CN117826628A - 智能家居系统的控制方法、装置及相关设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种智能家居系统的控制方法、装置及相关设备，属于智能家居技术领域。预先构建基础数据识别模型，通过多模态用户识别，通过面部图像、声音数据和行为数据来输入基础数据识别模型识别目标区域内的用户，在识别到用户后，通过预设知识图谱来确定每个用户的控制策略，从而控制智能家居系统中的智能家居设备；在家庭中存在多个用户时，通过以上技术方案，可以实现根据用户的偏好，对不同用户执行个性化服务的效果，避免了不同用户使用同一账户，单一用户的个性化服务则无法满足多用户的需求；同时，由于采用多模态识别，可以在用户与系统交互过程中，无缝识别出不同用户，提升了用户识别的准确性，及时调整针对不同用户的设备控制策略。

Description

智能家居系统的控制方法、装置及相关设备

技术领域

本发明属于智能家居技术领域，具体涉及一种智能家居系统的控制方法、装置及相关设备。

背景技术

智能家居指以住宅为平台，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。科技的进步，推动了智能家居的发展，现有技术中，智能家居可以支持单一用户，根据单一用户需求进行个性化服务。

但是，当家庭中存在不同用户时，不同用户使用同一账户，单一用户的个性化服务则无法满足多用户的需求。

因此，如何使智能家居满足不同用户的需求和偏好，成为现有技术中亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供了一种智能家居系统的控制方法、装置及相关设备，以解决现有技术中当家庭中存在不同用户时，不同用户使用同一账户，单一用户的个性化服务则无法满足多用户的需求的技术问题。

本发明提供的技术方案如下：

一种智能家居系统的控制方法，应用于智能家居系统，所述智能家居系统包括不同的智能家居设备；所述方法包括：

获取当前用户的基础数据，所述基础数据包括：面部图像、声音数据和行为数据；所述当前用户为目标区域内的用户；

将所述基础数据输入至预先构建的基础数据识别模型中，得到基础数据识别结果，所述基础数据识别结果标识用户；

根据所述基础数据识别结果和预设知识图谱，控制所述智能家居系统对不同用户执行对应的控制策略；其中，所述预设知识图谱的结构包括：实体类型和各实体类型之间的关系类型，所述实体类型包括用户、智能家居设备、区域、行为，所述各实体类型之间的关系类型包括：偏好。

可选的，所述预先构建的基础数据识别模型，包括：面部识别模块、声音识别模块、行为识别模块和整合模块；所述将所述基础数据输入至预先构建的基础数据识别模型中，得到基础数据识别结果，包括：

将所述面部图像输入所述面部识别模块中，得到面部识别结果；将所述声音数据输入所述声音识别模块中，得到声音识别结果；以及，将所述行为数据输入所述行为识别模块中，得到行为识别结果；

将所述面部识别结果、声音识别结果、行为识别结果分别输入至所述整合模块中，经过所述整合模块整合后，得到整合结果；将所述整合结果作为所述基础数据识别结果。

可选的，所述预设知识图谱的构建方法，包括：

获取不同用户的基础数据，对所述基础数据进行处理，得到不同用户在不同时间段对智能家居设备的使用行为，作为基础数据处理结果；

根据所述基础数据处理结果，创建不同用户的用户画像；

根据所述用户画像，以实体类型为节点、各实体类型之间的关系类型作为边，构建所述预设知识图谱；其中，所述实体类型包括用户、智能家居设备、区域、行为，所述各实体类型之间的关系类型包括：偏好。

