CN114460855A - 一种基于智能家居的aiot模组 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于智能家居的AIOT模组，包括：智能终端，用于向云服务器发送家居需求指令；云服务器，用于基于所述家居需求指令，向AIOT模组发送家居需求指令和对应家居信息；AIOT模组，用于基于所述家居需求指令和对应家居信息，确定目标智能控制指令，并根据所述目标智能控制指令，确定并执行启动指令；通信系统，用于实现所述智能终端、云服务器、AIOT模组两两之间的通信；保证了启动指令和目标智能控制指令的一致性，提高对家居设备控制的精确性，实现对整体家居的智能控制。

Description

一种基于智能家居的AIOT模组

技术领域

本发明涉及智能控制技术领域，特别涉及一种基于智能家居的AIOT模组。

背景技术

AIOT模组指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合，是未来物联网发展的重要方向。

随着智能家居及物联网的发展，AIOT模组家居市场的需求越来越大，现今社会人们日益膨胀的需求使得家居智能化已经成为一种趋势。

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、安全防范技术、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，目前的智能家居存在以下问题：各种家电之间的状态不能互相确定，不能确定家电间的互相影响效果，难以实现对整体家居的智能控制。

发明内容

本发明提供一种智能家居的AIOT模组，保证了启动指令和目标智能控制指令的一致性，提高对家居设备控制的精确性，实现对整体家居的智能控制。

一种基于智能家居的AIOT模组，包括：

智能终端，用于向云服务器发送家居需求指令；

云服务器，用于基于所述家居需求指令，向AIOT模组发送家居需求指令和对应家居信息；

AIOT模组，用于基于所述家居需求指令和对应家居信息，确定目标智能控制指令，并根据所述目标智能控制指令，确定并执行启动指令；

通信系统，用于实现所述智能终端、云服务器、AIOT模组两两之间的通信。

在一种可能实现的方式中，

所述智能终端，还用于通过通信系统接收来自AIOT模组的第一智能控制指令，并从所述第一智能控制指令中选择第二智能控制指令作为目标控制指令。

在一种可能实现的方式中，

所述智能终端，包括：

需求接收单元，用于接收来自用户的家居需求；

需求解析单元，用于基于所述家居需求，确定第一家居设备，并判断所述第一家居设备是否存在智能家居控制设备集合中；

若是，从所述智能家居控制设备集合提取与所述第一家居设备对应的第二家居设备，并基于所述第二家居设备，生成家居需求指令；

否则，确定所述家居需求解析失败，无法生成对应的家居需求指令；

指令发送单元，用于将所述家居需求指令通过通信系统发送至云服务器。

在一种可能实现的方式中，

所述云服务器，包括：

信息存储单元，用于所有登录用户存储家居设备信息、历史家居控制信息、家居设备状态信息；

识别单元，用于基于所述智能终端的标识，确定目标用户，并从所述信息存储单元中提取与所述目标用户对应的存储家居设备信息、历史家居控制信息、家居设备状态信息；

信息提取单元，用于基于所述家居需求指令，从所述目标用户对应的存储家居设备信息、历史家居控制信息、家居设备状态信息中提取相关信息作为对应家居信息。

在一种可能实现的方式中，

所述AIOT模组，包括：

第一算力单元，用于基于所述家居需求指令和对应家居信息进行智能分析，得到多组智能控制方案，并基于多组智能控制方案，生成第一智能控制指令；

确定单元，用于基于所述第一智能控制指令，确定目标智能控制指令；

第二算力单元，用于基于所述目标智能控制指令，经过深度学习，确定对家居设备的启动程序，生成启动指令；

执行单元，用于执行所述启动指令，完成对家居智能控制。

在一种可能实现的方式中，

所述第一算力单元，包括：

匹配单元，用于对所述家居需求指令进行解析，获取需求关键词，并从所述对应家居信息中获取对应家居设备的日志记录，从所述日志记录中获取历史指令关键词，计算所述历史指令关键词与需求关键词之间的关联度，且基于所述关联度将所述对应家居设备划分为第一对应家居设备、第二对应家居设备；

