CN114594692A - 一种基于手机端与物联网的智能家居控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于手机端与物联网的智能家居控制系统，涉及智能家居控制技术领域，解决了现有技术无法根据用户进行区别调节，导致调节结果与用户真实需求不贴合的技术问题；包括数据采集模块，数据分析模块，以及智能家居设备；本发明通过智能终端采集或者对用户动态进行分析，获取对应的环境特征参数，根据获取的实时环境数据与环境特征参数的对比结果调节智能家居设备，能够根据不同用户的情况进行区别调节，保证调节结果贴合各用户需求；本发明在获取环境特征参数之前，通过人工设定或者自动生成的方式获取用户标签，且自动生成的用户标签会定期监测更新，既能提高用户管理的便利性，又能够保证实时环境贴合用户需求。
Description
技术领域
本发明属于智能家居控制领域，涉及一种基于手机端与物联网的智能家居技术，具体是一种基于手机端与物联网的智能家居控制系统。
背景技术
智能家居一般是利用先进的计算机网络通讯技术、综合布线技术和人体工程学原理，融合个性需求，将与家居生活有关的各个子系统有机地结合起来，实现全新的家居生活体验。
现有技术(文献号为CN112486135A的发明专利)通过环境监测模块采集室内的实时环境信息，控制中心对实时环境信息进行分析比对之后控制环境调节模块进行调节；现有技术能够根据室内的人员情况进行智能调节，但是没有对用户进行单独分析，无法根据用户进行区别调节，导致调节结果与用户真实需求不贴合。因此，亟须一种基于手机端与物联网的智能家居控制系统。
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，本发明提出了一种基于手机端与物联网的智能家居控制系统，用于解决现有技术无法根据用户进行区别调节，导致调节结果与用户真实需求不贴合的技术问题；本发明通过智能终端采集或者对用户动态进行分析，获取对应的环境特征参数，根据获取的实时环境数据与环境特征参数的对比结果调节智能家居设备，能够根据不同用户的情况进行区别调节，达到符合用户需求的目的，以解决上述问题。
为实现上述目的，本发明的第一方面提供了一种基于手机端与物联网的智能家居控制系统，包括数据采集模块，数据分析模块，以及智能家居设备，所述数据分析模块分别与数据采集模块、智能家居设备相连接；
数据采集模块：通过与之相连的数据采集设备获取实时环境数据，对实时环境数据进行预处理之后发送至数据分析模块；其中，数据采集设备覆盖整个监测区域；
数据分析模块：通过智能终端采集或者对用户动态进行分析，获取环境特征参数；其中，环境特征参数包括符合用户的环境数据；以及
根据环境特征参数和实时环境数据的对比结果调节智能家居设备。
优选的，所述数据采集模块对实时环境数据进行预处理，包括根据实时环境数据判断数据采集设备的状态，以及对室内环境异常进行预警。
优选的，所述数据分析模块通过智能终端获取环境特征参数，包括：
用户通过智能终端输入身体特征参数；其中，身体特征参数包括年龄、性别以及相关病症；
将身体特征参数和环境映射模型相结合，获取并存储环境特征参数；其中，环境映射模型基于人工智能模型训练。
优选的，基于所述人工智能模型获取环境映射模型，包括：
通过互联网整合获取标准训练数据；其中，标准训练数据包括身体特征参数以及对应的环境特征参数；
通过标准训练数据对人工智能模型进行训练，获取并存储环境映射模型；其中，人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和RBF神经网络模型。
优选的，所述数据分析模块根据用户动态获取环境特征参数，包括：
通过数据采集设备监测用户动态；其中，用户动态包括用户所处的室内环境以及对室内环境的调节；
对用户动态进行统计分析获取环境特征参数。
优选的，在所述数据分析模块获取环境特征参数之前，通过人工设定或者自动生成用户标签；其中，统计用户的活动时长自动生成用户标签。
