【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能家居，具体是一种基于情感识别的智能家居控制方法及系统。
技术介绍
1、现有的智能家居的控制操作方式通常有用户登录手机、电脑对家中的智能设备发送指令，然后由智能设备执行相应用户指令。或者是使用语音控制，例如，用户对着手机上的麦克风说“打开电视”，手机将语音指令发送至智能电视(或者智能控制设备)，控制电视机开启。现还有一些图像控制设备，通过图像识别技术中的人脸识别，由用户的不同表情来控制智能设备的运行。
2、对于现有的智能家居控制操作方式来说，其登录手机等终端对智能设备进行操作，既麻烦又耽误时间。而且有时在登录过程中还需要输入用户名和密码，不方便老人操作，存在着整体操作安全性不高的问题。
3、而且现有的操作方法，仍然需要获取明确用户指令方可完成操作，操控方法智能化程度不足，无法实现自动对智能设备进行操作。这些操作方法并未真正地实现智能化，无法处理用户较为模糊的指令，无法检测用户的心情和感受，并据此对家居环境作出智能化的调整。
4、即使采用较为先进的人脸识别方法进行控制，受限于图像人脸识别技术的瓶颈，实现实时分析和抓拍、获取清晰的用户人脸图像非常困难。
5、针对上述的技术缺陷，现提出一种基于情感识别的智能家居控制方法及系统解决方案。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术一种基于情感识别的智能家居控制系统提供如下技术方案：
2、包括：
3、情感识别模块，所述情感识别模块用于感知用户的情感状态通
4、控制规则模块，所述控制规则模块用于根据用户的情感状态制定相应的家居控制，当用户情感愉悦时，所述控制规则模块调整灯光亮度、温度、音乐来营造更加愉悦的环境；
5、设备控制模块，所述设备控制模块用于与家居设备连接并进行实现对家居设备的远程控制和调整，所述设备控制模包括监控机构与调节机构，所述监控机构设置于房屋内，所述监控机构用于对用户进行面部表情捕捉并识别，所述调节机构连接所述监控机构，所述调节机构用于带动所述监控机构运转并对不同方向的用户进行面部表情捕捉与识别；
6、数据存储和处理模块，所述数据存储与处理模块用于存储和处理所述情感识别模块捕捉的用户信息数据并建立数据库进行数据学习处理生成分析报告。
7、进一步的，所述监控机构包括摄像头，所述摄像头用于对房屋内用户的面部表情进行拍照记录并生成图像数据库；
8、安装架，所述安装架用于连接所述摄像头并用于摄像头进行拍摄工作。
9、进一步的，所述调节机构包括旋转组件，设置于所述安装架上，所述旋转组件连接所述摄像头，并用于带动所述摄像头沿水平方向转动用于对不同位置用户的面部表情进行捕捉；
10、所述旋转组件包括转动管、转动电机与限位部，所述转动管沿着所述安装架转动穿设，所述转动管的一端连接所述摄像头，所述转动管的另一端连接所述转动电机，所述限位部设置于所述转动管与所述转动电机之间用于连接所述转动管与所述转动电机；
11、升降组件，设置于所述安装架上，所述升降组件连接所述旋转组件，所述升降组件用于带动所述旋转组件连接的所述摄像头沿竖直方向移动，且配合所述旋转组件带动所述摄像头对不同位置进行用户面部表情捕捉；
12、所述升降组件包括夹持部与翻转部，所述夹持部设置于所述安装架上，所述夹持部连接所述转动管并用于带动所述转动管沿着安装架的竖直方向进行位移，所述翻转部连接所述夹持部并用于驱动所述夹持部运转。
13、进一步的，所述情感识别模块包括麦克风、心率监测器，用于获取用户的面部表情、语音特征、心率变化数据，并根据情感识别算法对获取的数据进行分析和识别，确定用户的情感状态。
14、进一步地，所述控制规则模块包括：
15、情感分类单元，所述情感分类单元将情感识别模块获取到的情感数据进行分类，并识别出当前的情感状态，所述情感分类单元通过机器学习和深度学习算法来训练和优化，以提高情感分类的准确性；
16、规则库单元，所述规则库单元根据用户的情感状态，提供相应的控制规则，当用户情感愉悦时，规则库可以根据先前设定的规则自动调整灯光、温度、音乐设备实现智能化的控制；
17、智能优化单元，所述智能优化单元模块根据机器学习和深度学习算法，通过观察用户反馈和行为，并自适应地调整控制规则以优化系统的控制效果。
18、进一步的，所述数据存储和处理模块用于将所述情感识别模块捕捉的面部表情以及用户语音数据与心率数据进行捕捉分别建立数据，建立数据学习模型进行数据分析，包括如下：
19、数据采集和存储单元，用于收集和存储传感器获取的情感数据、用户配置信息、学习模型，通过不同类型的数据库或云存储来进行数据的存储和管理；
20、数据处理和分析单元，用于对采集到的数据进行处理和分析，使用不同数据处理技术和分析算法进行数据清洗；
21、学习模型管理单元该用于管理和更新用于情感识别、控制规则优化；
22、数据安全和隐私保护单元，用于保证数据在采集、存储和处理过程中的安全性和隐私保护，采用数据加密、访问控制、匿名化来保护数据的安全性和用户的隐私。
