一种基于人工智能及通用组合传感器的智能家居应用系统的制作方法

本发明涉及智能家居和人工智能领域，具体涉及一种基于人工智能及通用组合传感器的智能家居应用系统。

背景技术：

目前，生活智能化、个性化、便捷化越来越受关注，智能城市、智能交通、智能社区逐渐走入人们生活，智能家居崭露头角。智能家居拥有智能、便捷、个性、安全等优势，从时间、空间等方面提高人类生活质量，具有广阔的市场前景。

传统智能家居的概念是以住宅为基础平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，实现家居设备之间相互共享和交换，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。而本发明把人工智能的技术应用在了智能家居系统中。

现有的文献对智能家居进行了研究。专利1（一种物联网安全感知汇聚设备，cn102118393b，2013）公开了一种应用在物联网领域的智能安全感知设备，包括处理器、安全协处理器等，可对感知设备（如家居中的智能冰箱、智能电视等）进行有效的本地管理。专利2（一种智能家居系统，cn102355390b，2014）公开了一种智能家居系统，包括服务器和带有浏览器功能的智能家居终端，所述的服务器对外与互联网相连，实现用户的各种远程控制。专利3(一种基于跨平台应用的智能家居系统,cn102866889b,2015)它屏蔽了智能家居设备底层硬件系统和软件系统的差异，使应用程序在各种智能家居设备之间跨平台的运行，用户可以根据自己的需求随意的安装或删除应用程序。它使智能家居设备突破厂商定制功能的限制，更加满足和贴近用户的需求，使智能家居系统更具有人性化和个性化。文献1（王怡，鄂旭.基于物联网无线传感的智能家居研究.计算机技术与发展,2015,25(2):234-237.）文中主要基于智能家居系统和物联网技术的概念、智能家居系统技术要求，进行基于物联网技术的智能家居系统设计以及智能家居系统的应用实现。文献2（孟晓丽.物联网平台下基于云计算的智能家居系统设计.科技通报,2016,32(6):67-71.）文中在物联网平台下，提出一种基于云计算和android客户端的智能家居系统设计方法。其中专利1主要是解决感知层设备和网络层设备的安全计算不对等问题；专利2提出了一种智能家居系统，包含家庭服务器和带有浏览器功能的智能家居终端；专利3主要解决用户自行安装应用程序问题，使用户可以根据自己使用需求和使用习惯自由地将应用程序下载安装到智能家居设备上；文献1和文献2提出了智能家居系统的设计方法。然而上述研究都是基于各种家居设备的智能感知、判断识别、信息的提取和上传、互联，而没有提出各种家居设备的统一入口，没有提出基于通用组合传感器及人工智能的方法进行研究和设计。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于人工智能及通用组合传感器的智能家居应用系统，以解决上述现有技术的问题。

为达到上述目的，本发明提供了一种基于人工智能及通用组合传感器的智能家居应用系统，其包括：集成有各种传感器的通用组合传感器，其用于对外部环境的各种数据进行采集和上传；与所述通用组合传感器无线连接的智能机器人，其用于对所述数据进行人工智能算法处理，并对处理结果进行事件的判断，进而对智能家居终端进行相应控制；与智能机器人无线连接的云服务器，其用于对所述数据、所述处理结果及事件的判断结果进行处理、存储、下发以及用户的接入、鉴权；与云服务器无线连接的智能移动终端，其用于通知事件的判断结果以及人机交互。

上述的基于人工智能及通用组合传感器的智能家居应用系统，其中，所述云服务器还与用于进行存储的数据库系统连接。

上述的基于人工智能及通用组合传感器的智能家居应用系统，其中，所述智能移动终端为手机客户端。

上述的基于人工智能及通用组合传感器的智能家居应用系统，其中，所述通用组合传感器包括：温湿度传感器、声音传感器、振动传感器、光敏传感器、电磁活动传感器、烟雾传感器、空气质量传感器以及用于将各种传感器所采集的数据上传至所述智能机器人的第一无线传输模块。

上述的基于人工智能及通用组合传感器的智能家居应用系统，其中，所述智能机器人包括：

处理器，其用于对所述数据进行人工智能算法处理，并对处理结果进行事件的判断；

分别与所述处理器连接的内存、硬盘、控制模块和第二无线传输模块；

分别与所述控制模块连接的定位模块、图像采集模块、电机驱动模块、语音交互模块和红外遥控模块；

与所述智能家居控制系统各部分连接并供电的电源模块；

所述处理器包括中央处理器、图形处理器和神经网络处理器；所述控制模块用于根据事件的判断结果发出控制指令；所述第二无线传输模块用于将所述数据、所述处理结果及事件的判断结果转发至所述云服务器；所述定位模块、图像采集模块和电机驱动模块相配合用于智能家居终端的定位和找寻；所述语音交互模块用于人机语音交互；所述红外遥控模块用于智能家居终端的控制。