可选的，还包括：

获取不同用户的基础数据，根据所述基础数据更新所述预设知识图谱。

可选的，所述根据所述基础数据识别结果和预设知识图谱，控制所述智能家居系统对不同用户执行对应的控制策略，包括：

根据所述基础数据识别结果和预设知识图谱，确定不同用户的控制策略是否存在冲突；

若不同用户的控制策略不存在冲突，则对不同用户执行对应的控制策略。

可选的，所述根据所述基础数据识别结果和预设知识图谱，控制所述智能家居系统对不同用户执行对应的控制策略，包括：

根据所述基础数据识别结果和预设知识图谱，确定不同用户的控制策略是否存在冲突；

若不同用户的控制策略存在冲突，则根据冲突规则执行对应的控制策略。

可选的，所述根据冲突规则执行对应的控策略，包括：

根据用户的优先级执行对应的控制策略；或，

发送选择请求，以使用户回复选择信息，并根据用户回复的选择信息，确定对应的执行策略；或，

构建多人工作模式，以使用户在多人工作模式手动进行控制策略操作。

可选的，所述根据所述基础数据识别结果和预设知识图谱，确定不同用户的控制策略是否存在冲突，包括：

若在同一区域内存在不同用户，则根据所述基础数据识别结果和预设知识图谱，判断该不同用户的控制策略是否存在冲突。

可选的，还包括：

响应于知识图谱查询指令，显示所述预设知识图谱；

响应于更新指令，更新所述预设知识图谱。

又一方面，一种智能家居系统的控制装置，应用于智能家居系统，所述智能家居系统包括不同的智能家居设备；所述装置包括：

获取模块，用于获取当前用户的基础数据，所述基础数据包括：面部图像、声音数据和行为数据；所述当前用户为目标区域内的用户；

识别模块，用于将所述基础数据输入至预先构建的基础数据识别模型中，得到基础数据识别结果，所述基础数据识别结果标识用户；

控制模块，用于根据所述基础数据识别结果和预设知识图谱，控制所述智能家居系统对不同用户执行对应的控制策略；其中，所述预设知识图谱的结构包括：实体类型和各实体类型之间的关系类型，所述实体类型包括用户、智能家居设备、区域、行为，所述各实体类型之间的关系类型包括：偏好。

又一方面，一种智能家居系统的控制设备，包括：处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；

所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序至少用于执行上述任一项所述的智能家居系统的控制方法；

所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。

又一方面，一种智能家居平台，包括智能居家系统和上述所述的智能家居系统的控制设备；所述智能家居系统的控制设备连接所述智能居家系统中的智能家居设备。

本发明提供的技术方案至少包括如下有益效果：

预先构建基础数据识别模型，通过多模态用户识别，即，通过面部图像、声音数据和行为数据来输入预先构建的基础数据识别模型识别目标区域内的用户，在识别到用户后，通过预设知识图谱来确定每个用户的控制策略，从而控制智能家居系统中的智能家居设备；在家庭中存在多个用户时，通过以上技术方案，可以实现根据用户的偏好，对不同用户执行个性化服务的效果，避免了不同用户使用同一账户，单一用户的个性化服务则无法满足多用户的需求；同时，由于采用多模态识别，可以在用户与系统交互过程中，无缝识别出不同用户，提升了用户识别的准确性，及时调整针对不同用户的设备控制策略。

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为本发明一实施例提供的一种智能家居系统的控制方法的流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的一种知识图谱示意图；

图3为本发明一实施例提供的一种智能家居系统的控制装置的结构示意图；

图4为本发明一实施例提供的一种智能家居系统的控制设备结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。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的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。

如背景技术记载，相关技术中，现有技术中，智能家居可以支持单一用户，根据单一用户需求进行个性化服务。但是，当家庭中存在不同用户时，不同用户使用同一账户，单一用户的个性化服务则无法满足多用户的需求。

因此，如何使智能家居满足不同用户的需求和偏好，成为现有技术中亟待解决的技术问题。

为了至少解决本发明中提出的技术问题，本发明实施例提供一种智能家居系统的控制方法、装置及相关设备，以解决当家庭中存在不同用户时，不同用户使用同一账户，单一用户的个性化服务则无法满足多用户的需求的技术问题。

图1为本发明一实施例提供的一种智能家居系统的控制方法的流程示意图，该方法在电子设备上运行，该电子设备可以为通用的计算机、服务器等设备，当然在实际应用中，也可以为数据处理中心、云平台等，本申请并不限制上述电子设备的具体实现方式。如图1所示，本发明实施例提供的方法，可以应用于智能家居系统，控制智能家居系统中的智能家居设备，执行不同的控制策略，包括以下步骤：

