一种应用场景的控制系统及其控制方法
技术领域
本申请涉及场景设备控制技术领域，例如涉及家电场景的控制系统及其控制方法。
背景技术
自二十一世纪初互联网的广泛应用，到移动互联网智能手机时代，再到当前万物互联的物联网人工智能时代，各种高科技无处不在地改变着现代人的生活。与此同时，人们的工作与生活边界越来越难以清晰区格，工作与生活节奏日益紧张，工作压力日渐增加，对于高效的时间使用以及对时间的精准控制成为现代人的日常习惯。对许多人来说，家是人们最希望得到放松的私密空间，对于家的舒适感、室内环境的舒适化要求也越来越高。然而，为满足上述需求，需要各种科技技术及智能家居设备为人们提供。
在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：
无法满足人们在特定空间以及特定时间对家居环境的特定用户需求和精准控制，同时，对于操作这些设备的方式十分繁琐。
发明内容
为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。
根据本公开实施例的一个方面，提供了一种应用场景的控制方法。
在一些可选实施例中，所述方法包括：
采集环境信息并与环境模型进行比较，得到环境参数改变值；根据所述环境参数改变值发出控制指令给对应的智能终端。
根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种应用场景的控制系统，
在一些可选实施例中，所述系统包括：云平台，被配置为：接收语音指令，采集环境信息并与环境模型进行比较，得到环境参数改变值，并根据所述语音指令和所述环境参数改变值发出控制指令给对应的智能终端。
根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种电子设备。
在一些可选实施例中，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行时，使所述至少一个处理器执行上述的应用场景控制方法。
根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种计算机可读存储介质。
在一些可选实施例中，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为执行上述的场景控制方法。
根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种计算机程序产品。
在一些可选实施例中，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述的场景控制方法。
本公开实施例提供的一些技术方案可以实现以下技术效果：根据用户语音信息确定出目标时间，随后，根据目标时间控制应用场景里智能设备的运行，能够提供简化的智能设备人机交互方式。根据不同用户在不同环境、不同状态下的行为特征和使用习惯，当用户再一次下达指令时即可根据用户所处环境信息给出符合用户习惯的一系列智能家居操作指令，提高了家居环境的舒适性。
以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明和附图并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件示为类似的元件，附图不构成比例限制，并且其中：
图1是本公开实施例提供的一具体实施方式的结构示意图；
图2是本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。
附图标记：
1、语音接收模块；2、智能终端；3、云平台；100、处理器；101、存储器；102、通信接口；103、总线。
具体实施方式
为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中，为方便解释起见，通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而，在没有这些细节的情况下，一个或多个实施例仍然可以实施。在其它情况下，为简化附图，熟知的结构和装置可以简化展示。
如图1所示，本公开实施例提供了一种应用场景的控制系统，包括：
云平台3，被配置为：接收语音指令，采集环境信息并与环境模型进行比较，得到环境参数改变值，并根据所述语音指令和所述环境参数改变值发出控制指令给对应的智能终端2。
可选地，所述智能终端2被配置为实时上报运行状态信息给云平台3。
