CN116005397A - 智能家居系统的控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及智能家居系统领域，具体提供一种智能家居系统的控制方法，旨在解决现有洗衣机无法对待洗衣物的衣物材质进行准确判断的问题。为此目的，本发明的智能家居系统包括衣物处理设备和服务器，衣物处理设备能够与服务器通信，控制方法包括：衣物处理设备获取当前衣物图像，并将衣物图像上传至服务器；服务器接收衣物图像，并基于衣物图像获取衣物属性信息；服务器基于衣物属性信息和预先存储的用户画像确定精准衣物材质。通过上述方法，能够准确获取衣物的材质，进而使得洗衣机能够匹配合适的洗涤程序和洗涤参数，避免洗出来的衣物不干净，甚至导致衣物损坏的现象出现。

Description

智能家居系统的控制方法

技术领域

本发明涉及智能家居系统的技术领域，具体提供一种智能家居系统的控制方法。

背景技术

随着生活水平的不断提高，洗衣机已经进入千家万户，成为居家生活的必需品。

目前部分智能洗衣机，虽然可以通过待洗衣物的吸水量或红外光谱传感器推断出洗涤程序及参数，但是，由于其无法准确地判断出待洗衣物的材质信息，因此在推荐程序及程序参数设置存在严重不足，洗出来的衣物可能会存在不干净的地方，甚至还会导致衣物被洗坏的情况出现。

基于上述存在的问题，现有技术中，通常会通过图像传感器对待洗衣物的材质进行初步识别，但是，由于图像技术的限制，部分材质仍然识别不准，因此，还是无法得到精准的材质信息。

相应地，本领域需要一种新的智能家居系统的控制方法来解决现有洗衣机无法对待洗衣物的衣物材质进行准确判断的问题。

发明内容

本发明旨在解决上述技术问题，即，解决现有洗衣机无法对待洗衣物的衣物材质进行准确判断的问题。

在第一方面，本发明提供一种智能家居系统的控制方法，所述智能家居系统包括衣物处理设备和服务器，所述衣物处理设备能够与所述服务器通信，所述控制方法包括：衣物处理设备获取当前衣物图像，并将所述衣物图像上传至服务器；所述服务器接收所述衣物图像，并基于所述衣物图像获取衣物属性信息；所述服务器基于所述衣物属性信息和预先存储的用户画像确定精准衣物材质。

在上述智能家居系统的控制方法的优选技术方案中，所述衣物属性信息为衣物材质和衣物类型。

在上述智能家居系统的控制方法的优选技术方案中，“所述服务器基于所述衣物属性信息和预先存储的用户画像确定精准衣物材质”的步骤进一步包括：所述服务器基于所述衣物材质、所述衣物类型、预先存储的用户画像和当前天气信息确定精准衣物材质。

在上述智能家居系统的控制方法的优选技术方案中，在“所述服务器接收所述衣物图像，并基于所述衣物图像获取衣物属性信息”的步骤之后，所述控制方法还包括如下步骤：所述服务器判断所述衣物材质是否为预先存储的模糊材质；所述服务器基于所述判断结果，确定是否需要对所述衣物材质进行修正；如果需要，所述服务器对所述衣物材质进行修正；“所述服务器基于所述衣物材质、所述衣物类型、预先存储的用户画像和当前天气信息确定精准衣物材质”的步骤进一步包括：当所述服务器需要对所述衣物材质进行修正时，所述服务器基于所述衣物材质、所述衣物类型、预先存储的用户画像和当前天气信息确定精准衣物材质。

在上述智能家居系统的控制方法的优选技术方案中，“所述服务器接收所述衣物图像，并基于所述衣物图像获取衣物属性信息”的同时，所述控制方法还包括如下步骤：所述服务器基于所述衣物图像获取衣物数量。

