CN113848748A - 一种智能家居控制方法和智能家居系统 - Google Patents

一种智能家居控制方法和智能家居系统 Download PDF

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CN113848748A CN202111348909.2A CN202111348909A CN113848748A CN 113848748 A CN113848748 A CN 113848748A CN 202111348909 A CN202111348909 A CN 202111348909A CN 113848748 A CN113848748 A CN 113848748A
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王英超
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Abstract

本发明提供一种智能家居控制方法和智能家居系统，涉及人工智能技术领域。该智能家居控制方法包括：生成用户习惯剧本；将用户习惯剧本存储在智能家居AI云中；家庭边缘计算中心设备向智能家居AI云报告实时家庭状态；智能家居AI云计算用户习惯剧本中的预设家庭状态与实时家庭状态之间的相似度；智能家居AI云判断相似度是否大于相似度阈值；相似度大于相似度阈值，智能家居AI云向家庭边缘计算中心设备推荐用户习惯剧本；家庭边缘计算中心设备部署用户习惯剧本，根据用户习惯剧本中的预设控制方式对各智能家居终端设备进行控制。本发明的技术方案能够根据用户习惯自动对多个智能家居终端设备进行控制，改善用户使用体验。

Description

一种智能家居控制方法和智能家居系统
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种智能家居控制方法和智能家居系统。
背景技术
随着互联网不断普及，消费电子、计算机、通讯一体化趋势日趋明显，现代智能家居由于其安全、方便、高效、快捷、智能化等特点，正在成为现代社会和家庭的新时尚。智能家居是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。
现有的智能家居终端设备需要用户通过智能控制面板单独逐个控制，用户通常在操作界面上对场景进行设置，比如当客厅温度高于24摄氏度时打开空调、卧室晚上十一点就寝关灯、浴室晚上八点开启热水器加热等，但是设置过程通常比较复杂，并且用户需要对智能家居控制的多个智能设备分别进行设置以匹配不同的场景，工作量较大。在某些情况下，可能由于用户操作不当，所设置的场景不符合用户生活习惯，影响用户使用体验。
发明内容
本发明提供一种智能家居控制方法和智能家居系统，可以根据用户习惯自动对多个智能家居终端设备进行控制，改善用户使用体验。
第一方面，本发明提供一种智能家居控制方法，采用如下技术方案：
所述智能家居控制方法包括：
步骤S1、将用户习惯用剧本表示的方式进行知识表示，生成用户习惯剧本，所述用户习惯剧本包括预设家庭状态，以及在所述预设家庭状态下对至少一个智能家居终端设备的预设控制方式；
步骤S2、将所述用户习惯剧本存储在智能家居AI云中；
步骤S3、家庭边缘计算中心设备向所述智能家居AI云报告实时家庭状态；
步骤S4、所述智能家居AI云计算所述用户习惯剧本中的预设家庭状态与所述实时家庭状态之间的相似度；
步骤S5、所述智能家居AI云判断所述相似度是否大于相似度阈值；
步骤S6、所述相似度大于所述相似度阈值，所述智能家居AI云向所述家庭边缘计算中心设备推荐所述用户习惯剧本；
步骤S7、所述家庭边缘计算中心设备部署所述用户习惯剧本，根据所述用户习惯剧本中的预设控制方式对各所述智能家居终端设备进行控制。
可选地，步骤S7具体包括：
所述家庭边缘计算中心设备与用户进行人机交互；
根据所述人机交互结果，部署所述用户习惯剧本；