状态获取单元，用于从所述对应家居信息中获取所述第一对应家居设备的工作运行信息、第一状态信息，根据所述家居需求指令，确定所述第一对应家居设备的标准状态信息；

模型建立单元，用于基于家居空间信息、家居设备位置信息、家居设备工作运行信息建立智能家居运行模型，并将所述第一状态信息设定为所述智能家居运行模型的初始状态，将所述标准状态信息作为目标状态，输出所述第一对应家居设备的多个控制方案；

调整单元，用于基于所述第二对应家居设备的工作运行信息、第二状态信息，确定对所述标准状态信息的运行影响值，基于所述多个控制方案中对应家居设备的运行时间，确定第二对应家居设备对所述标准状态信息的时间影响值，基于所述运行影响值、时间影响值确定对第一对应家居设备的状态影响值，基于所述状态影响值、第一对应家居设备的工作运行信息，对所述多个控制方案中对第一对应家居设备的控制子方案进行调整，得到多个智能控制方案；

指令生成单元，用于根据所述多个智能控制方案，生成第一智能控制指令。

在一种可能实现的方式中，

所述第二算力单元，包括：

数据获取单元，用于基于对应家居信息获取家居设备的历史数据，提取所述历史数据中的历史运行数据作为第一特征集，提取所述历史数据中的历史状态数据作为第二特征集；

规则确定单元，利用预先训练好的深度学习模型，对所述第一特征集、第二特征集进行规则匹配识别，得到家居设备的运行规律；

数据预测单元，用于获取家居设备的实时运行数据，并利用所述运行规律，预测达到所述目标控制指令要求时，所述家居设备的预测运行数据；

方式确定单元，用于将所述预测运行数据与实时运行数据进行差异分析，得到差异数据，基于所述差异数据确定对家居设备的启动方式；

程序生成单元，用于当所述启动方式为第一方式时，从数据程序库中调用与所述第一方式对应的初始程序，并基于对应家居设备的启动规则，生成启动程序；

程序生成单元，还用于当所述启动方式为第二方式时，获取所述家居设备对应的历史启动程序，并基于所述差异数据，在所述历史启动程序的基础上，生成启动程序；

用于基于所述数据程序库，确定启动指令规则；

用于生成与所述启动程序相对应的初始启动指令，并判断所述初始启动指令是否满足所述启动指令规则；

若是，将所述初始启动指令作为最终的启动指令；

否则，将所述初始启动指令转化为满足所述启动指令规则的启动指令，作为最终的启动指令。

在一种可能实现的方式中，

所述方式确定单元包括：

用于分别将所述预测运行数据和实时运行数据进行特征提取，得到第一数据特征值集和第二数据特征值集；

基于数据特征属性，将所述第一数据特征值集和第二数据特征集划分为两个级别的第一数据子特征值集和第二数据子特征值集；

按照级别等级，依次对所述第一数据子特征值集和第二数据子特征值集进行比较，得到差异特征值集；

若第一差异特征值集符合第一差异要求，则确定所述启动方式为第一方式；

若第一差异特征值集不符合第一差异要求，第二差异特征值集符合第二差异要求，则确定所述启动方式为第二方式。

在一种可能实现的方式中，

所述第二算力单元，还包括：

数据更新单元，用于在每次完成对家居设备的控制后，获取控制过程中家居设备的数据，对家居设备的历史数据进行更新。

在一种可能实现的方式中，

所述通信系统，还用于将所述启动指令确定的控制信号传输至对应的家居设备，包括：

信号分配单元，用于对所述控制信号进行降噪处理和特征分解，得到信号特征值，并基于所述信号特征值为所述控制信号分配传输信道；

传输监测单元，用于基于所述传输信道的参数，监测控制信号在所述传输信道的反馈负载量，并基于所述反馈负载量，为所述传输信道设置自适应调节系数；

传输调整单元，用于利用所述自适应调节系数对所述控制信号在传输信道的传输进行自适应调节。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中一种基于智能家居的AIOT模组的结构图；

