一种基于人工智能的室内家居场景更新系统的制作方法
本发明涉及智能家居设备技术领域，具体涉及一种基于人工智能的室内家居场景更新系统。
背景技术：
目前智能家居场景，分为点击式场景、定时场景和条件场景。行业实现场景的方案都是场景具体化，即场景和场景中涉及的设备是一一对应的，需要用户手动选择设备，触发条件和设备动作。
现有技术的场景模式，仅可通过用户进行设置或根据预定条件进行触发，如用户在准备休息时，通过智能终端设备将当前智慧家庭的场景模式设置为睡眠模式，或者通过用户和智慧家庭的距离满足预定数值，自动触发回家模式，包括空调及新风系统的开启，智能厨房设备开始预热，门厅区域照明灯的开启等。以上场景模式的设置方式单一，仅满足了用户的物质需求，未考虑用户的情感需求，当用户有访客上门时，无法根据用户与当前访客之间的关系来智能选择场景模式，且针对访客的身份识别，目前基于人体特征图像处理的生物识别技术，如指纹、人脸、虹膜识别等，表现出比传统方法更好的适用性。不过由于生物特征自身的缺陷及在采集过程中易受外界环境干扰等因素，单一模式的生物特征识别在实际应用中仍然存在一定的问题，易发生误识别；
且现有技术中只有在网络场景中对智能家电进行控制，而无法在断网时对智能家电进行场景控制。
技术实现要素：
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于人工智能的室内家居场景更新系统。本发明将人脸识别和虹膜识别融合起来共同识别访客的身份，一方面充分使用了已成熟完善的单一生物特征识别方法，另一方面充分考虑了人脸和虹膜的属性特征及人脸识别和虹膜识别的相关性，有效提高了识别正确率，通过用户与访客的亲密度，同时通过用户的体征数据变化得到用户对访客的好感度，从而实时有效的地对智能家居的场景模式进行调整。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于人工智能的室内家居场景更新系统，包括身份识别模块、数据库、数据采集模块、数据分析模块、控制器、家居设备以及场景管理模块；
所述身份识别模块包括获取单元、提取单元、计算单元、融合单元以及识别单元，所述身份识别模块与数据库通信连接，所述身份识别模块用于识别访客的身份，具体步骤如下：
s1：获取单元：获取访客的人脸图像和虹膜图像；
s2：提取单元：提取所述人脸图像中的属性特征，获得人脸属性特征向量集合，以及提取所述人脸图像中的图像特征，获得人脸图像特征向量集合；提取所述虹膜图像中的属性特征，获得虹膜属性特征向量集合，以及提取所述虹膜图像中的图像特征，获得虹膜图像特征向量集合；
s3：计算单元：计算所述人脸属性特征向量集合和人脸图像特征向量集合与已注册人员数据库中人员对应的样本人脸属性特征向量集合和样本人脸图像特征向量集合之间的相似度，获得人脸比对结果；以及计算所述虹膜属性特征向量集合和虹膜图像特征向量集合与人员对应的样本虹膜属性特征向量集合和样本虹膜图像特征向量集合之间的相似度，获得虹膜比对结果；
s4：融合单元：将所述人脸比对结果和所述虹膜比对结果进行融合计算，获得所述访客与对应人员的比对分数；
s5：识别单元：若所述比对分数大于设定分数阈值，则确认所述访客的身份为对应人员的身份；若所述比对分数小于设定分数阈值，则向用户发送告警信息，其中，所述告警信息用于提示所述访客为非信任访客；
所述身份识别模块用于将访客的身份传输到数据采集模块，所述数据采集模块接收访客的身份并根据访客的身份采集用户与所述访客之间的关联数据；
所述数据采集模块用于将采集的用户与所述访客之间的关联数据传输到数据分析模块，所述数据分析模块接收用户与所述访客之间的关联数据并对关联数据作出分析和处理，具体步骤如下：
