CN116032679B - 一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统，涉及智慧酒店技术领域，由身份识别单元确定客户的身份信息，将客房内的智能主机的交互权限转移至客户；在客户获取到与智能主机的交互权限，建立入住数据集并形成入住评价值Rpj，对客户的交互权限的使用深度形成调整；识别客户的手势含义并采集面部表情的变化，判断执行控制指令时是否存在安全性风险；训练预测模型，预测客户对智能电器的操作，预先执行操作；形成权限系数Qx，再次入住时匹配相适应的与智能主机的交互深度。调整客户与智能主机的交互难度及交互深度，在客户为聋哑人时，为客户提供手势交互，降低与智能主机交互的难度，从而保证聋哑人在客房内入住时，便利性得到保障。

Description

一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统

技术领域

本发明涉及智慧酒店技术领域，具体为一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统。

背景技术

智慧酒店是指酒店拥有一套完善的智能化体系，通过数字化与网络化，实现酒店管理和服务的信息化，将信息通讯技术与酒店管理相融合的高端设计；是信息技术经过整理后在酒店管理中的应用创新和集成创新。

在客户入住后，客户会获取客房内部的一系列智能设备的控制权限，依据与相应的智能主机的进行交互，对酒店内部的设备形成控制和调整。

但是，现有的智慧酒店的智能化主机主要还是针对普通客人，在客人存在的一定的身体残疾，特别当客人为聋哑人时，智能化系统及相应的智能主机，在与他们进行交互时，还是存在一定的缺陷，比如说，很难更深程度的保障聋哑客户的便利性及安全性。

为此，提供了一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统。

发明内容

（一）解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统，通过由身份识别单元确定客户的身份信息，将客房内的智能主机的交互权限转移至客户；在客户获取到与智能主机的交互权限，建立入住数据集并形成入住评价值Rpj，对客户的交互权限的使用深度形成调整；识别客户的手势含义并采集面部表情的变化，判断执行控制指令时是否存在安全性风险；训练预测模型，预测客户对智能电器的操作，预先执行操作；形成权限系数Qx，再次入住时匹配相适应的与智能主机的交互深度。调整客户与智能主机的交互难度及交互深度，在客户为聋哑人时，为客户提供手势交互，降低与智能主机交互的难度，从而保证聋哑人在客房内入住时，便利性得到保障，解决了背景技术中的问题。

（二）技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统，包括，在客户接近客房的门禁系统时，由门禁系统的身份识别单元确定客户的身份信息，如果客户身份信息符合，则将客房内的智能主机的交互权限转移至客户；在客户获取到与智能主机的交互权限后，依据客户的历史入住记录，建立入住数据集并形成入住评价值Rpj，依据入住评价值Rpj的分布，对客户的交互权限的使用深度形成调整；

在客户发出特定手势时，识别客户的手势含义并采集面部表情的变化，基于客户情绪判断执行控制指令时是否存在安全性风险，如果存在安全性风险，引导客户暂时停止操作；如果不存在，则依照执行；在入住评价值Rpj大于阈值时，采集当前客户的活动状态信息以及历史入住信息，训练出预测模型，预测客户对智能电器的操作，并依据预测结果预先执行操作；

获取客户入住的满意度Md和操作电器的匹配度Pd，关联形成修正系数F，由修正系数F对入住评价值Rpj进行修正并形成权限系数Qx，依据权限系数Qx的分布，客户再次入住时，为其匹配相适应的与智能主机的交互深度。

进一步的，在客户靠近客房的门禁系统时，由图像采集装置采集客户的图像信息，依据图像识别核验待入住的客户是否为本人，如果是，将门禁系统的控制权限转移至客户；客户进入客房后，由智能主机引导客户在手机上安装相应的控制端并形成移动端，控制端能够启用手机的语音模块及显示模块；在客户演示出特定的手势或者动作后，由移动端形成身份核验，核验无误时，将客房内的智能主机的交互权限转移至客户。