图2为本发明实施例中所述云服务器的结构图；

图3为本发明实施例中所述AIOT模组的结构图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

本发明实施例提供一种基于智能家居的AIOT模组，如图1所示，包括：

智能终端，用于向云服务器发送家居需求指令；

云服务器，用于基于所述家居需求指令，向AIOT模组发送家居需求指令和对应家居信息；

AIOT模组，用于基于所述家居需求指令和对应家居信息，确定目标智能控制指令，并根据所述目标智能控制指令，确定并执行启动指令；

通信系统，用于实现所述智能终端、云服务器、AIOT模组两两之间的通信。

在该实施例中，所述AIOT模组是指人工智能技术与物联网再实际应用中的融合，AIOT的核心是“连接”和“计算”，种新型模组可以将连接收集到的海量数据进行AI分析，实现数据的采集、分析、反馈的闭环。

在该实施例中，所述家居需求指令例如可以是“保持室温23度”，“保持湿度50％”等。

在该实施例中，所述对应家居信息例如可以是“当前各个空间室温”、“当前各个空间湿度”等。

在该实施例中，所述目标控制指令为对家居设备的控制指令，例如对空调的设置、对电视的开关控制、音量控制等。

在该实施例中，所述启动指令根据所述目标控制指令生成的对AIOT模组的程序执行指令。

在该实施例中，所述通信系统通过各个通信设备之间的标识建立连接，实现通信。

上述设计方案的有益效果是：AIOT模组通过通信系统实现对各个家居设备的状态信息的获取，通过标识识别，保证信息通信的安全性和准确性，然后对状态信息的获进行分析，确定目标智能控制指令，根据各种家居之间的状态，分析整体效果，共同确定目标智能控制指令，保证了目标智能控制指令可以更好地满足用户的家居需求指令，同时，通过AIOT模组经过深度学习，确定启动指令，保证了启动指令和目标智能控制指令的一致性，提高对家居设备控制的精确性，实现对整体家居的智能控制。

实施例2

基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种基于智能家居的AIOT模组，所述智能终端，还用于通过通信系统接收来自AIOT模组的第一智能控制指令，并从所述第一智能控制指令中选择第二智能控制指令作为目标控制指令。

在该实施例中，所述第一智能控制指令为多个，为所述AIOT模组根据所述家居需求指令和对应家居信息确定的满足用户家居需求的多个控制指令方案。例如第一智能控制指令为“开启空调并设置温度为22摄氏度1个小时”、“开启空调并设置温度为25摄氏度2个小时”等。

在该实施例中，所述第二智能控制指令为用户在智能终端从第一智能控制指令选取的指令。

上述设计方案的有益效果是：通过通信系统实现AIOT模组和智能终端之间的通信，使用户可以从经过AIOT模组分析得到的满足要求的第一智能控制指令中选取用户更加偏好的控制方案，提高用户对智能家居控制的满意度。

实施例3

基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种基于智能家居的AIOT模组，所述智能终端，包括：

需求接收单元，用于接收来自用户的家居需求；

需求解析单元，用于基于所述家居需求，确定第一家居设备，并判断所述第一家居设备是否存在智能家居控制设备集合中；

若是，从所述智能家居控制设备集合提取与所述第一家居设备对应的第二家居设备，并基于所述第二家居设备，生成家居需求指令；

否则，确定所述家居需求解析失败，无法生成对应的家居需求指令；

指令发送单元，用于将所述家居需求指令通过通信系统发送至云服务器。

在该实施例中，所述家居需求例如可以是“保持室温23度”，“保持湿度50％”。

在该实施例中，所述第一家居设备为与所述家居需求相关的家居设备名称，例如“保持室温23度”对应的第一家居设备为空调，所述智能家居控制设备集合为所述用户参与家居智能控制的家居设备。