ss1：将系统当前时间前30天内所述访客与用户之间文字交流的次数标记为a1；将系统当前时间前30天内所述访客与用户之间文字交流的总字数标记为a2；将系统当前时间前30天内所述访客与用户之间图片交流的次数标记为b1；将系统当前时间前30天内所述访客与用户之间图片交流的总张数标记为b2；将系统当前时间前30天内所述访客与用户之间电话交流的次数标记为c1；将系统当前时间前30天内所述访客与用户之间电话交流的总时长标记为c2；将系统当前时间前30天内所述访客与用户之间视频交流的次数标记为d1；将系统当前时间前30天内所述访客与用户之间视频交流的总时长标记为d2；
ss2：对所述访客与用户之间文字交流、图片交流、电话交流和视频交流分配不同的交流权重占比，依次为b1、b2、b3以及b4，且b1+b2+b3+b4=1；
ss3：根据公式计算得到访客与用户之间的亲密度，将亲密度标记为x；
所述数据分析模块用于将亲密度x传输到控制器，所述控制器接收亲密度x并从指定映射关系中选择与所述亲密度x匹配的第一场景模式后，控制器控制智能设备将智能家居的场景模式调整至所述第一场景模式。
进一步地，所述关联数据通过至少如下之一的方式获取：
采集所述用户与所述访客之间交流的指定数据；
采集在所述用户所持有的终端设备中保存的与所述访客相关的指定数据；
采集在所述用户所在的社交网络中存在的与所述访客相关的指定数据；其中，所述指定数据至少包括以下其中之一：文字数据、图像数据、音频数据和视频数据。
进一步地，所述控制器控制智能设备将智能家居的场景模式调整至所述第一场景模式，具体步骤如下：
步骤一：确定所述亲密度x在指定映射关系表中位于的亲密度区间；
步骤二：根据亲密度区间获取对应的第一场景模式中智能设备设置内容；
步骤三：所述控制器向智能设备发送第一调节指示，其中，所述第一调节指示中携带有所述第一场景模式中智能设备设置内容；
步骤四：所述智能设备将智能家居的场景模式调整至所述第一场景模式。
进一步地，所述数据采集模块还用于采集预设时间段内用户的体征数据并将用户的体征数据传输到数据分析模块，所述用户的体征数据包括用户的体温，用户的心跳次数，用户的血压值以及用户的出汗等；所述数据分析模块还用于对用户的体征数据作出分析和处理，得出用户对访客的好感度，具体步骤如下：
x1：获取预设时间段内用户的每一项体征数据，具体表现为获取到开始计时的初始时间信息，将初始时间信息标记为t1；
x2：获取到实时体征数据，将开始计时之前的实时体征数据标记为体征数据正常值c1i（i=1...n），i表示第i项体征数据；
x3：根据预设时间段，计算结束时间，将结束时间标记为t2，t2-t1等于预设时间；获取到t2时间对应的用户的每一项体征数据，将其标记为c2i；
x4：每一项体征数据具有不同的权重，分别为h1，h2，……，hj，h1＞h2＞……＞hj，且h1+h2+……+hj＝1；其中i与j一一对应；
x5：根据用户的体征数据变化来计算用户对访客的好感度y，利用公式：
进一步地，所述数据分析模块用于将好感度y传输到控制器，所述控制器接收好感度y并从指定映射关系中选择与所述好感度y匹配的第二场景模式后，控制器控制智能设备将智能家居的场景模式调整至所述第二场景模式，具体步骤如下：
xx1：确定所述好感度y在指定映射关系表中位于的好感度区间；
xx2：根据好感度区间获取对应的第二场景模式中智能设备设置内容；
xx3：所述控制器向智能设备发送第二调节指示，其中，所述第二调节指示中携带有所述第二场景模式中智能设备设置内容；
xx4：所述智能设备将智能家居的场景模式调整至所述第二场景模式。
进一步地，所述场景管理模块设置于用户端内，所述场景管理模块包括配置单元、创建单元、编辑单元以及固化单元：
