一种目标设备控制方法及电子设备技术

本发明专利技术实施例提供了一种目标设备控制方法及电子设备。所述方法应用于电子设备，所述方法包括：获取用户的活动数据；根据所述活动数据，对所述用户进行状态分析，得到所述用户的状态信息；根据所述状态信息、活动数据以及目标行为的历史行为数据，对所述用户进行行为预测，得到所述用户的预测行为；其中，所述预测行为为所述目标行为中预测概率最大的行为；控制目标设备将运行模式设置为与所述预测行为对应的运行模式，所述目标设备为与所述电子设备通信连接的设备。本发明专利技术实施例解决了现有技术中，智能家居系统的运行模式需要用户频繁选择的问题。

A control method of target equipment and electronic equipment

【技术实现步骤摘要】
一种目标设备控制方法及电子设备
本专利技术涉及移动通信
，尤其涉及一种目标设备控制方法及电子设备。
技术介绍
随着人工智能(ArtificialIntelligence，AI)技术的飞速发展，智能家居系统开始进入人们日常生活里，且具有“智能化”、“自动化”的趋势。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备连接到一起，如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、影音服务器、影柜系统、网络家电等，通过网络提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。与普通家居相比，智能家居不仅具有传统的居住功能，兼备建筑、网络通信、信息家电、设备自动化，提供全方位的信息交互功能，甚至为各种能源费用节约资金。现有技术中，智能家居系统通常是预先设定好多种运行模式，具体使用哪种运行模式通常需用户选择，用户在使用过程中，若需要频繁地更换运行模式，则过程繁琐，因此智能家居系统的运行模式通常不是与用户当前状态最贴切的，导致智能家居系统的优点不能得到有效的利用。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种目标设备控制方法及电子设备，以解决现有技术中，智能家居系统的运行模式需要用户频繁选择的问题。为了解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：第一方面，本专利技术实施例提供了一种目标设备控制方法，应用于电子设备，所述方法包括：获取用户的活动数据；所述活动数据包括：摄像头采集的图片数据、环境数据、传感器采集的数据以及所述电子设备的使用数据中的至少一种；根据所述活动数据，对所述用户进行状态分析，得到所述用户的状态信息；根据所述状态信息、活动数据以及目标行为的历史行为数据，对所述用户进行行为预测，得到所述用户的预测行为；其中，所述预测行为为所述目标行为中预测概率最大的行为；控制目标设备将运行模式设置为与所述预测行为对应的运行模式，所述目标设备为与所述电子设备通信连接的设备。可选地，所述根据所述活动数据，对所述用户进行状态分析，得到所述用户的状态信息的步骤，包括：若所述使用数据指示所述电子设备处于待机状态，且所述环境数据指示当前时刻为所述用户的第一预设时间，则确定所述用户的状态信息为第一状态；若所述摄像头每间隔一时间所采集的图片数据相同，且所述环境数据指示当前时刻为所述用户的第二预设时间，则确定所述用户的状态信息为第二状态；和/或若所述使用数据指示所述电子设备处于使用状态，且所述摄像头在预设时间段内所采集图片的深度信息的变化幅度在一预设变化范围内，则确定所述用户的状态信息为第三状态；其中，所述第一预设时间和所述第二预设时间为根据所述用户的历史行为数据进行机器学习得到的。可选地，所述根据所述状态信息、活动数据以及目标行为的历史行为数据，对所述用户进行行为预测，得到所述用户的预测行为的步骤，包括：获取所述用户的目标行为；所述目标行为为根据所述用户的历史行为数据进行机器学习得到的；针对每个目标行为，根据所述状态信息、活动数据以及所述目标行为的历史行为数据，确定所述目标行为在当前时刻发生的预测概率；将预测概率最大的目标行为作为所述用户的预测行为。可选地，所述针对每个目标行为，根据所述状态信息、活动数据以及所述目标行为的历史行为数据，确定所述目标行为在当前时刻发生的预测概率的步骤，包括：针对每个目标行为，根据所述状态信息、活动数据，确定当前时刻发生第一目标行为的n个参考概率；其中，n为大于或等于1的正整数；确定每个所述参考概率对应的预设后验概率；根据所述参考概率以及所述预设后验概率，确定所述目标行为在当前时刻发生的预测概率。可选地，所述根据所述状态信息、活动数据，确定当前时刻发生第一目标行为的n个参考概率的步骤，包括：确定所述状态信息在所述第一目标行为下的第一参考概率；根据所述使用数据，确定所述电子设备发生与第一目标行为关联的第二目标行为的第二参考概率；根据所述环境数据中的时间数据，确定当前时刻发生所述第一目标行为的第三参考概率；根据所述传感器中的第一传感器采集的数据，确定所述第一目标行为发生的第四参考概率；和/或根据所述传感器中的第二传感器采集的数据，确定所述第一目标行为发生的第五参考概率。可选地，所述根据所述使用数据，确定所述电子设备发生与第一目标行为关联的第二目标行为的第二参考概率的步骤，包括：根据所述使用数据，确定所述电子设备发生第二目标行为的相关参数；其中，所述相关参数包括是否发生、发生时刻距当前时间间隔、所述目标行为针对的目标对象的类型；根据预设权值，对每个所述相关参数加权求和，得到所述第二目标行为的第二参考概率。可选地，所述根据所述传感器中的第一传感器采集的数据，确定所述第一目标行为发生的第四参考概率的步骤，包括：根据所述传感器中的第一传感器采集的数据，确定当前环境中的温度变化量；根据所述温度变化量确定所述目标行为发生的第四参考概率。可选地，所述根据所述传感器中的第二传感器采集的数据，确定所述第二目标行为发生的第五参考概率的步骤，包括：根据所述传感器中的第二传感器采集的数据，确定当前环境中的气体变化量；根据所述气体变化量确定所述第一目标行为发生的第五参考概率。可选地，所述根据所述参考概率以及所述预设后验概率，确定所述目标行为在当前时刻发生的预测概率的步骤，包括：根据所述参考概率、所述预设后验概率以及以下公式，确定所述目标行为在当前时刻发生的预测概率：其中，Ps为所述预测概率，P(i-1)表示第i-1个参考概率；p[P(i-1)/p]表示第i-1个参考概率的后验概率。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：数据获取模块，用于获取用户的活动数据；所述活动数据包括：摄像头采集的图片数据、环境数据、传感器采集的数据以及所述电子设备的使用数据中的至少一种；状态分析模块，用于根据所述活动数据，对所述用户进行状态分析，得到所述用户的状态信息；行为预测模块，用于根据所述状态信息、活动数据以及目标行为的历史行为数据，对所述用户进行行为预测，得到所述用户的预测行为；其中，所述预测行为为所述目标行为中预测概率最大的行为；设备控制模块，用于控制目标设备将运行模式设置为与所述预测行为对应的运行模式，所述目标设备为与所述电子设备通信连接的设备。可选地，所述状态分析模块包括：第一分析子模块，用于若所述使用数据指示所述电子设备处于待机状态，且所述环境数据指示当前时刻为所述用户的第一预设时间，则确定所述用户的状态信息为第一状态；第二分析子模块，用于若所述摄像头每间隔一时间所采集的图片数据相同，且所述环境数据指示当前时刻为所述用户的第二预设时间，则确定所述用户的状态信息为第二状态；和/或第三分析子模块，用于若本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标设备控制方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：/n获取用户的活动数据；所述活动数据包括：摄像头采集的图片数据、环境数据、传感器采集的数据以及所述电子设备的使用数据中的至少一种；/n根据所述活动数据，对所述用户进行状态分析，得到所述用户的状态信息；/n根据所述状态信息、活动数据以及目标行为的历史行为数据，对所述用户进行行为预测，得到所述用户的预测行为；其中，所述预测行为为所述目标行为中预测概率最大的行为；/n控制目标设备将运行模式设置为与所述预测行为对应的运行模式，所述目标设备为与所述电子设备通信连接的设备。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标设备控制方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：
获取用户的活动数据；所述活动数据包括：摄像头采集的图片数据、环境数据、传感器采集的数据以及所述电子设备的使用数据中的至少一种；
根据所述活动数据，对所述用户进行状态分析，得到所述用户的状态信息；
根据所述状态信息、活动数据以及目标行为的历史行为数据，对所述用户进行行为预测，得到所述用户的预测行为；其中，所述预测行为为所述目标行为中预测概率最大的行为；
控制目标设备将运行模式设置为与所述预测行为对应的运行模式，所述目标设备为与所述电子设备通信连接的设备。


