[發明專利]智能家居系統的控制方法和裝置在審
| 申請號: | 201811141853.1 | 申請日: | 2018-09-28 |
| 公開(公告)號: | CN110967976A | 公開(公告)日: | 2020-04-07 |
| 發明(設計)人: | 張龍;文曠瑜;連園園;宋德超 | 申請(專利權)人: | 珠海格力電器股份有限公司 |
| 主分類號: | G05B15/02 | 分類號: | G05B15/02;G05B19/418 |
| 代理公司: | 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240 | 代理人: | 趙囡囡;董文倩 |
| 地址: | 519070 *** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 智能家居 系統 控制 方法 裝置 | ||
本發明公開了一種智能家居系統的控制方法和裝置。其中,該方法包括:獲取通過至少一種采集設備采集的信息,其中,信息包括如下任意一種或多種:圖像信息和聲音信息;通過預設的神經網絡模型對信息進行處理,以預測信息對應的控制指令;判斷神經網絡模型中的預設運算層輸出的預測結果是否滿足預設條件,如果預測結果滿足預設條件,則依據預測結果確定對智能家居系統的控制指令。本發明解決了現有技術當智能家居系統同時接收到較多信息時難以及時響應的技術問題。
技術領域
本發明涉及智能家居領域,具體而言,涉及一種智能家居系統的控制方法和裝置。
背景技術
智能家居給用戶帶來各種應用智能化、和控制聯網化的便利,一個家庭中的多個用戶可以通過多種方式,采用中央控制器對智能家居系統中的各個家電進行控制。而卷積神經網絡在對圖像識別和語音識別應用量大的智能家居領域應用廣泛,但因其需要大量的卷積運算和降維運算,切對智能家居的控制涉及到圖像處理、語音處理、文字處理等多種信息處理,因此智能家居系統中的中央控制器需要具有較強的運算能力,且運行速度限制了執行實時性要求較高的任務的能力。
在多個用戶同時以多種方式通過中央控制器對智能家居系統中的多個家電進行控制時,智能家居系統需要通過采集裝置采集每個用戶的信息,并對每個用戶的信息都進行分析處理,從而得到用于控制家電的指令。例如:用戶通過攝像頭對空調進行調風控制,同時對電視發出換至動畫頻道的語音控制,同時還有另一用戶通過中央控制器的應用APP,在手機上手寫出“在浴盆內準備水溫35度的玫瑰香氛泡泡浴”的文字控制命令,因其中涉及到圖像處理、語音、文字處理較多,所以智能家居中央控制器中各人工智能網絡模型識別能力不足時,很難對用戶的各個命令進行及時響應。
針對現有技術當智能家居系統同時接收到較多信息時難以及時響應的問題,目前尚未提出有效的解決方案。
發明內容
本發明實施例提供了一種智能家居系統的控制方法和裝置,以至少解決現有技術當智能家居系統同時接收到較多信息時難以及時響應的技術問題。
根據本發明實施例的一個方面,提供了一種智能家居系統的控制方法,包括:獲取通過采集設備采集的至少一種信息,其中,信息包括如下任意一種或多種:圖像信息和聲音信息;通過預設的神經網絡模型對信息進行處理,以預測信息對應的控制指令;判斷神經網絡模型中的預設運算層輸出的預測結果是否滿足預設條件,如果預測結果滿足預設條件,則依據預測結果確定對智能家居系統的控制指令。
進一步地,將信息輸入至神經網絡模型,由神經網絡模型的運算層對信息進行處理;其中,在采集的信息包括多種信息的情況下,分別將每種信息輸入至對應的神經網絡模型。
進一步地,判斷神經網絡模型中的預設運算層輸出的預測結果是否滿足預設條件,如果預測結果滿足預設條件,停止神經網絡模型繼續對信息進行處理。
進一步地,在同時采集到同一個目標對象發出的多種信息的情況下,如果任意一個信息對應的預測結果滿足預設條件,則停止全部神經網絡模型對多種信息進行處理。
進一步地,預設運算層為神經網絡模型中,半停模塊的上一級運算層,其中,半停模塊提取預設運算層的預測結果,并進入判斷預設運算層輸出的預測結果是否滿足預設條件的步驟。
進一步地,將預測結果與預設的指令數據庫比對,其中,指令數據庫包括從預設的指令信息;如果預測結果與預設的指令數據庫比對成功,則確定預測結果滿足預設條件。
進一步地,將預測結果與預設的常規數據庫比對,其中,常規數據庫包括從常規信息,常規信息用于表示不為控制指令的信息;如果預測結果與常規數據庫比對失敗,則確定預測結果滿足預設條件。
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