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CN111007806B - 智能家居的控制方法及装置 - Google Patents

智能家居的控制方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能家居的控制方法及装置。其中，该方法包括：获取使用者的动作信息和动作信息对应的控制指令；将使用者的动作信息和控制指令输入识别模型，通过识别模型确定使用者的动作信息和控制指令之间的对应关系，其中，识别模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：使用者的动作信息和控制指令和使用者的动作信息和控制指令的对应关系；根据对应关系控制智能家居。本发明解决了现有智能家居的动作控制方法效果不佳的技术问题。

Description

智能家居的控制方法及装置
技术领域
本发明涉及智能家居控制技术领域，具体而言，涉及一种智能家居的控制方法及装置。
背景技术
智能家居环境中的识别方法是多种多样的，现在比较成熟的由语音控制，远程控制，等等，也有动作控制的方法，通过对使用者的动作进行采集，获取该动作的特征，从提取的动作特征中获取控制指令，从而控制智能家居的目的。现有技术中对智能家居的控制是通过动作对智能家居中的一个设备进行一系列控制，例如，通过动作对空调进行控制等。一旦将其应用于智能家居的多个设备时，很容易导致控制指令错乱。此外，由于智能家居设备较多，其对应的控制指令也会更多，若使用者较多时，太多的指令显然会增加使用者的负担。每个使用者的生活习惯、动作特点存在差异，不同使用者的同一动作容易被误认为是不同的控制指令，从而导致智能家居的动作控制效果并不能达到令人满意的效果。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种智能家居的控制方法及装置，以至少解决现有智能家居的动作控制方法效果不佳的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种智能家居的控制方法，包括：获取使用者的动作信息和所述动作信息对应的控制指令；将所述使用者的动作信息和所述控制指令输入识别模型，通过识别模型确定所述使用者的动作信息和所述控制指令之间的对应关系，其中，所述识别模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：使用者的动作信息和控制指令和所述使用者的动作信息和控制指令的对应关系；根据所述对应关系控制智能家居。
可选地，获取使用者的动作信息包括：采集使用者的动作图像；根据所述动作图像确定所述动作信息。
可选地，获取使用者的动作信息对应的控制指令包括：根据所述动作信息确定对应的控制指令。
可选地，根据所述对应关系控制智能家居包括：对所述智能家居中的使用设备进行控制；通过对多个所述使用设备同时控制来控制智能家居工作。
可选地，对所述智能家居中的使用设备进行控制包括：获取输入所述使用设备的动作信息，其中，所述使用设备为多个所述使用设备中的任一设备；根据所述动作信息和所述对应关系，确定对所述使用设备适配的控制指令；根据所述控制指令控制所述使用设备。
可选地，所述动作信息包括人体各个关节和各个部位的动作参数。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种智能家居的控制装置，包括：获取模块，用于获取使用者的动作信息和所述动作信息对应的控制指令；识别模块，用于将所述使用者的动作信息和所述控制指令输入识别模型，通过识别模型确定所述使用者的动作信息和所述控制指令之间的对应关系，其中，所述识别模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：使用者的动作信息和控制指令和所述使用者的动作信息和控制指令的对应关系；控制模块，用于根据所述对应关系控制智能家居。
可选地，所述控制模块包括：获取单元，用于获取输入使用设备的动作信息，其中，所述使用设备为多个所述使用设备中的任一设备；确定单元，用于根据所述动作信息和所述对应关系，确定对所述使用设备适配的控制指令；控制单元，用于根据所述控制指令控制所述使用设备。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有程序指令，其中，在所述程序指令运行时控制所述存储介质所在设备执行上述中任意一项所述的方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的方法。