优选的，根据用户的所述活动时长自动生成用户标签，包括：
当用户第一次被数据采集设备识别时，将其标记为待验证用户；
统计待验证用户N天内在室内出现的时长，并标记为活动时长；其中，N为大于等于3的整数；
当活动时长超过时长阈值时，则为该待验证用户生成用户标签；其中，时长阈值根据经验设定。
优选的，当所述用户标签根据活动时长自动生成时，则持续监测用户的活动，根据监测结果将用户标签删除或者延续。
优选的，所述数据分析模块根据对比结果对智能家居设备进行调整，包括：
当实时环境数据与环境特征数据相符时，则不对智能家居设备进行调整；否则，根据环境特征数据对智能家居设备进行调整。
优选的，当室内存在多名用户时，则对应多个环境特征数据，以多个环境特征数据的交集作为目标环境数据，根据目标环境数据对智能家居设备进行调整。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明通过智能终端采集或者对用户动态进行分析，获取对应的环境特征参数，根据获取的实时环境数据与环境特征参数的对比结果调节智能家居设备，能够根据不同用户的情况进行区别调节，保证调节结果贴合各用户需求。
2、本发明在获取环境特征参数之前，通过人工设定或者自动生成的方式获取用户标签，且自动生成的用户标签会定期监测更新，既能提高用户管理的便利性，又能够保证实时环境贴合用户需求。
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简单地介绍，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他的附图。
图1为本发明的工作步骤示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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它实施例，都属于本发明保护的范围。
现有技术(文献号为CN112486135A的发明专利)通过环境监测模块采集室内的实时环境信息，控制中心对实时环境信息进行分析比对之后控制环境调节模块进行调节；现有技术一般是先检测室内是否有人，当室内有人时，则根据设定的温度、湿度或者采光对室内环境调整，无法根据用户的特征进行单独定制，且没有考虑到用户的疾病，无法根据用户进行区别调节，导致调节结果与用户真实需求不贴合。
本发明通过智能终端采集或者对用户动态进行分析，获取对应的环境特征参数，根据获取的实时环境数据与环境特征参数的对比结果调节智能家居设备，能够根据不同用户的情况进行区别调节，达到符合用户需求的目的，以解决上述问题。
请参阅图1，本申请第一方面实施例提供了一种基于手机端与物联网的智能家居控制系统，包括数据采集模块，数据分析模块，以及智能家居设备，所述数据分析模块分别与数据采集模块、智能家居设备相连接；
数据采集模块：通过与之相连的数据采集设备获取实时环境数据，对实时环境数据进行预处理之后发送至数据分析模块；
数据分析模块：通过智能终端采集或者对用户动态进行分析，获取环境特征参数；以及
根据环境特征参数和实时环境数据的对比结果调节智能家居设备。
本申请数据采集设备覆盖整个监测区域，即保证数据采集设备在室内(无论房间多大)不存在采集死角；可以理解的是，数据采集设备包括各类传感器(温度传感器、湿度传感器、光强传感器等)、图像采集设备和信号中转设备，且数据采集设备通过物联网与数据采集模块相连接。
本申请中的智能家居设备包括音视频设备、照明设备、智能窗帘、智能空调等，均可以通过物联网进行集中控制，用户在智能终端上即可操作；本申请中的智能终端包括智能手机、笔记本电脑和平板电脑。
本申请中环境特征参数包括符合用户的环境数据，如温度、湿度、光强度、噪声强度等；可以理解的是，环境特征参数既可以是一个数值，也可以是一个数值范围。
