CN117031971B - 基于智能镜的智能家具设备调节方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于智能镜的智能家具设备调节方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：当智能镜侦测到目标人物图像时，根据所述目标人物图像分析用户的基本信息及出行状态信息，并获取用户的身体健康状态信息及室内外环境状态参数；利用预训练的健康家具控制模型，根据所述基本信息、身体健康状态信息、出行状态信息、室内外环境状态参数进行家具控制的行为预测操作，得到健康适应预测行为；利用所述智能镜根据所述健康适应预测行为对智能家具集群进行调节控制。本发明可以利用家电集成控制的智能镜，自动化识别用户的出行状态及身体健康状况，以对智能家具进行适应性控制，提高智能家居集成控制的便利性与智能性。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于智能镜的智能家具设备调节方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
近年来，随着人们生活水平的提高，对生活品质的要求也越来越高。智能家居集成控制系统应运而生，成为人们生活中不可或缺的一部分。智能家居集成控制系统是指将智能家居设备进行集成，实现智能家居自动化控制的系统。目前的智能家居集成控制系统通过手机APP、语音助手、遥控器等控制方式实现对家里的电器、照明、安保、家庭娱乐等设备的远程控制。这种集成控制方式还是需要用户的手动参与，如要先打开APP才行，此外，对于远程控制参数，如空调的温度等，还是需要用户手动设置，对于用户来说还是缺乏便利性。此外，用户设置的控制参数可能不适合此时的身体情况，而用户却不自知，因此，现有的智能家居集成控制也缺乏智能性。
发明内容
本发明提供一种基于智能镜的智能家具设备调节方法、装置、设备及存储介质，其主要目的在于提高智能家居集成控制的便利性与智能性。
为实现上述目的，本发明提供的一种基于智能镜的智能家具设备调节方法，包括：
当智能镜侦测到目标人物图像时，根据所述目标人物图像分析用户的基本信息及出行状态信息，并获取用户的身体健康状态信息及室内外环境状态参数；
利用预训练的健康家具控制模型，根据所述基本信息、身体健康状态信息、出行状态信息、室外环境状态参数，对所述用户进行家具控制的行为预测操作，得到健康适应预测行为；
利用所述智能镜，根据所述健康适应预测行为，对预构建的智能家具集群进行控制。
可选的，所述利用预训练的健康家具控制模型之前，所述方法还包括：
获取包含用户行为预测网络及健康控制微调网络的健康家具控制模型，并配置所述用户行为预测网络为辅助训练任务；
获取所述用户的历史家具控制行为、所述历史家具控制行为对应的历史出行信息、历史室内外环境信息，并根据所述历史室内外环境信息，构建环境状态画像；
获取所述用户的历史身体健康信息及预构建的用户医疗体检信息，并根据所述历史身体健康信息及用户医疗体检信息，构建健康状态画像；
根据所述用户的基本信息、所述历史出行信息、所述环境状态画像、所述健康状态画像及所述历史家具控制行为，构建基于健康环境信息-行为键值对的样本集合；
根据所述样本集合，对所述用户行为预测网络进行交叉熵损失计算，得到辅助损失，及对所述健康控制微调网络进行交叉熵损失计算，得到控制损失；
根据梯度下降方法、所述辅助损失及所述控制损失，对所述健康家具控制模型进行训练，得到训练完成的健康家具控制模型。
可选的，所述利用预训练的健康家具控制模型，根据所述基本信息、身体健康状态信息、出行状态信息、室外环境状态参数，对所述用户进行家具控制的行为预测操作，得到健康适应预测行为，包括：
利用预训练的健康家具控制模型中的用户行为预测网络，根据所述基本信息、出行状态信息及所述室内外环境状态参数，预测得到所述用户的预测行为；
利用预训练的健康家具控制模型中的健康控制微调网络，根据所述身体健康状态信息，对所述预测行为进行微调，得到健康适应预测行为。
可选的，所述当智能镜侦测到目标人物图像时，根据所述目标人物图像分析用户的基本信息及出行状态信息，包括：
根据预设的时间频率，获取所述目标区域的视频图像；
对所述视频图像进行对象识别操作，得到对象识别结果；
根据所述对象识别结果判断是否出现目标用户；
