一种智能家居自动控制方法、装置及智能网关制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种智能家居自动控制方法、装置及智能网关，方法包括：接收体域多终端协同单元上报的一级静态特征；从云端数据处理分析单元获取所述一级静态特征对应的一级孪生体及所述一级孪生体包含的二级孪生体模型；接收所述体域多终端协同单元采集的二级动态特征；根据所述二级孪生体模型以及所述二级动态特征，生成控制指令；将所述控制指令发送至智能家居控制单元。本发明专利技术的方案对智能家居的控制可以达到既方便，又准确，还兼顾效率的目标。还兼顾效率的目标。还兼顾效率的目标。

【技术实现步骤摘要】
一种智能家居自动控制方法、装置及智能网关


[0001]本专利技术涉及智能家居自动控制
，特别是指一种智能家居自动控制方法、装置及智能网关。

技术介绍

[0002]随着物联网发展，智能家居逐步普及。灯光控制是其中一个重要分支，常见通过APP、语音实现亮度和色彩控制。
[0003]通感互联网是未来网络应用场景之一，是实现感觉及情感互通的传输网络。情绪情感的感知、通信、计算，是其中重要一个分支。情感识别计算研究起源于1997年，通过心率、体温、表情、语音、动作。
[0004]随着生物科学与智能家居的结合，人类发现，光线色彩与情绪有一定相关系；阴霾天思维迟钝，反应缓慢，容易抑郁；阳光灿烂的白昼容易振奋。暖色光(如粉红色和浅紫色)使整个空间具有温暖、轻松的气氛。
[0005]现有技术中，通过光线调节情绪的智能家居应用，需要使用者大量参与灯光控制，准确但不方便。或者通过体征自动判断情绪控制灯光，方便但未必准确。

