一种基于物联网的智能家居管理方法及系统技术方案

本发明专利技术提出一种基于物联网的智能家居管理方法及系统，包括：采集室内外环境参数、用户生理数据、家居设备运行状态和能耗数据；基于这些数据，学习用户在不同时间和环境下的行为偏好，建立个性化行为预测模型；将模型部署在边缘计算节点，并结合云服务器的大数据分析，形成分层智能决策架构，输出初步决策结果；理解用户真实意图并建立意图置信度评估机制；当多种模态识别结果一致性低于阈值时，主动向用户确认，得到首要意图；根据该意图，结合环境状态和设备能力，动态生成控制策略；基于运行数据和能耗数据，建立设备健康度评估模型，预测故障风险和维护需求。通过本发明专利技术方案，能够准确识别用户意图、提供精准的个性化服务，从而提升用户体验。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及物联网，具体涉及一种基于物联网的智能家居管理方法及系统。

技术介绍

1、目前，智能家居系统依托物联网技术，实现了控制终端、智能路由设备与室内各类智能终端(如智能门锁、电饭煲、电视机、空调等)的互联互通，用户可以通过智能路由设备对终端设备进行集中管控与远程操作，集成门禁管理、家电遥控、环境监测等多元化功能，但现有的智能家居管理方法在准确识别用户意图以提供精准的个性化服务方面的表现不能满足用户的需要。

技术实现思路

1、本专利技术正是基于上述问题，提出了一种基于物联网的智能家居管理方法及系统，通过本专利技术方案，能够准确识别用户意图、提供精准的个性化服务，从而提升用户体验。

2、有鉴于此，本专利技术的一方面提出了一种基于物联网的智能家居管理方法，包括：

3、通过分布式传感器网络采集室内外环境参数和用户生理体征数据，同时采集家居设备的运行状态数据和能耗数据；

4、基于采集的室内外环境参数、用户生理体征数据、运行状态数据，运用预设的神经网络模型，学习用户在不同时间段、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于物联网的智能家居管理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于物联网的智能家居管理方法，其特征在于，所述基于采集的室内外环境参数、用户生理体征数据、运行状态数据，运用预设的神经网络模型，学习用户在不同时间段、不同环境条件下的行为偏好模式，建立用户个性化行为预测模型的步骤，包括：

3.根据权利要求2所述的基于物联网的智能家居管理方法，其特征在于，所述将用户个性化行为预测模型部署至家居网关的边缘计算节点，结合云服务器大数据分析，建立分层式智能决策架构，并输出第一决策结果的步骤，包括：

4.根据权利要求3所述的基于物联网的智能家居管理...

【技术特征摘要】

1.一种基于物联网的智能家居管理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于物联网的智能家居管理方法，其特征在于，所述基于采集的室内外环境参数、用户生理体征数据、运行状态数据，运用预设的神经网络模型，学习用户在不同时间段、不同环境条件下的行为偏好模式，建立用户个性化行为预测模型的步骤，包括：

3.根据权利要求2所述的基于物联网的智能家居管理方法，其特征在于，所述将用户个性化行为预测模型部署至家居网关的边缘计算节点，结合云服务器大数据分析，建立分层式智能决策架构，并输出第一决策结果的步骤，包括：

4.根据权利要求3所述的基于物联网的智能家居管理方法，其特征在于，所述基于第一决策结果，通过语音识别、手势识别、人脸表情识别和移动轨迹分析的多模态融合技术，理解用户真实意图，并建立意图置信度评估机制，当多种模态识别结果一致性低于预设阈值时，主动向用户确认，得到第一用户意图的步骤，包括：

5.根据权利要求4所述的基于物联网的智能家居管理方法，其特征在于，所述根据第一用户意图，结合当前环境状态和设备能力，动态生成第一控制策略的步骤，包括：

6...

【专利技术属性】
技术研发人员：李和娟，陈环，陈贤龙，
申请(专利权)人：深圳市踩点智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：