基于物联网的家用电器远程控制系统技术方案

本发明专利技术公开了基于物联网的家用电器远程控制系统，涉及远程控制技术领域，通过设置家用电器信息收集模块预先收集家用电器的基础信息；设置身份识别模块对家庭中的用户进行身份验证；设置历史操作数据收集模块实时收集每位家庭成员对家用电器的操作习惯；设置模型训练模块根据各个家庭成员的历史操作数据，训练出对应的预测机器目标状态的机器学习模型；设置实时信息收集模块在家庭成员使用远程控制终端时，实时收集家用电器所在的环境条件；设置一键推送模块使用机器学习模型预测家庭成员对家用电器的操作设置，并通过远程控制终端向家庭成员进行可视化展示；避免了因远程操作过度吸引用户注意力导致的安全事故的问题。过度吸引用户注意力导致的安全事故的问题。过度吸引用户注意力导致的安全事故的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于物联网的家用电器远程控制系统


[0001]本专利技术属于家用电器领域，涉及远程控制技术，具体是基于物联网的家用电器远程控制系统。

技术介绍

[0002]当前的物联网技术已足够支持用户远程实时操控家用电器，即用户通过在远程操作界面发送家用电器的控制信息，再通过无线网络将控制信息传回家用电器的无线接收装置，家用电器执行对应的控制信息；然而家用电器的操作是较为繁琐的，用户在远程操作时，往往需要专注于远程操作界面，这种行为在用户执行其他活动时会带来不便甚至危险；例如在用户开车时，专注于远程操控可能会带来危险；
[0003]为此，提出基于物联网的家用电器远程控制系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出基于物联网的家用电器远程控制系统，该基于物联网的家用电器远程控制系统通过自动向用户推送最适合该用户的电器操作，避免了因远程操作过度吸引用户注意力导致的安全事故的问题。
[0005]为实现上述目的，根据本专利技术的第一方面的实施例提出基于物联网的家用电器远程控制系统，包括家用电器信息收集模块、身份识别模块、历史操作数据收集模块、模型训练模块、实时信息收集模块、一键推送模块以及远程控制模块；其中，各个模块之间通过电气和/或无线网络方式连接；
[0006]其中，所述家用电器信息收集模块主要用于预先收集家用电器的基础信息；
[0007]所述家用电器的基础信息包括家用电器的类别、型号、所具备的功能设置；
[0008]所述家用电器信息收集模块将收集到的家用电器的基础信息发送至历史操作数据收集模块；
[0009]其中，所述身份识别模块主要用于对家庭中的用户进行身份验证；
[0010]所述身份识别模块确定当前用户身份包括以下步骤：
[0011]步骤S1：每位家庭成员在远程控制终端上录入身份信息以及身份标识特征的对应关系；
[0012]步骤S2：每位家庭成员在使用远程控制终端对家用电器进行远程控制前，由使用人员输入身份标识特征，远程控制终端检索该身份标识特征所对应的家庭成员身份；
[0013]其中，所述历史操作数据收集模块主要用于实时收集每位家庭成员对家用电器的操作习惯；
[0014]所述历史操作数据收集模块收集家庭成员对家用电器的操作习惯的方式为：
[0015]每位家庭成员在使用远程控制终端操作家用电器时，使用身份识别模块确定操作人员的身份，并记录下该操作人员所执行的操作结果以及当前环境条件；所述实时功能状
态即当前家用电器各项功能的参数，例如空调制冷或制热，以及设置的温度数据等；所述当前环境条件包括当前日期、季节、时间、空气湿度以及其他的与各个家用电器功能相关的环境参数；
[0016]所述历史操作数据收集模块将收集的每个家庭成员对家用电器的操作习惯发送至模型训练模块；
[0017]其中，所述模型训练模块主要用于根据各个家庭成员的历史操作数据，训练出对应的预测机器目标状态的机器学习模型；
[0018]所述模型训练模块训练预测执行的操作的机器学习模型包括以下步骤：
[0019]步骤P1：将收集的历史操作数据按家庭成员以及操作的家用电器进行分类；
[0020]步骤P2：对于每个家庭成员以及家用电器，将该成员对该家用电器的历史操作数据进行量化，并合并为数字向量形式后，将数字向量作为机器学习模型的输入，以家用电器的目标状态作为输出，对机器学习模型中进行训练；
[0021]步骤P3：预先根据实际经验设置一个预测准确率阈值，当训练的机器学习模型的预测准确率大于预测准确率阈值时，停止训练；
[0022]所述模型训练模块将训练完成的所有机器学习模型发送至一键推送模块；
[0023]其中，所述实时信息收集模块主要用于在家庭成员使用远程控制终端时，实时收集家用电器所在的环境条件；
[0024]所述实时信息收集模块实时收集的家用电器所在的环境条件包括当前日期、季节、时间、空气湿度以及影响当前操作电器功能的环境条件；其中影响当前操作电器功能的环境条件由家用电器上装配的若干物理传感器进行收集，再通过无线信号发送装置将收集的物理数据发送至远程控制终端；