S11、获取当前用户的基础数据，基础数据包括：面部图像、声音数据和行为数据；当前用户为目标区域内的用户；

S12、将基础数据输入至预先构建的基础数据识别模型中，得到基础数据识别结果，基础数据识别结果标识用户；

S13、根据基础数据识别结果和预设知识图谱，控制智能家居系统对不同用户执行对应的控制策略；其中，预设知识图谱的结构包括：实体类型和各实体类型之间的关系类型，实体类型包括用户、智能家居设备、区域、行为，各实体类型之间的关系类型包括：进行、关联、偏好等。

在一个具体的实现过程中，可以在一个家庭中布置该智能家居系统，对该智能家居系统采用本实施例提供的方法进行控制。其中，智能家居系统中的智能家居设备可以包括：电视机、音响、沐浴设备、照明设备等，这些设备分布在家庭的不同区域（例如，房间房间）内，为了实现控制，每个智能家居设备可以均设置摄像头和麦克风，也可以在每个区别设置摄像头和麦克风，从而采集每个区域内用户的基础数据。

在同一时间，可以同时采集不同区域内用户的基础数据，从而对不同区域的用户分别给予个性化服务。

以任一个区域为目标区域为例，进行说明，在该目标区域内，可实时获取当前用户的基础数据。其中，当前用户为目标区域内所有用户。在得到基础数据后，输入至预先构建的基础数据识别模型中，从而得到基础数据识别结果，即，识别到用户。例如，在早上八点半，在卧室识别到用户A，通过预设知识图谱，可知用户A在早上八点半在卧室听取音乐，此处，在卧室的播放设备播放音乐；同时，在早上八点半，在客厅识别到了用户B，通过预设知识图谱，可知用户B在早上八点半在客厅看电视，此时，控制客厅的电视进行播放。以此，实现在同一事件，针对不同用户的喜好，进行个性化服务的目的。

其中，预设知识图谱的结构包括：实体类型和各实体类型之间的关系类型，实体类型包括用户、智能家居设备、区域、行为，各实体类型之间的关系类型包括：进行、关联等。可以通过预设知识图谱来查阅每个用户在不同时间不同区域的偏好。可以将进行、关联等视为偏好。

可以理解的是，本实施例提供的技术方案中，预先构建基础数据识别模型，通过多模态用户识别，即，通过面部图像、声音数据和行为数据来输入预先构建的基础数据识别模型识别目标区域内的用户，在识别到用户后，通过预设知识图谱来确定每个用户的控制策略，从而控制智能家居系统中的智能家居设备；在家庭中存在多个用户时，通过以上技术方案，可以实现根据用户的偏好，对不同用户执行个性化服务的效果，避免了不同用户使用同一账户，单一用户的个性化服务则无法满足多用户的需求；同时，由于采用多模态识别，可以在用户与系统交互过程中，无缝识别出不同用户，提升了用户识别的准确性，及时调整针对不同用户的设备控制策略。

在一些实施例中，预先构建的基础数据识别模型，包括：面部识别模块、声音识别模块、行为识别模块和整合模块；将基础数据输入至预先构建的基础数据识别模型中，得到基础数据识别结果，包括：

将面部图像输入面部识别模块中，得到面部识别结果；将声音数据输入声音识别模块中，得到声音识别结果；以及，将行为数据输入行为识别模块中，得到行为识别结果；

将面部识别结果、声音识别结果、行为识别结果分别输入至整合模块中，经过整合模块整合后，得到整合结果；将整合结果作为基础数据识别结果。

例如，本实施例中，预先构建的基础数据识别模型可以为深度学习模型，面部识别模块可以使用卷积神经网络进行训练，声音识别模块可以使用长短记忆网络进行训练，行为识别模块可以使用时间序列分析技术，整合模块可以为全连接层，从而得到最终的基础数据识别结果，得到准确的用户。