根据所述用户习惯剧本中的预设控制方式对各所述智能家居终端设备进行控制。
可选地，所述家庭边缘计算中心设备与用户进行人机交互具体包括：
根据相似度的大小，将相似度划分为多个相似度等级；
为各所述相似度等级设置对应的人机交互方式；
根据计算得到的相似度的大小，选择对应的人机交互方式；
所述家庭边缘计算中心设备根据选择的人机交互方式，与用户进行人机交互。
可选地，所述预设家庭状态和所述实时家庭状态均包括：时间、地方、任务、道具、条件和预设控制方式；
所述智能家居控制方法还包括：在步骤S7之后执行的以下步骤：
步骤S8、记录一定时间内的用户操作变化和条件变化；
步骤S9、若用户操作和条件均无变化，所述家庭边缘计算中心设备保存所述用户习惯剧本；
步骤S10、若用户操作和/或条件有变化，所述家庭边缘计算中心设备根据变化情况更新用户习惯剧本；
步骤S11、所述家庭边缘计算中心设备保存更新后的用户习惯剧本；
步骤S12、所述家庭边缘计算中心设备将更新后的用户习惯剧本上传到所述智能家居AI云，更新所述智能家居AI云中的用户习惯剧本。
可选地，步骤S10具体包括：
若用户操作有变化，所述家庭边缘计算中心设备将变化的用户操作增加到用户习惯剧本的预设控制方式中；
若条件有变化，所述家庭边缘计算中心设备根据变化的条件修改用户习惯剧本中的条件；
若用户操作和条件均有变化，所述家庭边缘计算中心设备将变化的用户操作增加到用户习惯剧本的预设控制方式中，且根据变化的条件修改用户习惯剧本中的条件。
第二方面，本发明提供一种智能家居系统，采用如下技术方案：
所述智能家居系统包括：智能家居AI云、家庭边缘计算中心设备和至少一个智能家居终端设备，其中，
所述智能家居AI云用于存储用户习惯剧本，所述用户习惯剧本通过将用户习惯用剧本表示的方式进行知识表示而生成，所述用户习惯剧本包括预设家庭状态，以及在所述预设家庭状态下对至少一个智能家居终端设备的预设控制方式；
所述家庭边缘计算中心设备用于向所述智能家居AI云报告实时家庭状态；
所述智能家居AI云还用于计算所述用户习惯剧本中的预设家庭状态与所述实时家庭状态之间的相似度，判断所述相似度是否大于相似度阈值，在所述相似度大于所述相似度阈值时，向所述家庭边缘计算中心设备推荐所述用户习惯剧本；
所述家庭边缘计算中心设备还用于部署所述用户习惯剧本，根据所述用户习惯剧本中的预设控制方式对各所述智能家居终端设备进行控制。
可选地，所述智能家居系统还包括家庭网关，所述智能家居终端设备通过物联网设备接入所述家庭网关，所述家庭边缘计算中心设备通过家庭网络接入所述家庭网关，所述家庭边缘计算中心设备接入所述智能家居AI云。
可选地，所述家庭边缘计算中心设备采用Arm64指令架构的CPU，操作系统采用Linux。
可选地，所述用户习惯剧本采用json格式封装储存在所述智能家居AI云中。
本发明提供了一种智能家居控制方法和智能家居系统，在该智能家居控制方法中，首先，将用户习惯用剧本表示的方式进行知识表示，生成用户习惯剧本，将用户习惯剧本存储在智能家居AI云中，然后，家庭边缘计算中心设备向智能家居AI云报告实时家庭状态，智能家居AI云计算用户习惯剧本中的预设家庭状态与实时家庭状态之间的相似度，并判断相似度是否大于相似度阈值，在相似度大于相似度阈值时，智能家居AI云向家庭边缘计算中心设备推荐用户习惯剧本，最后，家庭边缘计算中心设备部署用户习惯剧本，根据用户习惯剧本中的预设控制方式对各智能家居终端设备进行控制。因此，通过以上智能家居控制方法，能够根据用户习惯自动对多个智能家居终端设备进行控制，用户无需单独对各智能家居终端设备进行控制，且自动控制结果符合用户习惯，进而改善用户使用体验。
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，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的智能家居控制方法的流程图一；
图2为本发明实施例提供的智能家居控制方法的流程图二；
