一种智能家居监控方法和装置与流程

本发明涉及电子技术领域，尤其涉及一种智能家居监控方法和装置。

背景技术：

随着物联网的飞速发展，智能家居系统层出不穷，人们的生活越来越趋于方便，快捷。

但是，目前的智能家居系统中，智能家电大都采取了与智能终端进行联动的方式，并且不同智能家电产品基本是各自为政，用户需要在智能终端下载各种不同智能家电对应的应用app实现对智能家电的控制，显然，这种方式操作繁杂，并且，通过app控制智能家电仍然需要人工完成，智能化水平较低。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种智能家居监控方法和装置，旨在解决现有技术中对智能家电的监控方式繁琐，智能化水平不高的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种智能家居监控方法，该智能家居监控方法包括：

获取用户的实时热成像数据；

根据所述实时热成像数据对所述用户进行身份识别，确定所述用户的身份信息；

分析所述实时热成像数据，判断所述用户当前的状态；

根据预存的生活习惯信息，通过所述身份信息和所述状态确定对应的操控指令，其中，所述生活习惯信息包括所述身份信息、所述状态和所述操控指令之间的第一对应关系；

执行所述操控指令。

另一方面，本发明实施例提供了一种智能家居监控装置，该智能家居监控装置包括:

获取模块，用于获取用户的实时热成像数据；

身份识别模块，用于根据所述实时热成像数据对所述用户进行身份识别，确定所述用户的身份信息；

行为分析模块，用于分析所述实时热成像数据，判断所述用户当前的状态；

匹配模块，用于根据预存的生活习惯信息，通过所述身份信息和所述状态对应的操控指令，其中，所述生活习惯信息包括所述身份信息、所述状态和所述操控指令之间的第一对应关系；

发送模块，用于执行所述操控指令。

本发明实施获取用户的实时热成像数据，并根据实时热成像数据对用户进行身份识别，确定用户的身份信息，分析用户的实时热成像数据，判断用户当前的状态，根据预存的生活习惯信息，通过用户的身份信息和状态确定对应的操控指令后，执行该操控指令。通过监控用户的实时热成像数据的方式，判断用户的状态，进而根据状态确定对应的操控指令，实现对家居设备的自动操控，从而不需要依赖智能终端的各种应用手动完成对不同家居设备的控制，提高了智能化水平，并增强用户体验。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种智能家居监控方法的流程图；

图2是本发明实施例二提供的一种智能家居监控方法的流程图；

图3是本发明实施例三提供的一种智能家居监控装置的结构示意图；

图4是本发明实施例四提供的一种智能家居监控装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

以下结合具体附图对本发明的实现进行详细的描述。

实施例一：

图1是本发明实施例一提供的一种智能家居监控方法的流程图，本发明实施例的执行主体为智能家居监控设备，其具体可以是计算机设备，图1示例的智能家居监控方法具体可以包括步骤s101至步骤s105，详述如下：

s101、获取用户的实时热成像数据。

具体地，热成像数据可以通过红外热成像设备采集得到，智能家居监控设备获取红外热成像设备实时采集到的实时热成像数据。

由于物体表面温度在超过绝对零度时会辐射出电磁波，随着温度变化，电磁波的辐射强度与波长分布特性也随之改变，波长介于0.75μm到1μm之间的电磁波称为红外线。红外热成像设备是运用光电技术检测物体热辐射的红外线特定波段信号，并将该信号转换成可供视觉分辨的图像，并可以进一步计算出温度值。红外热成像设备采用的这种红外热成像技术超越了视觉障碍，能够显示物体表面的温度分布状况，并且不受光线和障碍物等的影响。

s102、根据用户的实时热成像数据对该用户进行身份识别，确定该用户的身份信息。

具体地，智能家居监控设备通过对实时热成像数据进行分析，提取该实时热成像数据中的图像特征，图像特征可以包括热成像的图像高度、热成像的图像面积等。由于不同用户之间的图像特征存在差异，因此，可以通过对实时热成像数据的图像特征的分析完成对用户的身份识别，确认用户的身份信息。优选地，可以预先将用户的身份信息与该用户的图像特征对应保存，在提取出实时热成像数据中的图像特征后，根据预先保存的身份信息和图像特征，匹配实时热成像数据中的图像特征对应的用户的身份信息，完成对用户的身份识别。

s103、分析用户的实时热成像数据，判断该用户当前的状态。

具体地，智能家居监控设备通过分析用户的实时热成像数据，根据实时热成像数据对应的热成像的图形、热成像的温度，以及热成像的时间和位置等信息，确定该用户当前的状态。例如，若根据实时热成像数据判断用户的热成像的位置在卧室，热成像的图像为平躺状态，并且热成像的温度低于正常温度，则可以确定用户当前的状态为异常睡眠状态，即已经进入睡眠状态并且由于没有及时保暖导致体温下降的着凉状态。

