一种智能家居的场景设定的冲突协调系统及工作方法与流程

本发明属于物联网智能控制领域，具体涉及到一种智能家居的场景设定的冲突协调系统及其管理方法。

背景技术：

随着全屋智能家居的发展普及，对房间内的设备的控制出现了多样化，可以语音控制、客户端远程控制和设置场景管家等联动控制。在传统按键控制的基础上丰富了用户对家庭设备的控制的体验。

控制方式的多样性，由控制同一设备的方式由串行单点转换为并行多点，即多个用户可以用多种方式在同一时间对同一设备操作，此时产生设备控制的场景冲突，降低了用户的体验。

如用户设置了回家场景模式，回家场景会触发开客厅、厨房等5盏灯，如场景触发前家中有人并且关掉了客厅灯，此时有人回家触发了回家场景，将打开5盏灯，会影响用户的体验。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种智能家居的场景设定的冲突协调系统及工作方法，按照用户的习惯对机械开关及多个APP客户端的场景模式达成共识，满足多用户的需求并及时推荐修订场景模式的提醒，通过大数据处理中心的判定模型对多用户的使用行为习惯的不同，解决并协调场景设定以及生活习惯的冲突问题。

为达到上述目的，本发明采用了下列技术方案：

一种智能家居的场景设定的冲突协调系统，所述系统包括同一网络下的网关绑定关联多个设备节点，所述系统还包括两两连接的APP客户端、云平台和大数据处理中心，所述APP客户端用于账户与设备节点的绑定设置以及远程控制设备节点，创建联动场景模式；

所述大数据处理中心用于设备节点和用户账户操作的数据信息记录整理并分析后建模，优化设备节点的状态方案并且具有自主学习能力；

所述云平台用于对APP客户端和设备节点的管理控制和用户账号的管理绑定；

所述网关用于接收已绑定关联的设备节点实时数据汇总上报。

本发明的进一步的限定的方案是：

使用时，通过APP客户端设置场景模式将设备节点根据工作时间及开启状态进行设定关联匹配关系，发送至云平台，所述云平台将场景模式存储关联至网关，并发送记录日志至大数据处理中心，所述大数据处理中心对记录日志进行数据统计分析，建立模型进行分析判定冲突行为，根据行为习惯进行制定概率统计模型、优先级模型和中和协调模型三种模式，进而根据不同的行为特征选择不同模式的协调方式，最终冲突解决。

所述概率统计模型为根据在场景模式下，开启的设备节点短时间内由不同用户使用机械开关或APP客户端反向异常操作的行为统计出多用户可接受的场景模式，推送建议方案；

所述优先级模型为根据多个用户发出开启场景模式的指令，此时不同用户的场景模式下请求操作相同的设备节点开启的状态不同，冲突发出提示指令；第一用户拒绝使用第二用户的场景模式，则规定在此场景模式控制时，第一用户优先，维持第一用户的场景模式；

所述中和协调模型为根据第一用户触发场景模式时，第二用户通过其他方式对设备节点进行控制且设备节点接收到的指令存在矛盾，然后由第二用户控制设备节点后，与第一用户场景触发前的状态是否相同进行判定，进而增加附加提醒消息推送至APP客户端进行自主选择。

所述无线通信方式包括Zigbee协议、WiFi、蓝牙或Z-wave通信协议。

本发明还公开了一种智能家居的场景设定的冲突协调系统的工作方法，包括如下步骤：

（1）用户通过APP客户端创建场景模式；

（2）用户触发场景模式；

（3）云平台检测到触发指令，执行用户设置的联动场景；

（4）联动场景的设备节点开启工作状态，上报数据信息至云平台，云平台匹配标记触发场景的时间和用户，生成记录日志发送至大数据中心；

（5）大数据处理中心分析计算该类记录日志数据进行整理加工；

（6）大数据处理中心根据设备节点的操作习惯，进行分析规划出新的场景模式设定方案；

（7）大数据处理中心根据不同冲突类型通过套用概率统计模型、优先级模型以及中和协调模型进行判定；

（8）最终解决冲突或提示冲突，由云平台推送至用户的APP客户端。

在上述的工作方法中，在步骤（7）中，当满足第一用户触发了场景模式后的短时间内，存在第二用户对该场景模式下的执行设备节点进行修改状态，则为异常冲突；若连续异常规定时间或超出限定次数，则采用初次概率统计模型的方法进行推送修改方案给第一用户和第二用户。