上述的基于人工智能及通用组合传感器的智能家居应用系统，其中，所述第一无线传输模块和所述第二无线传输模块为wifi模块。

上述的基于人工智能及通用组合传感器的智能家居应用系统，其中，所述定位模块为gps定位模块。

相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：

（1）在智能家居中，引入了通用组合传感器，可以不对现有家居设备的改造和替换，享受人工智能的成果；

（2）在智能家居中，引入了智能机器人，作为智能家居的统一入口；

（3）在智能机器人中，引入了神经网络处理器，结合人工智能算法，提高家居智能化水平。

附图说明

图1为基于人工智能及通用组合传感器的智能家居应用系统组成图；

图2为通用组合传感器模块图；

图3为智能机器人模块图；

图4为云服务器及手机客户端模块图。

具体实施方式

以下结合附图通过具体实施例对本发明作进一步的描述，这些实施例仅用于说明本发明，并不是对本发明保护范围的限制。

本发明提供了一种基于人工智能及通用组合传感器100的智能家居应用系统，其包括：集成有各种传感器的通用组合传感器100，其用于对外部环境500的各种数据进行采集和上传；与所述通用组合传感器100无线连接的智能机器人200，其用于对所述数据进行人工智能算法处理，并对处理结果进行事件的判断，进而对智能家居终端600进行相应控制；与智能机器人200无线连接的云服务器300，其用于对所述数据、所述处理结果及事件的判断结果进行处理、存储、下发以及用户的接入、鉴权；与云服务器300无线连接的智能移动终端，其用于通知事件的判断结果以及人机交互。在一实施例中，所述云服务器300还与用于进行存储的数据库系统700连接。可选地，所述智能移动终端为手机客户端400。

在一实施例中，所述通用组合传感器100包括：温湿度传感器101、声音传感器102、振动传感器103、光敏传感器104、电磁活动传感器105、烟雾传感器106、空气质量传感器107以及用于将各种传感器所采集的数据上传至所述智能机器人200的第一无线传输模块108。

在一实施例中，所述智能机器人200包括：处理器，其用于对所述数据进行人工智能算法处理，并对处理结果进行事件的判断；分别与所述处理器连接的内存204、硬盘205、控制模块206和第二无线传输模块207；分别与所述控制模块206连接的定位模块208、图像采集模块209、电机驱动模块210、语音交互模块211和红外遥控模块212；与所述智能家居控制系统各部分连接并供电的电源模块213；所述处理器包括中央处理器201（cpu）、图形处理器202（gpu）和神经网络处理器203（npu）；所述控制模块206用于根据事件的判断结果发出控制指令；所述第二无线传输模块207用于将所述数据、所述处理结果及事件的判断结果转发至所述云服务器300；所述定位模块208、图像采集模块209和电机驱动模块210相配合用于智能家居终端600的定位和找寻；所述语音交互模块211用于人机语音交互；所述红外遥控模块212用于智能家居终端600的控制。

在上面的实施例中，所述第一无线传输模块108和所述第二无线传输模块207可以选择为wifi模块。所述定位模块208可以选择为gps定位模块208。

为了不对家庭生活中现有家居设备的更新、改造、添置，而享受人工智能的技术，可以将本发明中的通用组合传感器100部署到客厅、卧室、厨房、卫生间等房间中，这些传感器可以检测声音、振动、光线、电磁活动、温度、湿度等，它通过不断的机器学习及人工智能算法，具有准确事件的判断能力。而智能机器人200相当于智能家居的统一入口，通过和现有家居设备的交互，从而提供更好的智能家居服务。

（1）如图1所示，本发明的基于人工智能及通用组合传感器100的智能家居系统，包括通用组合传感器100、智能机器人200、云服务器300和手机客户端400四部分。通用组合传感器100包括温湿度传感器101、声音传感器102、振动传感器103、光敏传感器104、电磁活动传感器105、烟雾传感器106、空气质量传感器107等各类基础传感器，主要负责各种数据采集和上传。智能机器人200包含有神经网络处理器203以及家居设备控制终端，由cpu、gpu、npu、内存204、硬盘205、gps定位模块208、图像采集模块209、电机驱动模块210、控制模块206、电源模块213、语音交互模块211、红外遥控模块212以及wifi模块组成；处理器对所采集的数据进行人工算法处理：负责数据的计算、加工、分析、机器学习等，数据以特定的唯一识别模式生成，这些模式由机器学习算法处理，并且在软件中实现机器学习和人工智能的功能；gps定位模块208、图像采集模块209和电机驱动模块210负责家居设备的定位和找寻；红外遥控模块212负责数据应用、家居设备控制等；语音交互模块211负责和人的沟通和交互；智能机器人200可以根据人工智能算法以及深度学习的结果进行事件的判断以及家居设备的控制。云服务器300和手机客户端400负责事件的通知以及人机交互等功能。