所述配置单元用于预先配置每个所述智能家电的设备信息，所述设备信息包括每个所述智能家电的功能属性；
所述创建单元用于根据用户需求创建若干个场景模式；
所述编辑单元分别连接配置单元与创建单元，用于分别获取每个智能家电的设备信息与每个场景模式，并将每个所述智能家电的设备信息添加至对应的场景模式中；并将好感度范围和亲密度范围与场景模式进行关联，生成好感度和场景模式的映射关系表以及亲密度和场景模式的映射关系表；
所述固化单元连接编辑单元，用于将添加智能家电和智能家电的功能属性后的每个场景模式进行固化至所述用户端中；
所述用户端用于控制每个智能家电的工作状态。
本发明的有益效果是：
（1）本发明将人脸识别和虹膜识别融合起来共同识别访客的身份，一方面充分使用了已成熟完善的单一生物特征识别方法，另一方面充分考虑了人脸和虹膜的属性特征及人脸识别和虹膜识别的相关性，有效提高了识别正确率；
（2）根据用户与当前访问的访客之间的关系确定所述用户与访客之间的亲密度，根据亲密度在指定映射关系表中选择与所述亲密度匹配的第一场景模式后，将智能家居的场景模式调整至第一场景模式，在通过预设时间段内用户的体征数据变化，得出用户对访客的好感度，根据好感度从指定映射关系表中选择与所述好感度匹配的第二场景模式后，控制器控制智能设备将智能家居的场景模式调整至所述第二场景模式，达到智能家居控制能够兼顾感情，给用户带来更好的使用效果；
（3）用户可以在场景管理模块中设置场景模式，并和好感度范围以及亲密度范围进行关联，生成好感度和场景模式的映射关系表以及亲密度和场景模式的映射关系表，用户端在断网之后能够依旧维持每个智能家电及场景的控制，避免了用户在断网之后对整个家中的智能家电无法进行操作的情况。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的系统框图。
图2为本发明中场景管理模块的系统框图。
具体实施方式
如图1-2所示，一种基于人工智能的室内家居场景更新系统，包括身份识别模块、数据库、数据采集模块、数据分析模块、控制器、家居设备以及场景管理模块；
所述身份识别模块包括获取单元、提取单元、计算单元、融合单元以及识别单元，所述身份识别模块与数据库通信连接，所述身份识别模块用于识别访客的身份，具体步骤如下：
s1：获取单元：获取访客的人脸图像和虹膜图像；
s2：提取单元：提取所述人脸图像中的属性特征，获得人脸属性特征向量集合，以及提取所述人脸图像中的图像特征，获得人脸图像特征向量集合；提取所述虹膜图像中的属性特征，获得虹膜属性特征向量集合，以及提取所述虹膜图像中的图像特征，获得虹膜图像特征向量集合；
s3：计算单元：计算所述人脸属性特征向量集合和人脸图像特征向量集合与已注册人员数据库中人员对应的样本人脸属性特征向量集合和样本人脸图像特征向量集合之间的相似度，获得人脸比对结果；以及计算所述虹膜属性特征向量集合和虹膜图像特征向量集合与人员对应的样本虹膜属性特征向量集合和样本虹膜图像特征向量集合之间的相似度，获得虹膜比对结果；
s4：融合单元：将所述人脸比对结果和所述虹膜比对结果进行融合计算，获得所述访客与对应人员的比对分数；
s5：识别单元：若所述比对分数大于设定分数阈值，则确认所述访客的身份为对应人员的身份；若所述比对分数小于设定分数阈值，则向用户发送告警信息，其中，所述告警信息用于指示所述访客为非信任访客；
所述身份识别模块用于将访客的身份传输到数据采集模块，所述数据采集模块接收访客的身份并根据访客的身份采集用户与所述访客之间的关联数据，所述关联数据通过至少如下之一的方式获取：
采集所述用户与所述访客之间交流的指定数据；
采集在所述用户所持有的终端设备中保存的与所述访客相关的指定数据；
