智能家居控制方法、装置及计算机可读存储介质与流程

文档序号:15229234发布日期:2018-08-21 19:10阅读:110来源:国知局

本发明涉及智能家居技术领域,尤其涉及一种智能家居控制方法、装置及计算机可读存储介质。



背景技术:

智能家居设备是一种带有网络功能的、能够通过控制终端监控的设备,现有的智能家居设备一般是通过安装在控制终端(如移动终端)上的应用程序来实现对智能家居设备的监控,或者是直接通过智能家居设备上的控制按键进行控制。然而,现有技术中的监控方式中,每次操作仅能对一个智能家居设备进行监控,并且通过控制按键控制智能家居设备时,会需要人体手动触发该控制按键,因此,还不够智能化。



技术实现要素:

本发明的主要目的在于提供一种智能家居控制方法、装置及计算机可读存储介质,旨在解决现有技术中控制智能家居设备需要用户手动触发进行控制的技术问题。

为实现上述目的,本发明提供一种智能家居控制方法,所述智能家居控制方法包括:

所述图像分析装置在所述人体红外感应器检测到人体时,获取当前用户的姿态动作图像;

在预置数据库中对所述姿态动作图像进行搜索匹配,确定所述当前用户的姿态动作图像对应的用户当前行为所属类别,并基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令;

将所述智能家居操作指令发送给所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备基于所述智能家居操作指令,控制对应的智能家居设备执行相应的操作;其中,

所述在预置数据库中对所述姿态动作图像进行搜索匹配,确定所述当前用户的姿态动作图像对应的用户当前行为所属类别,并基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令的步骤包括:

获取所述预置数据库中的用户行为标准姿态动作图像,并对所述姿态动作图像进行标准姿态动作相似度计算,得到相应的相似度值;

若所述相似度值大于或等于预设的相似度阈值,则确定所述姿态动作图像为用户行为标准姿态动作图像,并基于所述预置数据库中的所述用户行为标准姿态动作图像与用户当前行为所属类别的对应关系,确定所述当前用户的姿态动作图像对应的用户当前行为所属类别;

基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令;

所述将所述智能家居操作指令发送给所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备基于所述智能家居操作指令,控制对应的智能家居设备执行相应的操作的步骤包括:

若所述智能家居操作指令为空调器开启指令,则所述图像处理装置将所述空调器开启指令发送至所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备控制空调器开启;

若所述智能家居操作指令为电动窗帘关闭指令,则所述图像处理装置将所述电动窗帘关闭指令发送至所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备控制电动窗帘关闭。

可选地,所述智能家居控制方法,其特征在于,所述图像分析装置在所述人体红外感应器检测到人体时,获取当前用户的姿态动作图像的步骤包括:

当安装于室内预设位置的人体红外感应器检测到人体时,所述图像分析装置采集当前用户的姿态动作图像。

可选地,所述智能家居控制方法,其特征在于,所述获取所述预置数据库中的用户行为标准姿态动作图像,并对所述姿态动作图像进行标准姿态动作相似度计算,得到相应的相似度值的步骤之后,还包括:

若所述相似度值小于预设的相似度阈值,则不向所述智能家居控制中心设备发送任何智能家居操作指令。

可选地,所述智能家居控制方法,其特征在于,所述人体红外感应器还包括无线通讯模块,其中,所述人体红外感应器通过所述无线通讯模块与所述图像分析装置相连。

此外,为实现上述目的,本发明还提供一种智能家居控制方法,所述智能家居控制方法包括:

通过所述声音采集器获取室内的音频信息;

将所述音频信息与预置数据库中的用户行为对应音频信息进行对比,确定所述音频信息对应的用户当前行为所属类别,并基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令;

将所述智能家居操作指令发送给所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备基于所述智能家居操作指令,控制对应的智能家居设备执行相应的操作。

可选地,所述智能家居控制方法,其特征在于,所述将所述音频信息与预置数据库中的用户行为对应音频信息进行对比,确定所述音频信息对应的用户当前行为所属类别,并基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令的步骤之前,还包括:

获取预设用户行为对应音频信息以及对应的用户当前行为所属类别,并将所述预设用户行为对应音频信息以及对应的用户当前行为所属类别关联存储至预置数据库。

此外,为实现上述目的,本发明还提供一种智能家居控制装置,所述智能家居控制装置包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智能家居控制程序,所述智能家居控制程序被所述处理器执行时实现如上所述的智能家居控制方法的步骤。

此外,为实现上述目的,本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有智能家居控制程序,所述智能家居控制程序被处理器执行时实现如上所述的智能家居控制方法的步骤。

本发明提出的一种智能家居控制方法,当图像分析装置在人体红外感应器检测到人体时,获取当前用户的姿态动作图像,并在预置数据库中对当前用户的姿态动作进行搜索匹配,确定对应的用户当前行为所属类别以及对应的智能家居操作指令,并将对应的智能家居操作指令发送至智能家居控制中心设备,以便智能家居控制中心设备基于该智能家居操作指令,控制对应的智能家居设备执行相应的操作。本发明提出的智能家居控制方法,实现了通过检测用户的姿态动作来控制智能家居系统,使得智能家居控制更加方便和人性化,提升了用户体验。

附图说明

图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图;

图2为本发明智能家居控制方法第一实施例的流程示意图;

图3为图2中的步骤s20的细化流程示意图;

图4为图2中的步骤s30的细化流程示意图;

图5为本发明智能家居控制方法第二实施例的流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。

具体实施方式

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。

本发明实施例的主要解决方案是:所述图像分析装置在所述人体红外感应器检测到人体时,获取当前用户的姿态动作图像;在预置数据库中对所述姿态动作图像进行搜索匹配,确定所述当前用户的姿态动作图像对应的用户当前行为所属类别,并基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令;将所述智能家居操作指令发送给所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备基于所述智能家居操作指令,控制对应的智能家居设备执行相应的操作;其中,所述在预置数据库中对所述姿态动作图像进行搜索匹配,确定所述当前用户的姿态动作图像对应的用户当前行为所属类别,并基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令的步骤包括:获取所述预置数据库中的用户行为标准姿态动作图像,并对所述姿态动作图像进行标准姿态动作相似度计算,得到相应的相似度值;若所述相似度值大于或等于预设的相似度阈值,则确定所述姿态动作图像为用户行为标准姿态动作图像,并基于所述预置数据库中的所述用户行为标准姿态动作图像与用户当前行为所属类别的对应关系,确定所述当前用户的姿态动作图像对应的用户当前行为所属类别;基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令;所述将所述智能家居操作指令发送给所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备基于所述智能家居操作指令,控制对应的智能家居设备执行相应的操作的步骤包括:若所述智能家居操作指令为空调器开启指令,则所述图像处理装置将所述空调器开启指令发送至所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备控制空调器开启;若所述智能家居操作指令为电动窗帘关闭指令,则所述图像处理装置将所述电动窗帘关闭指令发送至所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备控制电动窗帘关闭。通过本发明实施例的技术方案,解决了现有技术中控制智能家居设备需要用户手动触发进行控制的技术问题。

如图1所示,图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图。

如图1所示,该装置可以包括:处理器1001,例如cpu,通信总线1002,用户接口1003,网络接口1004,存储器1005。其中,通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard),可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器,也可以是稳定的存储器(non-volatilememory),例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地,装置还可以包括摄像头、rf(radiofrequency,射频)电路,传感器、音频电路、wifi模块等等。其中,传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地,光传感器可包括环境光传感器及接近传感器;当然,装置还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器,在此不再赘述。

本领域技术人员可以理解,图1中示出的装置结构并不构成对装置的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。

如图1所示,作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及智能家居控制程序。

在图1所示的装置中,处理器1001、存储器1005可以设置在智能家居控制装置中,所述智能家居控制装置通过处理器1001调用存储器1005中存储的智能家居控制程序,并执行以下操作:

所述图像分析装置在所述人体红外感应器检测到人体时,获取当前用户的姿态动作图像;

在预置数据库中对所述姿态动作图像进行搜索匹配,确定所述当前用户的姿态动作图像对应的用户当前行为所属类别,并基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令;

将所述智能家居操作指令发送给所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备基于所述智能家居操作指令,控制对应的智能家居设备执行相应的操作;其中,

所述在预置数据库中对所述姿态动作图像进行搜索匹配,确定所述当前用户的姿态动作图像对应的用户当前行为所属类别,并基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令的步骤包括:

获取所述预置数据库中的用户行为标准姿态动作图像,并对所述姿态动作图像进行标准姿态动作相似度计算,得到相应的相似度值;

若所述相似度值大于或等于预设的相似度阈值,则确定所述姿态动作图像为用户行为标准姿态动作图像,并基于所述预置数据库中的所述用户行为标准姿态动作图像与用户当前行为所属类别的对应关系,确定所述当前用户的姿态动作图像对应的用户当前行为所属类别;

基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令;

所述将所述智能家居操作指令发送给所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备基于所述智能家居操作指令,控制对应的智能家居设备执行相应的操作的步骤包括:

若所述智能家居操作指令为空调器开启指令,则所述图像处理装置将所述空调器开启指令发送至所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备控制空调器开启;

若所述智能家居操作指令为电动窗帘关闭指令,则所述图像处理装置将所述电动窗帘关闭指令发送至所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备控制电动窗帘关闭。

进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的智能家居控制程序,还执行以下操作:

当安装于室内预设位置的人体红外感应器检测到人体时,所述图像分析装置采集当前用户的姿态动作图像。

进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的智能家居控制程序,还执行以下操作:

若所述相似度值小于预设的相似度阈值,则不向所述智能家居控制中心设备发送任何智能家居操作指令。

进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的智能家居控制程序,还执行以下操作:

通过所述声音采集器获取室内的音频信息;

将所述音频信息与预置数据库中的用户行为对应音频信息进行对比,确定所述音频信息对应的用户当前行为所属类别,并基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令;

将所述智能家居操作指令发送给所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备基于所述智能家居操作指令,控制对应的智能家居设备执行相应的操作。

进一步地,处理器1001可以调用存储器1005中存储的智能家居控制程序,还执行以下操作:

获取预设用户行为对应音频信息以及对应的用户当前行为所属类别,并将所述预设用户行为对应音频信息以及对应的用户当前行为所属类别关联存储至预置数据库。

本实施例提供的方案,当图像分析装置在人体红外感应器检测到人体时,获取当前用户的姿态动作图像,并在预置数据库中对当前用户的姿态动作进行搜索匹配,确定对应的用户当前行为所属类别以及对应的智能家居操作指令,并将对应的智能家居操作指令发送至智能家居控制中心设备,以便智能家居控制中心设备基于该智能家居操作指令,控制对应的智能家居设备执行相应的操作。本发明提出的智能家居控制方法,实现了通过检测用户的姿态动作来控制智能家居系统,使得智能家居控制更加方便和人性化,提升了用户体验。

基于上述硬件结构,提出本发明智能家居控制方法实施例。

参照图2,图2为本发明智能家居控制方法第一实施例的流程示意图,在该实施例中,所述智能家居控制方法应用于智能家居系统,所述智能家居系统包括智能家居控制中心设备、智能家居设备、人体红外感应器以及图像分析装置,所述方法包括:

步骤s10,所述图像分析装置在所述人体红外感应器检测到人体时,获取当前用户的姿态动作图像;

步骤s20,在预置数据库中对所述姿态动作图像进行搜索匹配,确定所述当前用户的姿态动作图像对应的用户当前行为所属类别,并基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令;

步骤s30,将所述智能家居操作指令发送给所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备基于所述智能家居操作指令,控制对应的智能家居设备执行相应的操作。