可选地，所述云平台3还被配置为：通过BP神经网络，结合用户分组、用户行为数据和环境数据训练得到所述环境模型。
可选地，所述云平台3还被配置为：根据接收到的语音指令确定目标时间。
可选地，所述云平台3还被配置为通过温度传感器、湿度传感器、尘埃粒子计数器、空气质量传感器及对应监测系统、环境光传感器及监测系统、水质监测传感器及对应系统、门磁传感器、烟雾探测器、水浸传感器、红外摄像头和智能门锁中的至少一种设备采集所述环境信息。
本公开实施例还提供了一种应用场景的控制方法，包括：
采集环境信息并与环境模型进行比较，得到环境参数改变值；根据所述环境参数改变值发出控制指令给对应的智能终端2。
可选地，所述环境模型根据人工智能算法学习用户行为特征构建。
可选地，所述环境模型通过BP神经网络，结合用户分组、用户行为数据和环境数据来训练，得到所述环境模型。
可选地，设定所述BP网络隐层神经元个数为l，计算
设定所述BP神经网络隐层神经元的激励函数为Si；计算
可选地，还包括根据接收到的语音指令确定目标时间。
较以往的控制方式，本方案示例性实施例的控制系统根据用户语音信息确定出目标时间，随后，根据目标时间控制应用场景里智能设备的运行，根据不同用户在不同环境、不同状态下的行为特征和使用习惯，当用户再一次下达指令时即可根据用户所处环境信息给出符合用户习惯的一系列智能家居操作指令，提高了家居环境的舒适性，改善了用户使用体验。
较以往的控制方式，本方案示例性实施例的控制系统根据用户语音信息确定出目标时间，随后，根据目标时间控制应用场景里智能设备的运行，根据不同用户在不同环境、不同状态下的行为特征和使用习惯，当用户再一次下达指令时即可根据用户所处环境信息给出符合用户习惯的一系列智能家居操作指令，提高了家居环境的舒适性，改善了用户使用体验。
本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为执行上述场景控制方法。
本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述场景控制方法。
上述的计算机可读存储介质可以是暂态计算机可读存储介质，也可以是非暂态计算机可读存储介质。
本公开实施例还提供了一种电子设备，其结构如图2所示，该电子设备包括：
至少一个处理器(processor)100，图2中以一个处理器100为例；和存储器(memory)101，还可以包括通信接口(Communication Interface)102和总线103。其中，处理器100、通信接口102、存储器101可以通过总线103完成相互间的通信。通信接口102可以用于信息传输。处理器100可以调用存储器101中的逻辑指令，以执行上述实施例的场景控制方法。
此外，上述的存储器101中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
存储器101作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器100通过运行存储在存储器101中的软件程序、指令以及模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的场景控制方法。
存储器101可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器101可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。
本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括一个或多个指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质可以是非暂态存储介质，包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。