在该实施例中，若第一家居设备为空调，从所述智能家居控制设备集合选取空调设备，并确定所述空调设备在所述智能家居控制设备集合中的编号或标识，作为第二家居设备，所述编号或标识唯一。

上述设计方案的有益效果是：通过对用户的家居需求进行解析，判断是否可以通过智能控制智能家居控制设备集合中的家居设备，满足用户的需求，若是，生成家居需求指令，否则，不生成家居需求指令，结合智能控制智能家居控制设备集合生成家居需求指令，保证了可以通过家居需求指令实现用户的家居需求，实现对整体家居的智能控制。

实施例4

基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种基于智能家居的AIOT模组，如图2所示，所述云服务器，包括：

信息存储单元，用于所有登录用户存储家居设备信息、历史家居控制信息、家居设备状态信息；

识别单元，用于基于所述智能终端的标识，确定目标用户，并从所述信息存储单元中提取与所述目标用户对应的存储家居设备信息、历史家居控制信息、家居设备状态信息；

信息提取单元，用于基于所述家居需求指令，从所述目标用户对应的存储家居设备信息、历史家居控制信息、家居设备状态信息中提取相关信息作为对应家居信息。

在该实施例中，从所述目标用户对应的存储家居设备信息、历史家居控制信息、家居设备状态信息中提取相关信息作为对应家居信息为提取与所述家居需求指令相关的家居信息，例如家居需求指令为对亮度的要求，则可以对应家居信息为各种灯、电视电脑屏幕对应的信息。

上述设计方案的有益效果是：通过根据用户的家居需求指令，获取对应家居信息，为确定目标控制指令，提供数据基础，从而保证了目标智能控制指令可以更好地满足用户的家居需求指令。

实施例5

基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种基于智能家居的AIOT模组，如图3所示，所述AIOT模组，包括：

第一算力单元，用于基于所述家居需求指令和对应家居信息进行智能分析，得到多组智能控制方案，并基于多组智能控制方案，生成第一智能控制指令；

确定单元，用于基于所述第一智能控制指令，确定目标智能控制指令；

第二算力单元，用于基于所述目标智能控制指令，经过深度学习，确定对家居设备的启动程序，生成启动指令；

执行单元，用于执行所述启动指令，完成对家居智能控制。

在该实施例中，所述多组智能控制方案为对智能家居不同的控制方案，且均满足家居需求指令的要求。

上述设计方案的有益效果是：通过第一算力单元，对家居需求指令和对应家居信息进行智能分析，以家居需求指令为基准，对家居的实时状态信息、历史控制信息进行整体分析，确定智能家居工作规律，从而使得到的第一智能控制指令可以更好地满足用户的家居需求指令，通过第二算力单元对目标控制指令进行深度学习，保证确定启动指令的准确性，提高对家居设备控制的能力，实现对整体家居的智能控制。

实施例6

基于实施例5的基础上，本发明实施例提供一种基于智能家居的AIOT模组，所述第一算力单元，包括：

匹配单元，用于对所述家居需求指令进行解析，获取需求关键词，并从所述对应家居信息中获取对应家居设备的日志记录，从所述日志记录中获取历史指令关键词，计算所述历史指令关键词与需求关键词之间的关联度，且基于所述关联度将所述对应家居设备划分为第一对应家居设备、第二对应家居设备；

状态获取单元，用于从所述对应家居信息中获取所述第一对应家居设备的工作运行信息、第一状态信息，根据所述家居需求指令，确定所述第一对应家居设备的标准状态信息；

模型建立单元，用于基于家居空间信息、家居设备位置信息、家居设备工作运行信息建立智能家居运行模型，并将所述第一状态信息设定为所述智能家居运行模型的初始状态，将所述标准状态信息作为目标状态，输出所述第一对应家居设备的多个控制方案；