采集在所述用户所在的社交网络中存在的与所述访客相关的指定数据；其中，所述指定数据至少包括以下其中之一：文字数据、图像数据、音频数据和视频数据；
所述数据采集模块用于将采集的用户与所述访客之间的关联数据传输到数据分析模块，所述数据分析模块接收用户与所述访客之间的关联数据并对关联数据作出分析和处理，具体步骤如下：
ss1：将系统当前时间前30天内所述访客与用户之间文字交流的次数标记为a1；将系统当前时间前30天内所述访客与用户之间文字交流的总字数标记为a2；将系统当前时间前30天内所述访客与用户之间图片交流的次数标记为b1；将系统当前时间前30天内所述访客与用户之间图片交流的总张数标记为b2；将系统当前时间前30天内所述访客与用户之间电话交流的次数标记为c1；将系统当前时间前30天内所述访客与用户之间电话交流的总时长标记为c2；将系统当前时间前30天内所述访客与用户之间视频交流的次数标记为d1；将系统当前时间前30天内所述访客与用户之间视频交流的总时长标记为d2；
ss2：对所述访客与用户之间文字交流、图片交流、电话交流和视频交流分配不同的交流权重占比，依次为b1、b2、b3以及b4，且b1+b2+b3+b4=1；
ss3：根据公式计算得到访客与用户之间的亲密度，将亲密度标记为x；
所述数据分析模块用于将亲密度x传输到控制器，所述控制器接收亲密度x并从指定映射关系中选择与所述亲密度x匹配的第一场景模式后，控制器控制智能设备将智能家居的场景模式调整至所述第一场景模式；具体步骤如下：
步骤一：确定所述亲密度x在指定映射关系表中位于的亲密度区间；
步骤二：根据亲密度区间获取对应的第一场景模式中智能设备设置内容；
步骤三：所述控制器向智能设备发送第一调节指示，其中，所述第一调节指示中携带有所述第一场景模式中智能设备设置内容；
步骤四：所述智能设备将智能家居的场景模式调整至所述第一场景模式；
所述数据采集模块还用于采集预设时间段内用户的体征数据并将用户的体征数据传输到数据分析模块，所述用户的体征数据包括用户的体温，用户的心跳次数，用户的血压值以及用户的出汗等；所述数据分析模块还用于对用户的体征数据作出分析和处理，得出用户对访客的好感度，具体步骤如下：
x1：获取预设时间段内用户的每一项体征数据，具体表现为获取到开始计时的初始时间信息，将初始时间信息标记为t1；
x2：获取到实时体征数据，将开始计时之前的实时体征数据标记为体征数据正常值c1i（i=1...n），i表示第i项体征数据；
x3：根据预设时间段，计算结束时间，将结束时间标记为t2，t2-t1等于预设时间；获取到t2时间对应的用户的每一项体征数据，将其标记为c2i；
x4：每一项体征数据具有不同的权重，分别为h1，h2，……，hj，h1＞h2＞……＞hj，且h1+h2+……+hj＝1；其中i与j一一对应；
x5：根据用户的体征数据变化来计算用户对访客的好感度y，利用公式：
所述数据分析模块用于将好感度y传输到控制器，所述控制器接收好感度y并从指定映射关系中选择与所述好感度y匹配的第二场景模式后，控制器控制智能设备将智能家居的场景模式调整至所述第二场景模式，具体步骤如下：
xx1：确定所述好感度y在指定映射关系表中位于的好感度区间；
xx2：根据好感度区间获取对应的第二场景模式中智能设备设置内容；
xx3：所述控制器向智能设备发送第二调节指示，其中，所述第二调节指示中携带有所述第二场景模式中智能设备设置内容；
xx4：所述智能设备将智能家居的场景模式调整至所述第二场景模式；
所述好感度和场景模式的映射关系以及亲密度和场景模式的映射关系可以由用户进行预设，用户可以在场景管理模块中设置场景模式，并和好感度范围以及亲密度范围进行关联，生成好感度和场景模式的映射关系表以及亲密度和场景模式的映射关系表；