以图1为例，描述的工作步骤如下：例如，在客厅里，布置通用组合传感器100和智能机器人200；通用组合传感器100基于主人走动、谈话的声音以及开电视的习惯，采集和上传数据；智能机器人200中的神经网络处理器203经过一段时间的学习和训练，掌握了主人的生活习惯，指示图像采集模块209和电机驱动模块210找到电视并通过红外遥控模块212自行打开电视。在卧室里，通用组合传感器100采集主人作息时间的数据，智能机器人200经过一段时间的学习和训练，可根据主人的生活习惯通过红外模块自动调节室内温度。在厨房里，通用传感器和智能机器人200基于水流声的强弱，可自行判断用水量以及水阀是否漏水，并可通过云服务器300和手机客户端400自动上报事件给主人。

（2）如图2所示，本发明的通用组合传感器100包括温湿度传感器101、声音传感器102、振动传感器103、光敏传感器104、电磁活动传感器105、烟雾传感器106、空气质量传感器107等各类基础传感器以及wifi模块。通用组合传感器100主要负责各种数据的采集和上传。通用组合传感器100结合智能机器人200中的人工智能算法可以精确判断各类事件。

以图2为例，描述的工作步骤如下：例如，在浴室里安装有通用组合传感器100，基于纸巾盒产生的声音，结合智能机器人200可以跟踪使用了多少张纸巾，根据水流的声音，也可以监测那里使用水的总量。在智能仓储中，通用组合传感器100可以根据接收到的振动、声音、热量等信息可判断出叉车是否在工作，在哪里工作，叉车的移动速度有多快，携带的重量以及其他数据等。相对于其他传感器，该通用组合传感器100，体积小，可以将其插入和部署到任何场景中，可以检测所有的声音、温度、振动、光敏等数据，无须对设备进行改造；所有未来的感知以及基于该感知的动作都是基于软件解决方案，不需要安装新设备，无须更换电池或任何其他“万亿传感器世界”中所设想的种种不便。

（3）如图3所示，本发明的智能机器人200包含有神经网络处理器203以及家居设备控制终端，由cpu、gpu、npu、内存204、硬盘205、gps定位模块208、图像采集模块209、电机驱动模块210、控制模块206、电源模块213、语音交互模块211、红外遥控模块212以及wifi模块组成。处理器对所采集的数据进行人工算法处理：负责数据的计算、加工、分析、机器学习等，数据以特定的唯一识别模式生成，这些模式由机器学习算法处理，并且在软件中实现机器学习和人工智能的功能；gps定位模块208、图像采集模块209和电机驱动模块210负责家居设备的定位和找寻；红外遥控模块212负责数据应用、家居设备控制等；语音交互模块211负责和人的沟通和交互；智能机器人200可以根据人工智能算法以及深度学习的结果进行事件的判断以及家居设备的控制。

以图3为例，描述的工作步骤如下：例如，在客厅里，布置通用组合传感器100和智能机器人200；通用组合传感器100基于主人走动、谈话的声音以及开电视的习惯，采集和上传数据到智能机器人200；智能机器人200中的神经网络处理器203经过一段时间的学习和训练，掌握了主人的生活习惯；在每天同样的时间，智能机器人200中的控制模块206指示图像采集模块209、gps模块和电机驱动模块210启动并找到电视，并通过红外遥控模块212自动打开电视。

（4）如图4所示，云服务器300负责对所述数据、所述处理结果及事件的判断结果进行处理、存储、下发以及用户的接入、鉴权；智能移动终端用于通知事件的判断结果以及人机交互。云服务器300的将需要存储的信息通过数据库系统700保存。

以图4为例，描述的工作步骤如下：例如，在厨房里，布置通用组合传感器100；通用组合传感器100采集、上传水流数据到智能机器人200，智能机器人200把相关数据、学习和训练的结果及事件的判断结果转发到云服务器300；云服务器300把相关结果处理、存储、下发到相关用户；用户通过手机客户端400得知相关事件结果。

综上所述，本发明所述的基于人工智能及通用组合传感器的智能家居应用系统，实现了在不更新、替换现有设备的情况下，通过布置通用组合传感器及智能机器人，实现自动判断、人机交互、设备控制等应用效果。关于设备的布置，通用组合传感器可分别在各个房间中布置一个，而智能机器人在客厅布置一个，这样既经济又实用。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。