CN113585910A - 一种基于物联网的窗户智能控制方法及系统 - Google Patents

一种基于物联网的窗户智能控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及物联网领域，具体涉及一种基于物联网的窗户智能控制方法及系统，该方法包括：获取每个窗户的第一、第二人体触发序列，第一、第二人体触发序列分别为设置于窗户的不可转动边框的第一、第二人体红外传感器所采集的信号；根据第一人体触发序列的第一触发次数和第二人体触发序列的第二触发次数将窗户分类为工位窗户或公共窗户；根据工位窗户的触发次数确定每个工位窗户的低位触发比；以低位触发比调整两传感器的初始相似度得到组态相似度，根据组态相似度得到优选窗户，重置优选窗户的低位触发比；根据目标开窗比例和低位触发比分配公共窗户和工位窗户的开度。利用该方法实现了自动对窗户进行分类并尽量在不影响工位的情况下达到最佳开度。

Description

一种基于物联网的窗户智能控制方法及系统
技术领域
本发明涉及物联网领域，具体涉及一种基于物联网的窗户智能控制方法及系统。
背景技术
随着物联网技术的发展，智能楼宇中窗户的打开和关闭已经实现了自动控制，无需人为操作，智能控制系统能够根据环境的光照来控制窗户开关状态，或者是结合光照和温度等环境因素自动控制窗户的开关状态。
现有技术常用的方法是在窗户上安装相应的传感器、驱动器和电机，将传感器采集的环境指标发送至控制终端，控制终端对该环境指标进行处理得到相应的控制指令，并将该控制指令反馈给窗户终端的驱动器以驱动相应的电机打开或者关闭相应的窗户。对于同一个控制系统下的所有窗户，均采用相同的控制方法控制每一扇窗户。
发明人在实践中发现上述技术方案存在以下缺陷：
对于窗户朝向房屋内侧开启的办公场所而言，不同区域的窗户周围有不同的工作分区。在工位靠近窗口时，采用上述智能控制方法控制窗户的打开状态，会导致打开的窗户干扰到工位上的员工，在打开窗户的过程中可能会碰撞到人或者是对应于已打开的窗户的工位上无法正常安排员工入座。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于物联网的窗户智能控制方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种基于物联网的窗户智能控制方法，该方法包括：获取预设时间段内每个窗户的第一人体触发序列和第二人体触发序列，所述第一人体触发序列为设置于所述窗户的不可转动边框的第一位置的第一人体红外传感器所采集的信号，所述第二人体触发序列为设置于所述不可转动边框的第二位置的第二人体红外传感器所采集的信号，所述第二位置的高度大于所述第一位置；根据所述第一人体触发序列的第一触发次数和所述第二人体触发序列的第二触发次数将所述窗户分类为工位窗户或公共窗户；根据所述工位窗户所对应的第一触发次数和第二触发次数之差，确定每个所述工位窗户的低位触发比；获取所述工位窗户与公共窗户中相同位置传感器的人体触发序列的初始相似度，以所述低位触发比作为所述初始相似度的权重得到两窗户之间的组态相似度，根据所述组态相似度得到与所述公共窗户的触发规律相似的所述工位窗户作为优选窗户，重置所述优选窗户的低位触发比；根据目标开窗比例和所述低位触发比分配所述公共窗户和所述工位窗户的开度。
进一步，所述根据目标开窗比例分配所述公共窗户、所述优选窗户和剩余的所述工位窗户的开度的步骤为：在目标损失函数收敛时得到每个工位窗户的开度，所述目标损失函数为均方根误差损失与约束损失之和；所述均方根误差损失是期望值与所有工位窗户的开度之和的损失，所述期望值为目标开窗比例减去所述公共窗户的总开度得到的目标值；所述约束损失为所述低位触发比与每个所述工位窗户的开度的加权求和。
进一步，所述根据所述第一人体触发序列的第一触发次数和所述第二人体触发序列的第二触发次数将所述窗户分类的步骤为：根据每个窗户的所述第一触发次数与所述第二触发次数之比得到相对触发比，将所述相对触发比进行聚类，将所述窗户分为两类，分别为所述工位窗户和所述公共窗户。
进一步，所述获取所述工位窗户与公共窗户中相同位置传感器的人体触发序列的初始相似度的步骤为：计算所述相同位置传感器的人体触发序列的汉明距离得到所述初始相似度。