调整单元，用于基于所述第二对应家居设备的工作运行信息、第二状态信息，确定对所述标准状态信息的运行影响值，基于所述多个控制方案中对应家居设备的运行时间，确定第二对应家居设备对所述标准状态信息的时间影响值，基于所述运行影响值、时间影响值确定对第一对应家居设备的状态影响值，基于所述状态影响值、第一对应家居设备的工作运行信息，对所述多个控制方案中对第一对应家居设备的控制子方案进行调整，得到多个智能控制方案；

指令生成单元，用于根据所述多个智能控制方案，生成第一智能控制指令。

在该实施例中，所述日志记录为对应家居设备的历史工作信息，所述历史指令关键词为所述对应家居设备进行控制运行时对应的历史需求指令的关键词。

在该实施例中，所述第一对应家居设备为直接与所述家居需求指令有关的家居设备，所述第二对应家居设备为间接影响所述家居需求指令的设备，例如家居需求指令为对温度的设置，第一对应家居设备为空调、电暖器，第二对应家居设备为电视、大功率电器运行产生热量造成对温度的影响等。

在该实施例中，所述多个智能控制方案均能满足家居需求指令的要求。

在该实施例中，所述运行影响值表示第二对应家居设备的当前工作状态对标准状态信息的影响，所述时间影响值表示所述第二对应家居设备的当前工作时间对标准状态信息的影响。

上述设计方案的有益效果是：根据家居需求指令将家居设备划分为不同的类型，并根据家居设备之间的状态信息，确定家居设备之间的互相影响效果及对家居需求的影响，来调整智能控制指令，实现对整体家居的智能控制，也使得根据智能控制指令控制的家居更加准确的满足用户的需求。