23、进一步的，所述数据处理和分析单元包括搭建数据处理模型包括如下：
24、
25、，其中，cost(w)为代价函数，为目标数据库，λ为惩罚系数，为w向量的l2-范数的平方。
26、进一步的，通过对数据库清洗后搭建回归算法，将数据进行处理分析，包括：
27、
28、其中cost(w)为代价函数，为目标数据库，λ为惩罚系数，||w||1为w向量的l1-范数作为惩罚项，l1-范数的含义为向量w每个元素绝对值的和。
29、进一步地，将数据处理后通过对数据库中的数据特征值计算代价函数的最小值并生成数据分析报告，代价函数最小值计算如下：
30、
31、其中，为目标数据库，λ为惩罚系数，||w||1为w向量的l1-范数作为惩罚项，l1-范数的含义为向量w每个元素绝对值的和。
32、根据本专利技术的另一个方面提供一种基于情感识别的智能家居控制方法，应用于上述所述的一种基于情感识别的智能家居控制系统，包括：
33、步骤一：采集用户的情感数据，包括面部表情、声音和生理数据；
34、步骤二：对采集到的情感数据进行处理和分析，利用情感识别算法、分类和识别用户的情感状态；
35、步骤三：制定相应的控制规则和调整方案，在制定控制规则时，根据预设的规则和根据用户的历史反馈和行为进行自适应学习和优化；
36、步骤四：利用设备控制模块进行对家居设备的远程控制，自动调整家居设备的状态以满足用户的需求；
37、步骤五：通过收集和分析用户反馈和行为数据，进行学习和优化控制模型和规则，提高控本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于情感识别的智能家居控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于情感识别的智能家居控制系统，其特征在于，所述监控机构包括摄像头(1)，所述摄像头(1)用于对房屋内用户的面部表情进行拍照记录并生成图像数据库；
3.根据权利要求2所述的一种基于情感识别的智能家居控制系统，其特征在于，所述调节机构包括旋转组件(3)，设置于所述安装架(2)上，所述旋转组件(3)连接所述摄像头(1)，并用于带动所述摄像头(1)沿水平方向转动用于对不同位置用户的面部表情进行捕捉；
4.根据权利要求1所述的一种基于情感识别的智能家居控制系统，其特征在于，所述情感识别模块包括麦克风、心率监测器，用于获取用户的面部表情、语音特征、心率变化数据，并根据情感识别算法对获取的数据进行分析和识别，确定用户的情感状态。
5.根据权利要求1所述的一种基于情感识别的智能家居控制系统，其特征在于，所述控制规则模块包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于情感识别的智能家居控制系统，其特征在于，所述数据存储和处理模块用于将所述情感识别模块捕捉的面
7.根据权利要求6所述的一种基于情感识别的智能家居控制系统，其特征在于，所述数据处理和分析单元包括搭建数据处理模型包括如下：
8.根据权利要求6所述的一种基于情感识别的智能家居控制系统，其特征在于，通过对数据库清洗后搭建回归算法，将数据进行处理分析，包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于情感识别的智能家居控制系统，其特征在于，将数据处理后通过对数据库中的数据特征值计算代价函数的最小值并生成数据分析报告，代价函数最小值计算如下：
10.一种基于情感识别的智能家居控制方法，其特征在于，用于上述权利要求1-9任一项所述的一种基于情感识别的智能家居控制系统，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于情感识别的智能家居控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于情感识别的智能家居控制系统，其特征在于，所述监控机构包括摄像头(1)，所述摄像头(1)用于对房屋内用户的面部表情进行拍照记录并生成图像数据库；
3.根据权利要求2所述的一种基于情感识别的智能家居控制系统，其特征在于，所述调节机构包括旋转组件(3)，设置于所述安装架(2)上，所述旋转组件(3)连接所述摄像头(1)，并用于带动所述摄像头(1)沿水平方向转动用于对不同位置用户的面部表情进行捕捉；
4.根据权利要求1所述的一种基于情感识别的智能家居控制系统，其特征在于，所述情感识别模块包括麦克风、心率监测器，用于获取用户的面部表情、语音特征、心率变化数据，并根据情感识别算法对获取的数据进行分析和识别，确定用户的情感状态。
5.根据权利要求1所述的一种基于情感识别的智能家居控制系统，其特征在于，所述控制规则模块包...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭鉴豪，
申请(专利权)人：广东启现智能家具有限公司，
类型：发明
国别省市：
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