[發明專利]一種智能家居中用戶行為預測方法

有效

• 申請號: 201710590650.X
• 申請日: 2017-07-19
• 公開（公告）號: CN107171872B
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發明（設計）人: 葉偉
• 申請（專利權）人: 上海百芝龍網絡科技有限公司
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;H04L12/28
• 代理公司: 上海伯瑞杰知識產權代理有限公司 31227
• 代理人: 孟旭彤

一種智能家居中用戶行為預測方法，步驟一,在室內設置的一個或多個傳感器，通過傳感器獲取的數據識別用戶身份，收集該用戶的特征數據；步驟二，將所述傳感器獲取的數據歸類為包括圖像、聲音、姿態和位置維度，并以時間線關聯邏輯，然后發給后臺系統；步驟三，后臺系統根據所獲取的同一時間點上的所有維度數據進行綜合數據清洗、挖掘并與下一個時間點的相關數據進行比較，同時預判出該用戶在未來某一時間點可能做出的行為或提出的需求；步驟四，在用戶到達該未來時間點后，系統會根據在這一時間點獲取的所有維度的數據信息重新校驗之前所做的預判。

技術領域

本發明屬于智能家居技術領域，特別涉及一種智能家居中用戶行為預測方法。

背景技術

近年來，人工智能發展突飛猛進，得益于互聯網大數據和云計算的快速發展，深度學習已經作為人工智能發展的核心驅動。但在日常的工作生活中，尤其是家庭生活的智能家居方面，人工智能的實際應用還停留在表面階段，更多地強調物聯、家電控制等，如用手機APP控制家里所有電燈的開關,無人在家時掃地機器人自動打掃衛生等，所以現有的智能家居系統仍然停留在簡單的電器開關控制上，用戶的使用體驗還有待進一步提高。

發明內容

一種智能家居中用戶行為預測方法，該方法包括以下步驟：

步驟一,在室內設置的一個或多個傳感器，通過傳感器獲取的數據識別用戶身份，收集該用戶的特征數據；

步驟二，將所述傳感器獲取的數據歸類為包括圖像、聲音、姿態和位置維度，并以時間線關聯邏輯，然后發給后臺系統；

步驟三，后臺系統根據所獲取的同一時間點上的所有維度數據進行綜合數據清洗、挖掘并與下一個時間點的相關數據進行比較，同時預判出該用戶在未來某一時間點可能做出的行為或提出的需求；

步驟四，在用戶到達該未來時間點后，系統會根據在這一時間點獲取的所有維度的數據信息重新校驗之前所做的預判。

重復步驟一至四，直至對用戶行為趨勢的預判正確率達到95％以上。

在步驟一中，傳感器收集到的用戶特征數據，均會打上相應的時間點標簽，使得所有的數據都可以時間軸進行關聯邏輯。

在所述的傳感器之間，通過本地網絡或者云端網絡進行數據交換，以便獲取用戶更全面的特征數據。

當后臺系統對用戶未來行為需求的推斷成功概率達到95％之后，后臺系統即會發出指令，要求前端設備跟用戶主動進行交互，以便提供相關的服務。

所述傳感器包括：

攝像頭，用于抓取用戶圖像特征數據；

麥克風，用于獲取用戶聲音特征數據；

實感3D攝像頭，用于抓取用戶姿態特征數據；

超聲波傳感器，用于獲取用戶位置特征數據。

所述的用戶身份的識別過程是：

通過攝像頭檢測到拍攝范圍內的人體，抓取人體面部特征，與樣本庫中預存的用戶照片進行對比，計算出人臉匹配系數，初步判定該人體是否與某一授權用戶一致，判斷擁有權限的用戶是否存在拍攝范圍內；

使用麥克風接收用戶語音，將音頻模擬信號轉換為數字序列，再將數字序列與樣本庫中預存的用戶聲紋進行對比，計算出聲紋匹配系數，對人臉匹配系數與聲紋識別匹配系數再次進行計算，計算出匹配程度，從而判斷該用戶身份。

通過攝像頭檢測到拍攝范圍內的用戶，抓取用戶圖像特征數據；

使用麥克風接收用戶語音，通過對用戶聲音的采集、轉換，將音頻模擬信號轉換為數字序列，形成用戶聲音特征數據；