System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种智能家居系统的控制方法及控制系统技术方案_技高网

一种智能家居系统的控制方法及控制系统技术方案

技术编号:43625798 阅读:2 留言:0更新日期:2024-12-11 15:04
本发明专利技术公开了一种智能家居系统的控制方法及控制系统,涉及智能家居技术领域,旨在解决当前传统语音指令控制容易导致控制系统无法识别相应的指令,或误识别相应的指令,进而造成不必要的困扰的技术问题,包括以下步骤:S1、多维度、精细化的观影行为模式定义;包括身体姿态、面部表情、眼球运动、声音特征及手持设备操作等,为每类特征设定具体的识别标准和阈值,形成观影行为模式库;S2、行为模式采集;通过集成高清摄像头、红外传感器、压力传感器、麦克风等多种高精度传感器,实时采集用户在观影过程中的多维度行为数据,并进行预处理以提高数据质量;S3、行为模式识别。本发明专利技术具有提升智能家居设备控制的便捷性和准确性的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能家居,更具体地说,涉及一种智能家居系统的控制方法及控制系统


技术介绍

1、智能家居是以住宅为平台,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,以提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性,并实现环保节能的居住环境。智能家居并非单一产品,而是通过技术手段将家中各种设备连接成一个有机系统,让主人可以随时随地控制和管理。

2、随着智能家居的普及,用户对于观影体验的智能化控制需求日益增加,智能家居的控制系统也日益完善,目前智能家居的控制系统主要是通过语音指令接收的方式对室内智能家具进行控制,用户需要对智能家居的控制系统主动发送指令,对于不同地区的用户,其发出的口音往往存在差异,且不标准的指令输入会导致控制系统无法识别相应的指令,或误识别相应的指令,进而造成不必要的困扰,鉴于此,我们提出一种智能家居系统的控制方法及控制系统。


技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种智能家居系统的控制方法及控制系统,以解决当前传统语音指令控制容易导致控制系统无法识别相应的指令,或误识别相应的指令,进而造成不必要的困扰的技术问题。

2、为解决上述技术问题,本专利技术提供如下技术方案:一种智能家居系统的控制方法,包括以下步骤:

3、s1、多维度、精细化的观影行为模式定义;

4、包括身体姿态、面部表情、眼球运动、声音特征及手持设备操作等,为每类特征设定具体的识别标准和阈值,形成观影行为模式库;

5、s2、行为模式采集;

6、通过集成高清摄像头、红外传感器、压力传感器、麦克风等多种高精度传感器,实时采集用户在观影过程中的多维度行为数据,并进行预处理以提高数据质量;

7、s3、行为模式识别;

8、采用基于深度学习与混合机器学习模型的行为模式识别系统,接收预处理后的数据输入,输出用户是否处于观影模式及具体行为模式的判断结果,其中,使用svm分类算法进行识别,具体算法公式为:

9、

10、其中,moviemodepredicted是预测的观影模式状态,m是模式类别,即观影模式或非观影模式,n是支持向量的数量,αi和yi分别是支持向量的系数和标签,k(xuser,xi)是核函数,用于计算用户当前状态xuser与支持向量xi之间的相似度,b是偏置项;

11、s4、智能家具联动控制;

12、根据行为模式识别的结果,自动调整智能家居设备的状态,包括窗帘、灯光、音箱、空调等,以营造最佳的观影环境;

13、s5、长期学习与自适应优化;

14、建立基于强化学习的长期学习与优化机制,持续收集用户反馈、行为数据及设备状态信息,对行为模式识别模型和控制策略进行迭代优化;

15、使用策略梯度算法进行模型参数调整,以提高识别准确率与控制效果,策略梯度算法公式如下:

16、

17、其中,θ是模型参数,α是学习率,πθ(at∣st)是在状态st下采取动作a的策略,rt是即时奖励,γ是折扣因子,rt+k是未来奖励,b(st)是基线函数,用于减少方差,t是时间步长。