[0025]所述实时信息收集模块将实时收集的家用电器所在环境条件发送至一键推送模块；
[0026]其中，所述一键推送模块主要用于使用机器学习模型预测家庭成员对家用电器的操作设置，并通过远程控制终端向家庭成员进行可视化展示；
[0027]所述一键推送模块预测家庭成员对家用电器的操作设置的方式为：
[0028]将家庭成员标记为p，将家用电器标记为e，则对于家庭成员p利用远程控制终端操作家用电器e的机器学习模型标记为Mpe；远程控制终端通过身份识别模块识别当前家庭成员p的身份信息，再获取家庭成员p和对应的家用电器e的机器学习模型Mpe；再将实时的环境条件进行量化，并合并为数字向量形式，并将数字向量输入至机器学习模型Mpe中，获得预测的家用电器的目标状态；远程控制终端根据家用电器的当前状态推算出达到目标状态需要的操作步骤，并将操作步骤通过远程控制终端的显示界面向家庭成员p进行展示；
[0029]其中，所述远程控制模块主要用于用户在看到操作展示后，通过远程控制终端对家用电器进行远程控制；
[0030]所述远程控制模块对家用电器进行远程控制包括以下步骤：
[0031]步骤Q1：家庭成员p通过远程控制终端的显示界面点击操作按键后，远程控制终端通过无线网络方式向家用电器发送对应的操作步骤指令；
[0032]步骤Q2：家用电器本体上设置的控制电路板接收到远程控制终端发送的操作指令，按照对应的操作指令对家用电器进行操作。
[0033]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0034]本专利技术通过预先收集家用电器的基础信息，再根据每个家庭成员的身份标识特征对家庭成员进行区分，再进一步的预先收集每个家庭成员对于每个家用电器在不同的环境条件下的电器状态的习惯历史数据，再将习惯的历史数据作为机器学习模型的输入，训练出每个家庭成员在特定的环境条件下对每个家用电器的适宜状态的机器学习模型，在家庭成员通过远程控制终端控制家用电器时，实时收集当前的环境条件数据，并输入至对应的机器学习模型中，获得最合适的电器状态，根据该电器状态推算出电器所需要的操作步骤，并向家庭成员展示，展示后由家庭成员控制远程控制终端向家用电器发送远程操作指令进行远程操作；通过自动向用户推送最适合该用户的电器操作，避免了因远程操作过度吸引用户注意力导致的安全事故的问题。
附图说明
[0035]图1为本专利技术的原理图。
具体实施方式
[0036]下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于物联网的家用电器远程控制系统，其特征在于，包括家用电器信息收集模块、身份识别模块、历史操作数据收集模块、模型训练模块、实时信息收集模块、一键推送模块以及远程控制模块；其中，各个模块之间通过电气和/或无线网络方式连接；所述家用电器信息收集模块用于预先收集家用电器的基础信息；并将收集到的家用电器的基础信息发送至历史操作数据收集模块；所述身份识别模块用于对家庭中的用户进行身份验证；所述历史操作数据收集模块用于实时收集每位家庭成员对家用电器的操作习惯；并将收集的每个家庭成员对家用电器的操作习惯发送至模型训练模块；所述模型训练模块用于根据各个家庭成员的历史操作数据，训练出对应的预测机器目标状态的机器学习模型；并将训练完成的所有机器学习模型发送至一键推送模块；所述实时信息收集模块用于在家庭成员使用远程控制终端时，实时收集家用电器所在的环境条件；并将实时收集的家用电器所在环境条件发送至一键推送模块；所述一键推送模块用于使用机器学习模型预测家庭成员对家用电器的操作设置，并通过远程控制终端向家庭成员进行可视化展示；所述远程控制模块用于用户通过远程控制终端对家用电器进行远程控制。2.根据权利要求1所述的基于物联网的家用电器远程控制系统，其特征在于，所述家用电器的基础信息包括家用电器的类别、型号、所具备的功能设置。3.根据权利要求1所述的基于物联网的家用电器远程控制系统，其特征在于，所述身份识别模块确定当前用户身份包括以下步骤：步骤S1：每位家庭成员在远程控制终端上录入身份信息以及身份标识特征的对应关系；步骤S2：使用人员输入身份标识特征，远程控制终端检索该身份标识特征所对应的家庭成员身份。4.根据权利要求1所述的基于物联网的家用电器远程控制系统，其特征在于，所述历史操作数据收集模块收集家庭成员对家用电器的操作习惯的方式为：每位家庭成员在使用远程控制终端操作家用电器时，使用身份识别模块确定操作人员的身份，并记录下该操作人员所执行的操作结果以及当前环境条件；所述实时功能状态即当前家用电器各项功能的参数，所述当前环境条件包括当前日期、季节...

【专利技术属性】
技术研发人员：李东奇，宋安东，王健，
申请(专利权)人：合肥惟新数控科技有限公司，
类型：发明
国别省市：