在上述智能家居系统的控制方法的优选技术方案中，在“当所述服务器需要对所述衣物材质进行修正时，所述服务器基于所述衣物材质、所述衣物类型、预先存储的用户画像和当前天气信息确定精准衣物材质”的步骤之后，所述控制方法还包括：所述服务器基于所述精准衣物材质、所述衣物类型和所述衣物数量确定洗涤程序和洗涤参数，并将所述洗涤程序和洗涤参数下发至所述衣物处理设备；所述衣物处理设备接收所述洗涤程序和洗涤参数，并基于所述洗涤程序和洗涤参数执行洗涤功能。

在上述智能家居系统的控制方法的优选技术方案中，“所述服务器基于所述判断结果，确定是否需要对所述衣物材质进行修正”的步骤还进一步包括：如果不需要，所述服务器不对所述衣物材质进行修正；在“如果不需要，所述服务器不对所述衣物材质进行修正”的步骤之后，所述控制方法还包括：所述服务器基于所述衣物材质、所述衣物类型和所述衣物数量确定洗涤程序和洗涤参数；并将所述洗涤程序和洗涤参数下发至所述衣物处理设备；所述衣物处理设备接收所述洗涤程序和洗涤参数，并基于所述洗涤程序和洗涤参数执行洗涤功能。

在上述智能家居系统的控制方法的优选技术方案中，在“衣物处理设备获取当前衣物图像”的步骤之前，所述控制方法还包括：所述衣物处理设备判断是否有用户进入到预设范围内；如果有，所述衣物处理设备才执行获取当前衣物图像的操作。

在第二方面，本发明还提供了一种智能家居系统的控制方法，所述智能家居系统包括衣物处理设备和服务器，所述衣物处理设备能够与所述服务器通信，所述控制方法包括：衣物处理设备获取当前衣物图像；并将所述衣物图像上传至服务器，以便所述服务器执行以下操作：所述服务器接收所述衣物图像，并基于所述衣物图像获取衣物属性信息；所述服务器基于所述衣物属性信息和预先存储的用户画像确定精准衣物材质。

在第三方面，本发明还提供了一种智能家居系统的控制方法，所述智能家居系统包括衣物处理设备和服务器，所述衣物处理设备能够与所述服务器通信，所述控制方法包括：在衣物处理设备获取当前衣物图像，并将所述衣物图像上传至服务器后，所述服务器接收所述衣物图像，并基于所述衣物图像获取衣物属性信息，所述服务器基于所述衣物属性信息和预先存储的用户画像确定精准衣物材质。

本领域技术人员可以理解的是，本发明的控制方法包括：衣物处理设备获取当前衣物图像，并将衣物图像上传至服务器；服务器接收衣物图像，并基于衣物图像获取衣物属性信息；服务器基于衣物属性信息和预先存储的用户画像确定精准衣物材质。

通过服务器基于衣物属性信息和预先存储的用户画像确定精准衣物材质的方法，能够准确获取衣物的材质，进而使得洗衣机能够匹配合适的洗涤程序和洗涤参数，避免洗出来的衣物不干净，甚至导致衣物损坏的现象出现。

附图说明

下面结合附图来描述本发明的优选实施方式，附图中：

图1是本发明的智能家居系统的结构示意图；

图2是本发明的智能家居系统的控制方法的主流程图；

图3是本发明的智能家居系统的控制方法的一种可能的具体实施方式的逻辑图。

附图标记列表：

1-人体检测模组；2-图像采集模组；21-相机模块；22-照明模块；3- 控制器；4-通信模块；5-执行器；6-服务器。

具体实施方式

下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。例如，尽管本申请是结合洗衣机来描述的，但是，本发明的技术方案并不局限于此，该智能家居系统和控制方法显然也可以应用于干衣机、洗干一体机、洗鞋机和护理机等其他洗涤设备，这种改变并不偏离本发明的原理和范围。

此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“连接”等应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