图3为本发明实施例提供的智能家居系统的模块图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下本发明实施例中的各技术特征均可以相互结合。
本发明实施例提供一种智能家居控制方法，具体地，如图1所示，图1为本发明实施例提供的智能家居控制方法的流程图一，该智能家居控制方法包括：
步骤S1、将用户习惯用剧本表示的方式进行知识表示，生成用户习惯剧本，用户习惯剧本包括预设家庭状态，以及在预设家庭状态下对至少一个智能家居终端设备的预设控制方式(或称之为动作)。
示例性地，预设家庭状态可以包括：时间、地方、任务、道具和条件。
示例性地，用户习惯剧本如下：
Figure BDA0003354982480000051
Figure BDA0003354982480000061
Figure BDA0003354982480000071
步骤S2、将用户习惯剧本存储在智能家居AI云中。
示例性地，用户习惯剧本采用json格式封装储存在智能家居AI云中。
步骤S3、家庭边缘计算中心设备向智能家居AI云报告实时家庭状态。
家庭边缘计算中心设备向智能家居AI云报告的实时家庭状态，可以通过各智能家居终端设备感知获得。报告的实时家庭状态的具体内容可以根据用户习惯剧本中的预设家庭状态的内容进行确定，原则上不少于预设家庭状态的内容。
示例性地，本发明实施例中的实时家庭状态包括：时间、地方、任务、道具和条件。
示例性地，本发明实施例中的预设家庭状态和实时家庭状态的条件中的设备和环境状态表述可以采用模糊隶属度表示方法。例如，将温度划分为热、偏热、正常、偏冷、冷几档。具体可以选择模糊函数为高斯函数，使得档位划分更精细。高斯函数具体可以如下：
Figure BDA0003354982480000072
其中，参数σ通常为正，参数c用于确定曲线的中心。
步骤S4、智能家居AI云计算用户习惯剧本中的预设家庭状态与实时家庭状态之间的相似度。
可选地，智能家居AI云利用余弦相似度公式，计算用户习惯剧本中的预设家庭状态与实时家庭状态之间的相似度。余弦相似度公式如下：
Figure BDA0003354982480000073
其中Ai、Bi分别代表向量A和向量B的各分量，向量A和向量B分别为依据预设家庭状态和实时家庭状态中的各内容对应生成的向量。
步骤S5、智能家居AI云判断相似度是否大于相似度阈值。
相似度阈值可以由用户根据实际需要进行设置，此处不进行限定。
步骤S6、相似度大于相似度阈值，智能家居AI云向家庭边缘计算中心设备推荐用户习惯剧本。
步骤S7、家庭边缘计算中心设备部署用户习惯剧本，根据用户习惯剧本中的预设控制方式对各智能家居终端设备进行控制。
可选地，步骤S7具体包括：家庭边缘计算中心设备与用户进行人机交互；根据人机交互结果，部署用户习惯剧本；根据用户习惯剧本中的预设控制方式对各智能家居终端设备进行控制。
以上人机交互的方式可以有很多种，示例性地，本发明实施例中，家庭边缘计算中心设备与用户进行人机交互具体包括：
根据相似度的大小，将相似度划分为多个相似度等级；
为各相似度等级设置对应的人机交互方式；
根据计算得到的相似度的大小，选择对应的人机交互方式；
家庭边缘计算中心设备根据选择的人机交互方式，与用户进行人机交互。
例如，以上相似度阈值为80，将超过相似度阈值的相似度划分为2个等级，第一等级对应90以上，第二等级对应80～90；第一等级对应的人机交互方式为家庭边缘计算中心设备发出嘀嘀声，提示用户即将部署用户习惯剧本，第二等级对应的人机交互方式为家庭边缘计算中心设备发出语音，询问是否要部署用户习惯剧本，根据用户语音答复确定是否部署用户习惯剧本；本次计算得到的相似度为92，对应第一等级，家庭边缘计算中心设备发出嘀嘀声，提示用户即将部署用户习惯剧本。用户无操作，直接部署用户习惯剧本，根据用户习惯剧本中的预设控制方式对各智能家居终端设备进行控制。