当所述对象识别结果为出现目标用户时，获取所述目标用户的基本信息；
识别用户的着装信息、时间节点及预构建的用户行为画像，并根据所述着装信息、时间节点及预构建的用户行为画像对所述目标用户进行出行状态判断，得到所述用户的出行状态信息。
可选的，所述利用预训练的健康家具控制模型中的用户行为预测网络，根据所述基本信息、出行状态信息及所述室内外环境状态参数，预测得到所述用户的预测行为，包括：
利用所述预训练的健康家具控制模型中的用户行为预测网络，对所述基本信息、出行状态信息及所述室内外环境状态参数进行热独量化编码操作，得到向量序列集合；
对所述向量序列集合中的各个向量序列进行Z-score标准化操作，得到标准向量集合；
对所述标准向量集合中各个标准向量进行权重连接操作，得到权重配置向量集合，并对所述权重配置向量集合中的各个权重配置向量进行激活函数处理，得到所述用户的预测行为。
可选的，所述利用预训练的健康家具控制模型中的健康控制微调网络，根据所述身体健康状态信息，对所述预测行为进行微调，得到健康适应预测行为，包括：
利用预训练的健康家具控制模型中的健康控制微调网络，将对所述预测行为进行行为影响特征提取，得到行为影响因素；
根据所述行为影响因素，计算所述身体健康状态信息中各个信息进行欧式距离聚类，得到因素影响健康信息；
识别所述因素影响健康信息对于所述行为影响因素的最适宜数值；
根据所述最适宜数值对所述预测行为进行调节，得到健康适应预测行为。
可选的，所述对预构建的智能家具集群进行控制之后，所述方法还包括：
对所述智能家具集群的健康适应预测行为进行监控；
当所述健康适应预测行为被改变时，获取用户变更行为，并获取所述用户变更行为对应的用户的身体健康状态信息、出行状态信息及室内外环境状态参数；
对所述用户变更行为对应的用户的身体健康状态信息、出行状态信息及室内外环境状态参数保存至预构建的数据优化数据库中，并根据预设时间间隔，利用所述数据优化数据库对所述健康家具控制模型进行优化训练。
为了解决上述问题，本发明还提供一种基于智能镜的智能家具设备调节装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于当智能镜侦测到目标人物图像时，根据所述目标人物图像分析用户的基本信息及出行状态信息，并获取用户的身体健康状态信息及室内外环境状态参数；
行为预测模块，用于利用预训练的健康家具控制模型，根据所述基本信息、身体健康状态信息、出行状态信息、室外环境状态参数，对所述用户进行家具控制的行为预测操作，得到健康适应预测行为；
智能调控模块，用于利用所述智能镜，根据所述健康适应预测行为，对预构建的智能家具集群进行控制。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的基于智能镜的智能家具设备调节方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于智能镜的智能家具设备调节方法。
本发明实施例本发明实施例通过摄像设备能够获取预设区域，例如玄关区域的监控图像，通过监控图像根据时间节点、用户行为画像能够识别用户外出还是回家，从而作为用户的出行状态信息，而且通过便携设备或红外拍摄设备能够获取用户的血压、心跳、体温等数据，可得知用户的身体健康状态信息，然后，本发明还获取环境状态参数，通过预训练的健康家具控制模型，对根据环境状态与用户出行状态信息，可以预测用户的对于家具控制的行为习惯，然后根据用户的身体健康状态信息对预测出来的行为习惯进行微调，使得得到既符合用户习惯又符合用户身体状态的行为，保证家具控制在用户舒服的同时，不对用户造成伤害。因此，本发明实施例提供的一种基于智能镜的智能家具设备调节方法、装置、设备及存储介质，能够在于利用家电集成控制的智能镜，自动化识别用户的出行状态及身体健康状况对智能家具进行适应性控制，提高智能家居集成控制的便利性与智能性。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的基于智能镜的智能家具设备调节方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的基于智能镜的智能家具设备调节方法中一个步骤的详细流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的基于智能镜的智能家具设备调节方法中一个步骤的详细流程示意图；