如图1所示，本发明的智能家居系统包括洗衣机(未示出)和服务器6，洗衣机能够与服务器6通信，具体地，洗衣机包括人体检测模组1、图像采集模组2、控制器3、通信模块4和执行器5，人体检测模组1、图像采集模组2和执行器5均与控制器3通信连接，控制器3通过通信模块4与服务器6通信连接，人体检测模组1用于检测在预设范围内是否有人，图像采集模组2用于采集衣物的图像，执行器5可基于控制器3 下发的指令执行相应的洗涤功能。

其中，人体检测模组1优选为单个或多个红外传感器，当然，也可以为雷达传感器或激光传感器等，此外，本发明对其设置位置不做限制，例如，可以设置于洗衣机的外壳的外侧上等，只要能够在预设范围内判断是否有人，其具体结构以及设置位置可以相应的调整。

图像采集模组2优选包括相机模块21和照明模块22，相机模块21 可以包括单个或多个摄像头，照明模块22可以包括单个或多个照明灯，其中，通过照明模块22的设置，可以为衣物提供充足的光线，以优化拍照环境，提升拍摄图像效果，此外，摄像头和照明灯优选均为多个，以获取不同衣物角度的图像，便于服务器6对衣物的材质、类型等进行分析。此外，摄像头和照明灯可以设置在洗衣机的外壳的外侧上，此种情况下，当用户手持衣物靠近时，照明灯提供照明光线，摄像头对衣物进行拍摄，以获取清晰的衣物图片，当然也可以设置在洗涤桶的盘座或桶盖处等，此种情况下，当用户将衣物放入到洗涤桶中时，照明灯开始为洗涤桶内侧提供照明光线，摄像头对衣物进行拍摄，以获取清晰的图像，其中，照明灯可以参照摄像头的具体位置进行设置，只要照明灯发射的光在摄像头的扫描范围内，并能够获取到衣物图像即可，此外，虽然上述实施方式是以图像采集模组2包括相机模块21和照明模块22进行介绍的，但这并不旨在于限制本发明的保护范围，只要能够对衣物图像进行采集，其设置方式可以进行调整，如，图像采集模组2可以仅包括摄像头等，这些均不偏离本发明的原理，均在本发明的保护范围之内，此外，摄像头也可以替换为照相机等。

此外，通信模块优选为wifi模块，当然，也可以为蓝牙模块、ZigBee 模块、“WiFi+接入互联网的路由器”等。服务器6优选为云端服务器，当然也可以为后台服务器等。

如图2所示，为了解决现有洗衣机无法对待洗衣物的衣物材质进行准确判断的问题，本发明提供了一种智能家居系统的控制方法，该控制方法包括如下步骤：

步骤S100：洗衣机获取当前衣物图像，并将衣物图像上传至服务器。

优选的，洗衣机获取当前衣物图像的时机为：当洗衣机通过人体检测模组检测到有用户进入到预设范围内时，洗衣机才通过图像采集模组采集衣物图像，其中，该预设范围可以基于经验值得到，也可以基于大数据获取等，当洗衣机获取到衣物图像后，将衣物图像上传至服务器。

当然，当前衣物图像获取的时机不仅限于此，如，还可以为当检测到洗衣机的桶盖被打开时，洗衣机开始获取当前衣物图像，其中，检测桶盖是否被打开的方式包括多种，如，洗衣机的外壳上设有信号开关，当桶盖打开时，信号开关被触发，在接收到打开信号后，判断为桶盖被打开等。

步骤S200：服务器接收衣物图像，并基于衣物图像获取衣物属性信息。

优选的，衣物属性信息包括衣物材质和衣物类型，即，在服务器接收到衣物图像后，服务器基于衣物图像获取衣物材质和衣物类型。当然，衣物属性信息的具体内容可以进行调整，如，可以仅为衣物材质，或者可以为衣物材质、衣物类型和衣物颜色等，为了便于介绍，下文本发明将以衣物材质和衣物类型进行介绍，具体地，衣物材质可以分为：化纤类、牛仔类、毛织类、皮革类、皮草类、羽绒类。衣物类型可以分为：羽绒服、西装、大衣、外套、针织衫、T恤、衬衫、上衣、长裤、短裤、半身裙、连衣裙和马甲，可以理解的是，可以按照不同的标准对衣物材质和衣物类型进行分类，本发明对此不做任何限制。