本发明提供了一种智能家居控制方法和智能家居系统，在该智能家居控制方法中，首先，将用户习惯用剧本表示的方式进行知识表示，生成用户习惯剧本，将用户习惯剧本存储在智能家居AI云中，然后，家庭边缘计算中心设备向智能家居AI云报告实时家庭状态，智能家居AI云计算用户习惯剧本中的预设家庭状态与实时家庭状态之间的相似度，并判断相似度是否大于相似度阈值，在相似度大于相似度阈值时，智能家居AI云向家庭边缘计算中心设备推荐用户习惯剧本，最后，家庭边缘计算中心设备部署用户习惯剧本，根据用户习惯剧本中的预设控制方式对各智能家居终端设备进行控制。因此，通过以上智能家居控制方法，能够根据用户习惯自动对多个智能家居终端设备进行控制，用户无需单独对各智能家居终端设备进行控制，且自动控制结果符合用户习惯，进而改善用户使用体验。
可选地，如图2所示，图2为本发明实施例提供的智能家居控制方法的流程图二，在预设家庭状态和实时家庭状态均包括：时间、地方、任务、道具和条件的前提下，智能家居控制方法还包括：在步骤S7之后执行的以下步骤：
步骤S8、记录一定时间内的用户操作和条件是否有变化。
以上一定时间可以根据用户需要进行设置，例如，一定时间为15s。用户操作变化可以为用户打开或关闭智能家居终端设备，条件变化可以为温度升高一档，如从偏热变为热。
步骤S9、若用户操作和条件均无变化，家庭边缘计算中心设备保存用户习惯剧本。
步骤S10、若用户操作和/或条件有变化，家庭边缘计算中心设备根据变化情况更新用户习惯剧本。
可选地，步骤S10具体包括：
若用户操作有变化，家庭边缘计算中心设备将变化的用户操作增加到用户习惯剧本的预设控制方式(或称之为动作)中；
若条件有变化，家庭边缘计算中心设备根据变化的条件修改用户习惯剧本中的条件；
若用户操作和条件均有变化，家庭边缘计算中心设备将变化的用户操作增加到用户习惯剧本的预设控制方式中，且根据变化的条件修改用户习惯剧本中的条件。
步骤S11、家庭边缘计算中心设备保存更新后的用户习惯剧本。
步骤S12、家庭边缘计算中心设备将更新后的用户习惯剧本上传到智能家居AI云，更新智能家居AI云中的用户习惯剧本。
通过上述进一步包括步骤S8～步骤S12的智能家居控制方法，能够通过云边协同学习算法实现用户习惯的快速学习，进一步改善用户体验。云边协同学习算法包括各步骤中使用到的用户习惯知识表示算法(步骤S1)、用户习惯推荐算法(步骤S6)以及剧本优化算法(步骤S8～步骤S11)。
此外，本发明实施例还提供一种智能家居系统，具体地，如图3所示，图3为本发明实施例提供的智能家居系统的模块图，该智能家居系统包括：智能家居AI云10、家庭边缘计算中心设备20和至少一个智能家居终端设备30，其中，
智能家居AI云10用于存储用户习惯剧本，用户习惯剧本通过将用户习惯用剧本表示的方式进行知识表示而生成，用户习惯剧本包括预设家庭状态，以及在预设家庭状态下对至少一个智能家居终端设备的预设控制方式；
家庭边缘计算中心设备20用于向智能家居AI云10报告实时家庭状态；
智能家居AI云10还用于计算用户习惯剧本中的预设家庭状态与实时家庭状态之间的相似度，判断相似度是否大于相似度阈值，在相似度大于相似度阈值时，向家庭边缘计算中心设备推荐用户习惯剧本；
家庭边缘计算中心设备20还用于部署用户习惯剧本，根据用户习惯剧本中的预设控制方式对各智能家居终端设备10进行控制。
以上智能家居系统的应用过程如下：首先，将用户习惯剧本存储在智能家居AI云10中，生成用户习惯剧本的过程可以在智能家居系统外部执行，然后，家庭边缘计算中心设备20向智能家居AI云10报告实时家庭状态，智能家居AI云10计算用户习惯剧本中的预设家庭状态与实时家庭状态之间的相似度，并判断相似度是否大于相似度阈值，在相似度大于相似度阈值时，智能家居AI云10向家庭边缘计算中心设备20推荐用户习惯剧本，最后，家庭边缘计算中心设备20部署用户习惯剧本，根据用户习惯剧本中的预设控制方式对各智能家居终端设备30进行控制。在上述过程中，能够根据用户习惯自动对多个智能家居终端设备30进行控制，用户无需单独对各智能家居终端设备30进行控制，且自动控制结果符合用户习惯，进而改善用户使用体验。
