CN114546236B - 一种智能家居的防误触发控制方法及系统 - Google Patents

一种智能家居的防误触发控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能家居的防误触发控制方法，智能家居主控制设备上的摄像模块实时采集主控制设备上操作的视频，并只有在用户手指部分的按压角度、力度在触碰阈值内触发按键以及人体姿态分析不存在摔倒等异常行为时主控制设备才会执行指令，避免用户在使用过程中手臂等其他部分误触碰导致的误触发，对智能家居的任意触控操作，记录针对于该触控操作的用户的习惯控制区域，当检测触碰信号后，首先判断所述触碰信号对应的触控操作，再通过用户的习惯控制区域查找该触碰信号对应的触控操作所相对的用户习惯控制区域，记通过微波人体状态识别技术判断所述用户的所在位置，当检测到所在位置处于所述用户习惯控制区域外则不执行触控指令。

Description

一种智能家居的防误触发控制方法及系统
技术领域
本发明涉及智能家居控制技术领域，尤其涉及一种智能家居的防误触发控制方法及系统。
背景技术
智能家居(英文：smart home,home automation)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。
智能家居是在互联网影响下的物联化的体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备(如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、影音服务器、影柜系统、网络家电等)连接到一起，提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。与普通家居相比，智能家居不仅具有传统的居住功能，兼备建筑、网络通信、信息家电、设备自动化，提供全方位的信息交互功能，甚至为各种能源费用节约资金。
针对于智能家居的控制通常采用触控操作，或者是语音识别操作，而在采用触控操作在对控制中心进行操作时，由于具有多个智能设备需要进行操作导致存在较大误触操作的可能。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明公开一种智能家居的防误触发控制方法，所述控制方法应用于智能家居主控制设备，所述智能家居主控制设备具有语音接收装置、显示屏及网络连接模块，所述方法包括：
步骤1，所述智能家居主控制设备上的摄像模块实时采集主控制设备上操作的视频，对用户手指部分进行监控，但监控到所述用户手指部分的按压角度与预设角度相匹配时，执行对用户手指部分的按压力度进行检测，但检测到所述用户手指部分的按压力度处于触发案件的触碰控制阈值内，跳转执行步骤2，否则不执行触控指令；
步骤2，针对智能家居的任意触控操作，记录针对于该触控操作的用户的习惯控制区域，当检测触碰信号后，首先判断所述触碰信号对应的触控操作，再通过用户的习惯控制区域查找该触碰信号对应的触控操作所相对的用户习惯控制区域，记通过微波人体状态识别技术判断所述用户的所在位置，当检测到所在位置处于所述用户习惯控制区域内，则跳转至步骤3，否则不执行触控指令；
步骤3，通过人体姿态检测算法对用户的人体姿态进行检测，判断所述用户是否存在异常行为，若检测到所述用户的人体姿态不存在异常时跳转至步骤4，否则不执行触控指令；
步骤4，执行用户的触控操作对应的针对于所述智能家居的指令。
更进一步地，所述步骤1进一步包括对用户手指部分的监控可以通过所述智能家居主控制设备上的摄像模块进行采集，或者有所述智能家居上的摄像模块进行采集，在通过射频通信或者WiFi网络通信传输采集到的图像信息至所述智能家居主控制设备进行分析。
更进一步地，通过所述智能家居主控制设备的计算模块对触控图像进行分析，或者通过云端服务器对采集的图像进行分析，再将分析结果发送回所述智能家居主控制设备。
更进一步地，所述步骤2进一步包括：在对碰触信号对应的触控操作进行匹配时，遍历全部的的触控操作在显示屏上的操控位置和当前显示界面的图像内容，先匹配当前显示界面对应的功能模块，在根据所述操控位置确定在当前页面上执行的对应功能。
更进一步地，通过人体姿态检测算法对用户的人体姿态进行检测可以通过软件或者硬件进行检测，用户通过佩戴姿态传感器实时传出用户的姿态信息至所述智能家居主控制设备；或者通过所述智能家居主控制设备或者所述智能家居上的事项模块采集用户的姿态图像，通过对所述姿态图像进行分析，当检测到用户的姿态为非正常姿态时，判定用户处于异常状态中，其中，所述非正常姿态为历史记录的用户在进行触控操作是的图像特征的最大公约特征数据。