实施例7

基于实施例5的基础上，本发明实施例提供一种基于智能家居的AIOT模组，所述第二算力单元，包括：

数据获取单元，用于基于对应家居信息获取家居设备的历史数据，提取所述历史数据中的历史运行数据作为第一特征集，提取所述历史数据中的历史状态数据作为第二特征集；

规则确定单元，利用预先训练好的深度学习模型，对所述第一特征集、第二特征集进行规则匹配识别，得到家居设备的运行规律；

数据预测单元，用于获取家居设备的实时运行数据，并利用所述运行规律，预测达到所述目标控制指令要求时，所述家居设备的预测运行数据；

方式确定单元，用于将所述预测运行数据与实时运行数据进行差异分析，得到差异数据，基于所述差异数据确定对家居设备的启动方式；

程序生成单元，用于当所述启动方式为第一方式时，从数据程序库中调用与所述第一方式对应的初始程序，并基于对应家居设备的启动规则，生成启动程序；

程序生成单元，还用于当所述启动方式为第二方式时，获取所述家居设备对应的历史启动程序，并基于所述差异数据，在所述历史启动程序的基础，生成启动程序；

用于基于所述数据程序库，确定启动指令规则；

用于生成与所述启动程序相对应的初始启动指令，并判断所述初始启动指令是否满足所述启动指令规则；

若是，将所述初始启动指令作为最终的启动指令；

否则，将所述初始启动指令转化为满足所述启动指令规则的启动指令，作为最终的启动指令。

在该实施例中，所述历史运行数据为保持对应家居设备状态的工作数据，例如供电电流、供电电压、工作温度等数据。

在该实施例中，所述历史状态数据例如为空调的温度、智能灯的亮度等。

在该实施例中，所述家居设备的运行规律为家居设备的状态与运行数据之间的关系。

在该实施例中，所述差异数据用来表示家居设备实时运行数据和到达目标控制指令要求的预测运行数据之间的差异。

在该实施例中，所述第一方式为从家居设备的关闭状态到开启状态。

在该实施例中，所述第二方式为从家居设备的第一开启状态到第二开启状态。

在该实施例中，所述对应家居设备的启动规则为根据对应家居设备的特征确定。

在该实施例中，所述历史启动程序为对所述家居设备的关闭状态到开启状态的启动程序。

在该实施例中，所述启动指令根据所述目标控制指令生成的对AIOT模组的程序执行指令。

在该实施例中，所述数据程序库为适用于所述AIOT模组的程序库。

上述设计方案的有益效果是：通过根据家居设备的历史数据特征确定家居设备的运行规律，以此来确定家居设备的预测运行数据，通过深度学习模型，保证了确定运行规律和预测运行数据的准确性，保证生成的启动程序能够准确满足目标控制指令的要求，并在确定启动指令时，利用数据程序库确定的启动指令规则来对启动指令进行检测，使其适用于AIOT模组，保证启动指令的正常运行并分配给对应的家居设备，实现对整体家居的智能控制。

实施例8

基于实施例7的基础上，本发明实施例提供一种基于智能家居的AIOT模组，所述方式确定单元包括：

用于分别将所述预测运行数据和实时运行数据进行特征提取，得到第一数据特征值集和第二数据特征值集；

基于数据特征属性，将所述第一数据特征值集和第二数据特征集划分为两个级别的第一数据子特征值集和第二数据子特征值集；

按照级别等级，依次对所述第一数据子特征值集和第二数据子特征值集进行比较，得到差异特征值集；

若第一差异特征值集符合第一差异要求，则确定所述启动方式为第一方式；

若第一差异特征值集不符合第一差异要求，第二差异特征值集符合第二差异要求，则确定所述启动方式为第二方式。

在该实施例中，所述两个级别中第一级别对应的数据特征属性为是否有工作电流、是否有工作电压等，第二级别对应的数据特征属性为工作电流、工作电压大小等。

上述设计方案的有益效果是：通过对预测运行数据和实时运行数据进行差异比较，确定家居设备的启动方式，提高确定启动指令的效率，提高对整体家居智能控制的效率。

实施例9

基于实施例7的基础上，本发明实施例提供一种基于智能家居的AIOT模组，所述第二算力单元，还包括：

数据更新单元，用于在每次完成对家居设备的控制后，获取控制过程中家居设备的数据，对家居设备的历史数据进行更新。

上述设计方案的有益效果是：通过在每次完成对家居设备的控制后，获取控制过程中家居设备的数据，对家居设备的历史数据进行更新，保证了可以实时获取家居设备的信息，保证了家居设备信息的有效性，为对数据的分析提供基础。

实施例10

基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种基于智能家居的AIOT模组，所述通信系统，还用于将所述启动指令确定的控制信号传输至对应的家居设备，包括：

信号分配单元，用于对所述控制信号进行降噪处理和特征分解，得到信号特征值，并基于所述信号特征值为所述控制信号分配传输信道；

传输监测单元，用于基于所述传输信道的参数，监测控制信号在所述传输信道的反馈负载量；

其中，β表示在所述传输信道的反馈负载量，N表示对所述传输信道上控制信号的采样数量，取值为奇数，d_i表示第i个采样点的传输偏移值，ω表示所述传输信道的调制系数，取值为(0，1)，A_K表示预设负载量，

表示传输信道的调制频率值，

的取值范围为(0，1)；

基于所述反馈负载量，为所述传输信道设置自适应调节系数；

其中，K表示所述传输信道的自适应调节系数，F表示对所述传输信道的采样间隔幅度，取值为(0，1)；

传输调整单元，用于利用所述自适应调节系数对所述控制信号在传输信道的传输进行自适应调节。

在该实施例中，基于所述信号特征值为所述控制信号分配传输信道例如可以是将信号特征值在第一取值范围的分配在同一信道，将信号特征值在第二取值范围的分配另一信道。

在该实施例中，所述传输信道的反馈负载量用来表示在所述传输信道上传输的信号的强弱。

在该实施例中，所述传输信道的采样数量、调制系数、调制频率值与传输控制信号的特征相关。

在该实施例中，所述传输信道的采样间隔幅度越小，表明对所述传输信道的采样时间间隔越小，表明采集精度越高，对自适应调节系数的影响也就越大，使得到的自适应调节系数给传输信道带来更好的自适应调节效果。