其中，服务器基于衣物图像获取衣物材质和衣物类型的方式包括多种，如可以通过预先训练好的模型来识别衣物材质和衣物类型，即将衣物图像输入到训练好的模型，进而得到衣物类型和衣物材质，其中，该模型是通过机器学习训练出来的，在机器学习训练的过程中，基于获取的多个样本衣物图像、衣物材质和衣物类型调整算法的参数，以通过调节参数对模型进行优化。作为一种可能的实施方式，可以采用 ResNet101+FCN+FCOS模型进行识别，即，将衣物图像数据集作为输入端输入ResNet101骨干网络，ResNet101骨干网络提取图像基础特征图，将得到的基础特征图输入FCN中间层，FCN中间层输出相互融合后的整体特征图，然后将整体特征图输入FCOS检测模型，进而得到衣物材质和衣物类型；当然，还可以通过其他方式识别衣物的材质和类别，如，采用SSD算法、Yolo系列算法、CornerNet算法和Detr算法等识别。此外，还可以将衣物数量作为上述模型的输出端，也就是说，服务器还可以基于衣物图像获取衣物数量。当然，本发明不对基于衣物图像获取衣物材质、衣物类型和衣物数量的具体方法进行限制，只要能够得到衣物材质、衣物类型和数量，其具体方法可以进行调整。

当服务器基于衣物图像确定好衣物材质和衣物类型后，服务器判断衣物材质是否为预先存储的模糊材质，然后基于判断结果，确定是否需要对衣物材质进行修正，如果需要，则需要对衣物材质进行修正，如果不需要，则不需要对衣物材质进行修正。例如，预先存储的模糊材质为化纤，当基于衣物图像确定的衣物材质为化纤时，则需要对化纤材质进行修正，当衣物材质为皮革时，则不需要对化纤材质进行修正。当然，上述列举的模糊材质仅是示例性的，并不旨在于限制本发明的保护范围，其具体的模糊材质可以进行调整，如，可以为毛织、皮草类等。

由于受到现有的图像技术的限制，无法精准识别部分材质，如无法精准识别上述举例说明的化纤材质，具体地，化纤可精细分为的材质和易混材质包括：棉、麻、真丝、纤维、混纺和羊毛，也就是说，无法识别化纤材质具体是真丝、棉还是混纺等，而本发明通过对模糊材质化纤进行修正，可以得到精准的材质，如，经过修正后的材质为真丝，洗衣机可以基于修正后的真丝材质进行洗涤程序的匹配，进而有利于洗衣机匹配的洗涤程序的可靠性。

本发明的修正方法为步骤S300的具体内容。

步骤S300：服务器基于衣物类型、衣物材质和预先存储的用户画像确定精准衣物材质。

可以理解的是，用户画像是指将用户的具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，例如，用户画像(包括家庭画像)包括：收入水平(高、中、低)；消费频次(高、中、低)；消费行为(网购达人、省钱小能手、精打细算)；穿衣习惯(牛仔长裤、混纺上衣、纯棉T恤等)，当然，以上仅是示例性的，通常情况下，其具体包括的内容不仅限于此，且其内容可以进行调整。

可能的，用户画像可以基于用户输入等方式获得，其可以预先存储于服务器中，该用户画像与洗衣机的MAC地址相对应，当洗衣机使用该功能时，洗衣机上传MAC地址，服务器接收MAC地址，然后调用与MAC地址对应的用户画像，当然，以上所述的MAC地址仅是示例性的，只要为洗衣机的唯一身份标识，其具体的方式可以进行调整，如，MAC 地址可以替换为数字字母的组合编码等，此外，用户画像也可以预先存储在洗衣机中，由洗衣机发送给服务器，服务器接收到用户画像后，使用该用户画像进行精准衣物材质的判断。