可选地，如图3所示，本发明实施例中的智能家居系统还包括家庭网关40，智能家居终端设备30通过物联网设备接入家庭网关40，家庭边缘计算中心设备20通过家庭网络接入家庭网关40，家庭边缘计算中心设备20接入智能家居AI云10。
具体地，智能家居终端设备30具有物联网接口，能够感知家庭内部光照强度、温度、人体移动、燃气泄漏等，并实现家庭照明、温度、遮阳、空气质量控制。家庭网关40具有物联网接口，能够让智能家居终端设备30接入，并为家庭边缘计算中心设备20提供家庭状态数据。
可选地，家庭边缘计算中心设备20采用Arm64指令架构的CPU，操作系统采用Linux。
可选地，用户习惯剧本采用json格式封装储存在智能家居AI云10中。
可选地，智能家居终端设备30还可以记录一定时间内的用户操作和条件是否有变化，若用户操作和条件均无变化，则家庭边缘计算中心设备20保存用户习惯剧本，若用户操作和/或条件有变化，家庭边缘计算中心设备20根据变化情况更新用户习惯剧本。家庭边缘计算中心设备20根据变化情况更新用户习惯剧本之后，家庭边缘计算中心设备20保存更新后的用户习惯剧本，并将更新后的用户习惯剧本上传到智能家居AI云10，更新智能家居AI云10中的用户习惯剧本。通过上述智能家居系统能够通过实现用户习惯的快速学习，进一步改善用户体验。
需要说明的是，本发明实施例中智能家居控制方法的具体内容均适用于智能家居系统中对应的设备或模块，此处不再进行赘述。
为了本领域技术人员能够更清楚地理解本发明实施例的技术内容，特举以下实施例详细说明。
设小赵一家2口，夫妻年轻，住2室一厅。在客厅、入户和户外均安装云边协同学习功能的智能家居系统。
通过该智能家居系统对智能家居终端设备进行控制的过程如下：
步骤1：家庭边缘计算中心设备向智能家居AI云发送实时家庭状态，包括时间、地方、任务、道具(家具、家电等)等信息。
步骤2：智能家居AI云利用余弦相似度公式，计算智能家居AI云中保存的用户习惯剧本中预设家庭状态和实时家庭状态之间的相似度。
步骤3：智能家居AI云将相似度与相似度阈值C进行比较，大于相似度阈值C，向家庭边缘计算中心设备推荐用户习惯剧本。
用户习惯剧本如下(剧本中动作即为预设控制方式)：
Figure BDA0003354982480000121
Figure BDA0003354982480000131
步骤4：家庭边缘计算中心设备部署用户习惯剧本，根据用户习惯剧本中的预设控制方式对各智能家居终端设备进行控制。
步骤5：记录15秒内的用户操作和条件变化，在15秒内小赵打开了灯带。
步骤6：家庭边缘计算中心设备把小赵的操作增加到剧本的动作中，更新用户习惯剧本。
更新后的用户习惯剧本如下：
Figure BDA0003354982480000141
Figure BDA0003354982480000151
步骤7：家庭边缘计算中心设备保存更新后的用户习惯剧本，并把更新后的用户习惯剧本上传到智能家居AI云，更新智能家居AI云中的用户习惯剧本。
本领域的技术人员应该明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令完成流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可以存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，是的存储在该计算机刻度存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (9)

1.一种智能家居控制方法，其特征在于，包括：
步骤S1、将用户习惯用剧本表示的方式进行知识表示，生成用户习惯剧本，所述用户习惯剧本包括预设家庭状态，以及在所述预设家庭状态下对至少一个智能家居终端设备的预设控制方式；
步骤S2、将所述用户习惯剧本存储在智能家居AI云中；