在该实施例中，根据所述自适应调节系数的大小，可对传输信道的配置以及干扰抑制处理进行自适应调节，从而保证控制信号在传输过程中的识别能力。

在该实施例中，对于

例如可以是，A_K＝100，d_i＝10，N＝101，ω＝0.5，

大致估算β＝80000。

在该实施例中，对于

例如可以是，F＝0.8，β＝80000，N＝101，则K＝1.45。

上述设计方案的有益效果是：通过根据信号特征值为控制信号分配合适的信道，并在控制信号传输过程中根据传输信道的自适应系数对传输信道进行自适应调节，保证信道传输的均衡配置和对干扰的抑制，实现智能家居控制信号的优化传输，保证对整体家居的智能控制的效率和准确性。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于智能家居的AIOT模组，其特征在于，包括：

智能终端，用于向云服务器发送家居需求指令；

云服务器，用于基于所述家居需求指令，向AIOT模组发送家居需求指令和对应家居信息；

AIOT模组，用于基于所述家居需求指令和对应家居信息，确定目标智能控制指令，并根据所述目标智能控制指令，确定并执行启动指令；

通信系统，用于实现所述智能终端、云服务器、AIOT模组两两之间的通信。

2.根据权利要求1所述一种基于智能家居的AIOT模组，其特征在于，所述智能终端，还用于通过通信系统接收来自AIOT模组的第一智能控制指令，并从所述第一智能控制指令中选择第二智能控制指令作为目标控制指令。

3.根据权利要求1所述一种基于智能家居的AIOT模组，其特征在于，所述智能终端，包括：

需求接收单元，用于接收来自用户的家居需求；

需求解析单元，用于基于所述家居需求，确定第一家居设备，并判断所述第一家居设备是否存在智能家居控制设备集合中；

若是，从所述智能家居控制设备集合提取与所述第一家居设备对应的第二家居设备，并基于所述第二家居设备，生成家居需求指令；

否则，确定所述家居需求解析失败，无法生成对应的家居需求指令；

指令发送单元，用于将所述家居需求指令通过通信系统发送至云服务器。

4.根据权利要求1所述一种基于智能家居的AIOT模组，其特征在于，所述云服务器，包括：

信息存储单元，用于所有登录用户存储家居设备信息、历史家居控制信息、家居设备状态信息；

识别单元，用于基于所述智能终端的标识，确定目标用户，并从所述信息存储单元中提取与所述目标用户对应的存储家居设备信息、历史家居控制信息、家居设备状态信息；

信息提取单元，用于基于所述家居需求指令，从所述目标用户对应的存储家居设备信息、历史家居控制信息、家居设备状态信息中提取相关信息作为对应家居信息。

5.根据权利要求1所述一种基于智能家居的AIOT模组，其特征在于，所述AIOT模组，包括：

第一算力单元，用于基于所述家居需求指令和对应家居信息进行智能分析，得到多组智能控制方案，并基于多组智能控制方案，生成第一智能控制指令；

确定单元，用于基于所述第一智能控制指令，确定目标智能控制指令；

第二算力单元，用于基于所述目标智能控制指令，经过深度学习，确定对家居设备的启动程序，生成启动指令；

执行单元，用于执行所述启动指令，完成对家居智能控制。

6.根据权利要求5所述一种基于智能家居的AIOT模组，其特征在于，所述第一算力单元，包括：

匹配单元，用于对所述家居需求指令进行解析，获取需求关键词，并从所述对应家居信息中获取对应家居设备的日志记录，从所述日志记录中获取历史指令关键词，计算所述历史指令关键词与需求关键词之间的关联度，且基于所述关联度将所述对应家居设备划分为第一对应家居设备、第二对应家居设备；