本发明还公开了一种智能家居的防误触发控制系统，所述控制方法应用于智能家居主控制设备，所述智能家居主控制设备具有语音接收装置、显示屏及网络连接模块，所述系统包括：
图像采集单元，所述智能家居主控制设备上的摄像模块实时采集主控制设备上操作的视频，对用户手指部分进行监控，但监控到所述用户手指部分的按压角度与预设角度相匹配时，执行对用户手指部分的按压力度进行检测，但检测到所述用户手指部分的按压力度处于触发案件的触碰控制阈值内，跳转执行触控判断单元继续处理，否则不执行触控指令；
触控判断单元，针对智能家居的任意触控操作，记录针对于该触控操作的用户的习惯控制区域，当检测触碰信号后，首先判断所述触碰信号对应的触控操作，再通过用户的习惯控制区域查找该触碰信号对应的触控操作所相对的用户习惯控制区域，记通过微波人体状态识别技术判断所述用户的所在位置，当检测到所在位置处于所述用户习惯控制区域内，则跳转至姿态异常判断单元继续处理，否则不执行触控指令；
姿态异常判断单元，通过人体姿态检测算法对用户的人体姿态进行检测，判断所述用户是否存在异常行为，若检测到所述用户的人体姿态不存在异常时跳转至执行单元继续处理，否则不执行触控指令；
执行单元，执行用户的触控操作对应的针对于所述智能家居的指令。
更进一步地，所述图像采集单元进一步包括对用户手指部分的监控可以通过所述智能家居主控制设备上的摄像模块进行采集，或者有所述智能家居上的摄像模块进行采集，在通过射频通信或者WiFi网络通信传输采集到的图像信息至所述智能家居主控制设备进行分析。
更进一步地，通过所述智能家居主控制设备的计算模块对触控图像进行分析，或者通过云端服务器对采集的图像进行分析，再将分析结果发送回所述智能家居主控制设备。
更进一步地，所述触控判断单元进一步包括：在对碰触信号对应的触控操作进行匹配时，遍历全部的的触控操作在显示屏上的操控位置和当前显示界面的图像内容，先匹配当前显示界面对应的功能模块，在根据所述操控位置确定在当前页面上执行的对应功能。
更进一步地，通过人体姿态检测算法对用户的人体姿态进行检测可以通过软件或者硬件进行检测，用户通过佩戴姿态传感器实时传出用户的姿态信息至所述智能家居主控制设备；或者通过所述智能家居主控制设备或者所述智能家居上的事项模块采集用户的姿态图像，通过对所述姿态图像进行分析，当检测到用户的姿态为非正常姿态时，判定用户处于异常状态中，其中，所述非正常姿态为历史记录的用户在进行触控操作是的图像特征的最大公约特征数据。
本发明于现有技术相比，有益效果为：智能家居主控制设备上的摄像模块实时采集主控制设备上操作的视频，并只有在用户手指部分的按压角度、力度在触碰阈值内触发按键以及人体姿态分析不存在摔倒等异常行为时主控制设备才会执行指令，避免用户在使用过程中手臂等其他部分误触碰导致的误触发。
附图说明
从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在图中，在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。
图1是本发明的一种智能家居的防误触发控制方法的流程图。
具体实施方式
实施例一
如图1所示的一种智能家居的防误触发控制方法，所述控制方法应用于智能家居主控制设备，所述智能家居主控制设备具有语音接收装置、显示屏及网络连接模块，所述方法包括：
步骤1，所述智能家居主控制设备上的摄像模块实时采集主控制设备上操作的视频，对用户手指部分进行监控，但监控到所述用户手指部分的按压角度与预设角度相匹配时，执行对用户手指部分的按压力度进行检测，但检测到所述用户手指部分的按压力度处于触发案件的触碰控制阈值内，跳转执行步骤2，否则不执行触控指令；
步骤2，针对智能家居的任意触控操作，记录针对于该触控操作的用户的习惯控制区域，当检测触碰信号后，首先判断所述触碰信号对应的触控操作，再通过用户的习惯控制区域查找该触碰信号对应的触控操作所相对的用户习惯控制区域，记通过微波人体状态识别技术判断所述用户的所在位置，当检测到所在位置处于所述用户习惯控制区域内，则跳转至步骤3，否则不执行触控指令；
步骤3，通过人体姿态检测算法对用户的人体姿态进行检测，判断所述用户是否存在异常行为，若检测到所述用户的人体姿态不存在异常时跳转至步骤4，否则不执行触控指令；
步骤4，执行用户的触控操作对应的针对于所述智能家居的指令。
更进一步地，所述步骤1进一步包括对用户手指部分的监控可以通过所述智能家居主控制设备上的摄像模块进行采集，或者有所述智能家居上的摄像模块进行采集，在通过射频通信或者WiFi网络通信传输采集到的图像信息至所述智能家居主控制设备进行分析。
更进一步地，通过所述智能家居主控制设备的计算模块对触控图像进行分析，或者通过云端服务器对采集的图像进行分析，再将分析结果发送回所述智能家居主控制设备。