所谓智能家居,是指将各种相关的住宅设备通过家庭内部网络连接起来,并保持这些设备与住宅的协调,从而构筑成舒适的信息化的居住空间,以适应人们在信息化社会中快节奏的生活,达到安全、舒适、高效、节能、环保及人性化要求。与传统的家居相比,智能家居更加的便捷、高效和节能,可以实现对家居产品的综合管理和控制,并可实现近、远程可视控制等。

因此,本发明提出了一种智能家居控制方法,该方法应用于智能家居控制系统,包括:智能家居控制中心设备、智能家居设备、人体红外感应器以及图像分析装置,通过图像分析装置采集室内的图像信息,能够更加直观的判断用户当前的行为。在人体红外感应器检测到人体时,图像分析装置即开始工作,通过图像分析装置获取当前用户的行为图像,即姿态动作图像,并在预置数据库中对获取的当前用户姿态动作图像进行搜索匹配,以确定该用户当前行为所对应的行为类别,并根据确定的用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令,以便将该智能家居操作指令发送给智能家居控制中心设备,智能家居控制中心设备才能控制相应的智能家居设备执行相应的操作,极大地提高了用户对智能家居的使用体验。

具体地,在本实施例中,该人体红外感应器安装于室内预设位置,当人体红外感应器检测到人体时,即开始工作。可以理解的是,安装于室内预设位置处的人体红外感应器的数量不止一个,以便随时随地对出现的人体进行红外检测。同样地,该人体红外感应器还可以是安装于各智能家居设备上,以便在检测到用户接近智能家居设备时,即可通过图像分析装置获取当前用户的行为图像。可以理解的是,本实施例中所说的图像分析装置的数量以及安装的位置,同人体红外感应器一样,数量不止一个,且可以安装在室内任意位置。

具体地,如图3所示,所述步骤s20包括:

步骤s21,获取所述预置数据库中的用户行为标准姿态动作图像,并对所述姿态动作图像进行标准姿态动作相似度计算,得到相应的相似度值;

步骤s22,若所述相似度值大于或等于预设的相似度阈值,则确定所述姿态动作图像为用户行为标准姿态动作图像,并基于所述预置数据库中的所述用户行为标准姿态动作图像与用户当前行为所属类别的对应关系,确定所述当前用户的姿态动作图像对应的用户当前行为所属类别;

步骤s23,基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令。

在本实施例中,通过图像分析装置采集当前用户的行为图像,并对当前用户的行为动作进行姿态动作识别,以确定当前用户姿态动作所对应的行为所属类别。当人体红外感应器检测到人体时,图像分析装置即开始工作,通过图像分析装置采集当前用户行为动作的图像,并对当前用户的行为动作进行姿态动作识别,以确定当前用户姿态动作所对应的行为类别。

具体地,首先获取预置数据库中预设的用户行为的标准姿态动作,并将图像分析装置采集的当前用户的姿态动作图像与标准姿态动作进行对比,得到相似度值,以此来确定当前用户的姿态动作所对应的行为所属类别。可以理解的是,预置数据库中的用户行为的标准姿态动作,可以由用户预先输入,并与对应的用户当前行为所属类别进行关联保存的。

在本实施例中,对当前用户的姿态动作图像与标准姿态动作进行的相似度计算,可以通过传统的相似度度量方法来计算。传统的相似度度量方法大部分都是基于欧氏距离准则,在二维和三维空间中的欧氏距离,就是两点之间的实际距离。在本实施例中,可以理解的是,相似度计算还可以通过其他的方法来实现,在此不一一列举。

进一步地,对当前用户的姿态动作图像与标准姿态动作进行相似度计算,得到相似度计算结果,如果得到的相似度值大于或等于预设的相似度阈值,那么可以判定当前用户的姿态动作就是对应的标准姿态动作;反之,若得到的相似度值小于预设的相似度阈值,则判定当前用户的行为动作不属于预设的标准姿态动作中的任何一种,即没有与之对应的智能家居操作指令。