可以理解的是，采用本实施例提供的技术方案，多模态进行用户识别，整合多模态特征，从而使得最终的识别结果更加准确。

在一些实施例中，预设知识图谱的构建方法，包括：

获取不同用户的基础数据，对基础数据进行处理，得到不同用户在不同时间段对智能家居设备的使用行为，作为基础数据处理结果；

根据基础数据处理结果，创建不同用户的用户画像；

根据用户画像，以实体类型为节点、各实体类型之间的关系类型作为边，构建预设知识图谱；其中，实体类型包括用户、智能家居设备、区域、行为，各实体类型之间的关系类型包括：关联、进行等。

例如，可以首先对家庭用户的基础数据进行收集，具体的，基础数据可以包括每个用户在家庭内的活动，如，何时起床、何时睡觉、何时在哪个房间活动；每个用户对设备的使用偏好，如，喜欢什么样的室内温度、灯光亮度、背景音乐等。值得说明的是，这些数据通过智能家居设备自动收集，智能家居设备可以为智能音箱、智能电视、智能灯泡、温度传感器等。然后，处理和分析收集到的数据，以找出用户的行为和偏好。本申请中，可以通过数据挖掘、机器学习等方法实现。例如，可以使用聚类算法来找出用户在不同时段的活动，或者使用关联规则学习来找出用户的设备使用偏好。根据分析结果创建用户画像。用户画像应包括用户的关键特征和偏好。例如，用户画像可以包括：Alice每天早上7点起床，喜欢在起床后把室内温度调整到20度，并播放轻松的音乐；Bob每天晚上10点在客厅看电视，喜欢把灯光调整到50%的亮度。以实体类型为节点、各实体类型之间的关系类型作为边，构建预设知识图谱；其中，实体类型包括用户、智能家居设备、区域、行为，各实体类型之间的关系类型包括：偏好、进行、使用、发生在等。

在确定了知识图谱的结构后，可以创建实体，对于每个用户，需要创建一个“用户”实体。对于每个设备，需要创建一个“设备”实体。每个房间和活动也是如此。实体应包括相关的属性，例如用户的年龄和身份，设备的品牌、类型和功能等。值得说明的是，属性可以在初始化时由用户自行设置，例如，初始化的时候让用户选择，可以选几个大的标签，例如，年龄选择10-20,20-30等。用户身份为在家庭中的身份信息，例如爸爸，妈妈等。创建关系：根据用户画像中的信息创建实体之间的关系。例如，如果一个用户画像表示Alice经常在客厅使用电视，那么可以创建一个“使用”关系连接Alice和电视，再创建一个“发生在”关系连接使用电视的活动和客厅。

图2为本发明一实施例提供的一种知识图谱示意图，参阅图2，示意了一个家庭中爸爸、妈妈与两个孩子与家庭中不同设备、区域的知识图谱。

可以理解的是，采用本实施例提供的技术方案，可准确建立知识图谱，实现对用户信息的存储和更新，知识图谱不仅可以存储用户的基本信息、偏好和行为记录，还可以动态更新这些信息，从而实时反映用户的状态和需求。

其中，本申请实施例中基础数据的行为数据不仅可以用于识别用户，还可以将用户与行为数据与知识图谱进行匹配，进而确定对应的控制策略。即，即使同一个用户在每天的相同时间也可以进行不同的活动，而不同活动时，其需求不同。如Alice在工作日时的某一时段，会在客厅喝茶，此时需要播放轻音乐，室内温度适中；而在周末时的相同时段，其会在客厅锻炼，此时需要播放运动类音乐，温度较低。这样在知识图谱中在同一时间的同一区域，同一用户进行不同行为时，会用不同需求，因此通过行为数据，可以更准确的得到控制策略。

在一些实施例中，还包括：响应于知识图谱查询指令，显示预设知识图谱；响应于更新指令，更新预设知识图谱。

在一些实施例中，还包括：获取不同用户的基础数据，根据基础数据更新预设知识图谱。

可以理解的是，在智能家居系统中使用知识图谱时，可以通过查询图谱来获得用户的行为模式和设备偏好。随着新数据的收集，可以定期更新知识图谱，以保持其准确性；也可以手动更新知识图谱。