图4为本发明一实施例提供的基于智能镜的智能家具设备调节装置的功能模块图；
图5为本发明一实施例提供的实现所述基于智能镜的智能家具设备调节方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种基于智能镜的智能家具设备调节方法。本申请实施例中，所述基于智能镜的智能家具设备调节方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述基于智能镜的智能家具设备调节方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于智能镜的智能家具设备调节方法的流程示意图。在本实施例中，所述基于智能镜的智能家具设备调节方法包括：
S1、当智能镜侦测到目标人物图像时，根据所述目标人物图像分析用户的基本信息及出行状态信息，并获取用户的身体健康状态信息及室内外环境状态参数。
本发明实施例中，所述智能镜可以通过镜面显示技术，将各个智能家具的控制面板进行可视化显示控制，进一步地，所述智能镜还包括摄像设备及通讯设备。所述摄像设备可以获取预设范围内的人物图像，其中，所述预设范围可以是智能镜的照射范围。进一步地，所述通讯设备可以与各种传感器通讯连接，获取所述各种传感器的数据。如，与用户的穿戴式手环通讯连接，获取用户的身体状态数据，与温度传感器通讯连接，或者室内外的温度数据，与雨滴传感器通讯连接获取是否下雨及雨量大小的数据等。
本发明实施例中，所述智能镜可以放置在玄关、客厅或者浴室内等各种适宜的场所。
应该了解，大部分用户在外出之前，会照镜子整理下仪容仪表，在家里也会经常因为各种情况照镜子，如洗脸后的护肤、梳头发、剃胡须等。进一步地，每个用户都用各自的生活习惯，如在家愿意穿宽松、舒适的衣服并且喜欢素面朝天，出门的时候换成正装及/或者有化妆的习惯等，本发明实施例利用智能镜收集用户的生活数据，并根据所述生活数据分析用户的生活习惯，并进一步通过用户照镜子时获取的人物图像，分析用户的穿着及妆容情况，根据所述生活习惯与穿着及妆容情况、时间节点等的映射关系，判断用户的出行状态。
详细的，本发明实施例中，所述当智能镜侦测到目标人物图像时，根据所述目标人物图像分析用户的基本信息及出行状态信息，包括：
根据预设的时间频率，获取所述目标区域的视频图像；
对所述视频图像进行对象识别操作，得到对象识别结果；
根据所述对象识别结果判断是否出现目标用户；
当所述对象识别结果为出现目标用户时，获取所述目标用户的基本信息；
识别用户的着装信息、时间节点及预构建的用户行为画像，并根据所述着装信息、时间节点及预构建的用户行为画像对所述目标用户进行出行状态判断，得到所述用户的出行状态信息。
本发明实施例中，所述基本信息可以包括性别、年龄、生活习惯等。所述目标用户的人脸图像与基本信息可以预先关联存储在智能镜内的预设存储空间或者云服务器的预设存储空间中。本发明实施例通过人脸识别技术，将所述目标人物图像与所述预设存储空间中存储的人脸图像进行匹配得到所述目标用户的基本信息。
进一步地，本发明实施例中，所述出行状态信息为准备出门的状态、外出回家的状态或者居家的状态。其中，本发明其中一个实施例可以根据用户上妆、穿正装等的行为状态信息，判断用户当前处于准备外出的状态，可以根据用户脱掉正装、卸掉妆容的行为状态，判断用户当前处于刚从外回家的状态，以及根据用户着居家服等的行为状态，判断用户当前处于居家的状态等。
此外，本发明实施例还可以通过环境采集传感器获取室内外环境状态参数，例如温度、湿度、天气、时间等；还可以通过用户身体健康数据采集手环或红外探测监控获取用户的身体健康状态信息，例如体温、心率、血压等。
S2、利用预训练的健康家具控制模型，根据所述基本信息、身体健康状态信息、出行状态信息、室外环境状态参数，对所述用户进行家具控制的行为预测操作，得到健康适应预测行为。
本发明实施例中，所述健康家具控制模型是一种基于transform的回归学习神经网络模型，用于学习用户在家具控制方面的行为习惯，并根据用户身体状况对习惯进行微调。
详细的，参考图2所示，本发明实施例中，所述利用预训练的健康家具控制模型，根据所述基本信息、身体健康状态信息及出行状态信息及室内外环境状态参数，对所述用户进行家具控制的行为预测操作，得到健康适应预测行为，包括：