若能家居监控设备根据实时热成像数据判断用户的热成像的温度超出了该用户的正常体温范围，则确认该用户当前的状态为身体异常状态，并且可以根据对热成像的温度进一步分析判断出超出正常体温范围的具体身体部位，并将该身体部位信息记录在身体异常状态中。

s104、根据预存的生活习惯信息，通过用户的身份信息和状态确定对应的操控指令，其中，预存的生活习惯信息包括身份信息、状态和操控指令之间的第一对应关系。

具体地，智能家居监控设备可以预选存储用户的生活习惯信息，该生活习惯信息包含了用户的身份信息、用户的状态和操控指令之间的对应关系。

操控指令可以是包括对家居设备的控制指令，也可以包括智能家居监控设备直接执行的指令。

家居设备需要预先在智能家居监控设备上完成注册，使得智能家居监控设备能够与注册的家居设备进行通信。

智能家居监控设备根据步骤s102确定的用户的身份信息和步骤s103确定的用户的状态，可以从预存的生活习惯信息中确定与身份信息和状态相对应的操控指令。

例如，若用户当前的状态为异常睡眠状态，则智能家居监控设备可以根据预存的生活习惯信息确定该用户在异常睡眠状态下对应的操控指令为调节空调温度。

对于身体异常状态，在预存的生活习惯信息中身体异常状态对应的操控指令可以为根据身体异常状态中包含的身体部位信息向用户提供相应的医疗建议。若用户当前的状态为身体异常状态，智能家居监控设备根据生活习惯信息确定身体异常状态下对应的操控指令为直接向用户提供医疗建议，则智能家居监控设备根据身体部位信息确定出现异常的身体部位，并结合用户的热成像的具体温度给出针对该身体部位具体的服药建议或者就医建议。生活习惯信息可以根据具体用户的生活习惯进行有针对性的设置。例如，若用户的血糖较高，则可以在生活习惯信息中预存该用户的状态为做饭状态时，其对应的操控指令为向该用户提供少糖方案的菜单；若用户有吃夜宵的习惯，则可以在生活习惯信息中预存该用户的状态为夜宵状态时，其对应的操控指令为控制机器人自动完成夜宵制作过程。

需要说明的是，智能家居监控设备在日常监控过程中，可以通过不断记录用户的状态和家居设备的开启关闭的操作，以及家居设备的温度变化和用户的热成像的温度的变化等，对生活习惯信息进行更新，从而提高智能控制的精准度。生活习惯信息中的用户的身份信息和状态可以是一对多的关系，即一个用户可以对应保存多个状态，状态和操控指令可以是一对一的关系也可以是一对多的关系，即一个状态可以对应对一个家居设备的操控指令，也可以对应对多个家居设备的操控指令。

s105、执行操控指令。

具体的，智能家居监控设备根据步骤s104确定的操控指令，直接执行该操控指令或者向对应的家居设备发送对应的控制指令，使的家居设备能够自动执行该操控指令，从而实现对家居设备的自动控制，无需人工参与，实现了真正意义上的智能家居，提高了智能化水平，并增强了用户体验。

本实施例中，获取用户的实时热成像数据，并根据实时热成像数据对用户进行身份识别，确定用户的身份信息，分析用户的实时热成像数据，判断用户当前的状态，根据预存的生活习惯信息，通过用户的身份信息和状态确定对应的操控指令后，执行该操控指令。通过监控用户的实时热成像数据的方式，判断用户的状态，进而根据状态确定对应的操控指令，实现对家居设备的自动操控，从而不需要依赖智能终端的各种应用手动完成对不同家居设备的控制，提高了智能化水平，并增强用户体验。

