[发明专利]智能家居控制方法、装置及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201811282093.6 申请日: 2018-10-30
公开(公告)号: CN109407531A 公开(公告)日: 2019-03-01
发明(设计)人: 韩璧丞;单思聪;吴怡荻;程翼;郑辉;贺欢;黄柏维;梁茂星;程交;谢高翔;贺灿波;黄琦;张之 申请(专利权)人: 深圳市心流科技有限公司
主分类号: G05B15/02 分类号: G05B15/02;G05B19/418;G06F3/01
代理公司: 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 代理人: 胡海国
地址: 518000 广东省深圳市南*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 肌电信号 智能家居控制 预处理 计算机可读存储介质 智能家居控制装置 智能家居设备 家居设备 检测
【权利要求书】:

1.一种智能家居控制方法,其特征在于,所述智能家居控制方法包括以下步骤:

获取用户身上特定部位的肌电信号,并对所述肌电信号进行预处理;

对所述预处理后的肌电信号进行计算,确定所述预处理后的肌电信号对应的智能家居控制命令;

基于所述智能家居控制命令,控制相应的智能家居设备执行对应的操作。

2.如权利要求1所述的智能家居控制方法,其特征在于,所述获取用户身上特定部位的肌电信号,并对所述肌电信号进行预处理的步骤包括:

通过用户身上特定部位的肌电信号检测装置,获取所述特定部位的肌电信号;

采用小波去噪算法或自适应滤波算法对所述肌电信号进行去噪处理。

3.如权利要求2所述的智能家居控制方法,其特征在于,所述对所述预处理后的肌电信号进行计算,确定所述预处理后的肌电信号对应的智能家居控制命令的步骤包括:

根据预设的差分阈值法提取所述去噪处理后的肌电信号对应的活动段特征值;

将所述活动段特征值发送至预置的神经网络模型,以供所述神经网络模型根据所述活动段特征值,对所述特定部位的肌肉状态进行识别,以得到所述肌电信号对应的智能家居控制命令。

4.如权利要求3所述的智能家居控制方法,其特征在于,所述活动段特征值包括所述肌电信号对应的活动段肌电积分值、信号波长度、绝对值均值、平均频率、平均功率、能量特征值、均方根、过零点数、平均幅值差。

5.如权利要求4所述的智能家居控制方法,其特征在于,所述将所述活动段特征值发送至预置的神经网络模型,以供所述神经网络模型根据所述活动段特征值,对所述特定部位的肌肉状态进行识别的步骤之后,还包括:

若所述神经网络模型反馈的结果为智能家居控制命令识别失败,则向所述肌电信号检测装置发送相应的智能家居设备控制失败的提示。

6.如权利要求5所述的智能家居控制方法,其特征在于,所述获取用户身上特定部位的肌电信号,并对所述肌电信号进行预处理的步骤之前,还包括:

获取不同的智能家居控制命令对应的肌电信号样本,并基于所述肌电信号样本对所述神经网络模型进行训练。

7.如权利要求6所述的智能家居控制方法,其特征在于,所述获取用户身上特定部位的肌电信号,并对所述肌电信号进行预处理的步骤之前,还包括:

获取用户身上特定部位的运动数据,并基于所述运动数据,判断所述特定部位的运动状态是否是预设运动状态;

若是,则执行所述获取用户身上特定部位的肌电信号,并对所述肌电信号进行预处理的步骤。

8.如权利要求7所述的智能家居控制方法,其特征在于,所述获取用户身上特定部位的运动数据,并基于所述运动数据,判断所述特定部位的运动状态是否是预设运动状态的步骤包括:

获取用户身上特定部位的运动数据,并根据所述运动数据,确定特定部位的运动频率以及运动幅度;

判断所述运动频率是否处于预设频率范围,以及判断所述运动幅度是否处于预设幅度范围;

若所述运动频率处于预设频率范围,且所述运动幅度处于预设幅度范围,则确定所述特定部位的运动状态属于预设运动状态。

9.一种智能家居控制装置,其特征在于,所述智能家居控制装置包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的智能家居控制程序,所述智能家居控制程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的智能家居控制方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有智能家居控制程序,所述智能家居控制程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的智能家居控制方法的步骤。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市心流科技有限公司,未经深圳市心流科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811282093.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top