S21、利用预训练的健康家具控制模型中的用户行为预测网络，根据所述基本信息、出行状态信息、所述室内外环境状态参数，预测得到所述用户的预测行为；
S22、利用预训练的健康家具控制模型中的健康控制微调网络，根据所述身体健康状态信息，对所述预测行为进行微调，得到健康适应预测行为。
详细的，本发明实施例中，所述利用预训练的健康家具控制模型中的用户行为预测网络，根据所述基本信息、出行状态信息及所述室内外环境状态参数，预测得到所述用户的预测行为，包括：
利用所述预训练的健康家具控制模型中的用户行为预测网络，对所述基本信息、出行状态信息及所述室内外环境状态参数进行热独量化编码操作，得到向量序列集合；
对所述向量序列集合中的各个向量序列进行Z-score标准化操作，得到标准向量集合；
对所述标准向量集合中各个标准向量进行权重连接操作，得到权重配置向量集合，并对所述权重配置向量集合中的各个权重配置向量进行激活函数处理，得到所述用户的预测行为。
其中，所述热独量化编码操作是指将每个类别转换为一个二进制向量，向量的长度等于类别的数量。每个向量只有一个元素为1，表示该样本属于该类别，其他元素为0。
进一步的，所述Z-score标准化将特征数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。
本发明实施例将所述基本信息、出行状态信息及所述室内外环境状态参数进行向量标准化显示，然后代入模型的激活函数中，得到用户的预测行为。
详细的，本发明实施例中，所述利用预训练的健康家具控制模型中的健康控制微调网络，根据所述身体健康状态信息，对所述预测行为进行微调，得到健康适应预测行为，包括：
利用预训练的健康家具控制模型中的健康控制微调网络，将对所述预测行为进行行为影响特征提取，得到行为影响因素；
根据所述行为影响因素，计算所述身体健康状态信息中各个信息进行欧式距离聚类，得到因素影响健康信息；
识别所述因素影响健康信息对于所述行为影响因素的最适宜数值；
根据所述最适宜数值对所述预测行为进行调节，得到健康适应预测行为。
本发明实施例中，所述行为影响因素是指用户行为改变的参数，例如所述预测行为是温度调节，则所述行为影响因素就是【温度】或【湿度】，则通过欧式距离聚类计算各个因素与温度或湿度的相似度，得到各个与温度或湿度有关的因素影响健康信息，例如【血压、体温、心跳、心血管疾病、呼吸系统疾病……】，然后根据训练完成的网络，识别用户这些因素影响健康信息，对于温度或湿度的最适宜数值，例如有的呼吸道黏膜干燥的主因，则最适宜湿度数值为50％，若用户行为调节加湿器为60％，则对调节行为进行调节，调节到50％左右。
本发明实施例中，所述健康家具控制模型包括用户行为预测网络及健康控制微调网络，所述用户行为预测网络用于根据用户基本信息、出行状态信息、室内外环境状态参数来预测用户控制智能家具的行为习惯，所述健康控制微调网络用于根据用户的身体健康状态信息对识别出来的行为习惯进行微调，得到符合用户健康的行为习惯。例如本发明一个实施例中，根据用户的行为习惯，在室外温度高于预设阈值时，如室外在30度时，如果是家中的老人从外面回家时，空调开启并最好设置为26℃，而如果是家中的男主人从外面回家时，空调开启并最好设置为24℃。进一步地，当同时检测到男主人的体温、心跳、血压等数据，表明男主人可能存在剧烈运动时，则可以对开空调的行为进行微调不开启空调，或者调高空调温度。
进一步的，参考图3所示，本发明实施例中，利用预训练的健康家具控制模型之前，所述方法还包括：
S201、获取包含用户行为预测网络及健康控制微调网络的健康家具控制模型，并配置所述用户行为预测网络为辅助训练任务；
S202、获取所述用户的历史家具控制行为、所述历史家具控制行为对应的基本信息、历史出行信息、历史室内外环境信息，并根据所述历史室内外环境信息，构建环境状态画像；
S203、获取所述用户的历史身体健康信息及预构建的用户医疗体检信息，并根据所述历史身体健康信息及用户医疗体检信息，构建健康状态画像；
S204、根据所述用户的基本信息、所述历史出行信息、所述环境状态画像、所述健康状态画像及所述历史家具控制行为，构建基于健康环境信息-行为键值对的样本集合；
S205、根据所述样本集合，对所述用户行为预测网络进行交叉熵损失计算，得到辅助损失，及对所述健康控制微调网络进行交叉熵损失计算，得到控制损失；
S206、根据梯度下降方法、所述辅助损失及所述控制损失，对所述健康家具控制模型进行训练，得到训练完成的健康家具控制模型。