在一个实施例中，所述数据采集模块对实时环境数据进行预处理，包括根据实时环境数据判断数据采集设备的状态，以及对室内环境异常进行预警。
本实施例中主要目的是在获取到实时环境数据之后，根据实时环境数据来判定对应的数据采集设备是否正常，如采集的温度为零下100℃，则可以理解为温度传感器异常；同时还可以根据实时环境数据判定室内环境数据是否异常，如采集的温度为100℃时，则可以理解为室内发生火灾。
在一个实施例中，所述数据分析模块通过智能终端获取环境特征参数，包括：
用户通过智能终端输入身体特征参数；
将身体特征参数和环境映射模型相结合，获取并存储环境特征参数。
本实施例中，身体特征参数包括年龄、性别以及相关病症，相关病症主要包括对环境敏感的疾病，如风湿病等，将相关病症考虑进去，能够保证环境特征数据对应环境的舒适健康。
在一个具体的实施例中，基于所述人工智能模型获取环境映射模型，包括：
通过互联网整合获取标准训练数据；
通过标准训练数据对人工智能模型进行训练，获取并存储环境映射模型。
本实施例中，标准训练数据包括身体特征参数以及对应的环境特征参数，标准训练数据通过实验室获取；人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和RBF神经网络模型。
可以理解的是，标准训练数据中身体特征参数对应的范围应该足够大，如性别应包括男和女，年龄范围应该在1-120岁之内均匀分布。
在一个实施例中，所述数据分析模块根据用户动态获取环境特征参数，包括：
通过数据采集设备监测用户动态；
对用户动态进行统计分析获取环境特征参数。
本实施例中的主要目的是在用户无暇或者不知道如何设置环境特征参数时，通过统计用户动态进行设置；用户动态包括用户所处的室内环境以及对室内环境的调节。
举例说明本实施例：
获取用户对室内温度调节的次数，当次数超过3次时，则获取用户调节的温度均值；
将温度均值作为环境特征参数之一，也可以对温度均值进行上下扩展，形成一个温度范围作为环境特征参数之一。
在一个实施例中，在所述数据分析模块获取环境特征参数之前，通过人工设定或者自动生成用户标签；其中，统计用户的活动时长自动生成用户标签。
本实施例中的主要目的是为了确定房间或者房屋的用户，给数据分析模块提供数据基础；可以通过人工设定或者自动生成的方式，人工设定适用于常驻用户，自动生成适用于短期用户(如租户或者亲戚)。
在一个具体的实施例中，根据用户的所述活动时长自动生成用户标签，包括：
当用户第一次被数据采集设备识别时，将其标记为待验证用户；
统计待验证用户N天内在室内出现的时长，并标记为活动时长；
当活动时长超过时长阈值时，则为该待验证用户生成用户标签。
本实施例的主要目的是对短期用户进行自动识别，当用户第一次被数据采集设备识别时(存储设备中没有该用户的相关信息)，则开始统计其活动时长，当活动时长超过时长阈值时，则为该用户生成用户标签；可以理解的是，无论是自动设定还是人工设定，均需要有对应的用户标签才能对智能家居设备进行控制。
在一个可选的实施例中，当所述用户标签根据活动时长自动生成时，则持续监测用户的活动，根据监测结果将用户标签删除或者延续。
本实施例中的主要目的是为了对自动生成的用户标签自动管理，当某一段时间监测不到短期用户时，则可将其用户标签删除；定时对短期用户进行监测，当监测到短期用户时，则保证其用户标签的剩余时间不能超过设置天数，如3天。
在一个实施例中，所述数据分析模块根据对比结果对智能家居设备进行调整，包括：
当实时环境数据与环境特征数据相符时，则不对智能家居设备进行调整；否则，根据环境特征数据对智能家居设备进行调整；
当室内存在多名用户时，则对应多个环境特征数据，以多个环境特征数据的交集作为目标环境数据，根据目标环境数据对智能家居设备进行调整。
本实施例中的主要目的是根据环境特征数据对智能家居设备进行调整，以达到改变实时环境数据的目的，同时在多个用户同处于一个房间内或者房屋内时，为了保证多个用户的舒适和健康，取多个用户环境特征参数的交集对智能家居设备进行调节，当不存在交集时，则通过设定的标准环境数据进行调节。