在本发明实施例中，采用获取使用者的动作信息和所述动作信息对应的控制指令；将所述使用者的动作信息和所述控制指令输入识别模型，通过识别模型确定所述使用者的动作信息和所述控制指令之间的对应关系，其中，所述识别模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：使用者的动作信息和控制指令和所述使用者的动作信息和控制指令的对应关系；根据所述对应关系控制智能家居的方式，通过识别模型识别使用者的动作信息以及其对应的控制指令的对应关系，达到了有效提高智能家居对使用者的动作识别正确度的目的，从而实现了对智能家居进行有效控制的技术效果，进而解决了现有智能家居的动作控制方法效果不佳的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的智能家居的控制方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的智能家居的控制装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例，提供了一种智能家居的控制方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的智能家居的控制方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，获取使用者的动作信息和动作信息对应的控制指令；
步骤S104，将使用者的动作信息和控制指令输入识别模型，通过识别模型确定使用者的动作信息和控制指令之间的对应关系，其中，识别模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：使用者的动作信息和控制指令和使用者的动作信息和控制指令的对应关系；
步骤S106，根据对应关系控制智能家居。
通过上述步骤，可以实现采用获取使用者的动作信息和动作信息对应的控制指令；将使用者的动作信息和控制指令输入识别模型，通过识别模型确定使用者的动作信息和控制指令之间的对应关系，其中，识别模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：使用者的动作信息和控制指令和使用者的动作信息和控制指令的对应关系；根据对应关系控制智能家居的方式，通过识别模型识别使用者的动作信息以及其对应的控制指令的对应关系，达到了有效提高智能家居对使用者的动作识别正确度的目的，从而实现了对智能家居进行有效控制的技术效果，进而解决了现有智能家居的动作控制方法效果不佳的技术问题。
在获取使用者的动作信息和动作信息对应的控制指令之前，需要建立使用者的动作信息和该动作信息对应的控制指令，也就是，使用者的动作信息能够控制智能家居中的使用设备进行相应的工作，例如，控制使用设备开启或者关闭，以及进行相应的调节等。
上述识别模型利用学习算法建立动作信息与控制指令之间的对应关系的模型，通过使用者的动作信息和该动作信息对应的控制指令对建立的识别模型进行训练，直至模型收敛。针对不同的使用设备，根据适用于该使用设备的动作信息和该动作信息对应的控制指令输入用于表述对应关系的识别模型，确定出与该使用设备匹配的对应关系。根据上述对应关系该使用设备可以根据输入的动作信息确定出对该使用设备适用的控制指令。使用者可以根据该对应关系模型对不同的设备进行对应关系的确定，从而达到使用者根据动作指令对不同的智能家居的使用设备进行控制。
可选地，获取使用者的动作信息包括：采集使用者的动作图像；根据动作图像确定动作信息。
在获取使用者的动作信息时，需要采集使用者的动作图像，再从上述动作图像中提取相应的动作特征，得到动作图像对应的动作信息。其中，在智能家居环境中的图像采集设备用于采集使用者的动作图像，该图像采集设备可以是监控摄像头、录像机、手机摄像机等。通过上述设备可以采集到使用者的动作视频或者动作图片。当获取使用者动作的视频，截取图片帧，提取图片帧中的使用者动作特征，或者直接获取使用者的动作图片，对图片进行动作特征的提取，再对上述动作图像中的动作特征进行分析得到使用者的动作信息。
可选地，获取使用者的动作信息对应的控制指令包括：根据动作信息确定对应的控制指令。
根据使用者的动作信息确定与该动作信息对应的控制指令，其中，使用者的动作信息与控制指令之间是一对一，一对多的对应关系，具体地，使用者的一个动作信息可以包括一个或者多个对应的控制指令。此外，使用者的动作信息可以间断的，也可以是连续的。需要说明的是，一对一的对应关系是一个使用者的动作信息只包括一条控制指令，该指令可以对一个或者多个使用设备进行同一控制，即可以控制使用设备执行同一控制指令，例如，使用设备同时开关机等。一对多的对应关系是一个是使用者的动作信息包括多条控制指令，可以对多个使用设备分别执行不同的控制指令，例如，使用者用手做出“OK”的手势，空调会保持当前温度不变，而扫地机器人会开始打扫房间等。
进一步地，使用者可以根据生活习惯等因素，预先设置动作信息与该动作信息对应的控制指令之间的对应关系，也可以根据用户的不同身份，设置各自的控制权限。