在上述的工作方法中，在步骤（6）中，第一用户的场景模式执行，第二用户操作的设备节点不是第一用户的场景模式所控制的设备节点，则选用概率统计模型。

在上述的工作方法中，在步骤（7）中，当概率统计模型推送方案后，第一用户拒绝第二用户，则进入优先级模型进一步进行解决冲突。

在上述的工作方法中，在步骤（7）中，当优先级模型方案实施后，且循环3次后，优先级模型失效，则进一步采用中和协调模型进行解决冲突。

有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下优点：通过自主学习功能对用户的行为习惯进行纠正达到多用户满意和谐的居住环境，降低智能家居控制的冲突，提高全屋智能的控制体验。

附图说明

图1为本发明的设备连接示意图图。

图2为本发明的概率统计原理图。

图3为本发明的优先级模型原理图。

图4为本发明的中和协调模型原理图。

具体实施方式

为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。

实施例1

如图1-4所示，本实施例提供了一种智能家居的场景设定的冲突协调系统，所述系统包括同一网络下的网关绑定关联多个设备节点，所述系统还包括两两连接的APP客户端、云平台和大数据处理中心，其特征在于，所述APP客户端用于账户与设备节点的绑定设置以及远程控制设备节点，创建联动场景模式；

所述大数据处理中心用于设备节点和用户账户操作的数据信息记录整理并分析后建模，优化设备节点的状态方案并且具有自主学习能力；

所述云平台用于对APP客户端和设备节点的管理控制和用户账号的管理绑定；

所述网关用于接收已绑定关联的设备节点实时数据汇总上报。

使用时，通过APP客户端设置场景模式将设备节点根据工作时间及开启状态进行设定关联匹配关系，发送至云平台，所述云平台将场景模式存储关联至网关，并发送记录日志至大数据处理中心，所述大数据处理中心对记录日志进行数据统计分析，建立模型进行分析判定冲突行为，根据行为习惯进行制定概率统计模型、优先级模型和中和协调模型三种模式，进而根据不同的行为特征选择不同模式的协调方式，最终冲突解决。

所述概率统计模型为根据在场景模式下，开启的设备节点短时间内由不同用户使用机械开关或APP客户端反向异常操作的行为统计出多用户可接受的场景模式，推送建议方案；

所述优先级模型为根据多个用户发出开启场景模式的指令，此时不同用户的场景模式下请求操作相同的设备节点开启的状态不同，冲突发出提示指令；第一用户拒绝使用第二用户的场景模式，则规定在此场景模式控制时，第一用户优先，维持第一用户的场景模式；

所述中和协调模型为根据第一用户触发场景模式时，第二用户通过其他方式对设备节点进行控制且设备节点接收到的指令存在矛盾，然后由第二用户控制设备节点后，与第一用户场景触发前的状态是否相同进行判定，进而增加附加提醒消息推送至APP客户端进行自主选择。

所述无线通信方式包括Zigbee协议、WiFi、蓝牙或Z-wave通信协议。

本实施例还提供了一种智能家居的场景设定的冲突协调系统的工作方法，包括如下步骤：

（1）用户通过APP客户端创建场景模式；

（2）用户触发场景模式；

（3）云平台检测到触发指令，执行用户设置的联动场景；

（4）联动场景的设备节点开启工作状态，上报数据信息至云平台，云平台匹配标记触发场景的时间和用户，生成记录日志发送至大数据中心；

（5）大数据处理中心分析计算该类记录日志数据进行整理加工；

（6）大数据处理中心根据设备节点的操作习惯，进行分析规划出新的场景模式设定方案；

（7）大数据处理中心根据不同冲突类型通过套用概率统计模型、优先级模型以及中和协调模型进行判定；

当满足第一用户触发了场景模式后的短时间内，存在第二用户对该场景模式下的执行设备节点进行修改状态，则为异常冲突；若连续异常规定时间或超出限定次数，则采用初次概率统计模型的方法进行推送修改方案给第一用户和第二用户；