本发明的工作原理：
数据采集模块通过与之相连的数据采集设备获取实时环境数据，对实时环境数据进行预处理之后发送至数据分析模块。
数据分析模块通过智能终端采集或者对用户动态进行分析，获取环境特征参数；以及根据环境特征参数和实时环境数据的对比结果调节智能家居设备。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于手机端与物联网的智能家居控制系统，包括数据采集模块，数据分析模块，以及智能家居设备，所述数据分析模块分别与数据采集模块、智能家居设备相连接，其特征在于：
数据采集模块：通过与之相连的数据采集设备获取实时环境数据，对实时环境数据进行预处理之后发送至数据分析模块；其中，数据采集设备覆盖整个监测区域；
数据分析模块：通过智能终端采集或者对用户动态进行分析，获取环境特征参数；其中，环境特征参数包括符合用户的环境数据；以及
根据环境特征参数和实时环境数据的对比结果调节智能家居设备。
2.根据权利要求1所述的一种基于手机端与物联网的智能家居控制系统，其特征在于，所述数据采集模块对实时环境数据进行预处理，包括根据实时环境数据判断数据采集设备的状态，以及对室内环境异常进行预警。
3.根据权利要求1所述的一种基于手机端与物联网的智能家居控制系统，其特征在于，所述数据分析模块通过智能终端获取环境特征参数，包括：
用户通过智能终端输入身体特征参数；其中，身体特征参数包括年龄、性别以及相关病症；
将身体特征参数和环境映射模型相结合，获取并存储环境特征参数；其中，环境映射模型基于人工智能模型训练。
4.根据权利要求3所述的一种基于手机端与物联网的智能家居控制系统，其特征在于，基于所述人工智能模型获取环境映射模型，包括：
通过互联网整合获取标准训练数据；其中，标准训练数据包括身体特征参数以及对应的环境特征参数；
通过标准训练数据对人工智能模型进行训练，获取并存储环境映射模型；其中，人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和RBF神经网络模型。
5.根据权利要求1所述的一种基于手机端与物联网的智能家居控制系统，其特征在于，所述数据分析模块根据用户动态获取环境特征参数，包括：
通过数据采集设备监测用户动态；其中，用户动态包括用户所处的室内环境以及对室内环境的调节；
对用户动态进行统计分析获取环境特征参数。
6.根据权利要求1所述的一种基于手机端与物联网的智能家居控制系统，其特征在于，在所述数据分析模块获取环境特征参数之前，通过人工设定或者自动生成用户标签；其中，统计用户的活动时长自动生成用户标签。
7.根据权利要求6所述的一种基于手机端与物联网的智能家居控制系统，其特征在于，根据用户的所述活动时长自动生成用户标签，包括：
当用户第一次被数据采集设备识别时，将其标记为待验证用户；
统计待验证用户N天内在室内出现的时长，并标记为活动时长；其中，N为大于等于3的整数；
当活动时长超过时长阈值时，则为该待验证用户生成用户标签；其中，时长阈值根据经验设定。
8.根据权利要求7所述的一种基于手机端与物联网的智能家居控制系统，其特征在于，当所述用户标签根据活动时长自动生成时，则持续监测用户的活动，根据监测结果将用户标签删除或者延续。
9.根据权利要求1所述的一种基于手机端与物联网的智能家居控制系统，其特征在于，所述数据分析模块根据对比结果对智能家居设备进行调整，包括：
当实时环境数据与环境特征数据相符时，则不对智能家居设备进行调整；否则，根据环境特征数据对智能家居设备进行调整。
10.根据权利要求9所述的一种基于手机端与物联网的智能家居控制系统，其特征在于，当室内存在多名用户时，则对应多个环境特征数据，以多个环境特征数据的交集作为目标环境数据，根据目标环境数据对智能家居设备进行调整。
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