18、本专利技术通过行为模式采集模块对用户的行为模式进行采集,并通过行为模式识别模块对用户的具体行为进行识别,利用度学习与混合机器学习模型的行为模式识别系统,使用svm分类算法进行识别,并根据识别结果自动调整智能家居设备的状态,从而实现了对智能家居设备的行为模式控制,摒弃了传统语音控制模式,有效降低了指令无法识别或误识别的情况出现,有利于提升智能家居设备控制的便捷性和准确性。

19、优选的,所述s2中,数据预处理包括去噪、特征提取、数据融合和时间序列分析。

20、优选的,所述s3中,行为模式识别还包括对用户习惯、年龄、性别等个体差异的考虑,以实现个性化识别。

21、优选的,所述s4中,智能家居设备联动控制策略包括动态调整窗帘开闭角度、灯光亮度与色温、音箱音量与音效、空调温度与风速。

22、一种智能家居系统的控制系统,包括用于对用户在观影过程中的多维度行为数据进行采集的数据采集单元,所述数据采集单元连接有用于对数据进行预处理的数据处理单元,所述数据处理单元连接有用于对用户是否处于观影模式及其具体行为模式进行识别的行为模式识别单元,所述行为模式识别单元连接有根据行为模式识别单元的输出结果,自动制定并执行智能家居设备的控制策略的智能决策与识别单元,所述智能决策与识别单元连接有用于对行为模式识别以及智能决策与识别进行长期学习训练以及自适应优化调整的长期学习与自适应优化单元,该系统还包括用户交互与反馈单元。

23、优选的,所述数据采集单元集成高清摄像头、红外传感器、压力传感器和麦克风,用于实时捕捉和采集用户在观影过程中的多维度行为数据,包括但不限于身体姿态、面部表情、眼球运动、声音特征及手持设备操作。

24、优选的,所述数据处理单元对数据采集单元传来的原始数据进行去噪、特征提取、数据融合和时间序列分析等预处理操作,以提高数据质量和可分析性。

25、优选的,所述行为模式识别单元采用深度学习与混合机器学习算法,构建复杂的行为模式识别模型,对处理后的数据进行深入分析,以高精确度识别用户是否处于观影模式及其具体行为模式。

26、优选的,所述智能决策与识别单元根据行为模式识别单元的输出结果,自动制定并执行智能家居设备的控制策略,包括动态调整窗帘的开闭角度、灯光的亮度与色温、音箱的音量与音效、空调的温度与风速等,以营造最佳的观影环境。

27、优选的,所述长期学习与自适应优化单元具备自我学习和优化的能力,通过不断收集用户行为数据、环境参数及系统反馈,利用强化学习算法调整和优化行为模式识别模型及控制策略,以实现个性化服务和系统性能的持续提升。

28、与现有技术相比,本专利技术的有益效果是:

29、1、本专利技术通过行为模式采集模块对用户的行为模式进行采集,并通过行为模式识别模块对用户的具体行为进行识别,利用度学习与混合机器学习模型的行为模式识别系统,使用svm分类算法进行识别,并根据识别结果自动调整智能家居设备的状态,从而实现了对智能家居设备的行为模式控制,摒弃了传统语音控制模式,有效降低了指令无法识别或误识别的情况出现,有利于提升智能家居设备控制的便捷性和准确性,解决了传统语音指令控制容易导致控制系统无法识别相应的指令,或误识别相应的指令,进而造成不必要的困扰的问题。

30、2、本专利技术还通过设计长期学习与自适应优化单元,建立基于强化学习的长期学习与优化机制,使用策略梯度算法进行模型参数调整,不断对行为模式识别进行训练,以提高识别准确率与控制效果。

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【技术保护点】

1.一种智能家居系统的控制方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种智能家居系统的控方法,其特征在于,所述S2中,数据预处理包括去噪、特征提取、数据融合和时间序列分析。

