[發明專利]一種獲取位置屬性的方法、裝置及終端設備

在審

• 申請號: 201911405938.0
• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN113126570A
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發明（設計）人: 杜國威
• 申請（專利權）人: 北京安云世紀科技有限公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418;G05B15/02
• 代理公司: 北京律誠同業知識產權代理有限公司 11006
• 代理人: 王玉雙

1.一種獲取位置屬性的方法，其特征在于，包括：

獲取智能家居網絡中各智能設備的位置信息，所述位置信息包括所述智能家居網絡中任意智能設備之間的相對位置；

根據所述位置信息生成所述智能家居網絡的拓撲結構圖；

根據所述拓撲結構圖以及家庭家居模型獲取所述智能家居網絡中各智能設備的位置屬性；其中，所述家庭家居模型由從大數據中獲取的多個智能家居網絡的拓撲結構圖以及所述多個智能家居網絡中每一個智能設備的位置屬性為模型訓練樣本訓練得到。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述拓撲結構圖以及家庭家居模型獲取所述智能家居網絡中各智能設備的位置屬性，包括：

向云服務器發送請求信息，所述請求信息包括所述拓撲結構圖，用于請求所述云服務器根據所述拓撲結構圖以及家庭家居模型獲取所述智能家居網絡中各智能設備的位置屬性；

接收所述云服務器發送的應答信息，所述應答信息包括所述智能家居網絡中各智能設備的位置屬性。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述拓撲結構圖以及家庭家居模型獲取所述智能家居網絡中各智能設備的位置屬性，包括：

根據所述拓撲結構圖以及家庭家居模型獲取所述智能家居網絡中各智能設備的位置屬性為各位置屬性的概率；

根據所述智能家居網絡中各智能設備的位置屬性為各位置屬性的概率，獲取所述智能家居網絡中各智能設備的位置屬性。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述智能家居網絡中各智能設備的位置屬性為各位置屬性的概率，獲取所述智能家居網絡中各智能設備的位置屬性，包括：

對所述智能家居網絡中的每一個智能設備，從所有位置屬性中選取為每一個智能設備的位置屬性的概率最大的位置屬性作為每一個智能設備的位置屬性。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

在所述智能家居網絡中的任一智能設備包括兩個或兩個以上概率最大的位置屬性的情況下，輸出提示信息，所述提示信息用于提示用戶從所述兩個或兩個以上概率最大的位置屬性中選取該智能設備的位置屬性；

接收用戶的選擇輸入，所述選擇輸入為對所述兩個或兩個以上概率最大的位置屬性中的目標位置屬性的輸入；

基于所述選擇輸入確定該智能設備的位置屬性為所述目標位置屬性。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

在所述智能家居網絡中的任一智能設備包括兩個或兩個以上概率最大的位置屬性的情況下，獲取所述智能家居網絡所屬家居的戶型圖；

根據所述智能家居網絡所屬家居的戶型圖在所述兩個或兩個以上概率最大的位置屬性中確定該智能設備的位置屬性。

7.根據權利要求1-6任一項所述的方法，其特征在于，所述獲取智能家居網絡中各智能設備的位置信息，包括：

接收所述智能家居網絡中各智能設備發送的位置信息；

其中，任一智能設備發送的位置信息包括該智能設備與所述智能家居網絡中除該智能設備以外其它所有智能設備的相對位置。

8.一種獲取位置屬性的裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取智能家居網絡中各智能設備的位置信息，所述位置信息包括所述智能家居網絡中任意智能設備之間的相對位置；

生成單元，用于根據所述位置信息生成所述智能家居網絡的拓撲結構圖；

處理單元，用于根據所述拓撲結構圖以及家庭家居模型獲取所述智能家居網絡中各智能設備的位置屬性；其中，所述家庭家居模型由從大數據中獲取的多個智能家居網絡的拓撲結構圖以及所述多個智能家居網絡中每一個智能設備的位置屬性為模型訓練樣本訓練得到。

9.一種終端設備，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器用于存儲計算機程序；所述處理器用于在調用所述計算機程序時執行如權利要求1-7任一項所述的獲取位置屬性的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-7任一項所述的獲取位置屬性的方法。