步骤S3、家庭边缘计算中心设备向所述智能家居AI云报告实时家庭状态；
步骤S4、所述智能家居AI云计算所述用户习惯剧本中的预设家庭状态与所述实时家庭状态之间的相似度；
步骤S5、所述智能家居AI云判断所述相似度是否大于相似度阈值；
步骤S6、所述相似度大于所述相似度阈值，所述智能家居AI云向所述家庭边缘计算中心设备推荐所述用户习惯剧本；
步骤S7、所述家庭边缘计算中心设备部署所述用户习惯剧本，根据所述用户习惯剧本中的预设控制方式对各所述智能家居终端设备进行控制。
2.根据权利要求1所述的智能家居控制方法，其特征在于，步骤S7具体包括：
所述家庭边缘计算中心设备与用户进行人机交互；
根据所述人机交互结果，部署所述用户习惯剧本；
根据所述用户习惯剧本中的预设控制方式对各所述智能家居终端设备进行控制。
3.根据权利要求2所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述家庭边缘计算中心设备与用户进行人机交互，具体包括：
根据相似度的大小，将相似度划分为多个相似度等级；
为各所述相似度等级设置对应的人机交互方式；
根据计算得到的相似度的大小，选择对应的人机交互方式；
所述家庭边缘计算中心设备根据选择的人机交互方式，与用户进行人机交互。
4.根据权利要求2或3所述的智能家居控制方法，其特征在于，所述预设家庭状态和所述实时家庭状态均包括：时间、地方、任务、道具和条件；
所述智能家居控制方法还包括：在步骤S7之后执行的以下步骤：
步骤S8、记录一定时间内的用户操作变化和条件变化；
步骤S9、若用户操作和条件均无变化，所述家庭边缘计算中心设备保存所述用户习惯剧本；
步骤S10、若用户操作和/或条件有变化，所述家庭边缘计算中心设备根据变化情况更新用户习惯剧本；
步骤S11、所述家庭边缘计算中心设备保存更新后的用户习惯剧本；
步骤S12、所述家庭边缘计算中心设备将更新后的用户习惯剧本上传到所述智能家居AI云，更新所述智能家居AI云中的用户习惯剧本。
5.根据权利要求4所述的智能家居控制方法，其特征在于，步骤S10具体包括：
若用户操作有变化，所述家庭边缘计算中心设备将变化的用户操作增加到用户习惯剧本的预设控制方式中；
若条件有变化，所述家庭边缘计算中心设备根据变化的条件修改用户习惯剧本中的条件；
若用户操作和条件均有变化，所述家庭边缘计算中心设备将变化的用户操作增加到用户习惯剧本的预设控制方式中，且根据变化的条件修改用户习惯剧本中的条件。
6.一种智能家居系统，其特征在于，包括：智能家居AI云、家庭边缘计算中心设备和至少一个智能家居终端设备，其中，
所述智能家居AI云用于存储用户习惯剧本，所述用户习惯剧本通过将用户习惯用剧本表示的方式进行知识表示而生成，所述用户习惯剧本包括预设家庭状态，以及在所述预设家庭状态下对至少一个智能家居终端设备的预设控制方式；
所述家庭边缘计算中心设备用于向所述智能家居AI云报告实时家庭状态；
所述智能家居AI云还用于计算所述用户习惯剧本中的预设家庭状态与所述实时家庭状态之间的相似度，判断所述相似度是否大于相似度阈值，在所述相似度大于所述相似度阈值时，向所述家庭边缘计算中心设备推荐所述用户习惯剧本；
所述家庭边缘计算中心设备还用于部署所述用户习惯剧本，根据所述用户习惯剧本中的预设控制方式对各所述智能家居终端设备进行控制。
7.根据权利要求6所述的智能家居系统，其特征在于，还包括家庭网关，所述智能家居终端设备通过物联网设备接入所述家庭网关，所述家庭边缘计算中心设备通过家庭网络接入所述家庭网关，所述家庭边缘计算中心设备接入所述智能家居AI云。
8.根据权利要求6所述的智能家居系统，其特征在于，所述家庭边缘计算中心设备采用Arm64指令架构的CPU，操作系统采用Linux。
9.根据权利要求6所述的智能家居系统，其特征在于，所述用户习惯剧本采用json格式封装储存在所述智能家居AI云中。
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