进一步的，确认客户的身份信息后，获取客户的历史入住记录，并从历史入住记录中至少获取到入住次数、入住的最高单价、入住时长等参数，如果没有入住记录，则仅采集本次记录；获取入住次数Rc、最高单价Dj、入住时长Ct，汇总形成入住数据集。

进一步的，获取入住次数Rc、最高单价Dj、入住时长Ct，进行无量纲处理后，关联获取入住评价值Rpj；其中，入住评价值Rpj的获取方式符合如下公式：

其中，α及β为可变更常数参数

，/>

为常数修正系数。

进一步的，获取入住评价值Rpj，在入住评价值Rpj超过相应阈值时，客户下次入住时，依据超过阈值的幅度，为客户提供相应的折扣；并依据入住评价值Rpj的分布为客户开放相应的程度的权限，在入住评价值Rpj大于相应阈值时，为客户增加电器使用的自由度。

进一步的，依据客房构造及内部电器的安装，建立客房室内的数字孪生模型，依据数字孪生模型，模拟获取电器使用时的安全性风险，并确定安全性系数；客户在客房内部活动时，依据检测模块采集客户的体态数据，基于体态数据判断客户是否具有行动能力；客户在对电器进行操作时，获取客户的行动能力与安全性系数的匹配程度，形成客户操作电器的匹配度Pd；在操作电器的匹配度Pd低于相应阈值时，由移动端向客户发出提醒，提醒方式包括：闪光、语音提示、图像显示及震动中的两种或两种以上。

进一步的，在移动端发出提醒且客户未做出回应时，关闭客户使用设备的权限，由移动端引导客户做出特定手势；基于卷积网络开发深度学习算法，经过训练、测试后，构建情绪识别单元，在客户做出特定手势时，移动端采集客户面部的表情变化，由情绪识别单元识别出客户的情绪；在客户情绪的负面性超过阈值时，继续暂停客户的使用权限，低于阈值，则重新给予客户控制权限。

进一步的，获取客户的历史入住数据，依据客户在客房内的活动状态，建立活动状态数据集；从活动状态数据集中选择样本，基于深度学习算法，经过训练、测试后，构建基于Transformer的视频动作预测模型，并将动作预测模型输出；

在客户的入住评价值Rpj超过相应阈值时，重复场景下，依据动作预测模型对客户的动作形成预测，判断客户对电器所要执行的操作，在客户尚未发出特定手势，提前执行该操作；由移动端问询并确认当前操作是否满足客户需求，如果不满足，则由客户重新操作，在若干次的预测后，依据满足客户的比例形成满意度Md。

进一步的，基于预测客户动作的满意度Md及客户自身操作时的匹配度Pd，做无量纲处理，形成修正系数F，其中，修正系数F的形成方式符合如下公式：

其中，所述

为匹配度Pd与满意度Md之间的相关性系数，D为常数修正系数。

进一步的，依据修正系数F对客户的入住评价值Rpj进行修正，形成权限系数Qx，在客户下次入住时，依据权限系数Qx，匹配其与智能主机交互权限使用深度；修正方式如下公式：

其中，Rpj为入住评价值，n为Rpj的获取次数，F为修正系数。

（三）有益效果

本发明提供了一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统，具备以下有益效果：

依据入住评价值Rpj的分布，客户再次入住时能够给予一定的折扣，维护客户黏度；依据入住评价值Rpj的分布，调整客户与智能主机的交互难度及交互深度，在客户为聋哑人时，为客户提供手势交互，能够降低与智能主机交互的难度，从而保证聋哑人在客房内入住时，便利性能够得到一定的保障。

通过数字孪生模型模拟获取电器使用的安全风险，客户为聋哑人或者行动能力不足时，在智能主机的交互作用下，对客户使用电器安全性形成保障，并且依据情绪识别单元识别出客户的情绪，判断客户使用电器的状态，依据客户的情绪状态，通过关闭客户的使用权限，进一步的保障客户的安全性。