所述场景管理模块设置于用户端内，所述场景管理模块包括配置单元、创建单元、编辑单元以及固化单元：
所述配置单元用于预先配置每个所述智能家电的设备信息，所述设备信息包括每个所述智能家电的功能属性；
所述创建单元用于根据用户需求创建若干个场景模式；
所述编辑单元分别连接配置单元与创建单元，用于分别获取每个智能家电的设备信息与每个场景模式，并将每个所述智能家电的设备信息添加至对应的场景模式中；并将好感度范围和亲密度范围与场景模式进行关联，生成好感度和场景模式的映射关系表以及亲密度和场景模式的映射关系表；
所述固化单元连接编辑单元，用于将添加智能家电和智能家电的功能属性后的每个场景模式进行固化至所述用户端中；
所述用户端用于控制每个智能家电的工作状态。
一种基于人工智能的室内家居场景更新系统，在工作时，当有访客时，通过身份识别模块获取访客的人脸图像和虹膜图像，提取所述人脸图像中的属性特征，获得人脸属性特征向量集合，以及提取所述人脸图像中的图像特征，获得人脸图像特征向量集合；提取所述虹膜图像中的属性特征，获得虹膜属性特征向量集合，以及提取所述虹膜图像中的图像特征，获得虹膜图像特征向量集合，计算所述人脸属性特征向量集合和人脸图像特征向量集合与已注册人员数据库中人员对应的样本人脸属性特征向量集合和样本人脸图像特征向量集合之间的相似度，获得人脸比对结果；以及计算所述虹膜属性特征向量集合和虹膜图像特征向量集合与人员对应的样本虹膜属性特征向量集合和样本虹膜图像特征向量集合之间的相似度，获得虹膜比对结果；将所述人脸比对结果和所述虹膜比对结果进行融合计算，获得所述访客与对应人员的比对分数，若所述比对分数大于设定分数阈值，则确认所述访客的身份为对应人员的身份；若所述比对分数小于设定分数阈值，则向用户发送告警信息，其中，所述告警信息用于指示所述访客为非信任访客；
确认所述访客的身份后，所述数据采集模块用于采集用户与所述访客之间的关联数据，根据所述用户与访客之间的关联数据确定所述用户与访客之间的亲密度，所述控制器接收亲密度x并从指定映射关系中选择与所述亲密度x匹配的第一场景模式后，控制器控制智能设备将智能家居的场景模式调整至所述第一场景模式；
所述数据采集模块还用于采集预设时间段内用户的体征数据并将用户的体征数据传输到数据分析模块，所述数据分析模块还用于对用户的体征数据作出分析和处理，得出用户对访客的好感度，所述控制器接收好感度y并从指定映射关系中选择与所述好感度y匹配的第二场景模式后，控制器控制智能设备将智能家居的场景模式调整至所述第二场景模式；
所述好感度和场景模式的映射关系以及亲密度和场景模式的映射关系可以由用户进行预设，用户可以在场景管理模块中设置场景模式，并和好感度范围以及亲密度范围进行关联，生成好感度和场景模式的映射关系表以及亲密度和场景模式的映射关系表，通过所述用户端控制每个智能家电的工作状态。
本发明将人脸识别和虹膜识别融合起来共同识别访客的身份，一方面充分使用了已成熟完善的单一生物特征识别方法，另一方面充分考虑了人脸和虹膜的属性特征及人脸识别和虹膜识别的相关性，有效提高了识别正确率，通过用户与访客的亲密度，同时通过用户的体征数据变化得到用户对访客的好感度，从而实时有效的地对智能家居的场景模式进行调整。因此，可以解决相关技术中在智能家居的调控过程当中不能够考虑用户的情感所带来的用户体验感差的问题，达到智能家居控制能够兼顾感情，给用户带来更好的使用效果。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
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