家电设备的控制方法、装置及系统制造方法及图纸

本申请公开了一种家电设备的控制方法、装置及系统。其中，该方法包括：获取目标对象的特征信息集；将特征信息集中的特征信息输入决策树预测模型进行分析，得到家电设备的运行状态的预测结果，其中，决策树预测模型为通过多组数据训练得到的，多组数据中的每组数据包括：特征信息集和用于标记特征信息集对应的家电设备的运行状态的标记；根据预测结果所指示的运行状态控制家电设备的运行状态。本申请解决了家电设备无法根据不同的对象设置对应的运行状态，无法为对象提供个性化服务，对象体验较差的技术问题。

Control method, device and system of household electrical appliances

【技术实现步骤摘要】
家电设备的控制方法、装置及系统
本申请涉及智能家电领域，具体而言，涉及一种家电设备的控制方法、装置及系统。
技术介绍
随着对象对智能化服务要求的提高，人工智能的不断发展，家电设备的自动化控制技术也越来越成熟。但是目前家电设备一般都是根据对象预设的或者是实时控制的家电设备的运行状态进行运行，并不能根据实时的根据获取到的对象信息，对对象进行个性化的服务，对象体验较差。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种家电设备的控制方法、装置及系统，以至少解决家电设备无法根据不同的对象设置对应的运行状态，无法为对象提供个性化服务，对象体验较差的技术问题。根据本申请实施例的一个方面，提供了一种家电设备的控制方法，包括：获取目标对象的特征信息集；将特征信息集中的特征信息输入决策树预测模型进行分析，得到家电设备的运行状态的预测结果，其中，决策树预测模型为通过多组数据训练得到的，多组数据中的每组数据包括：特征信息集和用于标记特征信息集对应的家电设备的运行状态的标记；根据预测结果所指示的运行状本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种家电设备的控制方法，其特征在于，包括：/n获取目标对象的特征信息集；/n将所述特征信息集中的特征信息输入决策树预测模型进行分析，得到家电设备的运行状态的预测结果，其中，所述决策树预测模型为通过多组数据训练得到的，所述多组数据中的每组数据包括：特征信息集和用于标记所述特征信息集对应的家电设备的运行状态的标记；/n根据所述预测结果所指示的运行状态控制所述家电设备的运行状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种家电设备的控制方法，其特征在于，包括：
获取目标对象的特征信息集；
将所述特征信息集中的特征信息输入决策树预测模型进行分析，得到家电设备的运行状态的预测结果，其中，所述决策树预测模型为通过多组数据训练得到的，所述多组数据中的每组数据包括：特征信息集和用于标记所述特征信息集对应的家电设备的运行状态的标记；
根据所述预测结果所指示的运行状态控制所述家电设备的运行状态。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标对象的特征信息集，包括：
获取与所述目标对象对应的文字描述信息；从所述文字描述信息中确定关键词，其中，所述关键词用于反映所述目标对象的特征；根据所述关键词确定所述特征信息集。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征信息集中所述目标对象的特征通过以下方式确定：
确定Word2Vector模型中的上下文窗口的大小；依据所述上下文窗口的大小确定与所述关键词关联的其他关键词，其中，所述其他关键词的数量与所述窗口的大小相等；依据所述关键词与所述其他关键词确定所述特征信息集中所述目标对象的特征。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标对象的特征信息集，包括：
采集至少包括所述目标对象的图像信息；从所述图像信息中提取所述目标对象的特征信息；依据所述特征信息确定所述目标对象的特征信息集。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图像信息中包括：多个对象；所述根据所述图像信息确定所述目标对象的特征信息集之前，包括：
确定所述多个对象的优先级；从所述多个对象中确定优先级最高的对象为所述目标对象。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图像信息中包括多个目标对象；根据所述预测结果所指示的运行状态控制所述家电设备的运行状态...

【专利技术属性】
技术研发人员：连园园，陈浩广，万会，贾巨涛，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44