实施例二：

图2是本发明实施例二提供的一种智能家居监控方法的流程图，本发明实施例的执行主体为智能家居监控设备，其具体可以是计算机设备，图2示例的智能家居监控方法具体可以包括步骤s201至步骤s214，详述如下：

s201、若检测到用户触发指纹解锁的操作，则获取该用户输入的指纹数据并采集该用户的初始热成像数据。

具体地，智能家居监控设备若检测到用户触发指纹解锁的操作，则获取用户输入的指纹数据，同时通过红外热成像设备采集该用户的初始热成像数据。

由于物体表面温度在超过绝对零度时会辐射出电磁波，随着温度变化，电磁波的辐射强度与波长分布特性也随之改变，波长介于0.75μm到1μm之间的电磁波称为红外线。红外热成像设备是运用光电技术检测物体热辐射的红外线特定波段信号，并将该信号转换成可供视觉分辨的图像，并可以进一步计算出温度值。红外热成像设备采用的这种红外热成像技术超越了视觉障碍，能够显示物体表面的温度分布状况，并且不受光线和障碍物等的影响。

s202、根据用户的指纹数据确定该用户的身份信息。

具体地，智能家居监控设备根据用户输入的指纹数据确定该用户的身份信息。

可以理解的是，合法用户需要预先录入指纹数据，智能家居监控设备根据用户录入的指纹数据预先保存该指纹数据对应的身份信息。

s203、根据用户的初始热成像数据确定该用户的热成像特征。

具体地，智能家居监控设备根据采集到的初始热成像数据确定该用户的热成像特征。热成像特征可以包括采集到的热成像的图像高度、热成像的图像面积等

s204、将用户的身份信息与热成像特征之间的第二对应关系进行对应保存。

具体地，智能家居监控设备将步骤s202确定的用户的身份信息与步骤s203确定的该用户的热成像信息进行对应保存。

s205、在预设的时间段内跟踪用户，记录该用户的热成像数据。

具体地，智能家居监控设备在预设的时间段内持续跟踪该用户，记录该用户的热成像数据。

预设的时间段可以是10天，但并不限于此，具体可以根据实际应用的需要进行设置，此处不做限制。

s206、使用人工神经网络算法对用户的热成像数据进行学习和识别，更新第二对应关系。

具体地，使用人工神经网路算法的网络学习能力，对步骤s205跟踪得到的用户的热成像数据进行不断的学习，并根据学习结果更新身份信息与热成像特征之间的第二对应关系。

s207、获取用户的实时热成像数据。

具体地，智能家居监控设备获取红外热成像设备实时采集到的实时热成像数据。

s208、提取用户的实时热成像数据中的实时热成像特征。

具体地，智能家居监控设备通过对实时热成像数据进行分析，提取该实时热成像数据中的实时热成像特征，实时热成像特征可以包括热成像的图像高度、热成像的图像面积等。

s209、根据第二对应关系，确定用户的实时热成像特征对应的该用户的身份信息。

具体地，智能家居监控设备根据用户的身份信息与热成像特征之间的第二对应关系，匹配实时热成像特征对应的身份信息，完成对用户的身份识别，确认用户的身份信息。

s210、分析用户的实时热成像数据，判断该用户当前的状态。

具体地，智能家居监控设备通过分析用户的实时热成像数据，根据实时热成像数据对应的热成像的图形、热成像的温度，以及热成像的时间和位置等信息，确定该用户当前的状态。

例如，若根据实时热成像数据判断用户的热成像的位置在卧室，热成像的图像为平躺状态，并且热成像的温度低于正常温度，则可以确定用户当前的状态为异常睡眠状态，即已经进入睡眠状态并且由于没有及时保暖导致体温下降的着凉状态。