2.根据权利要求1所述的目标设备控制方法，其特征在于，所述根据所述活动数据，对所述用户进行状态分析，得到所述用户的状态信息的步骤，包括：
若所述使用数据指示所述电子设备处于待机状态，且所述环境数据指示当前时刻为所述用户的第一预设时间，则确定所述用户的状态信息为第一状态；
若所述摄像头每间隔一时间所采集的图片数据相同，且所述环境数据指示当前时刻为所述用户的第二预设时间，则确定所述用户的状态信息为第二状态；和/或
若所述使用数据指示所述电子设备处于使用状态，且所述摄像头在预设时间段内所采集图片的深度信息的变化幅度在预设变化范围内，则确定所述用户的状态信息为第三状态；
其中，所述第一预设时间和所述第二预设时间为根据所述用户的历史行为数据进行机器学习得到的。


3.根据权利要求1所述的目标设备控制方法，其特征在于，所述根据所述状态信息、活动数据以及目标行为的历史行为数据，对所述用户进行行为预测，得到所述用户的预测行为的步骤，包括：
获取所述用户的目标行为；所述目标行为为根据所述用户的历史行为数据进行机器学习得到的；
针对每个目标行为，根据所述状态信息、活动数据以及所述目标行为的历史行为数据，确定所述目标行为在当前时刻发生的预测概率；
将预测概率最大的目标行为作为所述用户的预测行为。


4.根据权利要求3所述的目标设备控制方法，其特征在于，所述针对每个目标行为，根据所述状态信息、活动数据以及所述目标行为的历史行为数据，确定所述目标行为在当前时刻发生的预测概率的步骤，包括：
针对每个目标行为，根据所述状态信息、活动数据，确定当前时刻发生第一目标行为的n个参考概率；其中，n为大于或等于1的正整数；
确定每个所述参考概率对应的预设后验概率；
根据所述参考概率以及所述预设后验概率，确定所述目标行为在当前时刻发生的预测概率。


5.根据权利要求4所述的目标设备控制方法，其特征在于，所述根据所述状态信息、活动数据，确定当前时刻发生第一目标行为的n个参考概率的步骤，包括：
确定所述状态信息在所述第一目标行为下的第一参考概率；
根据所述使用数...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕臻，
申请(专利权)人：维沃移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44