【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能家居，更具体地说，涉及一种智能家居控制方法及智能家居控制系统。
技术介绍
1、智能家居是以住宅为平台，通过物联网技术将家中的各种设备连接到一起，实现智能化的居住环境，智能家居利用综合布线技术、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，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性。
2、可目前随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展，智能家居系统已成为现代家庭的重要组成部分。然而，现有智能家居系统在智能化程度、安全性及个性化服务方面仍存在不足。因此，需要一种更加先进、全面的智能家居控制方法及系统，以满足用户对高品质生活的追求
3、鉴于此，我们提出一种智能家居控制方法及智能家居控制系统。
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控制方法及智能家居控制系统，以解决当前智能家居系统在智能化程度、安全性及个性化服务方面仍存在不足的技术问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种智能家居控制方法，包括以下步骤：
3、s1、高级智能预测与自适应控制流程；
4、采用深度学习模型对用户行为进行预测，并基于用户反馈和实时数据，引入深度强化学习公式；
5、s2、强化安全保护机制流程；
6、通过增加ai驱动的入侵检测系统，对视频流进行异常检测，对家居环境中的异常行为进行识别；
7、s
8、通过对用户的睡眠质量进行分析，并将来自不同健康监测设备的数据进行整合，形成全面的健康档案，并提供改善建议；
9、s4、高级智能语音助手流程；
10、采用自然语言处理技术中的语义分析算法，结合上下文信息理解用户指令，并为用户进行个性化内容推荐；
11、s5、智能家居场景自动化与编程流程；
12、通过支持用户自定义场景逻辑和控制流程，再结合采用工作流引擎技术，实现任务之间的自动触发和执行顺序控制；
13、s6、家庭成员管理与权限控制流程；
14、通过建立家庭成员数据库，再为不同家庭成员分配不同的设备使用权限和控制范围。
15、本专利技术通过结合使用场景设计智能家具的控制方式，并引入标准算法公式进行佐证，实现了家居设备的智能化、自动化控制，提升家居环境的智能化水平、增强安全保护能力、促进个性化服务发展以及提高设备使用效率和便捷性，显著增强用户的居住体验和满意度。用户将能够享受到更加舒适、安全、便捷和个性化的智能家居生活。
16、优选地，所述s1高级智能预测与自适应控制流程还包括下列步骤；
17、s101、行为预测；
18、采用深度学习模型对用户行为进行预测，以提高行为预测的准确性，深度学习模型可表示为：
19、
20、其中，q、k、v分别为查询、键、值矩阵；
21、dk为键的维度；
22、s102、自适应学习机制；
23、基于用户反馈和实时数据，引入深度强化学习公式dqn，以处理更复杂的环境和策略，dqn的更新公式可表示为：
24、
25、其中，θt和θ-分别为当前网络和目标网络的参数；
26、a为学习率，γ为折扣因子。
27、优选地，所述s2强化安全保护机制流程还包括下列步骤：
28、s201、多层安全防护：增加ai驱动的入侵检测系统，利用卷积神经网络cnn对视频流进行异常检测，cnn的卷积层操作可表示为：
29、
30、其中，是第k个特征图的(i,j)位置输出；
31、是输入特征图的对应位置值；
32、是卷积核权重；
33、bk是偏置项；
34、f是激活函数；
35、s202、异常行为检测：利用支持向量机算法对家居环境中的异常行为进行识别，设特征向量为x，异常行为标签为y，则svm分类器的决策函数为：
36、
37、其中，k为核函数；
38、a为拉格朗日乘子；
39、b为偏置项。
40、优选地，所述s3智能化健康管理流程还包括下列步骤；
41、s301、睡眠监测与改善：采用睡眠分期算法对用户的睡眠质量进行分析，并提供改善建议；
42、s302、健康数据集成：通过数据融合算法将来自不同健康监测设备的数据进行整合，形成全面的健康档案。
43、优选地，所述s4高级智能语音助手流程还包括下列步骤；
44、s401、上下文理解：采用自然语言处理技术中的语义分析算法，结合上下文信息理解用户指令；