温度传感器、湿度传感器、尘埃粒子计数器、空气质量传感器及对应监测系统、环境光传感器及监测系统、水质监测传感器及对应系统、门磁传感器、烟雾探测器、水浸传感器、红外摄像头和智能门锁各传感设备通过WIFI、ZigBee、蓝牙、蓝牙Mesh或NB-IoT等通信协议，将数据实时传递到云平台3。云平台3接收到当前环境数据，记录并根据环境模型提供最适宜的环境数据。语音接收模块1可以为智能音箱、手机移动端或各类可接受语音指令的终端智能设备如带语音硬件的空调、扫地机、智能洗衣机或冰箱等，用户通过语音接收模块1发出特定需求的语音指令如“45分钟后，我要洗澡。”或者“今天，我五点半到家。”或者“周五晚上十八点，闺蜜主题Party”等。云平台3基于当前的智能终端2以及上述人工智能算法提供的模型指令集，根据用户语音信息确定出目标时间，随后，根据目标时间控制应用场景的运行，即向当前环境下的智能终端2下发对应的环境调控要求及执行指令顺序。所述智能终端2为各类可接受远程指令的终端智能设备，如带无线通讯硬件的空调、空气净化器、热水器、洗衣机、软水处理器、扫地机器人、冰箱等。
智能音箱、移动端智能设备如智能手机，带大屏安卓系统冰箱或智慧镜，通过用户使用，采集存储用户数据，以及家庭中不同用户使用智能家电行为习惯，通过人工智能算法不断学习家庭不同用户习惯及行为特征，构建特定用户的行为习惯及环境因素综合模型。因此，当不同家庭用户如妈妈或爸爸或老人、青少年通过智能音箱、手机移动端、各类可接受语音指令的终端智能设备如带语音硬件的空调、扫地机、智能洗衣机、冰箱等，发出特定需求的语音指令如“45分钟后，我要洗澡。”或者“今天，我五点半到家。”或者“周五晚上十八点，闺蜜主题Party”等。云平台3向智能终端2设备发出差异化的指令。如比如老人发出“45分钟后，我要洗澡。”云平台3将向热水器设备发出45分钟后加热至65摄氏度的指令，而爸爸发出同样指令是，热水器接收到45分钟后加热至50摄氏度的指令。云平台3根据用户语音信息确定出目标时间，随后，根据目标时间控制应用场景的运行，即向智能终端2下发具有个性化体征的家居环境适宜要求，最终通过各智能终端2基于接收到的控制要求，自主运行一段时间后，从而使家居环境达到用户的个性化要求。
在某一特定空间位置，特定时间，用户借助智能音箱、移动端智能设备如智能手机，带大屏安卓系统冰箱或智慧镜，发出需求指令，希望智能终端2在某一特定时间执行某些特定指令，用以满足用户的某个特定需求。语音指令如“今天，我五点半到家。”多个智能终端2在当天下午17:30执行用户设定的回家模式，其目的使得用户在回到家中时，家中环境达到人体舒适或用户喜好的温度、湿度、洁净度；水质达到适宜人体健康使用的质量，饮水温度，日常用水温度达到适宜温度；用户到家水温可达到洗澡的温度；回家时，光线调到适宜的亮度，提供家的温馨氛围；智能音箱可播放轻松的歌曲或旋律或者智能电视17:30启动调换至用户常看的节目频道；扫地机器人在17:30以前完成其清扫工作。如遇到窗户打开而突发暴雨的情况，安防系统可自动启动关闭窗户，防止雨水进入室内。智能电饭煲在17:30完成米饭的制作；智能水壶在17:30的时间烧好热水；洗衣机在17:30基于设定预约程序，完成衣物的清洗，防止已清洗衣物长时间存于洗衣桶内产生异味和细菌。
云平台3基于环境模型分析处理接收到的当前环境数据，即与已构建的人体健康适宜的标准环境数据模型进行比较，输出未达到标准的数据元素；根据需改变的环境参数值，云平台3家庭环境配置引擎负责分析输出合适的智能终端2设备列表。同时，智能家电终端设备想云平台3通过上述通信协议，实时上报自身运行状态，设备管理器输出在线健康设备列表。根据合适的环境改善设备列表，在线健康是被列表，以及对应的智能设备的能力特征，家庭环境配置引擎及设备管理器处理分析综合模型，利用人工智能算法，根据用户信息确定的目标时间，当前环境下的智能终端2下发对应的环境调控要求及执行指令顺序。如上述示例，用户发出语音信息“今天，我五点半到家。”确定的目标时间为17:30，当前室内温度为36度，PM2.5监测为40mg/立方米，当前水系统水温10摄氏度，水质杂质超出标准范围，窗户打开；与适宜人体健康标准环境模型相比，在用户回到家中前，需将室内温度调节24度左右，空气净化器需就行除尘，将PM2.5调节至10-15mg/立方米，水温需加热至55摄氏度；家庭设备运行状态信息，家中无空气净化器，但柜式空调带PM2.5处理模块；洗衣机预约棉麻洗衣，该程序约需50分钟；基于上述需调控的环境数据参数及标准，以及可用设备情况和设备能力模型，家庭环境配置引擎及设备管理器分析输出相应的智能设备终端控制指令及执行顺序，空调需17:00启动除尘模式，进行PM2.5环境处理，17:15启动制冷功能，15分钟将室内温度调节至24度；洗衣机16:40启动棉麻洗程序，同时，软水处理器16:30开启水质杂质处理功能；热水器在17:10开启加热功能，约20分钟将水温加热至55摄氏度；扫地机器人16:00开启清扫模式，在17:30回充成功。