更进一步地，所述步骤2进一步包括：在对碰触信号对应的触控操作进行匹配时，遍历全部的的触控操作在显示屏上的操控位置和当前显示界面的图像内容，先匹配当前显示界面对应的功能模块，在根据所述操控位置确定在当前页面上执行的对应功能。
更进一步地，通过人体姿态检测算法对用户的人体姿态进行检测可以通过软件或者硬件进行检测，用户通过佩戴姿态传感器实时传出用户的姿态信息至所述智能家居主控制设备；或者通过所述智能家居主控制设备或者所述智能家居上的事项模块采集用户的姿态图像，通过对所述姿态图像进行分析，当检测到用户的姿态为非正常姿态时，判定用户处于异常状态中，其中，所述非正常姿态为历史记录的用户在进行触控操作是的图像特征的最大公约特征数据。
实施例二
本实施例从硬件角度描述本发明的发明构思，本实施例还公开了一种智能家居的防误触发控制系统，所述控制方法应用于智能家居主控制设备，所述智能家居主控制设备具有语音接收装置、显示屏及网络连接模块，所述系统包括：
图像采集单元，所述智能家居主控制设备上的摄像模块实时采集主控制设备上操作的视频，对用户手指部分进行监控，但监控到所述用户手指部分的按压角度与预设角度相匹配时，执行对用户手指部分的按压力度进行检测，但检测到所述用户手指部分的按压力度处于触发案件的触碰控制阈值内，跳转执行触控判断单元继续处理，否则不执行触控指令；
触控判断单元，针对智能家居的任意触控操作，记录针对于该触控操作的用户的习惯控制区域，当检测触碰信号后，首先判断所述触碰信号对应的触控操作，再通过用户的习惯控制区域查找该触碰信号对应的触控操作所相对的用户习惯控制区域，记通过微波人体状态识别技术判断所述用户的所在位置，当检测到所在位置处于所述用户习惯控制区域内，则跳转至姿态异常判断单元继续处理，否则不执行触控指令；
姿态异常判断单元，通过人体姿态检测算法对用户的人体姿态进行检测，判断所述用户是否存在异常行为，若检测到所述用户的人体姿态不存在异常时跳转至执行单元继续处理，否则不执行触控指令；
执行单元，执行用户的触控操作对应的针对于所述智能家居的指令。
更进一步地，所述图像采集单元进一步包括对用户手指部分的监控可以通过所述智能家居主控制设备上的摄像模块进行采集，或者有所述智能家居上的摄像模块进行采集，在通过射频通信或者WiFi网络通信传输采集到的图像信息至所述智能家居主控制设备进行分析。
更进一步地，通过所述智能家居主控制设备的计算模块对触控图像进行分析，或者通过云端服务器对采集的图像进行分析，再将分析结果发送回所述智能家居主控制设备。
更进一步地，所述触控判断单元进一步包括：在对碰触信号对应的触控操作进行匹配时，遍历全部的的触控操作在显示屏上的操控位置和当前显示界面的图像内容，先匹配当前显示界面对应的功能模块，在根据所述操控位置确定在当前页面上执行的对应功能。
更进一步地，通过人体姿态检测算法对用户的人体姿态进行检测可以通过软件或者硬件进行检测，用户通过佩戴姿态传感器实时传出用户的姿态信息至所述智能家居主控制设备；或者通过所述智能家居主控制设备或者所述智能家居上的事项模块采集用户的姿态图像，通过对所述姿态图像进行分析，当检测到用户的姿态为非正常姿态时，判定用户处于异常状态中，其中，所述非正常姿态为历史记录的用户在进行触控操作是的图像特征的最大公约特征数据。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。
虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明，但是应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行许多改变和修改。因此，其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的，并且应当理解，以下权利要求(包括所有等同物)旨在限定本发明的精神和范围。以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (10)

1.一种智能家居的防误触发控制方法，所述控制方法应用于智能家居主控制设备，所述智能家居主控制设备具有语音接收装置、显示屏及网络连接模块，其特征在于，所述方法包括：
步骤1，所述智能家居主控制设备上的摄像模块实时采集主控制设备上操作的视频，对用户手指部分进行监控，但监控到所述用户手指部分的按压角度与预设角度相匹配时，执行对用户手指部分的按压力度进行检测，但检测到所述用户手指部分的按压力度处于触发案件的触碰控制阈值内，跳转执行步骤2，否则不执行触控指令；