（8）最终解决冲突或提示冲突，由云平台推送至用户的APP客户端。

实施例2

如图2所示，本实施例还提供了一种智能家居的场景设定的冲突协调系统的工作方法，选用概率统计模型的情形，包括如下步骤：

（1）用户通过APP客户端创建场景模式；

（2）用户触发场景模式；

（3）云平台检测到触发指令，执行用户设置的联动场景；

（4）联动场景的设备节点开启工作状态，上报数据信息至云平台，云平台匹配标记触发场景的时间和用户，生成记录日志发送至大数据中心；

（5）大数据处理中心分析计算该类记录日志数据进行整理加工；

（6）大数据处理中心根据设备节点的操作习惯，进行分析规划出新的场景模式设定方案，第一用户的场景模式执行，第二用户操作的设备节点不是第一用户的场景模式所控制的设备节点，则选用概率统计模型；

（7）最终解决冲突或提示冲突，由云平台推送至用户的APP客户端。

实施例3

如图3所示，本实施例还提供了一种智能家居的场景设定的冲突协调系统的工作方法，选用优先级模型的情形，包括如下步骤：

（1）用户通过APP客户端创建场景模式；

（2）用户触发场景模式；

（3）云平台检测到触发指令，执行用户设置的联动场景，

（4）联动场景的设备节点开启工作状态，上报数据信息至云平台，云平台匹配标记触发场景的时间和用户，生成记录日志发送至大数据中心；

（5）大数据处理中心分析计算该类记录日志数据进行整理加工；

（6）大数据处理中心根据设备节点的操作习惯，进行分析规划出新的场景模式设定方案，

（7）大数据处理中心根据不同冲突类型通过套用概率统计模型、优先级模型以及中和协调模型进行判定；当概率统计模型推送方案后，第一用户拒绝第二用户，则进入优先级模型进一步进行解决冲突；

（8）最终解决冲突或提示冲突，由云平台推送至用户的APP客户端。

实施例4

如图4所示，本实施例还提供了一种智能家居的场景设定的冲突协调系统的工作方法，选用中和协调模型的情形，包括如下步骤：

（1）用户通过APP客户端创建场景模式；

（2）用户触发场景模式；

（3）云平台检测到触发指令，执行用户设置的联动场景；

（4）联动场景的设备节点开启工作状态，上报数据信息至云平台，云平台匹配标记触发场景的时间和用户，生成记录日志发送至大数据中心；

（5）大数据处理中心分析计算该类记录日志数据进行整理加工；

（6）大数据处理中心根据设备节点的操作习惯，进行分析规划出新的场景模式设定方案，

（7）大数据处理中心根据不同冲突类型通过套用概率统计模型、优先级模型以及中和协调模型进行判定；当优先级模型方案实施后，且循环3次后，优先级模型失效，则进一步采用中和协调模型进行解决冲突；

第二用户控制设备后，与第一用户场景触发前的状态相同；

则认为第2用户的场景改变了设备的原状态，设备节点原状态是在第二用户的场景执行前特定时间内设置的），且最终又恢复为原状态，若再次发现设备节点处于原状态，则不执行该设备的动作；