进一步，所述根据所述组态相似度得到与所述公共窗户的触发规律相似的所述工位窗户的步骤为：将每个公共窗户和每个工位窗户间的组态相似度的倒数作为邻接矩阵的元素，得到开窗关联矩阵；利用KM算法对所述开窗关联矩阵进行匹配与相应的公共窗户最大匹配的工位窗户，将最大匹配的工位窗户作为优选窗户。
进一步，根据目标开窗比例和所述低位触发比分配所述公共窗户和所述工位窗户的开度的步骤包括：将所述目标开窗比例大于所述公共窗户的最大开度之和时，利用目标损失函数结合所述低位触发比分配所述工位窗户的开度。
进一步，所述获取所述工位窗户与公共窗户中相同位置传感器的人体触发序列的初始相似度的步骤之前包括：获取每个窗户周围的障碍物触发信号，所述障碍物触发信号是由设置于所述窗户的可转动的外边框上的红外传感器所采集的信号；在所述障碍物触发信号被触发时，将相应类别中的相应窗户进行剔除。
进一步，根据目标开窗比例和所述低位触发比分配所述公共窗户和所述工位窗户的开度之后，还包括以下步骤：在根据所述分配的所述工位窗户和公共窗户的开度进行开窗时，检测到障碍物触发信号，相应的窗户停止开启，该窗户对应的开度记为最终的开度。
进一步，所述根据所述工位窗户所对应的第一触发次数和第二触发次数之差，确定每个所述工位窗户的低位触发比的方法为：根据所述工位窗户的所述第一触发次数和第二触发次数之差得到坐姿触发次数，将所有所述工位窗户的坐姿触发次数进行归一化得到所述低位触发比。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于物联网的窗户智能控制系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一种基于物联网的窗户智能控制方法的步骤。
本发明实施例具有如下有益效果：
本发明实施例通过窗户上安装的传感器采集相应的触发序列，根据对触发序列的分析将窗户进行归类为工位窗户和公共窗户，对触发次数进行分析得到工位窗户的低位触发比，通过低位触发比调整两传感器触发序列的初始相似度得到组态相似度，根据该相似度来寻找与公共窗户的触发规律最相似的工位窗户作为优选窗户，并将该工位窗户的低位触发比重置，最后根据目标开窗比例和低位触发比分配公共窗户、优选窗户和剩余的工位窗户的开度。利用该方法能够自动的根据窗户的类别分配窗户的开度并能够达到尽可能的减少人员碰撞窗户的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明一个实施例所提供的窗户上的传感器位置分布示意图；
图2为本发明一个实施例所提供的一种基于物联网的窗户智能控制方法流程图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于物联网的窗户智能控制方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一个实施例。此外，一个或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
如图1所示，图1示出了本发明一个实施例所提供的窗户上的传感器位置分布示意图，对于窗户朝向室内打开的办公场所中，通过在窗户10的不可转动边框11的第一位置和第二位置分别安装第一红外人体红外传感器21和第二人体红外传感器22，用于检测在窗户的周围是否存在坐着的人体或者直立的人体。作为一个优选方案，在窗户的可转动的外边框12的第三位置和第四位置分别安装有第一红外接近传感器31和第二红外传感器32，用于检测可转动外框的周围是否存在障碍物。
为了方便对方案的描述，图1仅给出了传感器安装位置的一个示例，在其他实施例中，第一红外人体红外传感器21和第二人体红外传感器22的安装位置可以根据需求选定，满足第二位置的高度大于第一位置、第一红外人体红外传感器能够检测到工位上有坐着的人体的信号、第二红外人体红外传感器能够检测到站立的人体信号的条件。红外接近传感器的安装位置满足随着窗户的可转动的外边框转动、能够检测到窗户周围的障碍物的条件即可。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于物联网的窗户智能控制方法的具体方案。