进一步地,如图4所示,所述步骤s30包括:

步骤s31,若所述智能家居操作指令为空调器开启指令,则所述图像处理装置将所述空调器开启指令发送至所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备控制空调器开启;

步骤s32,若所述智能家居操作指令为电动窗帘关闭指令,则所述图像处理装置将所述电动窗帘关闭指令发送至所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备控制电动窗帘关闭。

进一步地,当确定当前用户的姿态动作所对应的行为类别后,即可根据用户行为所属类别与智能家居操作指令的对应关系,确定当前用户的姿态动作所对应的智能家居操作指令,并将得到的智能家居操作指令发送给智能家居控制中心设备,智能家居控制中心设备接收到该智能家居操作指令之后,即可控制该智能家居操作指令中相应的智能家居设备执行对应的操作,以提升用户的使用体验。

例如,若确定对应的智能家居操作指令为空调器开启指令,则图像处理装置将空调器开启指令发送给智能家居控制中心设备,以便智能家居控制中心设备控制空调器开启;若智能家居操作指令为电动窗帘关闭指令,则图像处理装置将电动窗帘关闭指令发送至智能家居控制中心设备,以便智能家居控制中心设备控制电动窗帘关闭。

在本实施例中,图像分析装置在人体红外感应器检测到人体时,获取当前用户的姿态动作图像,并在预置数据库中对当前用户的姿态动作进行搜索匹配,确定对应的用户当前行为所属类别以及对应的智能家居操作指令,并将对应的智能家居操作指令发送至智能家居控制中心设备,以便智能家居控制中心设备基于该智能家居操作指令,控制对应的智能家居设备执行相应的操作。本发明提出的智能家居控制方法,实现了通过检测用户的姿态动作来控制智能家居系统,使得智能家居控制更加方便和人性化,提升了用户体验。

进一步的,参照图5,基于上述实施例,提出本发明智能家居控制方法第二实施例,在本实施例中,所述智能家居系统还包括声音采集器,所述智能家居控制方法还包括:

步骤s40,通过所述声音采集器获取室内的音频信息;

步骤s50,将所述音频信息与预置数据库中的用户行为对应音频信息进行对比,确定所述音频信息对应的用户当前行为所属类别,并基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令;

步骤s30,将所述智能家居操作指令发送给所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备基于所述智能家居操作指令,控制对应的智能家居设备执行相应的操作。

在本实施例中,除了可以通过检测用户的行为动作来控制对应的智能家居设备之外,还可以通过检测用户当前行为所产生的声音来判断用户当前行为所属类别,以便进一步控制相应的智能家居设备执行相应的操作。

具体地,在本实施例中,首先通过声音采集器例如拾音器,采集室内所产生的声音,该声音采集器的安装位置可以是在室内任意位置,比如说可以安装于室内空调器上,便于对室内产生的声音进行获取。声音采集器所获取的是室内产生的任意声音,因此还需要对获取的音频信息进行判断,以确定该声音是否是用户行为所产生的。

可以理解的是,在本实施例中,数据库中预设的用户各种行为所对应的音频信息,可以由用户自行录入,这样用户可以自行设置由自身的行为可能会出现的音频信息,可以提高对用户行为所产生的声音检测的准确度,提高用户的体验。

进一步地,通过对采集的音频信息的判断,确定用户当前正在进行的行为所属的类别。具体地,是将采集的音频信息,与预设的用户在进行各种行为时所发出的声音进行对比,以确定该音频信息所对应的用户当前行为所属的类别,其中,用户当前行为所属的类别可以是煮饭、炒菜、跑步等等。例如,如果声音采集器获取的是锅铲在锅里翻炒滑动时的声音,以及高温下油锅滋滋的声音,当声音采集器获取到这些声音时,就可以对应判断出用户当前的行为是在厨房炒菜。进一步地,确认用户当前行为之后,需要对用户当前行为所涉及的相关设备进行确认,以便发送相应的智能家居操作指令以控制该智能家居设备,体现了家居生活的智能性。