若能家居监控设备根据实时热成像数据判断用户的热成像的温度超出了该用户的正常体温范围，则确认该用户当前的状态为身体异常状态，并且可以根据对热成像的温度进一步分析判断出超出正常体温范围的具体身体部位，并将该身体部位信息记录在身体异常状态中。

s211、根据预存的生活习惯信息，通过用户的身份信息和状态确定对应的操控指令，其中，预存的生活习惯信息包括身份信息、状态和操控指令之间的第一对应关系。

具体地，智能家居监控设备可以预选存储用户的生活习惯信息，该生活习惯信息包含了用户的身份信息、用户的状态和操控指令之间的对应关系。

操控指令可以是包括控制对家居设备的控制指令，也可以包括智能家居监控设备直接执行的指令。

家居设备需要预先在智能家居监控设备上完成注册，使得智能家居监控设备能够与注册的家居设备进行通信。

智能家居监控设备根据步骤s209确定的用户的身份信息和步骤s210确定的用户的状态，可以从预存的生活习惯信息中确定与身份信息和状态相对应的操控指令。

例如，若用户当前的状态为异常睡眠状态，则智能家居监控设备可以根据预存的生活习惯信息确定该用户在异常睡眠状态下对应的操控指令为调节空调温度。

对于身体异常状态，在预存的生活习惯信息中身体异常状态对应的操控指令可以为根据身体异常状态中包含的身体部位信息向用户提供相应的医疗建议。若用户当前的状态为身体异常状态，智能家居监控设备根据生活习惯信息确定身体异常状态下对应的操控指令为直接向用户提供医疗建议，则智能家居监控设备根据身体部位信息确定出现异常的身体部位，并结合用户的热成像的具体温度给出针对该身体部位具体的服药建议或者就医建议。

生活习惯信息可以根据具体用户的生活习惯进行有针对性的设置。例如，若用户的血糖较高，则可以在生活习惯信息中预存该用户的状态为做饭状态时，其对应的操控指令为向该用户提供少糖方案的菜单；若用户有吃夜宵的习惯，则可以在生活习惯信息中预存该用户的状态为夜宵状态时，其对应的操控指令为控制机器人自动完成夜宵制作过程。

需要说明的是，智能家居监控设备在日常监控过程中，可以通过不断记录用户的状态和家居设备的开启关闭的操作，以及家居设备的温度变化和用户的热成像的温度的变化等，对生活习惯信息进行更新，从而提高智能控制的精准度。生活习惯信息中的用户的身份信息和状态可以是一对多的关系，即一个用户可以对应保存多个状态，状态和操控指令可以是一对一的关系也可以是一对多的关系，即一个状态可以对应对一个家居设备的操控指令，也可以对应对多个家居设备的操控指令。

s212、执行操控指令。

具体的，智能家居监控设备根据步骤s211确定的操控指令，直接执行该操控指令或者向对应的家居设备发送对应的控制指令，使的家居设备能够自动执行该操控指令，从而实现对家居设备的自动控制，无需人工参与，实现了真正意义上的智能家居，提高了智能化水平，并增强了用户体验。

s213、监控家居设备的热传感信息。

具体的，智能家居监控设备随时监控已经注册的家居设备的热传感信息。热传感信息可以通过安装在家居设备上的红外热传感器采集，热传感信息可以包括温度等信息。

s214、根据家居设备的热传感信息，向该家居设备发送第一控制指令。

具体地，智能家居监控设备对获取到的家居设备的热传感信息进行分析，判断热传感信息是否正常，并根据判断结果向该家居设备发送第一控制指令。

例如，在家中的走廊或者车库中的照明灯安装红外热传感器，当有用户经过时，红外热传感器采集到的红外信号发生变化，智能家居监控设备根据红外热传感器采集到的热传感信息，向照明灯发出开灯或关灯的指令。

进一步地，根据家居设备的热传感信息，向该家居设备发送第一控制指令还可以通过步骤s2141至步骤s2143实现，详细说明如下：

s2141、若家居设备的热传感信息超过预设的正常阈值范围，则向该家居设备发送异常处理的控制指令，并向用户发送报警信息。

具体地，智能家居监控设备判断获取到的家居设备的热传感信息是否在预设的正常阈值范围内，若家居设备的热传感信息超过预设的正常阈值范围，则向该家居设备发送异常处理的控制指令，并向用户发送报警信息，该报警信息可以包括家居设备出现异常的提示信息，以及向该家居设备发送异常处理的控制指令内容等。