45、s402、个性化推荐：利用协同过滤算法根据用户的历史行为和偏好进行个性化内容推荐。
46、优选地，所述s5智能家居场景自动化与编程流程还包括下列步骤；
47、s501、场景编程：提供图形化或代码化编程工具，支持用户自定义场景逻辑和控制流程；
48、s502、自动化任务链：采用工作流引擎技术，实现任务之间的自动触发和执行顺序控制。
49、优选地，所述s6家庭成员管理与权限控制流程还包括下列步骤；
50、s601、家庭成员管理：建立家庭成员数据库，支持添加、删除、修改成员信息；
51、s602、细粒度权限控制：采用基于角色的访问控制模型，为不同家庭成员分配不同的设备使用权限和控制范围。
52、优选地，所述睡眠分期算法采用基于脑电波的自动分期算法，所述数据融合算法采用卡尔曼滤波。
53、优选地，所述协同过滤算法采用user-based cf或item-based cf中的一种。
54、一种智能家居控制系统，包括用于全局的数据收集、处理、决策制定及指令分发的中央控制单元；
55、所述中央控制单元连接有用于设备控制的智能设备层、用于确保设备间的稳定连接与高效通信的网络通信层以及用于提供多种交互方式的用户交互层，且所述智能设备层、网络通信层、用户交互层共同连接有用于数据存储、分析、远程访问及软件更新的云端服务平台；
56、所述中央控制单元内集成有高性能处理器、大数据处理模块和ai算法引擎；
57、所述智能设备层包括智能照明系统、智能温控系统、智能安防系统以及智能健康监测设备；
58、所述网络通信层采用zigbee、wi-fi、蓝牙通信协议中的一种或多种，且所述网络通信层内集成有集成加密模块；
59、所述用户交互层包括智能手机app模块、语音助手模块、触摸屏面板模块，且所述触摸屏面板内集成有用户自定义设置模块、场景模式选择模块、设备状态查看模块；
60、所述云端服务平台包括数据存储模块、数据分析模块、远程访问模块以及软件更新本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能家居控制方法，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控制方法，其特征在于，所述S1高级智能预测与自适应控制流程还包括下列步骤；
3.根据权利要求1所述的一种智能家居控制方法，其特征在于，所述S2强化安全保护机制流程还包括下列步骤：
4.根据权利要求1所述的一种智能家居控制方法，其特征在于，所述S3智能化健康管理流程还包括下列步骤；
5.根据权利要求1所述的一种智能家居控制方法，其特征在于，所述S4高级智能语音助手流程还包括下列步骤；
6.根据权利要求1所述的一种智能家居控制方法，其特征在于，所述S5智能家居场景自动化与编程流程还包括下列步骤；
7.根据权利要求1所述的一种智能家居控制方法，其特征在于，所述S6家庭成员管理与权限控制流程还包括下列步骤；
8.根据权利要求4所述的一种智能家居控制方法，其特征在于，所述睡眠分期算法采用基于脑电波的自动分期算法，所述数据融合算法采用卡尔曼滤波。
9.根据权利要求5所述的一种智能家居控制方法，其特征在于，所述
10.一种智能家居控制系统，其用于权利要求1～9所述的一种智能家居控制方法，其特征在于，包括用于全局的数据收集、处理、决策制定及指令分发的中央控制单元；
...【技术特征摘要】
1.一种智能家居控制方法，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控制方法，其特征在于，所述s1高级智能预测与自适应控制流程还包括下列步骤；
3.根据权利要求1所述的一种智能家居控制方法，其特征在于，所述s2强化安全保护机制流程还包括下列步骤：
4.根据权利要求1所述的一种智能家居控制方法，其特征在于，所述s3智能化健康管理流程还包括下列步骤；
5.根据权利要求1所述的一种智能家居控制方法，其特征在于，所述s4高级智能语音助手流程还包括下列步骤；
6.根据权利要求1所述的一种智能家居控制方法，其特征在于，所述s5智能家居场景自动化...
【专利技术属性】
技术研发人员：张慧玲，
申请(专利权)人：盐城火火互联网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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