具体地，服务器基于衣物类型、衣物材质和预先存储的用户画像确定精准衣物材质的具体实现方式包括多种。

例如，可以采用机器学习方法，示例性的，如首先收集大量输入数据样本(衣物材质、衣物类型、用户画像)和输出数据样本(精准衣物材质)，然后通过XGBoost算法进行模型训练，得到训练好的预测模型，然后将本发明的用户画像、基于衣物图像获取的衣物材质和衣物类型作为数据输入端，输入到预测模型中，然后预测模型输出精准衣物材质。当然，还可以采用其他算法进行模型的训练，例如，采用LightGBM算法等。

或者，服务器的数据库中预先存储有衣物材质、衣物类型、用户画像与精准衣物材质的映射关系，精准衣物材质可以按照该映射关系确定，当基于衣物图像确定的衣物类型为上衣、衣物材质为化纤时，进而可以基于用户画像中的穿衣习惯(牛仔长裤、混纺上衣、纯棉T恤等)，确定精准衣物材质为混纺，或者，当基于衣物图像确定的衣物类型为T恤、衣物材质为化纤时，可以基于用户画像中的穿衣习惯(牛仔长裤、混纺上衣、纯棉T恤等)，确定精准衣物材质为纯棉。当然，以上仅是示例性的，只要能够确定精准衣物材质，调用用户画像中的内容可以进行调整。

作为一种更加优选的实施方式，服务器可以基于衣物材质、衣物类型、预先存储的用户画像和当前天气信息确定精准衣物材质，即通过当前天气情况，结合衣物类型、用户画像能够对衣物材质进行进一步的辨别，从而能够进一步地提高修正后的衣物材质的精准性，其中，天气信息可以分为春夏秋冬，也可以为近日的天气预报信息，如，近日气温、风力等级等。

具体地，服务器基于衣物衣物类型、衣物材质、预先存储的用户画像和当前天气信息确定精准衣物材质的具体实现方式包括多种。

例如，采用上述的机器学习法，也就是说，在输入端增加了天气信息的输入数据，即，首先收集大量输入数据样本(衣物材质、衣物类型、用户画像和天气信息)和输出数据样本(精准衣物材质)，然后通过 XGBoost算法进行模型训练，得到训练好的预测模型，然后将本发明的用户画像、当前天气信息、基于衣物图像获取的衣物材质和衣物类型作为数据输入端，输入到预测模型中，然后预测模型输出精准衣物材质。

当然，还可以采用其他方式获取精准衣物材质，如服务器的数据库中预先存储有衣物材质、衣物类型、用户画像、天气信息与精准衣物材质的映射关系，如下表所示的对照表：

表1

例如，当模糊材质为化纤、衣物类型为西装、当前天气信息为秋天、用户画像内容包括高收入人群时，可以确定精准衣物材质为羊毛，或者，当模糊材质为化纤、衣物类型为羽绒服、天气信息为冬天时，可以确定精准衣物材质为羽绒，当然上表仅是列举部分内容，其具体内容可以进行扩充以及调整。

当对衣物材质进行修正后，服务器基于精准衣物材质、衣物类型和衣物数量确定洗涤程序和洗涤参数，并将洗涤程序和洗涤参数下发至洗衣机；当不对衣物材质进行修正，服务器则基于未修正的衣物材质、衣物类型和衣物数量确定洗涤程序和洗涤参数，洗衣机接收确定的洗涤程序和洗涤参数，并基于该洗涤程序和洗涤参数执行洗涤功能。可以理解的是，虽然本发明是以同时确定洗涤程序和洗涤参数进行描述的，但这并不旨在于限制本发明的保护范围，如，可以只确定洗涤程序等。