在一些实施例中，根据基础数据识别结果和预设知识图谱，控制智能家居系统对不同用户执行对应的控制策略，包括：

根据基础数据识别结果和预设知识图谱，确定不同用户的控制策略是否存在冲突；

若不同用户的控制策略不存在冲突，则对不同用户执行对应的控制策略。

可以理解的是，在一个家庭中，很可能存在不同用户同时处于一个房间的情况，在此时，通过判断不同用户的爱好是否存在冲突，来实现对控制策略的调节。当不同用户的偏好不存在冲突时，则可执行不同用户各自的偏好。

在一些实施例中，根据基础数据识别结果和预设知识图谱，控制智能家居系统对不同用户执行对应的控制策略，包括：

根据基础数据识别结果和预设知识图谱，确定不同用户的控制策略是否存在冲突；

若不同用户的控制策略存在冲突，则根据冲突规则执行对应的控制策略。

可以理解的是，当不同用户的偏好存在冲突时，则根据预先设置的冲突规则来对智能家居设备进行控制，以满足多用户偏好。

在一些实施例中，根据冲突规则执行对应的控制策略，包括：

根据用户的优先级执行对应的控制策略；或，

发送选择请求，以使用户回复选择信息，并根据用户回复的选择信息，确定对应的执行策略；或，

构建多人工作模式，以使用户在多人工作模式手动进行控制策略操作。

可以理解的是，当同一区域内存在不同用户，且不同用户的偏好冲突时，可以根据提前设置好的优先级，选取优先级最高的用户的偏好为依据，进行智能家居设备的控制。也可以发送选择请求，例如，语音播放请求，询问应执行哪种控制策略，收到回复后，执行对应的策略，满足用户需求。也可以建立多人工作模式，如家庭模式，在家庭模式，用户可以手动控制智能家居设备。

在一些实施例中，根据基础数据识别结果和预设知识图谱，确定不同用户的控制策略是否存在冲突，包括：

若在同一区域内存在不同用户，则根据基础数据识别结果和预设知识图谱，判断该不同用户的控制策略是否存在冲突。

可以理解的是，在同一时间同一区域内存在不同用户时，进行不同用户偏好是否冲突的判断，满足不同用户需求。

为了对本申请的技术方案进行详细说明，根据图2示例，进行说明：在图2中，设定一个家庭有四口人：爸爸Tom，妈妈Sue，和两个孩子Alice和Bob。每个人都有自己的偏好设置。

Tom：他每晚10点钟在客厅看新闻，喜欢把灯光调整到50%的亮度，并且喜欢听轻松的爵士乐。

Sue：她每天早上6点起床做瑜伽，喜欢把灯光调整到30%的亮度，同时播放轻松的自然音乐。

Alice：她是一个大学生，每天晚上11点在书房学习，喜欢把灯光调整到80%的亮度，同时播放轻音乐。

Bob：他是一个中学生，每天下午4点钟在自己的房间做作业，喜欢把灯光调整到70%的亮度，不喜欢听音乐。

在这个家庭中，每个人都可以通过本申请提供的方法得到他们想要的环境设置。例如，当Tom在晚上走进客厅时，将自动识别出Tom，并根据他的偏好设置，自动将灯光调整到50%的亮度，并播放他喜欢的爵士乐。当Sue在早上走进瑜伽房时，系统将识别出Sue，并将灯光调整到30%的亮度，同时播放她喜欢的自然音乐。

同样，当Alice在晚上走进书房时，系统将识别出Alice，并将灯光调整到80%的亮度，同时播放她喜欢的轻音乐。当Bob在下午走进自己的房间时，系统将识别出Bob，并将灯光调整到70%的亮度，不播放音乐。