请参阅图2，其示出了本发明一个实施例提供的一种基于物联网的窗户智能控制方法流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S001，获取预设时间段内每个窗户的第一人体触发序列和第二人体触发序列，第一人体触发序列为设置于窗户的不可转动边框的第一位置的第一人体红外传感器所采集的信号，第二人体触发序列为设置于不可转动边框的第二位置的第二人体红外传感器所采集的信号，第二位置的高度大于第一位置。
对目标办公场所中的每扇窗户上均安装有第一人体红外传感器和第二人体红外传感器，在本发明实施例中人体红外传感器的预设检测区域的范围为1米，当人体进入检测区域内时，触发相应的人体红外传感器输出高电平信号；当人体在该检测区内不动时，由于温度没有变化，因此传感器不会被触发，因此该人体红外传感器的触发反映了在检测区内是否存在活动的人体。人体红外传感器的触发次数反映了人体在该检测区内活动的次数。
每个窗户对应安装有第一人体红外传感器和第二人体红外传感器，其中第二人体红外传感器的安装位置能够检测到直立的人体，不能检测到处于坐姿的人体；因此在有直立的人体进入其检测区域时，第二人体红外传感器触发。第一人体红外传感器的安装位置低于第二人体红外传感器，因此在有直立的人体或者有坐姿的人体进入到其检测区域时，第一人体红外传感器触发。对于同一扇窗户而言，在有直立人体进入检测区域时，第一人体红外传感器和第二人体红外传感器会被同时触发。第一人体红外传感器和第二人体红外传感器将采集的数据以传感器的状态量S[S1，S2]发送给处理器，处理器根据接收到的状态量进行后续的分析判断得到相应窗户的开度，进而控制器输出驱动信号驱动相应窗户上安装的驱动器自动打开相应的开度。其中，S1表示第一人体红外传感器所采集的第一人体触发序列，S2表示第二人体红外传感器所采集的第二人体触发序列。传感器触发时输出的高电平信号为1，否则为0。
在本发明实施例中，预设时间段设置为24小时，在其他实施例中可以根据实际需求设置。
步骤S002，根据第一人体触发序列的第一触发次数和第二人体触发序列的第二触发次数将窗户分类为工位窗户或公共窗户。
工位窗户和公共窗户的区别在于，在工位窗户的周围存在工位以及经常坐在工位上处于坐姿的人体，而公共窗户的特点在于走动的直立人体比较多。因此可以利用传感器的第一人体触发次数与第二人体触发次数的相对触发比对窗户进行归类。
将第一人体触发序列中高电平的触发次数称为第一触发次数记为NS1，将第二人体触发序列中高电平的触发次数称为第二触发次数记为NS2；将相对触发比记为p，则
Figure BDA0003214354590000051
由于该相对触发比的值越大，表示低位置的第一人体红外传感器的触发次数越多，反映该窗户的检测区域内坐姿人体出现的次数越多，越可能是工位窗户；该相对触发比的值越小，表示高位置的第二人体红外传感器的触发次数越多，反映该窗户的检测区域内直立人体出现的次数越多，越可能是公共窗户。因此，可以通过该相对触发比确定窗户的类别趋势。
根据第一触发次数与第二触发次数之比得到该目标办公场所内每个窗户的相对触发比，将相对触发比进行聚类，将窗户分为两类，分别为工位窗户和公共窗户。具体的，所有窗户的分布序列记为P＝{p1...pi...pn}，其中n表示窗户总数量，pi表示第i个窗户的相对触发比。对该分布序列进行K-Means聚类，其中K的取值为2，维度为1，样本之间的距离函数为L1距离，该L1距离为两个相对触发比之差的绝对值。聚类得到结果为将所有窗户分为了工位窗户和公共窗户两类，记工位窗户的集合为WA，公共窗户的集合为WB。
步骤S003，根据工位窗户所对应的第一触发次数和第二触发次数之差，确定每个工位窗户的低位触发比。
对于工位窗户，在检测区域内的坐姿人体的触发次数越多，说明该工位窗户自动打开碰撞到人的概率就越大，则该工位窗户就越不适合自动开窗。为了区分工位窗户对于工位的影响，使不同影响的工位窗户具有不同的关注度，本发明实施例通过低位触发比来反映每个窗户的检测区域内坐姿的触发比例。
具体的，由于在工位窗户的检测区域中第二人体触发次数反映了直立人体的移动次数，第一人体触发序列反映了直立人体的移动次数和坐姿人体的移动次数之和，由于对于同一扇窗户，直立人体进入检测区域会同时触发第一人体红外传感器和第二人体红外传感器。因此，利用第一人体触发次数减去第二人体触发次数能够得到坐姿触发次数。具体的，记