在本实施例中,首先通过声音采集器获取室内所产生的音频信息,并根据获取的音频信息与预置数据库中的用户行为对应音频信息进行对比,判断出用户当前行为的所属类别,以便确定相应的智能家居操作指令,并将该指令发送给智能家居控制中心设备,以便智能家居控制中心设备基于该指令控制对应的智能家居设备执行相应的操作,体现了家居生活的智能性,提高用户的体验。

此外,本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有智能家居控制程序,所述智能家居控制程序被处理器执行时实现如下操作:

所述图像分析装置在所述人体红外感应器检测到人体时,获取当前用户的姿态动作图像;

在预置数据库中对所述姿态动作图像进行搜索匹配,确定所述当前用户的姿态动作图像对应的用户当前行为所属类别,并基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令;

将所述智能家居操作指令发送给所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备基于所述智能家居操作指令,控制对应的智能家居设备执行相应的操作;其中,

所述在预置数据库中对所述姿态动作图像进行搜索匹配,确定所述当前用户的姿态动作图像对应的用户当前行为所属类别,并基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令的步骤包括:

获取所述预置数据库中的用户行为标准姿态动作图像,并对所述姿态动作图像进行标准姿态动作相似度计算,得到相应的相似度值;

若所述相似度值大于或等于预设的相似度阈值,则确定所述姿态动作图像为用户行为标准姿态动作图像,并基于所述预置数据库中的所述用户行为标准姿态动作图像与用户当前行为所属类别的对应关系,确定所述当前用户的姿态动作图像对应的用户当前行为所属类别;

基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令;

所述将所述智能家居操作指令发送给所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备基于所述智能家居操作指令,控制对应的智能家居设备执行相应的操作的步骤包括:

若所述智能家居操作指令为空调器开启指令,则所述图像处理装置将所述空调器开启指令发送至所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备控制空调器开启;

若所述智能家居操作指令为电动窗帘关闭指令,则所述图像处理装置将所述电动窗帘关闭指令发送至所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备控制电动窗帘关闭。

进一步地,所述智能家居控制程序被处理器执行时还实现如下操作:

当安装于室内预设位置的人体红外感应器检测到人体时,所述图像分析装置采集当前用户的姿态动作图像。

进一步地,所述智能家居控制程序被处理器执行时还实现如下操作:

若所述相似度值小于预设的相似度阈值,则不向所述智能家居控制中心设备发送任何智能家居操作指令。

进一步地,所述智能家居控制程序被处理器执行时还实现如下操作:

通过所述声音采集器获取室内的音频信息;

将所述音频信息与预置数据库中的用户行为对应音频信息进行对比,确定所述音频信息对应的用户当前行为所属类别,并基于所述用户当前行为所属类别,确定对应的智能家居操作指令;

将所述智能家居操作指令发送给所述智能家居控制中心设备,以便所述智能家居控制中心设备基于所述智能家居操作指令,控制对应的智能家居设备执行相应的操作。

进一步地,所述智能家居控制程序被处理器执行时还实现如下操作:

获取预设用户行为对应音频信息以及对应的用户当前行为所属类别,并将所述预设用户行为对应音频信息以及对应的用户当前行为所属类别关联存储至预置数据库。

本实施例提供的方案,图像分析装置在人体红外感应器检测到人体时,获取当前用户的姿态动作图像,并在预置数据库中对当前用户的姿态动作进行搜索匹配,确定对应的用户当前行为所属类别以及对应的智能家居操作指令,并将对应的智能家居操作指令发送至智能家居控制中心设备,以便智能家居控制中心设备基于该智能家居操作指令,控制对应的智能家居设备执行相应的操作。本发明提出的智能家居控制方法,实现了通过检测用户的姿态动作来控制智能家居系统,使得智能家居控制更加方便和人性化,提升了用户体验。

需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

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。

通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。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如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,空调器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

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