支持向量机，并获得训练完成的支持向量机分类模型。
本发明一种基于物联网家居的情景个性化服务方法，有益效果：本发明的技术效果在于：
1.本发明提出了一种以智能家居的物联网智能控制方法，提供一种智能家居的控制方法；
2.本发明设计了一种场景信息匹配的智能家居控制模式和用户个性控制模式，提供了一种更加人性化的物联网家居控制模式；
3.本发明设计了一种改进的模态分解滤波方式，实现了对分解模态准确的筛选。
附图说明
图1为本发明的控制流程图；
图2为本发明的智能家居控制系统图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：
本发明提出了一种基于物联网家居的情景个性化服务方法，图1为本发明的控制结构图。下面结控制结构图对本发明的步骤作详细介绍。
步骤1，搭建基于物联网家居的情景化服务硬件设备：基于物联网家居的情景化设备分为：智能家居设备、STM32通信传输系统、云计算数据存储和STM32家居控制系统，智能家居控制系统图如图2所示；
步骤1中搭建基于物联网家居的情景化服务硬件设备的过程可以表示为：
本发明物联网家居的情景化服务硬件设备由感知层、网络层、平台应用层和决策控制层组成，其中感知层由各类传感器组成，网络层由STM32控制器和WiFi模块组成，平台应用层由云计算数据存储、支持向量机分类模型、智能家居智能控制算法组成，决策控制层由STM32控制器和智能家居组成。
步骤2，设计基于物联网家居的情景化控制流程：根据各类传感数据获得当前人与环境交互的情景信息，利用识别模型对情景信息进行分类，同时针对不同的分类结果来控制智能家居设备；
步骤2中基于物联网家居情景化控制的过程可以表示如下：
在控制各类智能家居之前，先对各类智能家居的控制方式进行定义，例如：空调温度设置、空调模式设置、空调开关设置、窗帘开关设置、热水器温度设置、电饭煲煮饭设置等，针对不同的用户使用情景对智能家居的控制进行设置，定义各类智能设备在不同情景下的特定控制方式；本发明的情景化控制首先通过感知层来采集各类环境信息以及用户需求信息，各类的环境信息通过各类的传感器以及网络服务来获取；网络层再将各类数据通过WiFi发送至后台的平台应用层，平台应用层将各类信息输入至算法模型分类分析获得各类情景化模式；平台应用层再根据所获得的各类数据来判断智能家居的情景化模式；最后将情景化模式传输至决策控制层，STM32控制器针对不同的情景化模式来控制对应的智能家居。
步骤3，采集用户行为数据：采集用户的语音数据作为训练样本，并将数据回传至云计算数据存储设备；
步骤4，训练用户语音识别模型：将采集的用户语音数据训练样本用于训练支持向量机分类模型；本发明通过平台应用层嵌入的分类模型对用户身份进行验证，同时对用户输入的语音指令进行识别分类；
步骤4中训练用户语音识别模型的过程可以表示如下：
步骤4.1平台应用层对训练样本进行滤波处理：
步骤4.1.1将采集的信号进行模态分解分解k个模态分量：
式中，f(t)为采集的信号，其中模态分量求解的约束函数为：
其中，δ(t)是狄利克雷函数，k是模态分量uk的中心频率，*是卷积运算；
步骤4.1.2在约束函数中引入拉格朗日乘子λ(t)和惩罚因子α：
其中，<>是内积运算；
步骤4.1.3使用最小二乘法对步骤4.1.2中表达式的参数进行迭代更新，直至模型收敛获得模态分量uk；
步骤4.1.4对k个模态分量uk进行求和，获得滤波后的信号f’(t)；
步骤4.2将滤波后的信号f’(t)作为输入，使用交叉验证方式搜索最优参数组合，训练支持向量机，并获得训练完成的支持向量机分类模型。
步骤5，识别用户行为：针对用户行为对家居情景化服务进行设置，匹配相应的家居模式来控制智能设备的行为。
本发明首先通过感知层采集的各类数据与设置好的情景化模式进行匹配，将匹配到的情景化模式发送至决策控制层来控制各类家居；当用户完成识别后，发送控制语音指令时，智能家居情景化个性服务系统将模型判断的指令与家居控制方式进行匹配，作为中断发送至决策控制层控制各类家居的模式控制。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作任何其他形式的限制，而依据本发明的技术实质所作的任何修改或等同变化，仍属于本发明所要求保护的范围。
Claims (3)
1.一种基于物联网家居的情景个性化服务方法，具体步骤如下，其特征在于：
步骤1，搭建基于物联网家居的情景化服务硬件设备：基于物联网家居的情景化设备分为：智能家居设备、STM32通信传输系统、云计算数据存储和STM32家居控制系统；
步骤1中搭建基于物联网家居的情景化服务硬件设备的过程可以表示为：
物联网家居的情景化服务硬件设备由感知层、网络层、平台应用层和决策控制层组成，其中感知层由各类传感器组成，网络层由STM32控制器和WiFi模块组成，平台应用层由云计算数据存储、支持向量机分类模型、智能家居智能控制算法组成，决策控制层由STM32控制器和智能家居组成；
步骤2，设计基于物联网家居的情景化控制流程：根据各类传感数据获得当前人与环境交互的情景信息，利用识别模型对情景信息进行分类，同时针对不同的分类结果来控制智能家居设备；
在控制各类智能家居之前，先对各类智能家居的控制方式进行定义，例如：空调温度设置、空调模式设置、空调开关设置、窗帘开关设置、热水器温度设置、电饭煲煮饭设置等，针对不同的用户使用情景对智能家居的控制进行设置，定义各类智能设备在不同情景下的特定控制方式；本发明的情景化控制首先通过感知层来采集各类环境信息以及用户需求信息，各类的环境信息通过各类的传感器以及网络服务来获取；网络层再将各类数据通过WiFi发送至后台的平台应用层，平台应用层将各类信息输入至算法模型分类分析获得各类情景化模式；平台应用层再根据所获得的各类数据来判断智能家居的情景化模式；最后将情景化模式传输至决策控制层，STM32控制器针对不同的情景化模式来控制对应的智能家居；
步骤3，采集用户行为数据：采集用户的语音数据作为训练样本，并将数据回传至云计算数据存储设备；
步骤4，训练用户语音识别模型：将采集的用户语音数据训练样本用于训练支持向量机分类模型；
步骤5，识别用户行为：针对用户行为对家居情景化服务进行设置，匹配相应的家居模式来控制智能设备的行为。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网家居的情景个性化服务方法，其特征在于，步骤2中各类智能家居的控制方式进行定义，包括空调温度设置、空调模式设置、空调开关设置、窗帘开关设置、热水器温度设置和电饭煲煮饭设置。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网家居的情景个性化服务方法，其特征在于，步骤4中训练用户语音识别模型的过程可以表示如下：
步骤4.1平台应用层对训练样本进行滤波处理：
步骤4.1.1将采集的信号进行模态分解分解k个模态分量：
式中，f(t)为采集的信号，其中模态分量求解的约束函数为：
其中，δ(t)是狄利克雷函数，k是模态分量uk的中心频率，*是卷积运算；
步骤4.1.2在约束函数中引入拉格朗日乘子λ(t)和惩罚因子α：
其中，<>是内积运算；
步骤4.1.3使用最小二乘法对步骤4.1.2中表达式的参数进行迭代更新，直至模型收敛获得模态分量uk；
步骤4.1.4对k个模态分量uk进行求和，获得滤波后的信号f’(t)；
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