服务器基于精准衣物材质/未修正的衣物材质、衣物类型和衣物数量确定洗涤程序和洗涤参数的具体实施方式包括多种，例如，服务器的数据库中预先存储有衣物类型、衣物材质、衣物数量与洗涤程序和洗涤参数之间的映射关系，如洗涤程序包括：羽绒程序、童装程序、普通洗涤程序等，洗涤参数包括：洗涤温度、洗涤水量和洗涤剂用量等，具体地，可以根据衣物类型确定洗涤程序，如羽绒服选择羽绒程序，儿童衣服选择童装程序，运动服选择普通洗涤程序等；根据衣物材质确定洗涤温度，如羊毛、羊绒类的洗涤温度为30℃，棉麻类的洗涤温度为50℃等；根据衣物数量选择洗涤水量和洗涤剂用量，如，10件衣物，选择洗涤剂用量 30g，洗涤水量70L。

当然，可以利用机器学习法，确定洗涤程序和洗涤参数，如，通过预先训练好的人工神经网络模型，确定洗涤程序和洗涤参数；在建立模型时，通过用户历史数据中或者大数据中的衣物类型、衣物材质、衣物数量确定出与洗涤程序和洗涤参数的相关关系，并通过不断的学习训练，调整参数，不断优化模型；进而可以将衣物类型、衣物材质/精准衣物材质和衣物数量作为人工神经网络模型的输入端，输出洗涤程序和洗涤参数。

服务器确定好最优的洗涤程序和洗涤参数后，将该洗涤程序和洗涤参数推荐给洗衣机，以便洗衣机基于此洗涤程序和洗涤参数执行洗涤功能。

综上所述，本发明通过图像采集模组准确的识别衣物材质、衣物类型和衣物数量，用户只需要启动洗衣机，洗衣机便自动设置合适的洗涤程序和洗涤参数，避免洗出来的衣物不干净，甚至导致衣物损坏的现象出现。

如图3所示，下面对本发明的一种可能的具体的实施方式进行介绍，该具体的实施方式包括如下步骤：

步骤S401：控制红外传感器启用。

步骤S402：判断是否有人进入预设范围内？如果是，执行步骤S403，如果否，则返回执行步骤S401。

步骤S403：通过相机模块获取衣物图像。

步骤S404：将衣物图像上传至服务器。

步骤S405：服务器基于衣物图像识别衣物类型、衣物材质和衣物数量。

步骤S406：服务器判断衣物材质是否为模糊材质？如果是，执行步骤S407，如果否，执行步骤S408。

步骤S407：服务器基于衣物材质、衣物类型、当前天气信息和用户画像确定修正后的衣物材质。

步骤S408：服务器基于衣物材质、衣物类型和衣物数量推荐洗涤程序和洗涤参数，并将其下发至洗衣机。

步骤S409：洗衣机基于接收到的洗涤程序和洗涤参数执行洗涤功能。

本领域技术人员可以理解，上述洗衣机还包括一些其他公知结构，例如处理器和存储器等，其中，存储器包括但不限于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器、易失性存储器、非易失性存储器、串行存储器、并行存储器或寄存器等，处理器包括但不限于CPLD/FPGA、 DSP、ARM处理器、MIPS处理器等。为了不必要地模糊本公开的实施例，这些公知的结构未在附图中示出。

上述实施例中虽然将各个步骤按照上述先后次序的方式进行了描述，但是本领域技术人员可以理解，为了实现本实施例的效果，不同的步骤之间不必按照这样的次序执行，其可以同时(并行)执行或以颠倒的次序执行。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种智能家居系统的控制方法，其特征在于，所述智能家居系统包括衣物处理设备和服务器，所述衣物处理设备能够与所述服务器通信，所述控制方法包括：

