系統需更加“智能”

  系統需更加“智能”

  系統的“智能”意味著中央控制服務器是智能的。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參數,如溫度、濕度、光線和時間)和記錄用戶的操作行為外,中央控制服務器還需要對用戶的行為進行建模。設計了一組模型來預測用戶的行為。模型的輸入主要是環境數據和用戶操作。該模型通過監控方式進行參數訓練,當用戶數據采集到足夠數量時,經過訓練的模型可以預測用戶的行為,從而自動調整智能家居設備參數。同時,模型必須能夠通過反饋機制接收用戶的反饋,並能實時修改模型的參數。

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  為了能夠實現所有家庭的自動控制設備,中央服務器需要對不同類型的智能家居設備進行建模。然而,模型的參數需要同時考慮不同器件的影響。例如,照明亮度控制模型需要考慮天氣、環境和外部光強的綜合影響。

  在集成的智能家居系統中,用戶行為數據的采集是非常重要的。它主要是通過對移動傳感器上的數據讀取,再進行簡單的處理,實現對用戶行為的識別。一般來說,主要的傳感器是加速度計、陀螺儀和GpS。加速度傳感器主要用於監測人的行為,包括站立、坐著、行走等基本行為。當人們使用時,手機必然會產生相應的位置變化。要更改手機的位置,您需要收集陀螺儀數據移動電話。利用加速度傳感器和陀螺儀數據,系統可以計算室內用戶。

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  運動的行為和軌跡。例如,系統可以識別用戶從廚房搬到臥室坐下的行為。這樣中央控制服務器就可以關閉一些廚房設備,打開臥室裏的相應設備。室外用戶軌跡數據主要由GpS監測,通過掌握用戶的日常運動軌跡,系統可以估計用戶到達家的時間,自動開啟空調、電飯煲等智能設備。

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