Figure BDA0003214354590000066
其中
Figure BDA0003214354590000067
表示第i个工位窗户在预设时间范围内坐姿人体的触发次数，WAi(S1)表示第i个工位窗户在预设时间范围内的第一人体触发序列，WAi(S2)表示第i个工位窗户在预设时间范围内的第二人体触发序列。
根据同样的方法得到每个窗户的坐姿触发次数序列
Figure BDA0003214354590000061
对该坐姿触发次数序列进行归一化处理得到归一化后的低位触发比序列。相应工位窗户的低位触发比越大说明在该窗户的检测区域内的工位上坐姿人体的存在的时间越长，越不适合开窗，对开窗的影响越大。
步骤S004，获取工位窗户与公共窗户中相同位置传感器的人体触发序列的初始相似度，以低位触发比作为初始相似度的权重得到两窗户之间的组态相似度，根据组态相似度得到与公共窗户的触发规律相似的工位窗户作为优选窗户，重置优选窗户的低位触发比。
工位窗户所对应的人体红外传感器的触发序列与公共区域的人体红外传感器的触发序列的差异越小，表明进入该工位窗户的检测范围的人员状态的规律与公共窗户的规律相似，该工位窗户受到工位约束的概率就越小，那么在自动开窗控制的过程中就可以降低或者不考虑第一人体触发次数的影响，相应的低位触发比可以重置为零。为了获取工位窗户与公共窗户中相同安装位置的人体红外传感器采集的人体触发序列的初始相似度，本发明实施例通过计算相同位置传感器的人体触发序列的汉明距离得到该初始相似度。
具体的，对于采样时间和采样频率相同的两个工位窗户的人体红外传感器，将第i个工位窗户在第t时刻第一人体红外传感器的状态样本的时间序列索引值记为
Figure BDA0003214354590000062
第j个公共窗户在第t时刻第一人体红外传感器的状态样本的时间序列索引值记为
Figure BDA0003214354590000063
两者的汉明距离为：
Figure BDA0003214354590000064
汉明距离越大表明两个序列的差异越大，反映两个序列的初始相似度越小。
通过将低位触发比作为汉明距离的权重，以调整不同工位窗户的关注度，得到第i个工位窗户和第j个公共窗户的组态差异度
Figure BDA0003214354590000065
Figure BDA0003214354590000071
其中，
Figure BDA0003214354590000072
表示第i个工位窗户的第一人体红外传感器的低位触发比。
利用该低位触发比对汉明距离进行缩放，当低位触发比越大，被缩放后的汉明距离越大，组态差异度越大；当汉明距离较大，但低位触发比较小时，其组态差异度相对会被降低。
将每个公共窗户和每个工位窗户间的组态相似度的倒数作为邻接矩阵的元素，得到开窗关联矩阵。具体的，将组态差异度的倒数称为相似度记为Q1(i，j)，则有：
Figure BDA0003214354590000073
Figure BDA0003214354590000074
以相似度Q1(i，j)作为邻接矩阵的行列元素，得到开窗关联矩阵Q。
为了寻找与公共窗户的触发规律最为相似的工位窗户，根据KM算法对开窗关联矩阵进匹配得到与相应的公共窗户最大匹配的工位窗户，将该工位窗户作为优选窗户。将该公共窗户和优选窗户称为关联二元组。由于该关联二元组中的工位窗户与公共窗户的触发规律相似，反映了该工位窗户受工位坐姿人体的影响最小，因此，将得到的每个关联二元组中的工位窗户的低位触发比置为零。
步骤S005，根据目标开窗比例和低位触发比分配公共窗户和工位窗户的开度。
系统根据目标开窗比例优先分配公共窗户的开度，使其开度开到最大。在公共窗户都开启到最大开度的情况下，也无法满足预设的开窗比例时，需要开启相应的工位窗户，为了达到在最大程度上降低工位窗户的开度对工位人员造成干扰且符合预设的开窗比例的目的，建立目标损失函数，在目标损失函数收敛时，得到每个工位窗户的开度，其对应的开窗比例即为最佳的开窗比例。
具体的，首先假设第i个工位窗户的开度为Ui(x)，在目标开窗比例减去公共窗户的总开度得到待开的工位窗户的期望值为U’，那么计算期望值与所有待开窗户的开度之和的均方根误差损失，以及计算低位触发比与每个工位窗户的开度的加权求和得到约束损失。以该均方根误差损失和约束损失之和即为最终的目标损失函数L：