基于动作预测模型，对客户下一步动作形成预测，对客户的下一步操作形成预测，使客户与智能主机之间的交互程度更深，客户入住的便利性更好，当时客户为聋哑人时，能够减少客户操作的难度，而且通过获取的满意度Md，能够对动作预测模型形成修正。

基于形成权限系数Qx，用客户再次入住时不需要再次进行评估，可以直接匹配相适应的与智能主机的交互深度，使客户入住的体验感更加舒适，提高用户体验感；而且特别是客户为聋哑人时，能够以识别特定的手势或者特定的动作，减少语音上的交互，降低聋哑人的交互难度。

附图说明

图1为本发明用于智慧酒店的智能主机交互控制系统流程示意图。

具体实施方式

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他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例

请参阅图1，本发明提供一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统，在应用时，包括如下步骤：

步骤一、在客户接近客房的门禁系统时，由门禁系统的身份识别单元确定客户的身份信息，如果客户身份信息符合，则将客房内的智能主机的交互权限转移至客户；

所述步骤一包括如下内容：

步骤101、在客户靠近客房的门禁系统时，由图像采集装置采集客户的图像信息，依据图像识别核验等待入住的客户是否为本人，如果是，将门禁系统的控制权限转移至客户；此时，客户可以对门禁形成控制；

步骤102、客户进入客房后，由智能主机引导客户在手机上安装相应的控制端，例如说，APP或者小程序等，形成移动端，需要说明是，控制端至少能够启用手机的语音模块及显示模块，形成信息输出；从而，客户能够通过手势、按键操作，和智能主机之间产生交互；

步骤103、在客户演示出特定的手势或者动作后，由移动端形成身份核验，核验无误时，将客房内的智能主机的交互权限转移至客户。

使用时，结合101至103中的内容：

在通过图像识别对客户的身份形成识别并结合移动端形成的身份核验，在客户入住后，能够完成客房的智能主机的交互权限的转移，客户能够基于和智能主机的交互，从而对客房内设备都形成控制和使用，比如说，开启或关闭的照明系统、空调等，以此也可以避免非客户的入住。

步骤二、在客户获取到与智能主机的交互权限后，依据客户的历史入住记录，建立入住数据集并形成入住评价值Rpj；依据入住评价值Rpj的分布，对客户的交互权限的使用深度形成调整；

所述步骤二包括如下内容：

步骤201、确认客户的身份信息后，获取客户的历史入住记录，并从历史入住记录中至少获取到入住次数、入住的最高单价、入住时长等参数，如果没有入住记录，则仅采集本次记录；

获取入住次数Rc、最高单价Dj、入住时长Ct，汇总形成入住数据集；

步骤202、获取入住次数Rc、最高单价Dj、入住时长Ct，进行无量纲处理后，关联获取入住评价值Rpj；其中，入住评价值Rpj的获取方式符合如下公式：

其中，α及β为可变更常数参数，

，/>

为常数修正系数。

其中，基于入住评价值Rpj的值，能够对客户喜欢酒店的程度形成评价。

步骤203、获取入住评价值Rpj，在入住评价值Rpj超过相应阈值时，客户下次入住时，依据超过阈值的幅度，为客户提供相应的折扣；以此，能够维持住重点客户；并依据入住评价值Rpj的分布为客户开放相应的程度的权限；例如说，依据入住评价值Rpj的分布不同，可以分别开通语音交互、手势交互、动作交互等等；其中，需要说明的是，手语也是手势的一种，可以通过客房内的机器视觉单元或者是手势传感器进行识别，获取其具体的含义。

在入住评价值Rpj大于相应阈值时，为客户增加电器使用的自由度，比如说原本是限量限时使用，在超过相应阈值时，不再做限制；或者说，原本是手动操作，现在也可以通过语音指示操作。