（8）最终解决冲突或提示冲突，由云平台推送至用户的APP客户端。

实施例5

由实施例2进一步的，具体地说，所述的概率统计模型的是云平台检测到触发指令，执行用户设置的联动场景，联动场景的设备节点开启工作状态，上报数据信息至云平台，云平台匹配标记触发场景的时间和用户，生成记录日志发送至大数据处理中心；与此同时，若用户触发场景模式后的设定短时间内，若存在设备节点1-n发出修改状态至云平台，用户的场景模式在连续天数的周期，该场景模式触发后，其中一个或多个设备节点发生了修改变化，云平台搜集此记录日志，报送至大数据处理中心；

经过一定时间的记录信息汇总，大数据处理中心分析计算该类记录日志数据进行整理加工，大数据处理中心根据设备节点的操作习惯，进行分析规划出新的场景模式设定方案，并将该方案发送至云平台，云平台推送至用户的APP客户端，提示是否接受新的定制的场景模式。

使用时，第一用户创建的控制智能灯具命名为回家场景，并开启回家场景场景模式控制的有客厅灯、客厅空调和智能热水器三个设备节点，在第一用户触发了回家场景后的5分钟内，若有第一用户场景模式下控制的设备节点为客厅空调通过其他用户的APP客户端或机械开关进行关闭，云平台搜集到数据记录，通过大数据处理中心整理，发现第一用户的回家场景模式在连续10天内，客厅空调都采用同样的操作进行关闭，则重新推送“回家场景”并推送至第一用户的APP客户端，第一用户选择是否修改推送定制后的“回家场景”

此时的回家场景为

客厅灯-------开启

智能热水器----开启，

客厅空调--------关闭；

第一用户进行选择确定。

实施例6

由实施例3进一步的，具体地说，所述的优先级模型是

第一用户通过APP客户端创建场景模式，时间先于第二用户，第二用户通过APP客户端创建场景模式；云平台收到创建场景模式的请求后，发送至大数据处理中心对执行动作进行分析，判定触发时间和触发条件是否有相同，生成提示消息，反馈至云平台，

若否，同意生成，并发送至大数据处理中心进行生成控制指令。

若是，第二用户收到提示消息，发送该用户修改或与其冲突的用户修改场景模式的提示指令；

进一步的，若同意修改，第二用户按照第一用户的场景模式进行修改，修改后的则同意生成，并发送至大数据处理中心进行生成控制指令。

若拒绝，第二用户发送要求第一用户按照第二用户的场景模式修改场景的指令，进而第二用户发送要求第一用户按照第二用户的场景模式修改场景的指令，云平台接收到该指令，推送至第一用户的APP客户端，第一用户操作是否同意，若是，反馈生成控制指令。

若否，冲突解决失败，云平台标记第二用户优先于第一用户，大数据处理中心记录储存优先级排序数据及场景模式的设备节点的工作状态和冲突情况，

大数据处理中心在设定时间或次数内，设备节点的工作状态与场景模式不同，分析整理发送给云平台，云平台推送提示消息至发生场景冲突的用户的APP客户端，循环3次以内，且修改后的，用户执行设备节点开启不在场景冲突范围，进入概率统计模型，循环3次后，进入中和协调模型。

实施例7

由实施例4进一步的具体地说，所述的中和协调模型是第一用户触发场景模式时，第二用户通过执行场景模式下控制的设备节点，大数据处理中心搜集场景模式执行前的设备节点的工作状态，场景模式执行时，某个设备节点被同一用户或机械开关二次操作，场景模式执行后，此设备节点维持二次操作后的状态，大数据处理中心汇总分析网关所属的设备最终状态，附加设备节点的二次操作的附加行为习惯，发送至云平台，云平台在场景模式触发执行设备节点时，依据附加条件进行判断是否执行；

若否，推送询问指令给执行场景模式的用户APP客户端；

若是，按照设备节点的行为习惯进行执行，并推送消息到用户，通知用户设备节点的状态变化。第二用户控制设备后，与第一用户场景触发前的状态相同，则认为第二用户的场景改变了设备的原状态，即设备原状态是在用户2场景执行前特定时间内设置的，且最终又恢复为原状态，再次发现设备节点处于原状态，则不执行该设备的动作。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。