可以根据每个用户的偏好和行为模式，自动调整环境设置，从而在一个多用户的环境中提供个性化的服务。这是普通的智能家居系统无法做到的。

当存在多用户冲突时：

不可避免会遇到多人同一时间在同一地点的情况，这种情况需要综合多人的信息进行决策。可以通过以下步骤进行决策：第一步：冲突检测，识别出哪些参数需要进行偏好平衡；第二步：优先级划分，根据个人需要做的事情来决定应该更偏向谁；第三步：设立家庭模式，并咨询用户意见。

示例：

晚上9:45分，Tom, Sue, Alice和Bob都计划在客厅度过家庭时间。

冲突识别：系统检测到四个用户同时在客厅，并识别出存在潜在的环境设置冲突：灯光亮度和背景音乐的选择。

灯光调整：Tom喜欢50%的亮度，而Alice和Bob由于需要做作业可能更喜欢更高的亮度。考虑到是家庭时间，系统折中提议将亮度调整到60%，以便适合阅读同时也为Tom观看新闻提供舒适的环境。

音乐选择：Sue通常不在这个时间段使用客厅，但由于她也在场，系统选择播放一种合适所有人的音乐——轻柔的爵士乐，这既能满足Tom的喜好，也不会干扰其他人做作业或放松。

个性化服务调整：为了使个性化服务更贴合家庭成员的共同活动，系统提供了一个“家庭模式”，在这个模式中，可以手动调整设置来满足特殊事件或家庭聚会的需求，而不是简单遵循预设的个人偏好。

基于一个总的发明构思，本发明实施例还提供一种智能家居系统的控制装置，以实现上述实施例记载的智能家居系统的控制方法。

图3为本发明一实施例提供的一种智能家居系统的控制装置的结构示意图，参阅图3，本发明实施例提供的装置，可以包括以下结构：

获取模块31，用于获取当前用户的基础数据，基础数据包括：面部图像、声音数据和行为数据；当前用户为目标区域内的用户；

识别模块32，用于将基础数据输入至预先构建的基础数据识别模型中，得到基础数据识别结果，基础数据识别结果标识用户；

控制模块33，用于根据基础数据识别结果和预设知识图谱，控制智能家居系统对不同用户执行对应的控制策略；其中，预设知识图谱的结构包括：实体类型和各实体类型之间的关系类型，实体类型包括用户、智能家居设备、区域、行为，各实体类型之间的关系类型包括：偏好。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

可以理解的是，采用本实施例提供的技术方案，预先构建基础数据识别模型，通过多模态用户识别，即，通过面部图像、声音数据和行为数据来输入预先构建的基础数据识别模型识别目标区域内的用户，在识别到用户后，通过预设知识图谱来确定每个用户的控制策略，从而控制智能家居系统中的智能家居设备；在家庭中存在多个用户时，通过以上技术方案，可以实现根据用户的偏好，对不同用户执行个性化服务的效果，避免了不同用户使用同一账户，单一用户的个性化服务则无法满足多用户的需求；同时，由于采用多模态识别，可以在用户与系统交互过程中，无缝识别出不同用户，提升了用户识别的准确性，及时调整针对不同用户的设备控制策略。

基于一个总的发明构思，本发明实施例还提供一种智能家居系统的控制设备。

图4为本发明一实施例提供的一种智能家居系统的控制设备结构示意图，请参阅图4，本发明实施例提供的一种智能家居系统的控制设备，包括：处理器41，以及与处理器相连接的存储器42。

存储器42用于存储计算机程序，计算机程序至少用于上述任一实施例记载的智能家居系统的控制方法；

处理器41用于调用并执行存储器中的计算机程序。

基于一个总的发明构思，本发明实施例还提供一种智能家居平台。

本实施例提供的智能家居平台，可以包括智能居家系统和权利要求10的智能家居系统的控制设备；智能家居系统的控制设备连接智能居家系统中的智能家居设备。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (12)