当用户使用智能音箱、移动端智能设备如智能手机，带大屏安卓系统冰箱或智慧镜等设备发出指令至云平台3，云平台3分析指令是否带有精确绝对的目标时间，如17:30，或，确定的相对目标时间，如：45分钟后。
同时，家居环境下各空间传感器设备采集实时的环境信息，如室内温度、湿度、PM2.5含量，光线亮度，噪音，热循环系统水温，水质洁净度，并通过WIFI、ZigBee、蓝牙、蓝牙Mesh或NB-IoT等通信协议，将上述环境数据传递到云平台3。此外，智能终端2设备通过用户使用，采集存储用户数据，以及家庭中不同用户使用智能家电行为习惯，发送至云平台3。上述示例，用户发出语音信息“今天，我五点半到家。”确定的目标时间为17:30，当前室内温度为36度，PM2.5监测为40mg/立方米，当前水系统水温10摄氏度，水质杂质超出标准范围，窗户打开；根据用户设定的回家模式在用户回到家中前，需将室内温度调节24度左右，空气净化器需就行除尘，将PM2.5调节至10-15mg/立方米，水温需加热至55摄氏度；家庭设备运行状态信息，家中无空气净化器，但柜式空调带PM2.5处理模块；洗衣机预约棉麻洗衣，该程序约需50分钟；可视为智能设备终端代替用户下达控制指令为：空调需17:00启动除尘模式，进行PM2.5环境处理，17:15启动制冷功能，15分钟将室内温度调节至24度；洗衣机16:40启动棉麻洗程序，同时，软水处理器16:30开启水质杂质处理功能；热水器在17:10开启加热功能，约20分钟将水温加热至55摄氏度；扫地机器人16:00开启清扫模式，在17:10回充。则可得7条行为日志：
1.空调17:00启动除尘模式，进行PM2.5环境处理；
2.空调17:15启动制冷功能，将室内温度调节至24度；
3.洗衣机16:40启动棉麻洗程序；
4.软水处理器16:30开启水质杂质处理功能；
5.热水器在17:10开启加热功能，将水温加热至55摄氏度；
6.扫地机器人16:00开启清扫模式；
7.扫地机器人17:10回充。
通过人工智能算法不断学习家庭不同用户习惯及行为特征，构建包括特定用户行为习惯及环境因素的环境模型。
使用KNN等聚类算法基于用户基本信息将用户分为多组，每组用户分别具有该组特有的用户使用特征习惯。
使用BP神经网络，结合用户分组、用户行为数据和环境数据来训练用户在不同环境、不同状态下的使用习惯模型。
BP神经网络由输入层、隐层和输出层组成，隐层可以有一层或多层，BP神经网络选用S型传递函数
通过反传误差函数
先用遗传算法对BP神经网络进行优化，在解析空间找出搜索空间，再用BP网络在搜索空间内搜索最优解。
环境模型由用户的行为数据、用户分组和环境信息共M个作为输入，以特定的空气、水温或其他环境数据特定需求值作为输出，所以设输入层的节点数为M，输出层的节点数为N。采用含有一个隐层的三层多输入单输出的BP神经网络建立预测模型。在BP神经网络设计过程中,网络中隐层神经元的数目与实际问题的复杂程度、输入和输出层的神经元数以及对期望误差的设定有着直接的联系。归一化指数函数将多分类的输出数值转化为相对概率,会有多个的输出，且输出个数与类别个数相等，输出为样本X为各个类别的概率，最后对样本进行预测的类型为概率最高的那个类别。
向BP神经网络输入大量不同用户的智能家居使用日志数据，其中包括用户基本信息、环境信息和用户使用记录等，通过多层网络的反向传播计算，得出系数矩阵，及不同用户在不同环境、不同状态下的行为特征和使用习惯模型。当用户再一次下达指令时即可根据用户所处环境信息给出最符合用户习惯的一系列智能家居操作指令。
所述环境模型基于不同用户行为特征及使用习惯模型，输出特定的空气、水温或其他环境数据特定需求值；同时，云平台3基于环境模型分析处理接收到的当前环境数据，即与已构建的人体健康适宜的标准环境数据模型进行比较，输出未达到标准的数据元素；根据特定用户特征需求策略，综合与环境模型相比的差异参数或用户习惯环境需求信息，云平台3分析出需改变的环境参数值。