Figure BDA0003214354590000075
其中，Nsit i表示第i个工位窗户的低位触发比。
Figure BDA0003214354590000076
其中的Rmax i表示第i个工位窗户的最大开度，
Figure BDA0003214354590000077
的值域范围为[0，1]，更容易使非线性优化器通过优化参数x来描述[0，Rmax i]的范围。在本发明实施例中最大开度Rmax i的取值为0.5。
均方根误差损失通过非线性优化器调节每个窗户的x参数来控制每个工位窗户的开度，以使所有工位窗户的开度总和最接近期望值U’。约束损失通过低位触发比进行约束，使得非线性优化器在调节每个工位窗户的x参数时，低位触发比越大的窗户开度越小；并且由于将关联二元组中的工位窗户的低位触发比置为零，能够使得该工位窗户的开度尽可能的大，防止将更户的开度分量分摊到其他工位窗户上。
本发明实施例使用Adam非线性优化器，调节参数为工位门窗的开度计算公式参数x，使得目标损失函数趋于零，进而得到每个工位窗户的开窗比例，在尽量满足目标开窗比例的情况下，尽可能避免工位窗户碰到人或者对工位人员产生干扰。
综上所述，本发明实施例通过窗户上安装的传感器采集相应的触发序列，根据对触发序列的分析将窗户进行归类为工位窗户和公共窗户，对触发次数进行分析得到工位窗户的低位触发比，通过低位触发比调整两传感器触发序列的初始相似度得到实际相似度，根据该相似度来寻找与公共窗户的触发规律最相似的工位窗户作为优选窗户，并将该工位窗户的低位触发比重置，最后根据目标开窗比例和低位触发比分配公共窗户、优选窗户和剩余的工位窗户的开度。利用该方法能够自动的根据窗户的类别分配窗户的开度并能够达到尽可能的减少人员碰撞窗户的目的。
优选的，为了防止窗户在开启的过程中碰撞到人或者物，在步骤S004之前还包括获取每个窗户周围的障碍物触发信号，障碍物触发信号是由设置于窗户的可转动的外边框上的红外传感器所采集的信号；在障碍物触发信号被触发时，将相应类别中的相应窗户进行剔除。具体的，在窗户的可活动边框的外边框上安装有红外接近传感器，该红外接近传感器由于在可活动边框上，因此其会随着窗户的转动而转动，若其检测范围内检测到存在障碍物，则控制该窗户停止转动。
假设某一办公场所共计15扇窗户，通过对人体触发序列进行分析将这15扇窗户中的10扇窗户属于工位窗户、5扇窗户属于公共窗户。同时在对红外接近传感器的接近序列进行分析发现其中有两扇工位窗户和两扇公共窗户因检测到周围存在障碍物无法打开，因此需要对剩余的8扇工位窗户和3扇公共窗户进行关联性分析，得到三扇与公共窗户的触发规律最为相似的工位窗户，并将这三扇工位窗户对应的低位触发比重置为零，得到更新的低位触发比序列。假设目标开窗比例为5，三扇公共窗户全部打开到最大开度之后，而每个窗户的最大开度为0.5，因此剩余的开窗期望值为3.5，此时需要根据更新的低位触发比序列和期望值利用损失函数分配8扇工位窗户的开度，以在达到期望值的情况下尽可能不影响工位。若在打开公共窗户或者工位窗户的过程中，检测到红外接近传感器触发为高电平，则停止开启，此时窗户所对应的开度记为该窗户最终的开度；同时，利用损失函数重新分配剩余工位窗户的开度。
基于与上述方法相同的发明构思，本发明实施例还提供了一种基于物联网的窗户智能控制系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任意一个实施例提供的一种基于物联网的窗户智能控制方法的步骤。其中一种基于物联网的窗户智能控制方法在上述实施例中已经详细说明，不再赘述。
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于物联网的窗户智能控制方法，其特征在于，该方法包括：
获取预设时间段内每个窗户的第一人体触发序列和第二人体触发序列，所述第一人体触发序列为设置于所述窗户的不可转动边框的第一位置的第一人体红外传感器所采集的信号，所述第二人体触发序列为设置于所述不可转动边框的第二位置的第二人体红外传感器所采集的信号，所述第二位置的高度大于所述第一位置；
根据所述第一人体触发序列的第一触发次数和所述第二人体触发序列的第二触发次数将所述窗户分类为工位窗户或公共窗户；
