[發明專利]自動控制智能設備的方法以及電子裝置在審
| 申請號: | 201911119276.0 | 申請日: | 2019-11-15 |
| 公開(公告)號: | CN110850827A | 公開(公告)日: | 2020-02-28 |
| 發明(設計)人: | 關偉豪 | 申請(專利權)人: | 三星電子(中國)研發中心;三星電子株式會社 |
| 主分類號: | G05B19/418 | 分類號: | G05B19/418;G05B15/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京銘碩知識產權代理有限公司 11286 | 代理人: | 朱志玲;曾世驍 |
| 地址: | 210012 江蘇省南京市*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 自動控制 智能 設備 方法 以及 電子 裝置 | ||
1.一種電子裝置的自動控制智能設備的方法,包括:
收集用戶的實時身體數據,并存儲收集到的數據;
基于存儲的數據,通過深度學習來預判用戶接下來要進入的生活場景;
基于預判出的生活場景,自動控制智能設備執行與所述生活場景對應的操作。
2.如權利要求1所述的方法,其中,用戶的實時身體數據包括:用戶當前的運動狀態、當前的心率、當前的體表濕度和當前的體溫中的至少一個。
3.如權利要求2所述的方法,其中,收集用戶的實時身體數據包括:通過所述電子裝置本身或從其它外部電子裝置收集用戶的實時身體數據。
4.如權利要求3所述的方法,其中,從其它外部電子裝置收集用戶的實時身體數據的步驟包括:從其它外部電子裝置接收由所述其它外部電子裝置感測的用戶的實時身體數據,
其中,所述其它外部電子裝置是可穿戴設備、醫療器械和運動測量儀器中的一個。
5.如權利要求1所述的方法,
其中,通過深度學習來預判用戶接下來要進入的生活場景的步驟包括:
基于存儲的先前預定時間段內用戶的實時身體數據構建預測樣本針對所述預測樣本,利用深度神經網絡模型預判用戶接下來要進入的生活場景,
其中,所述深度神經網絡模型是基于用戶的歷史身體實時數據以及與所述歷史身體實時數據對應的生活場景訓練出的。
6.如權利要求1所述的方法,還包括:將關于所述生活場景的信息發送到另一電子裝置,以由所述另一電子裝置基于預判出的生活場景,自動控制智能設備執行與所述生活場景對應的操作。
7.如權利要求1所述的方法,還包括:從其它外部電子裝置接收與由其它外部電子裝置基于收集的用戶實時數據預判的生活場景對應的消息,從所述消息解析出由所述其它外部電子裝置預判的生活場景,并基于由所述其它外部電子裝置預判的生活場景自動控制智能設備執行與該生活場景對應的操作。
8.如權利要求1所述的方法,其中,自動控制智能設備執行與所述生活場景對應的操作包括:按照由所述電子裝置預先通過安裝在所述電子裝置上的應用制定的自動操作規則,控制智能設備執行與所述生活場景對應的操作,其中,所述自動操作規則包括智能設備上一次操作的操作狀態、智能設備在各種場景下的最佳狀態、以及用戶自定義的智能設備在各種場景下的操作狀態中的至少一個,
其中,控制智能設備執行與所述生活場景對應的操作包括:自動控制與所述生活場景對應的智能設備執行開啟、關閉和參數調整中的至少一個。
9.如權利要求8所述的方法,還包括:通過安裝在所述電子裝置上的應用制定自動操作規則,
其中,通過安裝在所述電子裝置上的應用制定自動操作規則包括:添加至少一種智能設備,并設置每種智能設備在不同場景下的操作狀態。
10.如權利要求1所述的方法,其中,所述電子裝置是可穿戴裝置、智能電話和遠程控制裝置中的一個。
11.一種自動控制智能設備的電子裝置,包括:
數據收集模塊,收集用戶的實時身體數據,并存儲收集到的數據;
數據分析模塊,基于存儲的數據,通過深度學習來預判用戶接下來要進入的生活場景;
控制模塊,基于預判出的生活場景,自動控制智能設備執行與所述生活場景對應的操作。
12.如權利要求11所述的電子裝置,其中,用戶的實時身體數據包括:用戶當前的運動狀態、當前的心率、當前的體表濕度和當前的體溫中的至少一個。
13.如權利要求12所述的電子裝置,其中,收集用戶的實時身體數據包括:通過所述電子裝置本身或從其它外部電子裝置收集用戶的實時身體數據。
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