步骤2，针对智能家居的任意触控操作，记录针对于该触控操作的用户的习惯控制区域，当检测触碰信号后，首先判断所述触碰信号对应的触控操作，再通过用户的习惯控制区域查找该触碰信号对应的触控操作所相对的用户习惯控制区域，记通过微波人体状态识别技术判断所述用户的所在位置，当检测到所在位置处于所述用户习惯控制区域内，则跳转至步骤3，否则不执行触控指令；
步骤3，通过人体姿态检测算法对用户的人体姿态进行检测，判断所述用户是否存在异常行为，若检测到所述用户的人体姿态不存在异常时跳转至步骤4，否则不执行触控指令；
步骤4，执行用户的触控操作对应的针对于所述智能家居的指令。
2.如权利要求1所述的一种智能家居的防误触发控制方法，其特征在于，所述步骤1进一步包括对用户手指部分的监控可以通过所述智能家居主控制设备上的摄像模块进行采集，或者有所述智能家居上的摄像模块进行采集，在通过射频通信或者WiFi网络通信传输采集到的图像信息至所述智能家居主控制设备进行分析。
3.如权利要求2所述的一种智能家居的防误触发控制方法，其特征在于，通过所述智能家居主控制设备的计算模块对触控图像进行分析，或者通过云端服务器对采集的图像进行分析，再将分析结果发送回所述智能家居主控制设备。
4.如权利要求3所述的一种智能家居的防误触发控制方法，其特征在于，所述步骤2进一步包括：在对碰触信号对应的触控操作进行匹配时，遍历全部的的触控操作在显示屏上的操控位置和当前显示界面的图像内容，先匹配当前显示界面对应的功能模块，在根据所述操控位置确定在当前页面上执行的对应功能。
5.如权利要求4所述的一种智能家居的防误触发控制方法，其特征在于，通过人体姿态检测算法对用户的人体姿态进行检测可以通过软件或者硬件进行检测，用户通过佩戴姿态传感器实时传出用户的姿态信息至所述智能家居主控制设备；或者通过所述智能家居主控制设备或者所述智能家居上的事项模块采集用户的姿态图像，通过对所述姿态图像进行分析，当检测到用户的姿态为非正常姿态时，判定用户处于异常状态中，其中，所述非正常姿态为历史记录的用户在进行触控操作是的图像特征的最大公约特征数据。
6.一种智能家居的防误触发控制系统，所述控制系统应用于智能家居主控制设备，所述智能家居主控制设备具有语音接收装置、显示屏及网络连接模块，其特征在于，所述系统包括：
图像采集单元，所述智能家居主控制设备上的摄像模块实时采集主控制设备上操作的视频，对用户手指部分进行监控，但监控到所述用户手指部分的按压角度与预设角度相匹配时，执行对用户手指部分的按压力度进行检测，但检测到所述用户手指部分的按压力度处于触发案件的触碰控制阈值内，跳转执行触控判断单元继续处理，否则不执行触控指令；
触控判断单元，针对智能家居的任意触控操作，记录针对于该触控操作的用户的习惯控制区域，当检测触碰信号后，首先判断所述触碰信号对应的触控操作，再通过用户的习惯控制区域查找该触碰信号对应的触控操作所相对的用户习惯控制区域，记通过微波人体状态识别技术判断所述用户的所在位置，当检测到所在位置处于所述用户习惯控制区域内，则跳转至姿态异常判断单元继续处理，否则不执行触控指令；
姿态异常判断单元，通过人体姿态检测算法对用户的人体姿态进行检测，判断所述用户是否存在异常行为，若检测到所述用户的人体姿态不存在异常时跳转至执行单元继续处理，否则不执行触控指令；
执行单元，执行用户的触控操作对应的针对于所述智能家居的指令。
7.如权利要求6所述的一种智能家居的防误触发控制系统，其特征在于，所述图像采集单元进一步包括对用户手指部分的监控可以通过所述智能家居主控制设备上的摄像模块进行采集，或者有所述智能家居上的摄像模块进行采集，在通过射频通信或者WiFi网络通信传输采集到的图像信息至所述智能家居主控制设备进行分析。
8.如权利要求7所述的一种智能家居的防误触发控制系统，其特征在于，通过所述智能家居主控制设备的计算模块对触控图像进行分析，或者通过云端服务器对采集的图像进行分析，再将分析结果发送回所述智能家居主控制设备。
9.如权利要求8所述的一种智能家居的防误触发控制系统，其特征在于，所述触控判断单元进一步包括：在对碰触信号对应的触控操作进行匹配时，遍历全部的的触控操作在显示屏上的操控位置和当前显示界面的图像内容，先匹配当前显示界面对应的功能模块，在根据所述操控位置确定在当前页面上执行的对应功能。
10.如权利要求9所述的一种智能家居的防误触发控制系统，其特征在于，通过人体姿态检测算法对用户的人体姿态进行检测可以通过软件或者硬件进行检测，用户通过佩戴姿态传感器实时传出用户的姿态信息至所述智能家居主控制设备；或者通过所述智能家居主控制设备或者所述智能家居上的事项模块采集用户的姿态图像，通过对所述姿态图像进行分析，当检测到用户的姿态为非正常姿态时，判定用户处于异常状态中，其中，所述非正常姿态为历史记录的用户在进行触控操作是的图像特征的最大公约特征数据。
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