根据所述工位窗户所对应的第一触发次数和第二触发次数之差，确定每个所述工位窗户的低位触发比；
获取所述工位窗户与公共窗户中相同位置传感器的人体触发序列的初始相似度，以所述低位触发比作为所述初始相似度的权重得到两窗户之间的组态相似度，根据所述组态相似度得到与所述公共窗户的触发规律相似的所述工位窗户作为优选窗户，重置所述优选窗户的低位触发比；
根据目标开窗比例和所述低位触发比分配所述公共窗户和所述工位窗户的开度。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的窗户智能控制方法，其特征在于，根据目标开窗比例分配所述公共窗户、所述优选窗户和剩余的所述工位窗户的开度的步骤为：在目标损失函数收敛时得到每个工位窗户的开度，所述目标损失函数为均方根误差损失与约束损失之和；所述均方根误差损失是期望值与所有工位窗户的开度之和的损失，所述期望值为目标开窗比例减去所述公共窗户的总开度得到的目标值；所述约束损失为所述低位触发比与每个所述工位窗户的开度的加权求和。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的窗户智能控制方法，其特征在于，所述根据所述第一人体触发序列的第一触发次数和所述第二人体触发序列的第二触发次数将所述窗户分类的步骤为：
根据每个窗户的所述第一触发次数与所述第二触发次数之比得到所述相对触发比，将所述相对触发比进行聚类，将所述窗户分为两类，分别为所述工位窗户和所述公共窗户。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的窗户智能控制方法，其特征在于，所述获取所述工位窗户与公共窗户中相同位置传感器的人体触发序列的初始相似度的步骤为：计算所述相同位置传感器的人体触发序列的汉明距离得到所述初始相似度。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的窗户智能控制方法，其特征在于，所述根据所述组态相似度得到与所述公共窗户的触发规律相似的所述工位窗户的步骤为：
将每个公共窗户和每个工位窗户间的组态相似度的倒数作为邻接矩阵的元素，得到开窗关联矩阵；利用KM算法对所述开窗关联矩阵进行匹配与相应的公共窗户最大匹配的工位窗户，将最大匹配的工位窗户作为优选窗户。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的窗户智能控制方法，其特征在于，根据目标开窗比例和所述低位触发比分配所述公共窗户和所述工位窗户的开度的步骤包括：将所述目标开窗比例大于所述公共窗户的最大开度之和时，利用目标损失函数结合所述低位触发比分配所述工位窗户的开度。
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的窗户智能控制方法，其特征在于，所述获取所述工位窗户与公共窗户中相同位置传感器的人体触发序列的初始相似度的步骤之前包括：
获取每个窗户周围的障碍物触发信号，所述障碍物触发信号是由设置于所述窗户的可转动的外边框上的红外传感器所采集的信号；
在所述障碍物触发信号被触发时，将相应类别中的相应窗户进行剔除。
8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的窗户智能控制方法，其特征在于，根据目标开窗比例和所述低位触发比分配所述公共窗户和所述工位窗户的开度之后，还包括以下步骤：
在根据所述分配的所述工位窗户和公共窗户的开度进行开窗时，检测到障碍物触发信号，相应的窗户停止开启，该窗户对应的开度记为最终的开度。
9.根据权利要求1所述的一种基于物联网的窗户智能控制方法，其特征在于，所述根据所述工位窗户所对应的第一触发次数和第二触发次数之差，确定每个所述工位窗户的低位触发比的方法为：根据所述工位窗户的所述第一触发次数和第二触发次数之差得到坐姿触发次数，将所有所述工位窗户的坐姿触发次数进行归一化得到所述低位触发比。
10.一种基于物联网的窗户智能控制系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9任意一项所述方法的步骤。
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