根据需改变的环境参数值，云平台3分析输出合适的环境改善设备列表，同时，智能家电终端设备向云平台3实时上报自身运行状态，云平台3输出在线可用设备列表，根据合适的环境改善设备列表，在线可用设备列表，云平台3根据确定的目标时间，向当前环境下的智能终端2下发对应的环境调控要求及执行指令顺序。如家中爸爸发出语音信息“今天，我五点半到家。”确定的目标时间为17:30，当前室内温度为36度，PM2.5监测为40mg/立方米，当前水系统水温10摄氏度，水质杂质超出标准范围，窗户打开；与适宜人体健康标准温度参数为24度，同时，基于爸爸的日常使用习惯，该家庭成员习惯将室内温度调制22度以下，因为夏天环境，该家庭成员习惯较凉的水温洗澡，云平台3在用户回到家中前，需将室内温度调节22度左右，空气净化器需就行除尘，将PM2.5调节至10-15mg/立方米，水温需加热至45摄氏度，家庭设备运行状态信息，家中无空气净化器，但柜式空调带PM2.5处理模块；洗衣机预约棉麻洗衣，该程序约需50分钟；基于上述需调控的环境数据参数及标准，以及可用设备情况，云平台3分析输出相应的智能设备终端控制指令及执行顺序，空调需17:00启动除尘模式，进行PM2.5环境处理，17:15启动制冷功能，15分钟将室内温度调节至22度；洗衣机16:40启动棉麻洗程序，同时，软水处理器16:30开启水质杂质处理功能；热水器在17:10开启加热功能，约20分钟将水温加热至45摄氏度；扫地机器人16:00开启清扫模式，在17:30回充成功。根据该家庭成员用户习惯，冰箱冷饮存贮区域，17:00将温度调低3摄氏度，使得夏天啤酒温度能更符合该用户需求。
以上描述和附图充分地示出了本公开的实施例，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施例可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施例的部分和特征可以被包括在或替换其他实施例的部分和特征。本公开实施例的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所有可获得的等同物。当用于本申请中时，虽然术语“第一”、“第二”等可能会在本申请中使用以描述各元件，但这些元件不应受到这些术语的限制。这些术语仅用于将一个元件与另一个元件区别开。比如，在不改变描述的含义的情况下，第一元件可以叫做第二元件，并且同样第，第二元件可以叫做第一元件，只要所有出现的“第一元件”一致重命名并且所有出现的“第二元件”一致重命名即可。第一元件和第二元件都是元件，但可以不是相同的元件。而且，本申请中使用的用词仅用于描述实施例并且不用于限制权利要求。如在实施例以及权利要求的描述中使用的，除非上下文清楚地表明，否则单数形式的“一个”(a)、“一个”(an)和“所述”(the)旨在同样包括复数形式。类似地，如在本申请中所使用的术语“和/或”是指包含一个或一个以上相关联的列出的任何以及所有可能的组合。另外，当用于本申请中时，术语“包括”(comprise)及其变型“包括”(comprises)和/或包括(comprising)等指陈述的特征、整体、步骤、操作、元素，和/或组件的存在，但不排除一个或一个以上其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或这些的分组的存在或添加。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。本文中，每个实施例重点说明的可以是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分可以互相参见。对于实施例公开的方法、产品等而言，如果其与实施例公开的方法部分相对应，那么相关之处可以参见方法部分的描述。
本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，可以取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所述技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法以实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。所述技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本文所披露的实施例中，所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等)，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，可以仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例。另外，在本公开实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