其中，本发明实施例通过辅助训练任务，将所述用户行为预测网络设置为辅助任务，将所述用户行为预测网络的输出结果作为中间环节，独立的计算损失，得到辅助损失。因此所述用户行为预测网络只在计算机训练过程中进行，不在训练进度展示过程中出现，训练进度展示中只显示所述健康控制微调网络的最终层的输出结果。其中，本发明实施例在训练过程中增加的辅助loss可以加快收敛速度，提升模型训练效率、增强监督，增强梯度的反向传播，使所述健康家具控制模型能够更高效地进行机器学习。
此外，本发明还获取用户医疗体检信息，构建健康状态画像，使得用户不仅可以根据实时的用户健康状态进行行为微调预测，还能根据用户历史体检信息，更改不符合用户身体状况的行为习惯。
本发明实施例中，采用交叉熵损失算法对用户行为预测网络及健康控制微调网络进行训练，分别得到辅助损失与控制损失，然后根据梯度下降方法，对所述辅助损失与控制损失进行最小化操作，分别得到所述辅助损失与控制损失最小时的模型参数，然后根据所述模型参数进行网络逆向传播，得到训练完成的健康家具控制模型。其中，所述交叉熵损失算法用于监测所述训练样本与所述行为预测结果的误差的误差，梯度下降方法是指计算函数最小值的方法，用于通过损失值对模型网络参数进行更新。
S3、利用所述智能镜，根据所述健康适应预测行为，对预构建的智能家具集群进行控制。
本发明实施例中得到所述健康适应预测行为后，可以通过wifi等控制服务，实现对各个智能家具集群进行控制。
此外，本发明另一实施例中，所述对预构建的智能家具集群进行控制之后，所述方法还包括：
对所述智能家具集群的健康适应预测行为进行监控；
当所述健康适应预测行为被改变时，获取用户变更行为，并获取所述用户变更行为对应的用户的身体健康状态信息、出行状态信息及室内外环境状态参数；
对所述用户变更行为对应的用户的身体健康状态信息、出行状态信息及室内外环境状态参数保存至预构建的数据优化数据库中，并根据预设时间间隔，利用所述数据优化数据库对所述健康家具控制模型进行优化训练。
本发明实施例中对与智能控制之后的手动调节进行记录，获取用户变更行为，及获取所述用户变更行为对应的用户的身体健康状态信息、出行状态信息及室内外环境状态参数。本发明实施例将这些信息进行保存，然后定期对模型进行优化训练，使得智能家具控制能够与时俱进，不断满足用户需求。
本发明实施例本发明实施例通过摄像设备能够获取预设区域，例如玄关区域的监控图像，通过监控图像根据时间节点、用户行为画像能够识别用户外出还是回家，从而作为用户的出行状态信息，而且通过便携设备或红外拍摄设备能够获取用户的血压、心跳、体温等数据，可得知用户的身体健康状态信息，然后，本发明还获取环境状态参数，通过预训练的健康家具控制模型，对根据环境状态与用户出行状态信息，可以预测用户的对于家具控制的行为习惯，然后根据用户的身体健康状态信息对预测出来的行为习惯进行微调，使得得到既符合用户习惯又符合用户身体状态的行为，保证家具控制在用户舒服的同时，不对用户造成伤害。因此，本发明实施例提供的一种基于智能镜的智能家具设备调节方法，能够在于利用家电集成控制的智能镜，自动化识别用户的出行状态及身体健康状况对智能家具进行适应性控制，提高智能家居集成控制的便利性与智能性。
如图4所示，是本发明一实施例提供的基于智能镜的智能家具设备调节装置的功能模块图。
本发明所述基于智能镜的智能家具设备调节装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于智能镜的智能家具设备调节装置100可以包括数据获取模块101、行为预测模块102及智能调控模块103。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述数据获取模块101，用于当智能镜侦测到目标人物图像时，根据所述目标人物图像分析用户的基本信息及出行状态信息，并获取用户的身体健康状态信息及室内外环境状态参数；
所述行为预测模块102，用于利用预训练的健康家具控制模型，根据所述基本信息、身体健康状态信息、出行状态信息、室外环境状态参数，对所述用户进行家具控制的行为预测操作，得到健康适应预测行为；
所述智能调控模块103，用于利用所述智能镜，根据所述健康适应预测行为，对预构建的智能家具集群进行控制。