可选地，根据对应关系控制智能家居包括：对智能家居中的使用设备进行控制；通过对多个使用设备同时控制来控制智能家居工作。
在建立使用者的动作信息与该动作信息对应的控制指令之间的对应关系后，再根据上述对应关系对智能家居进行控制。具体地，当使用者的动作信息与控制指令是一对一的关系，即该控制指令能够对智能家居中的一个使用设备或者多个使用设备执行同一命令，例如，使用者的动作信息对应的控制指令为开机指令，当使用者做出该动作时，受到该开机指令控制的一个或者多个使用设备就会同时开机。当使用者的动作信息与控制指令是一对多的关系，即该控制指令能够对智能家居中的多个使用设备执行不同命令，例如，同一动作信息对应的控制指令，对于不同的使用设备可能对应的指令信息时不同的，对于电视机来说是开机，对于灯光来说是关闭或者调暗等。
可选地，对智能家居中的使用设备进行控制包括：获取输入使用设备的动作信息，其中，使用设备为多个使用设备中的任一设备；根据动作信息和对应关系，确定对使用设备适配的控制指令；根据控制指令控制使用设备。
在对智能家居中的使用设备进行控制时，一个或者多个使用设备获取到使用者的动作信息，根据该动作信息和对应关系，进一步判断对应关系中的控制指令是否是该使用设备的控制指令，进而根据判断结果实现对使用设备的控制。
可选地，动作信息包括人体各个关节和各个部位的动作参数。
上述动作信息可以通过动作采集设备对人体各个关节和各个部位的动作参数进行采集。其中，人体是由各个身体部位构成的，大致可以分为头部，手部，腿部等，还可以进一步细分，比如头部包括眼睛、耳朵等。关节是人体骨与骨之间的连接，也可以是身体各个部位之间的连接。需要说明的是，动作参数为各个关节和各个部位的变化程度。例如，手臂的伸展程度，手指的弯曲，身体的形态变化等。可以将上述人体各个关节和各个部位的变化情况使用具体的参数表示，用于表示使用者的动作信息。
图2是根据本发明实施例的智能家居的控制装置的结构示意图；如图2所示，该智能家居的控制装置，包括：获取模块22，识别模块24和控制模块26。下面对该智能家居的控制装置进行详细说明。
获取模块22，用于获取使用者的动作信息和动作信息对应的控制指令；识别模块24，与上述获取模块22连接，用于将使用者的动作信息和控制指令输入识别模型，通过识别模型确定使用者的动作信息和控制指令之间的对应关系，其中，识别模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：使用者的动作信息和控制指令和使用者的动作信息和控制指令的对应关系；控制模块26，与上述识别模块24连接，用于根据对应关系控制智能家居。
通过上述模块，该智能家居的控制装置可以实现获取使用者的动作信息和动作信息对应的控制指令；将使用者的动作信息和控制指令输入识别模型，通过识别模型确定使用者的动作信息和控制指令之间的对应关系，其中，识别模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：使用者的动作信息和控制指令和使用者的动作信息和控制指令的对应关系；根据对应关系控制智能家居。通过识别模型识别使用者的动作信息以及其对应的控制指令的对应关系，达到了有效提高智能家居对使用者的动作识别正确度的目的，从而实现了对智能家居进行有效控制的技术效果，进而解决了现有智能家居的动作控制方法效果不佳的技术问题。
在获取使用者的动作信息和动作信息对应的控制指令之前，需要建立使用者的动作信息和该动作信息对应的控制指令，也就是，使用者的动作信息能够控制智能家居中的使用设备进行相应的工作，例如，控制使用设备开启或者关闭，以及进行相应的调节等。
上述识别模型利用学习算法建立动作信息与控制指令之间的对应关系的模型，通过使用者的动作信息和该动作信息对应的控制指令对建立的识别模型进行训练，直至模型收敛。针对不同的使用设备，根据适用于该使用设备的动作信息和该动作信息对应的控制指令输入用于表述对应关系的识别模型，确定出与该使用设备匹配的对应关系。根据上述对应关系该使用设备可以根据输入的动作信息确定出对该使用设备适用的控制指令。使用者可以根据该对应关系模型对不同的设备进行对应关系的确定，从而达到使用者根据动作指令对不同的智能家居的使用设备进行控制。
可选地，控制模块26包括：获取单元，用于获取输入使用设备的动作信息，其中，使用设备为多个使用设备中的任一设备；确定单元，用于根据动作信息和对应关系，确定对使用设备适配的控制指令；控制单元，用于根据控制指令控制使用设备。