状态获取单元，用于从所述对应家居信息中获取所述第一对应家居设备的工作运行信息、第一状态信息，根据所述家居需求指令，确定所述第一对应家居设备的标准状态信息；

模型建立单元，用于基于家居空间信息、家居设备位置信息、家居设备工作运行信息建立智能家居运行模型，并将所述第一状态信息设定为所述智能家居运行模型的初始状态，将所述标准状态信息作为目标状态，输出所述第一对应家居设备的多个控制方案；

调整单元，用于基于所述第二对应家居设备的工作运行信息、第二状态信息，确定对所述标准状态信息的运行影响值，基于所述多个控制方案中对应家居设备的运行时间，确定第二对应家居设备对所述标准状态信息的时间影响值，基于所述运行影响值、时间影响值确定对第一对应家居设备的状态影响值，基于所述状态影响值、第一对应家居设备的工作运行信息，对所述多个控制方案中对第一对应家居设备的控制子方案进行调整，得到多个智能控制方案；

指令生成单元，用于根据所述多个智能控制方案，生成第一智能控制指令。

7.根据权利要求5所述一种基于智能家居的AIOT模组，其特征在于，所述第二算力单元，包括：

数据获取单元，用于基于对应家居信息获取家居设备的历史数据，提取所述历史数据中的历史运行数据作为第一特征集，提取所述历史数据中的历史状态数据作为第二特征集；

规则确定单元，利用预先训练好的深度学习模型，对所述第一特征集、第二特征集进行规则匹配识别，得到家居设备的运行规律；

数据预测单元，用于获取家居设备的实时运行数据，并利用所述运行规律，预测达到所述目标控制指令要求时，所述家居设备的预测运行数据；

方式确定单元，用于将所述预测运行数据与实时运行数据进行差异分析，得到差异数据，基于所述差异数据确定对家居设备的启动方式；

程序生成单元，用于当所述启动方式为第一方式时，从数据程序库中调用与所述第一方式对应的初始程序，并基于对应家居设备的启动规则，生成启动程序；

程序生成单元，还用于当所述启动方式为第二方式时，获取所述家居设备对应的历史启动程序，并基于所述差异数据，在所述历史启动程序的基础上，生成启动程序；

用于基于所述数据程序库，确定启动指令规则；

用于生成与所述启动程序相对应的初始启动指令，并判断所述初始启动指令是否满足所述启动指令规则；

若是，将所述初始启动指令作为最终的启动指令；

否则，将所述初始启动指令转化为满足所述启动指令规则的启动指令，作为最终的启动指令。

8.根据权利要求7所述一种基于智能家居的AIOT模组，其特征在于，所述方式确定单元包括：

用于分别将所述预测运行数据和实时运行数据进行特征提取，得到第一数据特征值集和第二数据特征值集；

基于数据特征属性，将所述第一数据特征值集和第二数据特征集划分为两个级别的第一数据子特征值集和第二数据子特征值集；

按照级别等级，依次对所述第一数据子特征值集和第二数据子特征值集进行比较，得到差异特征值集；

若第一差异特征值集符合第一差异要求，则确定所述启动方式为第一方式；

若第一差异特征值集不符合第一差异要求，第二差异特征值集符合第二差异要求，则确定所述启动方式为第二方式。

9.根据权利要求7所述一种基于智能家居的AIOT模组，其特征在于，所述第二算力单元，还包括：

数据更新单元，用于在每次完成对家居设备的控制后，获取控制过程中家居设备的数据，对家居设备的历史数据进行更新。

10.根据权利要求1所述一种基于智能家居的AIOT模组，其特征在于，所述通信系统，还用于将所述启动指令确定的控制信号传输至对应的家居设备，包括：

信号分配单元，用于对所述控制信号进行降噪处理和特征分解，得到信号特征值，并基于所述信号特征值为所述控制信号分配传输信道；

传输监测单元，用于基于所述传输信道的参数，监测控制信号在所述传输信道的反馈负载量，并基于所述反馈负载量，为所述传输信道设置自适应调节系数；

传输调整单元，用于利用所述自适应调节系数对所述控制信号在传输信道的传输进行自适应调节。

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