技术实现思路

[0006]本专利技术要解决的技术问题是如何提供一种智能家居自动控制方法、装置及智能网关。对智能家居的控制可以达到既方便，又准确，还兼顾效率的目标。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：
[0008]一种智能家居自动控制方法，应用于智能网关，所述方法包括：
[0009]接收体域多终端协同单元上报的一级静态特征；
[0010]从云端数据处理分析单元获取所述一级静态特征对应的一级孪生体及所述一级孪生体包含的二级孪生体模型；
[0011]接收所述体域多终端协同单元采集的二级动态特征；
[0012]根据所述二级孪生体模型以及所述二级动态特征，生成控制指令；
[0013]将所述控制指令发送至智能家居控制单元。
[0014]可选的，所述云端数据处理分析单元存储有至少一个二级孪生体库，所述二级孪生体库包括：一级孪生体以及所述一级孪生体下包含的至少一个二级孪生体模型。
[0015]可选的，智能家居自动控制方法，还包括：
[0016]接收所述体域多终端协同单元上报的个人体征数据实时数据以及智能家居控制单元采集的灯光实时数据；
[0017]根据所述个人体征数据实时数据以及灯光实时数据，进行二级孪生体模型优化。
[0018]可选的，根据所述个人体征数据实时数据以及灯光实时数据，进行二级孪生体模型优化，包括：
[0019]根据所述一级孪生体以及所述一级孪生体包含的二级孪生体模型、所述一级静态
特征、个人体征数据实时数据以及灯光实时数据，进行深度学习训练，得到预测的孪生体模型。
[0020]可选的，智能家居自动控制方法，还包括：
[0021]将所述预测的孪生体模型通过所述体域多终端协同单元发送至用户；
[0022]接收用户通过所述体域多终端协同单元反馈的对所述预测的孪生体模型的评价结果。
[0023]可选的，智能家居自动控制方法，还包括：
[0024]按照预设周期从云端数据处理分析单元下载一级孪生体包含的二级孪生体模型；
[0025]将所述预测结果与所述二级孪生体进行测试对比，如果预测的孪生体模型高于下载的所述二级孪生体模型，将所述预测的孪生体模型上传至所述云端数据处理分析单元；否则，用下载的所述二级孪生体模型与前一周期内采集的个人体征数据实时数据以及灯光实时数据，重新进行深度学习训练，得到新的孪生体模型，用所述新的孪生体模型替换所述预测的孪生模型。
[0026]本专利技术的实施例还提供一种智能家居自动控制方法，应用于云端数据处理分析单元，所述方法包括：
[0027]通过智能网关接收体域多终端协同单元上报的一级静态特征；
[0028]根据所述一级静态特征，从二级孪生体库中，查找得到所述一级静态特征对应的一级孪生体及所述一级孪生体包含的二级孪生体模型；
[0029]将所述一级孪生体以及所述一级孪生体包含的二级孪生体模型发送至所述智能网关。
[0030]可选的，所述二级孪生体库包括：一级孪生体以及所述一级孪生体下包含的至少一个二级孪生体模型。
[0031]可选的，智能家居自动控制方法还包括：接收智能网关根据所述体域多终端协同单元上报的个人体征数据实时数据以及智能家居控制单元采集的灯光实时数据，生成并上传的预测的孪生体模型。
[0032]本专利技术的实施例还提供一种智能家居自动控制装置，应用于智能网关，所述装置包括：
[0033]收发模块，用于接收体域多终端协同单元上报的一级静态特征；
[0034]处理模块，用于从云端数据处理分析单元获取所述一级静态特征对应的一级孪生体及所述一级孪生体包含的二级孪生体模型；
[0035]所述收发模块还用于接收所述体域多终端协同单元采集的二级动态特征；
[0036]所述处理模块还用于根据所述二级孪生体模型以及所述二级动态特征，生成控制指令；
[0037]所述收发模块还用于将所述控制指令发送至智能家居控制单元。
[0038]本专利技术的实施例还提供一种智能网关，包括：
[0039]收发机，用于接收体域多终端协同单元上报的一级静态特征；
[0040]处理器，用于从云端数据处理分析单元获取所述一级静态特征对应的一级孪生体及所述一级孪生体包含的二级孪生体模型；
[0041]所述收发机还用于接收所述体域多终端协同单元采集的二级动态特征；
[0042]所述处理器还用于根据所述二级孪生体模型以及所述二级动态特征，生成控制指令；
[0043]所述收发机还用于将所述控制指令发送至智能家居控制单元。
[0044]本专利技术的实施例还提供一种智能家居自动控制装置，应用于云端数据处理分析单元，所述装置包括：
[0045]收发模块，用于通过智能网关接收体域多终端协同单元上报的一级静态特征；
[0046]处理模块，用于根据所述一级静态特征，从二级孪生体库中，查找得到所述一级静态特征对应的一级孪生体及所述一级孪生体包含的二级孪生体模型；
[0047]所述收发模块还用于将所述一级孪生体以及所述一级孪生体包含的二级孪生体模型发送至所述智能网关。
[0048]本专利技术的实施例还提供一种端数据处理分析单元，包括：
[0049]收发机，用于通过智能网关接收体域多终端协同单元上报的一级静态特征；
[0050]处理器，用于根据所述一级静态特征，从二级孪生体库中，查找得到所述一级静态特征对应的一级孪生体及所述一级孪生体包含的二级孪生体模型；
[0051]所述收发机还用于将所述一级孪生体以及所述一级孪生体包含的二级孪生体模型发送至所述智能网关。
[0052]本专利技术的实施例还提供一种智能家居自动控制系统，包括：如上所述的智能网关以及如上所述的云端数据处理分析单元。
[0053]可选的，智能家居自动控制系统，还包括：
[0054]体域多终端协同单元，用于将采集用户的一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能家居自动控制方法，其特征在于，应用于智能网关，所述方法包括：接收体域多终端协同单元上报的一级静态特征；从云端数据处理分析单元获取所述一级静态特征对应的一级孪生体及所述一级孪生体包含的二级孪生体模型；接收所述体域多终端协同单元采集的二级动态特征；根据所述二级孪生体模型以及所述二级动态特征，生成控制指令；将所述控制指令发送至智能家居控制单元。2.根据权利要求1所述的智能家居自动控制方法，其特征在于，所述云端数据处理分析单元存储有至少一个二级孪生体库，所述二级孪生体库包括：一级孪生体以及所述一级孪生体下包含的至少一个二级孪生体模型。3.根据权利要求1所述的智能家居自动控制方法，其特征在于，还包括：接收所述体域多终端协同单元上报的个人体征数据实时数据以及智能家居控制单元采集的灯光实时数据；根据所述个人体征数据实时数据以及灯光实时数据，进行二级孪生体模型优化。4.根据权利要求3所述的智能家居自动控制方法，其特征在于，根据所述个人体征数据实时数据以及灯光实时数据，进行二级孪生体模型优化，包括：根据所述一级孪生体以及所述一级孪生体包含的二级孪生体模型、所述一级静态特征、个人体征数据实时数据以及灯光实时数据，进行深度学习训练，得到预测的孪生体模型。5.根据权利要求4所述的智能家居自动控制方法，其特征在于，还包括：将所述预测的孪生体模型通过所述体域多终端协同单元发送至用户；接收用户通过所述体域多终端协同单元反馈的对所述预测的孪生体模型的评价结果。6.根据权利要求4所述的智能家居自动控制方法，其特征在于，还包括：按照预设周期从云端数据处理分析单元下载一级孪生体包含的二级孪生体模型；将所述预测结果与所述二级孪生体进行测试对比，如果预测的孪生体模型高于下载的所述二级孪生体模型，将所述预测的孪生体模型上传至所述云端数据处理分析单元；否则，用下载的所述二级孪生体模型与前一周期内采集的个人体征数据实时数据以及灯光实时数据，重新进行深度学习训练，得到新的孪生体模型，用所述新的孪生体模型替换所述预测的孪生模型。7.一种智能家居自动控制方法，其特征在于，应用于云端数据处理分析单元，所述方法包括：通过智能网关接收体域多终端协同单元上报的一级静态特征；根据所述一级静态特征，从二级孪生体库中，查找得到所述一级静态特征对应的一级孪生体及所述一级孪生体包含的二级孪生体模型；将所述一级孪生体以及所述一级孪生体包含的二级孪生体模型发送至所述智能网关。8.根据权利要求7所述的智能家居自动控制方法，其特征在于，所述二级孪生体库包括：一级孪生体以及所述一级孪生体下包含的至少一个二级孪生体模型。9.根据权利要求7所述的智能家居自动控制方法，其特征在于，还包括：接收智能网关根据所述体域多...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑智民，孔磊，周贤波，潘成康，刘光毅，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：