在对智能家居中的使用设备进行控制时，一个或者多个使用设备获取到使用者的动作信息，根据该动作信息和对应关系，进一步判断对应关系中的控制指令是否是该使用设备的控制指令，进而根据判断结果实现对使用设备的控制。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质存储有程序指令，其中，在程序指令运行时控制存储介质所在设备执行上述中任意一项的方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述中任意一项的方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种智能家居的控制方法，其特征在于，包括：
获取使用者的动作信息和所述动作信息对应的控制指令；
将所述使用者的动作信息和所述控制指令输入识别模型，通过识别模型确定所述使用者的动作信息和所述控制指令之间的对应关系，其中，所述识别模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：使用者的动作信息和控制指令和所述使用者的动作信息和控制指令的对应关系；
根据所述对应关系控制智能家居；
根据所述对应关系控制智能家居包括：对所述智能家居中的使用设备进行控制；通过对多个所述使用设备同时控制来控制智能家居工作；
对所述智能家居中的使用设备进行控制包括：获取输入所述使用设备的动作信息，其中，所述使用设备为多个所述使用设备中的任一设备；根据所述动作信息和所述对应关系，确定对所述使用设备适配的控制指令；根据所述控制指令控制所述使用设备；
在获取使用者的动作信息和动作信息对应的控制指令之前，建立使用者的动作信息和该动作信息对应的控制指令；
获取使用者的动作信息对应的控制指令包括：根据所述动作信息确定对应的控制指令；
使用者的动作信息与控制指令之间是一对一，一对多的对应关系，其中一对多的对应关系是一个是使用者的动作信息包括多条控制指令，对多个使用设备分别执行不同的控制指令；
当获取使用者动作的视频，截取图片帧，提取图片帧中的使用者动作特征，或者直接获取使用者的动作图片，对图片进行动作特征的提取，再对所述动作图像中的动作特征进行分析得到使用者的动作信息；
当使用者的动作信息与控制指令是一对一的关系，所述控制指令能够对智能家居中的一个使用设备或者多个使用设备执行同一命令。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取使用者的动作信息包括：
采集使用者的动作图像；
根据所述动作图像确定所述动作信息。
3.根据权利要求1至2中任意一项所述的方法，其特征在于，所述动作信息包括人体各个关节和各个部位的动作参数。
4.一种智能家居的控制装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取使用者的动作信息和所述动作信息对应的控制指令；
识别模块，用于将所述使用者的动作信息和所述控制指令输入识别模型，通过识别模型确定所述使用者的动作信息和所述控制指令之间的对应关系，其中，所述识别模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：使用者的动作信息和控制指令和所述使用者的动作信息和控制指令的对应关系；
控制模块，用于根据所述对应关系控制智能家居；
根据所述对应关系控制智能家居包括：对所述智能家居中的使用设备进行控制；通过对多个所述使用设备同时控制来控制智能家居工作；
所述控制模块包括：获取单元，用于获取输入使用设备的动作信息，其中，所述使用设备为多个所述使用设备中的任一设备；确定单元，用于根据所述动作信息和所述对应关系，确定对所述使用设备适配的控制指令；控制单元，用于根据所述控制指令控制所述使用设备；
在获取使用者的动作信息和动作信息对应的控制指令之前，建立使用者的动作信息和该动作信息对应的控制指令；
获取使用者的动作信息对应的控制指令包括：根据所述动作信息确定对应的控制指令；
使用者的动作信息与控制指令之间是一对一，一对多的对应关系，其中一对多的对应关系是一个是使用者的动作信息包括多条控制指令，对多个使用设备分别执行不同的控制指令；
当获取使用者动作的视频，截取图片帧，提取图片帧中的使用者动作特征，或者直接获取使用者的动作图片，对图片进行动作特征的提取，再对上述动作图像中的动作特征进行分析得到使用者的动作信息；
当使用者的动作信息与控制指令是一对一的关系，所述控制指令能够对智能家居中的一个使用设备或者多个使用设备执行同一命令。
5.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序指令，其中，在所述程序指令运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至3中任意一项所述的方法。
6.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至3中任意一项所述的方法。
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