详细地，本申请实施例中所述基于智能镜的智能家具设备调节装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1至图3中所述的基于智能镜的智能家具设备调节方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
如图5所示，是本发明一实施例提供的实现基于智能镜的智能家具设备调节方法的电子设备1的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于智能镜的智能家具设备调节程序。
其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备1的控制核心(ControlUnit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行基于智能镜的智能家具设备调节程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如基于智能镜的智能家具设备调节程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
所述通信接口13用于上述电子设备1与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图5仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图5示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的基于智能镜的智能家具设备调节程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
当智能镜侦测到目标人物图像时，根据所述目标人物图像分析用户的基本信息及出行状态信息，并获取用户的身体健康状态信息及室内外环境状态参数；
利用预训练的健康家具控制模型，根据所述基本信息、身体健康状态信息、出行状态信息、室外环境状态参数，对所述用户进行家具控制的行为预测操作，得到健康适应预测行为；
利用所述智能镜，根据所述健康适应预测行为，对预构建的智能家具集群进行控制。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
当智能镜侦测到目标人物图像时，根据所述目标人物图像分析用户的基本信息及出行状态信息，并获取用户的身体健康状态信息及室内外环境状态参数；
利用预训练的健康家具控制模型，根据所述基本信息、身体健康状态信息、出行状态信息、室外环境状态参数，对所述用户进行家具控制的行为预测操作，得到健康适应预测行为；
利用所述智能镜，根据所述健康适应预测行为，对预构建的智能家具集群进行控制。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，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案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种基于智能镜的智能家具设备调节方法，其特征在于，所述方法包括：
当智能镜侦测到目标人物图像时，根据所述目标人物图像分析用户的基本信息及用户的穿着及妆容情况，基于所述基本信息获取预先收集的生活习惯数据，并根据所述生活习惯数据与穿着及妆容情况及时间节点的映射关系，判断用户的出行状态，并利用传感器获取用户的身体健康状态信息及室内外环境状态参数；
利用预训练的健康家具控制模型中的用户行为预测网络，根据所述基本信息、出行状态信息及所述室内外环境状态参数，预测得到所述用户的预测行为；
利用预训练的健康家具控制模型中的健康控制微调网络，对所述预测行为进行行为影响特征提取，得到行为影响因素；
根据所述行为影响因素，计算所述身体健康状态信息中各个信息进行欧式距离聚类，得到因素影响健康信息；
识别所述因素影响健康信息对于所述行为影响因素的最适宜数值；
根据所述最适宜数值对所述预测行为进行调节，得到健康适应预测行为；
利用所述智能镜，根据所述健康适应预测行为，对预构建的智能家具集群进行控制。
2.如权利要求1所述的基于智能镜的智能家具设备调节方法，其特征在于，所述利用预训练的健康家具控制模型之前，所述方法还包括：
获取包含用户行为预测网络及健康控制微调网络的健康家具控制模型，并配置所述用户行为预测网络为辅助训练任务；