1.一种智能家居系统的控制方法，其特征在于，应用于智能家居系统，所述智能家居系统包括不同的智能家居设备；所述方法包括：

获取当前用户的基础数据，所述基础数据包括：面部图像、声音数据和行为数据；所述当前用户为目标区域内的用户；

将所述基础数据输入至预先构建的基础数据识别模型中，得到基础数据识别结果，所述基础数据识别结果标识用户；

根据所述基础数据识别结果和预设知识图谱，控制所述智能家居系统对不同用户执行对应的控制策略；其中，所述预设知识图谱的结构包括：实体类型和各实体类型之间的关系类型，所述实体类型包括用户、智能家居设备、区域、行为，所述各实体类型之间的关系类型包括：偏好。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先构建的基础数据识别模型，包括：面部识别模块、声音识别模块、行为识别模块和整合模块；所述将所述基础数据输入至预先构建的基础数据识别模型中，得到基础数据识别结果，包括：

将所述面部图像输入所述面部识别模块中，得到面部识别结果；将所述声音数据输入所述声音识别模块中，得到声音识别结果；以及，将所述行为数据输入所述行为识别模块中，得到行为识别结果；

将所述面部识别结果、声音识别结果、行为识别结果分别输入至所述整合模块中，经过所述整合模块整合后，得到整合结果；将所述整合结果作为所述基础数据识别结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设知识图谱的构建方法，包括：

获取不同用户的基础数据，对所述基础数据进行处理，得到不同用户在不同时间段对智能家居设备的使用行为，作为基础数据处理结果；

根据所述基础数据处理结果，创建不同用户的用户画像；

根据所述用户画像，以实体类型为节点、各实体类型之间的关系类型作为边，构建所述预设知识图谱；其中，所述实体类型包括用户、智能家居设备、区域、行为，所述各实体类型之间的关系类型包括：偏好。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取不同用户的基础数据，根据所述基础数据更新所述预设知识图谱。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述基础数据识别结果和预设知识图谱，控制所述智能家居系统对不同用户执行对应的控制策略，包括：

根据所述基础数据识别结果和预设知识图谱，确定不同用户的控制策略是否存在冲突；

若不同用户的控制策略不存在冲突，则对不同用户执行对应的控制策略。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述基础数据识别结果和预设知识图谱，控制所述智能家居系统对不同用户执行对应的控制策略，包括：

根据所述基础数据识别结果和预设知识图谱，确定不同用户的控制策略是否存在冲突；

若不同用户的控制策略存在冲突，则根据冲突规则执行对应的控制策略。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据冲突规则执行对应的控策略，包括：

根据用户的优先级执行对应的控制策略；或，

发送选择请求，以使用户回复选择信息，并根据用户回复的选择信息，确定对应的执行策略；或，

构建多人工作模式，以使用户在多人工作模式手动进行控制策略操作。

8.根据权利要求5-6任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述基础数据识别结果和预设知识图谱，确定不同用户的控制策略是否存在冲突，包括：

若在同一区域内存在不同用户，则根据所述基础数据识别结果和预设知识图谱，判断该不同用户的控制策略是否存在冲突。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

响应于知识图谱查询指令，显示所述预设知识图谱；

响应于更新指令，更新所述预设知识图谱。

10.一种智能家居系统的控制装置，其特征在于，应用于智能家居系统，所述智能家居系统包括不同的智能家居设备；所述装置包括：

获取模块，用于获取当前用户的基础数据，所述基础数据包括：面部图像、声音数据和行为数据；所述当前用户为目标区域内的用户；

识别模块，用于将所述基础数据输入至预先构建的基础数据识别模型中，得到基础数据识别结果，所述基础数据识别结果标识用户；

控制模块，用于根据所述基础数据识别结果和预设知识图谱，控制所述智能家居系统对不同用户执行对应的控制策略；其中，所述预设知识图谱的结构包括：实体类型和各实体类型之间的关系类型，所述实体类型包括用户、智能家居设备、区域、行为，所述各实体类型之间的关系类型包括：偏好。

11.一种智能家居系统的控制设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；

所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序至少用于执行权利要求1~9任一项所述的智能家居系统的控制方法；

所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。

12.一种智能家居平台，其特征在于，包括智能居家系统和权利要求11所述的智能家居系统的控制设备；所述智能家居系统的控制设备连接所述智能居家系统中的智能家居设备。