使用时，结合步骤201至203中的内容：

依据入住评价值Rpj的分布，客户再次入住时能够给予一定的折扣，维护客户黏度；同时，以入住评价值Rpj的分布，调整客户与智能主机的交互难度及交互深度，在客户为聋哑人时，为客户提供手势交互，能够降低与智能主机交互的难度，从而保证聋哑人在客房内入住时，便利性能够得到一定的保障。

步骤三、在客户发出特定手势时，识别客户的手势含义并采集面部表情的变化，基于客户情绪判断执行控制指令时是否存在安全性风险，如果存在安全性风险，引导客户暂时停止操作；如果不存在，则依照执行；

所述步骤三包括如下内容：

步骤301、依据客房构造及内部电器的安装，所述电器具备物联网通信功能，至少能够实现物联网通信功能，建立客房室内的数字孪生模型，依据数字孪生模型，模拟获取电器使用时的安全性风险；依据使用电器时的安全性风险，进行安全性评级并确定安全性系数，例如说，在电热水器进行烧水时，可能会造成一定的烫伤，这就意味着行动能力较差的客户可能会因此受伤；

步骤302、客户在客房内部活动时，依据检测模块，例如毫米波雷达传感器或者红外传感器等，采集客户的体态数据，基于体态数据判断客户是否具有行动能力；例如说，通过体态数据能够判断出客户存在佝偻、跛足或者年纪较小时，此时就可以说明客户的行动能力较低；

客户在对电器进行操作时，获取客户的行动能力与安全性系数的匹配程度；例如说，幼童显然不建议去操作电热水壶；在若干个次操作后，形成客户操作电器的匹配度Pd；

在操作电器的匹配度Pd低于相应阈值时，由移动端向客户发出提醒，提醒方式包括：闪光、语音提示、图像显示及震动中的两种或以上；

使用时，基于形成的匹配度Pd，并依据匹配度Pd的分布，使客房智能主机主动与客户形成交互，从而在客户的行动能力不足时，对客户的安全性形成一定的保障。

步骤303、在移动端发出提醒且客户未做出回应时，关闭客户使用设备的权限，例如进行断电、关闭等，并由移动端引导客户做出特定手势；

基于卷积网络开发深度学习算法，经过训练、测试后，构建情绪识别单元，在客户做出特定手势时，移动端采集客户面部的表情变化，由情绪识别单元识别出客户的情绪；

在客户情绪的负面性超过阈值时，继续暂停客户的使用权限，直至客户重新平静；如果客户情绪的负面性低于阈值，则重新给予客户控制权限；

使用时，由于聋哑人接收声音的能力较差，在智能主机判断出客户操作电器存在一定的安全隐患时，依据情绪识别单元判断当前客户的情绪是否较差，如果情绪负面性较高时，则通过智能主机关闭客户使用设备的权限，进一步的对客户的安全性形成保障。

使用时，结合步骤301至303中的内容：

通过数字孪生模型模拟获取电器使用的安全风险，客户为聋哑人或者行动能力不足时，在智能主机的交互作用下，对客户使用电器安全性形成保障，并且依据情绪识别单元识别出客户的情绪，判断客户使用电器的状态，依据客户的情绪状态，通过关闭客户的使用权限，进一步的保障客户的安全性。

步骤四、依据客户的入住评价值Rpj的分布，在入住评价值Rpj大于阈值时，采集当前客户的活动状态信息以及历史入住信息，训练出预测模型，预测客户对智能电器的操作，并依据预测结果预先执行操作；

所述步骤四包括如下内容：

步骤401、获取客户的历史入住数据，依据客户在客房内的活动状态，建立活动状态数据集；从活动状态数据集中选择样本，基于深度学习算法，经过训练、测试后，构建基于Transformer的视频动作预测模型，并将动作预测模型输出；