获取所述用户的历史家具控制行为、所述历史家具控制行为对应的历史出行信息、历史室内外环境信息，并根据所述历史室内外环境信息，构建环境状态画像；
获取所述用户的历史身体健康信息及预构建的用户医疗体检信息，并根据所述历史身体健康信息及用户医疗体检信息，构建健康状态画像；
根据所述用户的基本信息、所述历史出行信息、所述环境状态画像、所述健康状态画像及所述历史家具控制行为，构建基于健康环境信息-行为键值对的样本集合；
根据所述样本集合，对所述用户行为预测网络进行交叉熵损失计算，得到辅助损失，及对所述健康控制微调网络进行交叉熵损失计算，得到控制损失；
根据梯度下降方法、所述辅助损失及所述控制损失，对所述健康家具控制模型进行训练，得到训练完成的健康家具控制模型。
3.如权利要求1所述的基于智能镜的智能家具设备调节方法，其特征在于，所述利用预训练的健康家具控制模型中的用户行为预测网络，根据所述基本信息、出行状态信息及所述室内外环境状态参数，预测得到所述用户的预测行为，包括：
利用所述预训练的健康家具控制模型中的用户行为预测网络，对所述基本信息、出行状态信息及所述室内外环境状态参数进行热独量化编码操作，得到向量序列集合；
对所述向量序列集合中的各个向量序列进行Z-score标准化操作，得到标准向量集合；
对所述标准向量集合中各个标准向量进行权重连接操作，得到权重配置向量集合，并对所述权重配置向量集合中的各个权重配置向量进行激活函数处理，得到所述用户的预测行为。
4.如权利要求1所述的基于智能镜的智能家具设备调节方法，其特征在于，所述当智能镜侦测到目标人物图像时，根据所述目标人物图像分析用户的基本信息及出行状态信息，包括：
根据预设的时间频率，获取所述目标区域的视频图像；
对所述视频图像进行对象识别操作，得到对象识别结果；
根据所述对象识别结果判断是否出现目标用户；
当所述对象识别结果为出现目标用户时，获取所述目标用户的基本信息；
识别用户的着装信息、时间节点及预构建的用户行为画像，并根据所述着装信息、时间节点及预构建的用户行为画像对所述目标用户进行出行状态判断，得到所述用户的出行状态信息。
5.如权利要求1所述的基于智能镜的智能家具设备调节方法，其特征在于，所述对预构建的智能家具集群进行控制之后，所述方法还包括：
对所述智能家具集群的健康适应预测行为进行监控；
当所述健康适应预测行为被改变时，获取用户变更行为，并获取所述用户变更行为对应的用户的身体健康状态信息、出行状态信息及室内外环境状态参数；
对所述用户变更行为对应的用户的身体健康状态信息、出行状态信息及室内外环境状态参数保存至预构建的数据优化数据库中，并根据预设时间间隔，利用所述数据优化数据库对所述健康家具控制模型进行优化训练。
6.一种基于智能镜的智能家具设备调节装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块，用于当智能镜侦测到目标人物图像时，根据所述目标人物图像分析用户的基本信息及用户的穿着及妆容情况，基于所述基本信息获取预先收集的生活习惯数据，并根据所述生活习惯数据与穿着及妆容情况及时间节点的映射关系，判断用户的出行状态，并利用传感器获取用户的身体健康状态信息及室内外环境状态参数；
行为预测模块，用于利用预训练的健康家具控制模型中的用户行为预测网络，根据所述基本信息、出行状态信息及所述室内外环境状态参数，预测得到所述用户的预测行为，利用预训练的健康家具控制模型中的健康控制微调网络，对所述预测行为进行行为影响特征提取，得到行为影响因素，根据所述行为影响因素，计算所述身体健康状态信息中各个信息进行欧式距离聚类，得到因素影响健康信息，识别所述因素影响健康信息对于所述行为影响因素的最适宜数值，根据所述最适宜数值对所述预测行为进行调节，得到健康适应预测行为；
智能调控模块，用于利用所述智能镜，根据所述健康适应预测行为，对预构建的智能家具集群进行控制。
7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至5中任意一项所述的基于智能镜的智能家具设备调节方法。
8.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任意一项所述的基于智能镜的智能家具设备调节方法。
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