智能家居监控设备可以将报警信息通过短信或者其他即时通信消息发送到用户的智能终端，以便用户能够及时了解报警信息，但并不限于此，报警信息的具体收发方式可以根据实际应用的需要进行选择，此处不做限制。

s2142、接收用户返回的响应信息。

具体地，用户接收到报警信息后，根据智能家居监控设备执行的控制指令确定是否需要对家居设备进行进一步的控制，若用户认为需要对家居设备进行进一步的控制，则向智能家居监控设备返回响应信息，该响应信息用于指示智能家居监控设备完成对家居设备的进一步操控。

s2143、根据响应信息向家居设备发送第二控制指令。

具体地，智能家居监控设备根据用户发送的响应信息中包含的进一步控制的指示，向家居设备发送第二控制指令。

例如，智能家居监控设备在没有采集到用户的热成像的情况下，检测到微波炉突然被启动并且其温度超过了预设的正常阈值范围，则智能家居监控设备向微波炉发送关闭指令，直接关闭微波炉，同时向用户发送该异常情况报警信息。如果用户设置了远程启动微波炉，则用户接收到该报警信息后可以向智能家居监控设备返回重新打开微波炉的指令。

需要说明的是，本发明实施例中步骤s213至步骤s214与步骤s207至步骤s212之间没有必然的先后顺序，其可以是并列执行的关系。

本实施例中，首先通过在检测到用户触发指纹解锁的操作时，获取该用户输入的指纹数据并采集该用户的初始热成像数据，根据用户的指纹数据确定该用户的身份信息，并根据用户的初始热成像数据确定该用户的热成像特征，将用户的身份信息与热成像特征之间的第二对应关系进行对应保存，并在预设的时间段内跟踪用户，记录该用户的热成像数据，使用人工神经网络算法对用户的热成像数据进行学习和识别，更新第二对应关系，通过热成像与人工神经网络的结合能够有效的实现对用户身份的识别；然后获取用户的实时热成像数据，提取用户的实时热成像数据中的实时热成像特征，并根据第二对应关系确定用户的实时热成像特征对应的该用户的身份信息，分析用户的实时热成像数据，判断用户当前的状态，根据预存的生活习惯信息，通过用户的身份信息和状态确定对应的操控指令后，执行该操控指令。通过监控用户的实时热成像数据的方式，判断用户的状态，进而根据状态确定对应的操控指令，实现对家居设备的自动操控，从而不需要依赖智能终端的各种应用手动完成对不同家居设备的控制，提高了智能化水平，并增强用户体验。同时，监控家居设备的热传感信息，根据家居设备的热传感信息，向该家居设备发送第一控制指令，从而实现了在智能家居环境中，对用户采用监控红外热成像数据的方式，对家居设备采用监控红外热传感器的方式，将热成像和热传感进行有效的结合，进一步提供了智能化水平，并且避免了全部采用热成像方式导致的高成本，降低了智能家居的成本。

实施例三：

图3是本发明实施例三提供的一种智能家居监控装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。图3示例的一种智能家居监控装置可以是前述实施例一提供的智能家居监控方法的执行主体。图3示例的一种智能家居监控装置包括：获取模块31、身份识别模块32、状态分析模块33、匹配模块34和执行模块35，各功能模块详细说明如下：

获取模块31，用于获取用户的实时热成像数据；

身份识别模块32，用于根据获取模块31获取的实时热成像数据对用户进行身份识别，确定该用户的身份信息；

状态分析模块33，用于分析获取模块31获取的实时热成像数据，判断用户当前的状态；

匹配模块34，用于根据预存的生活习惯信息，通过身份信息和状态确定对应的操控指令，其中，生活习惯信息包括用户的身份信息、用户的状态和操控指令之间的第一对应关系；

执行模块35，用于执行匹配模块34确定的操控指令。

本实施例提供的一种智能家居监控装置中各模块实现各自功能的过程，具体可参考前述图1所示实施例的描述，此处不再赘述。

从上述图3示例的一种智能家居监控装置可知，本实施例中，获取用户的实时热成像数据，并根据实时热成像数据对用户进行身份识别，确定用户的身份信息，分析用户的实时热成像数据，判断用户当前的状态，根据预存的生活习惯信息，通过用户的身份信息和状态确定对应的操控指令后，执行该操控指令。通过监控用户的实时热成像数据的方式，判断用户的状态，进而根据状态确定对应的操控指令，实现对家居设备的自动操控，从而不需要依赖智能终端的各种应用手动完成对不同家居设备的控制，提高了智能化水平，并增强用户体验。