使用时，通过动作预测模型，在客户，特别是聋哑客户不便做出进一步的操作时，提前判断客户动作；

步骤402、获取客户的入住评价值Rpj，在客户的入住评价值Rpj超过相应阈值时，重复场景下，例如说，在客户要进行烧水时，依据动作预测模型对客户的动作形成预测，判断客户对电器所要执行的操作，在客户尚未发出特定手势，也即是具体指令时，提前执行该操作；使用时，通过预测聋哑客户对电器的操作，能够减少聋哑客户的操作难度。

步骤403、由移动端问询并确认当前操作是否满足客户需求，如果不满足，则由客户重新操作，在若干次的预测后，依据满足客户的比例形成满意度Md。

使用时，结合步骤401及403中的内容：

基于动作预测模型，对客户下一步动作形成预测，从而能够对客户的下一步操作形成预测，使客户与智能主机之间的交互程度更深，客户入住的便利性更好，特别是，当时客户为聋哑人时，能够减少客户操作的难度，而且通过获取的满意度Md，能够对动作预测模型形成修正。

步骤五、获取客户入住的满意度Md和操作电器的匹配度Pd，关联形成修正系数F，由修正系数F对入住评价值Rpj进行修正并形成权限系数Qx，依据权限系数Qx的分布，客户再次入住时，为其匹配相适应的与智能主机的交互深度；

所述步骤五包括如下内容：

步骤501、基于预测客户动作的满意度Md及客户自身操作时的匹配度Pd，做无量纲处理，形成修正系数F，其中，修正系数F的形成方式符合如下公式：

其中，所述

为匹配度Pd与满意度Md之间的相关性系数，D为常数修正系数；

步骤502、依据修正系数F对客户的入住评价值Rpj进行修正，形成权限系数Qx，在客户下次入住时，依据权限系数Qx，匹配其与智能主机交互权限使用深度；例如说，客户为聋哑人时，选择手势交互，客户不为聋哑人，但是权限系数Qx大于第一阈值时，选择语音交互，大于第二阈值时，选择手势交互，大于第三阈值时，选择动作交互；

修正方式如下公式：

/>

其中，Rpj为入住评价值，n为Rpj的获取次数，也即是，沿着时间轴以固定的时间间隔获取若干组入住评价值Rpj，例如

直至/>

；

使用时，结合501及502中的内容；

基于形成权限系数Qx，使用客户再次入住时不需要再次进行评估，可以直接匹配相适应的与智能主机的交互深度，使客户入住的体验感更加舒适，提高用户体验感；而且特别是客户为聋哑人时，能够以识别特定的手势（基于手势传感器等）或者特定的动作（基于动作传感器等），减少语音上的交互，降低聋哑人的交互难度。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统，其特征在于：包括，

在客户接近客房的门禁系统时，由门禁系统的身份识别单元确定客户的身份信息，如果客户身份信息符合，则将客房内的智能主机的交互权限转移至客户；

在客户获取到与智能主机的交互权限后，依据客户的历史入住记录，建立入住数据集并形成入住评价值Rpj，依据入住评价值Rpj的分布，对客户的交互权限的使用深度形成调整；

在客户发出特定手势时，识别客户的手势含义并采集面部表情的变化，基于客户情绪判断执行控制指令时是否存在安全性风险，如果存在安全性风险，引导客户暂时停止操作；如果不存在，则依照执行；

在入住评价值Rpj大于阈值时，采集当前客户的活动状态信息以及历史入住信息，训练出预测模型，预测客户对智能电器的操作，并依据预测结果预先执行操作；

依据客房构造及内部电器的安装，建立客房室内的数字孪生模型，依据数字孪生模型，模拟获取电器使用时的安全性风险，并确定安全性系数；

客户在客房内部活动时，依据检测模块采集客户的体态数据，基于体态数据判断客户是否具有行动能力；客户在对电器进行操作时，获取客户的行动能力与安全性系数的匹配程度，形成客户操作电器的匹配度Pd；