衣物处理设备获取当前衣物图像，并将所述衣物图像上传至服务器；

所述服务器接收所述衣物图像，并基于所述衣物图像获取衣物属性信息；

所述服务器基于所述衣物属性信息和预先存储的用户画像确定精准衣物材质。

2.根据权利要求1所述的智能家居系统的控制方法，其特征在于，

所述衣物属性信息为衣物材质和衣物类型。

3.根据权利要求2所述的智能家居系统的控制方法，其特征在于，“所述服务器基于所述衣物属性信息和预先存储的用户画像确定精准衣物材质”的步骤进一步包括：

所述服务器基于所述衣物材质、所述衣物类型、预先存储的用户画像和当前天气信息确定精准衣物材质。

4.根据权利要求3所述的智能家居系统的控制方法，其特征在于，

在“所述服务器接收所述衣物图像，并基于所述衣物图像获取衣物属性信息”的步骤之后，所述控制方法还包括如下步骤：

所述服务器判断所述衣物材质是否为预先存储的模糊材质；

所述服务器基于所述判断结果，确定是否需要对所述衣物材质进行修正；

如果需要，所述服务器对所述衣物材质进行修正；

“所述服务器基于所述衣物材质、所述衣物类型、预先存储的用户画像和当前天气信息确定精准衣物材质”的步骤进一步包括：

当所述服务器需要对所述衣物材质进行修正时，所述服务器基于所述衣物材质、所述衣物类型、预先存储的用户画像和当前天气信息确定精准衣物材质。

5.根据权利要求4所述的智能家居系统的控制方法，其特征在于，

“所述服务器接收所述衣物图像，并基于所述衣物图像获取衣物属性信息”的同时，所述控制方法还包括如下步骤：

所述服务器基于所述衣物图像获取衣物数量。

6.根据权利要求5所述的智能家居系统的控制方法，其特征在于，

在“当所述服务器需要对所述衣物材质进行修正时，所述服务器基于所述衣物材质、所述衣物类型、预先存储的用户画像和当前天气信息确定精准衣物材质”的步骤之后，所述控制方法还包括：

所述服务器基于所述精准衣物材质、所述衣物类型和所述衣物数量确定洗涤程序和洗涤参数，并将所述洗涤程序和洗涤参数下发至所述衣物处理设备；

所述衣物处理设备接收所述洗涤程序和洗涤参数，并基于所述洗涤程序和洗涤参数执行洗涤功能。

7.根据权利要求5所述的智能家居系统的控制方法，其特征在于，

“所述服务器基于所述判断结果，确定是否需要对所述衣物材质进行修正”的步骤还进一步包括：

如果不需要，所述服务器不对所述衣物材质进行修正；

在“如果不需要，所述服务器不对所述衣物材质进行修正”的步骤之后，所述控制方法还包括：

所述服务器基于所述衣物材质、所述衣物类型和所述衣物数量确定洗涤程序和洗涤参数；并将所述洗涤程序和洗涤参数下发至所述衣物处理设备；

所述衣物处理设备接收所述洗涤程序和洗涤参数，并基于所述洗涤程序和洗涤参数执行洗涤功能。

8.根据权利要求1所述的智能家居系统的控制方法，其特征在于，

在“衣物处理设备获取当前衣物图像”的步骤之前，所述控制方法还包括：

所述衣物处理设备判断是否有用户进入到预设范围内；

如果有，所述衣物处理设备才执行获取当前衣物图像的操作。

9.一种智能家居系统的控制方法，其特征在于，所述智能家居系统包括衣物处理设备和服务器，所述衣物处理设备能够与所述服务器通信，所述控制方法包括：

衣物处理设备获取当前衣物图像；并将所述衣物图像上传至服务器，以便所述服务器执行以下操作：

所述服务器接收所述衣物图像，并基于所述衣物图像获取衣物属性信息；

所述服务器基于所述衣物属性信息和预先存储的用户画像确定精准衣物材质。

10.一种智能家居系统的控制方法，其特征在于，所述智能家居系统包括衣物处理设备和服务器，所述衣物处理设备能够与所述服务器通信，所述控制方法包括：

在衣物处理设备获取当前衣物图像，并将所述衣物图像上传至服务器后，所述服务器接收所述衣物图像，并基于所述衣物图像获取衣物属性信息，所述服务器基于所述衣物属性信息和预先存储的用户画像确定精准衣物材质。

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