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01.2019

系統需更加“智能”

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  系統需更加“智能”

  系統的“智能”意味著中控服務器智能化。除了收集相應的環境數據(包括智能家居設備數據和室內環境)

  除了溫度、濕度、光照、時間等參數,以及記錄用戶的操作行為外,還需要對用戶行為進行建模,設計一套可預測的用戶行為。

  模子,模子的輸入主要是環境數據和用戶操作。當以足夠的數量收集用戶數據時,以受監督的方式訓練模型,即訓練

  該模型能自動預測用戶行為,自動調整智能家居設備的參數。同時,該模型必須能夠通過反饋機制接收用戶的反饋。

  能夠實時修正模型的參數。

  為了能夠實現對所有家居設備的自動控制,中控服務器需要對不同類型的智能家居設備進行建模。但是模型的參數需要

  單人床褥、雙人床褥、King Size床褥等等不同床褥尺寸應有盡有,家庭成員不同的睡眠要求都能夠得到滿足,顧客可以進行自由的搭配和選擇。可以買到好的產品,也可以享受良好的服務。

  同時考慮到分歧設置裝備擺設之間的影響。比如,控制燈光亮度的模型需要考慮到天氣、環境、外界光照強度的綜合影響。如果沒事的話,

  朗的夏天,為了涼快,空調制冷需要打開.與此同時,窗簾會被拉動以節減電力。因此,光控制模型需要綜合考慮這些情況。

  日間且窗簾被拉上的時間打開燈光。

  對於集成智能家居系統,用戶行為數據的采集非常重要。它主要依靠手機傳感器讀取的數據,然後進行簡單的采集。

  加工處理,以實現用戶行為的識別。一般情況下,主要涉及的傳感器有:加速度傳感器、陀螺儀、GpS。加速度傳感器

  用於監測人類行動的變遷,包孕站立、坐和行走等基本行為。人們在使用、攜帶手機的時候難免會產生相應的位置變化。為了學校

  手機的位置已經改變了。我們需要在手機上收集陀螺儀數據。加速度計和陀螺儀的數據可以用來計算用戶是否在室內。

  運動的行為和軌跡。比如,系統可以識別用戶從廚房移動到了臥室並坐下這一系列行為。這將允許中央控制服務器關閉。

  些廚房設備,並開啟臥室內的相應設備。室外用戶軌跡數據主要由GpS監測,掌握用戶的日常運動軌跡,

  體系可以或許估算出用戶到家的時間,自動開啟空調、電飯煲等智能設備。

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發表於2019.1.31
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