由移动端问询并确认当前操作是否满足客户需求，如果不满足，则由客户重新操作，在若干次的预测后，依据满足客户的比例形成满意度Md；

获取客户入住的满意度Md和操作电器的匹配度Pd，关联形成修正系数F，由修正系数F对入住评价值Rpj进行修正并形成权限系数Qx，依据权限系数Qx的分布，客户再次入住时，为其匹配相适应的与智能主机的交互深度。

2.根据权利要求1所述的一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统，其特征在于：

在客户靠近客房的门禁系统时，由图像采集装置采集客户的图像信息，依据图像识别核验待入住的客户是否为本人，如果是，将门禁系统的控制权限转移至客户；客户进入客房后，由智能主机引导客户在手机上安装相应的控制端并形成移动端，控制端能够启用手机的语音模块及显示模块；

在客户演示出特定的手势或者动作后，由移动端形成身份核验，核验无误时，将客房内的智能主机的交互权限转移至客户。

3.根据权利要求2所述的一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统，其特征在于：

确认客户的身份信息后，获取客户的历史入住记录，并从历史入住记录中至少获取到入住次数、入住的最高单价、入住时长等参数，如果没有入住记录，则仅采集本次记录；获取入住次数Rc、最高单价Dj、入住时长Ct，汇总形成入住数据集。

4.根据权利要求3所述的一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统，其特征在于：

获取入住次数Rc、最高单价Dj、入住时长Ct，进行无量纲处理后，关联获取入住评价值Rpj；其中，入住评价值Rpj的获取方式符合如下公式：

其中，α及β为可变更常数参数，/>

，

为常数修正系数。/>

5.根据权利要求4所述的一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统，其特征在于：

获取入住评价值Rpj，在入住评价值Rpj超过相应阈值时，客户下次入住时，依据超过阈值的幅度，为客户提供相应的折扣；并依据入住评价值Rpj的分布为客户开放相应的程度的权限，在入住评价值Rpj大于相应阈值时，为客户增加电器使用的自由度。

6.根据权利要求1所述的一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统，其特征在于：

在操作电器的匹配度Pd低于相应阈值时，由移动端向客户发出提醒，提醒方式包括：闪光、语音提示、图像显示及震动中的两种或两种以上。

7.根据权利要求6所述的一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统，其特征在于：

在移动端发出提醒且客户未做出回应时，关闭客户使用设备的权限，由移动端引导客户做出特定手势；基于卷积网络开发深度学习算法，经过训练、测试后，构建情绪识别单元；

在客户做出特定手势时，移动端采集客户面部的表情变化，由情绪识别单元识别出客户的情绪；在客户情绪的负面性超过阈值时，继续暂停客户的使用权限，低于阈值，则重新给予客户控制权限。

8.根据权利要求1所述的一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统，其特征在于：

获取客户的历史入住数据，依据客户在客房内的活动状态，建立活动状态数据集；从活动状态数据集中选择样本，基于深度学习算法，经过训练、测试后，构建基于Transformer的视频动作预测模型，并将动作预测模型输出；

在客户的入住评价值Rpj超过相应阈值时，在重复场景下，依据动作预测模型对客户的动作形成预测，判断客户对电器所要执行的操作，在客户尚未发出特定手势，提前执行该操作。

9.根据权利要求1所述的一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统，其特征在于：

基于预测客户动作的满意度Md及客户自身操作时的匹配度Pd，做无量纲处理，形成修正系数F，其中，修正系数F的形成方式符合如下公式：

其中，所述/>

为匹配度Pd与满意度Md之间的相关性系数，D为常数修正系数。

10.根据权利要求9所述的一种用于智慧酒店的智能主机交互控制系统，其特征在于：

依据修正系数F对客户的入住评价值Rpj进行修正，形成权限系数Qx，在客户下次入住时，依据权限系数Qx，匹配其与智能主机交互权限使用深度；修正方式如下公式：

其中，Rpj为入住评价值，n为Rpj的获取次数，F为修正系数。/>

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