实施例四：

图4是本发明实施例四提供的一种智能家居监控装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。图4示例的一种智能家居监控装置可以是前述实施例二提供的智能家居监控方法的执行主体。图4示例的一种智能家居监控装置包括：获取模块41、身份识别模块42、状态分析模块43、匹配模块44和执行模块45，各功能模块详细说明如下：

获取模块41，用于获取用户的实时热成像数据；

身份识别模块42，用于根据获取模块41获取的实时热成像数据对用户进行身份识别，确定该用户的身份信息；

状态分析模块43，用于分析获取模块41获取的实时热成像数据，判断用户当前的状态；

匹配模块44，用于根据预存的生活习惯信息，通过身份信息和状态确定对应的操控指令，其中，生活习惯信息包括用户的身份信息、用户的状态和操控指令之间的第一对应关系；

执行模块45，用于执行匹配模块44确定的操控指令。

进一步地，该智能家居监控装置还包括：

采集模块46，用于若检测到用户触发指纹解锁的操作，则获取该用户输入的指纹数据并采集该用户的初始热成像数据；

身份确定模块47，用于根据采集模块46获取的指纹数据确定用户的身份信息；

特征确定模块48，用于根据采集模块46采集的初始热成像数据确定用户的热成像特征；

保存模块49，用于将身份信息与热成像特征之间的第二对应关系进行对应保存；

跟踪模块50，用于在预设的时间段内跟踪用户，记录该用户的热成像数据；

学习模块51，用于使用人工神经网络算法对跟踪模块50记录的热成像数据进行学习和识别，更新第二对应关系。

进一步地，身份识别模块42包括：

提取子模块421，用于提取获取模块41获取的实时热成像数据中的实时热成像特征；

识别子模块422，用于根据第二对应关系，确定提取子模块421提取的实时热成像特征对应的用户的身份信息。

进一步地，该智能家居监控装置还包括：

监控模块52，用于监控家居设备的热传感信息；

控制模块53，用于根据监控模块52得到的热传感信息，向家居设备发送第一控制指令。

进一步地，控制模块53包括：

报警子模块531，用于若监控模块52得到的热传感信息超过预设的正常阈值范围，则向家居设备发送异常处理的控制指令，并向用户发送报警信息；

接收子模块532，用于接收用户返回的响应信息；

响应子模块533，用于根据接收子模块532收到的响应信息向家居设备发送第二控制指令。

本实施例提供的一种智能家居监控装置中各模块实现各自功能的过程，具体可参考前述图2所示实施例的描述，此处不再赘述。

从上述图4示例的一种智能家居监控装置可知，本实施例中，首先通过在检测到用户触发指纹解锁的操作时，获取该用户输入的指纹数据并采集该用户的初始热成像数据，根据用户的指纹数据确定该用户的身份信息，并根据用户的初始热成像数据确定该用户的热成像特征，将用户的身份信息与热成像特征之间的第二对应关系进行对应保存，并在预设的时间段内跟踪用户，记录该用户的热成像数据，使用人工神经网络算法对用户的热成像数据进行学习和识别，更新第二对应关系，通过热成像与人工神经网络的结合能够有效的实现对用户身份的识别；然后获取用户的实时热成像数据，提取用户的实时热成像数据中的实时热成像特征，并根据第二对应关系确定用户的实时热成像特征对应的该用户的身份信息，分析用户的实时热成像数据，判断用户当前的状态，根据预存的生活习惯信息，通过用户的身份信息和状态确定对应的操控指令后，执行该操控指令。通过监控用户的实时热成像数据的方式，判断用户的状态，进而根据状态确定对应的操控指令，实现对家居设备的自动操控，从而不需要依赖智能终端的各种应用手动完成对不同家居设备的控制，提高了智能化水平，并增强用户体验。同时，监控家居设备的热传感信息，根据家居设备的热传感信息，向该家居设备发送第一控制指令，从而实现了在智能家居环境中，对用户采用监控红外热成像数据的方式，对家居设备采用监控红外热传感器的方式，将热成像和热传感进行有效的结合，进一步提供了智能化水平，并且避免了全部采用热成像方式导致的高成本，降低了智能家居的成本。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每一个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同或者相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

值得注意的是，上述装置实施例中，所包括的各个模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

本领域普通技术人员可以理解，实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如rom/ram、磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。