3.根据权利要求1所述的一种智能家居系统的控制方法,其特征在于,所述S3中,行为模式识别还包括对用户习惯、年龄、性别等个体差异的考虑,以实现个性化识别。

4.根据权利要求1所述的一种智能家居系统的控制方法,其特征在于,所述S4中,智能家居设备联动控制策略包括动态调整窗帘开闭角度、灯光亮度与色温、音箱音量与音效、空调温度与风速。

5.一种智能家居系统的控制系统,其特征在于,包括用于对用户在观影过程中的多维度行为数据进行采集的数据采集单元,所述数据采集单元连接有用于对数据进行预处理的数据处理单元,所述数据处理单元连接有用于对用户是否处于观影模式及其具体行为模式进行识别的行为模式识别单元,所述行为模式识别单元连接有根据行为模式识别单元的输出结果,自动制定并执行智能家居设备的控制策略的智能决策与识别单元,所述智能决策与识别单元连接有用于对行为模式识别以及智能决策与识别进行长期学习训练以及自适应优化调整的长期学习与自适应优化单元,该系统还包括用户交互与反馈单元。

6.根据权利要求5所述的一种智能家居系统的控制系统,其特征在于,所述数据采集单元集成高清摄像头、红外传感器、压力传感器和麦克风,用于实时捕捉和采集用户在观影过程中的多维度行为数据,包括但不限于身体姿态、面部表情、眼球运动、声音特征及手持设备操作。

7.根据权利要求6所述的一种智能家居系统的控制系统,其特征在于,所述数据处理单元对数据采集单元传来的原始数据进行去噪、特征提取、数据融合和时间序列分析等预处理操作,以提高数据质量和可分析性。

8.根据权利要求7所述的一种智能家居系统的控制系统,其特征在于,所述行为模式识别单元采用深度学习与混合机器学习算法,构建复杂的行为模式识别模型,对处理后的数据进行深入分析,以高精确度识别用户是否处于观影模式及其具体行为模式。

9.根据权利要求8所述的一种智能家居系统的控制系统,其特征在于,所述智能决策与识别单元根据行为模式识别单元的输出结果,自动制定并执行智能家居设备的控制策略,包括动态调整窗帘的开闭角度、灯光的亮度与色温、音箱的音量与音效、空调的温度与风速等,以营造最佳的观影环境。

10.根据权利要求9所述的一种智能家居系统的控制系统,其特征在于,所述长期学习与自适应优化单元具备自我学习和优化的能力,通过不断收集用户行为数据、环境参数及系统反馈,利用强化学习算法调整和优化行为模式识别模型及控制策略,以实现个性化服务和系统性能的持续提升。

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【技术特征摘要】

1.一种智能家居系统的控制方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种智能家居系统的控方法,其特征在于,所述s2中,数据预处理包括去噪、特征提取、数据融合和时间序列分析。

3.根据权利要求1所述的一种智能家居系统的控制方法,其特征在于,所述s3中,行为模式识别还包括对用户习惯、年龄、性别等个体差异的考虑,以实现个性化识别。

4.根据权利要求1所述的一种智能家居系统的控制方法,其特征在于,所述s4中,智能家居设备联动控制策略包括动态调整窗帘开闭角度、灯光亮度与色温、音箱音量与音效、空调温度与风速。

5.一种智能家居系统的控制系统,其特征在于,包括用于对用户在观影过程中的多维度行为数据进行采集的数据采集单元,所述数据采集单元连接有用于对数据进行预处理的数据处理单元,所述数据处理单元连接有用于对用户是否处于观影模式及其具体行为模式进行识别的行为模式识别单元,所述行为模式识别单元连接有根据行为模式识别单元的输出结果,自动制定并执行智能家居设备的控制策略的智能决策与识别单元,所述智能决策与识别单元连接有用于对行为模式识别以及智能决策与识别进行长期学习训练以及自适应优化调整的长期学习与自适应优化单元,该系统还包括用户交互与反馈单元。

6.根据权利要求5所述的一种智能家居系统的控制系统,其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员:杨登峰
申请(专利权)人:盐城蔚莱智能科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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