[发明专利]智能家居设备的控制方法和装置

权利要求书

1.一种智能家居设备的控制方法，其特征在于，包括：

获取智能家居设备所在的家居环境的数据信息；

利用预先训练好的数据模型从所述家居环境的数据信息中识别出用户的人体特征数据；

利用预先训练好的决策模型获取与所述人体特征数据相匹配的控制策略；

将所述控制策略发送至所述智能家居设备，以对所述智能家居设备进行控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用预先训练好的数据模型从所述家居环境的数据信息中识别出用户的人体特征数据之后，所述方法还包括：

利用所述家居环境的数据信息与识别出的所述人体特征数据之间的映射关系，对所述数据模型进行训练，得到更新后的数据模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用预先训练好的决策模型获取与所述人体特征数据相匹配的控制策略之后，所述方法还包括：

利用所述人体特征数据与获取到的所述控制策略之间的映射关系，对所述决策模型进行训练，得到更新后的决策模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取智能家居设备所在的家居环境的数据信息之前，所述方法还包括：

建立控制规则库，其中，所述控制规则库中包括：多个控制策略以及响应优先级策略，其中，所述响应优先级策略用于指示所述多个控制策略的响应优先级排序。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用预先训练好的决策模型获取与所述人体特征数据相匹配的控制策略包括：

若所述决策模型获取到与所述人体特征数据相匹配的多个控制策略，则按照所述响应优先级策略从所述多个控制策略中选择出响应优先级最高的控制策略。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，在获取智能家居设备所在的家居环境的数据信息之前，所述方法还包括：

利用所述智能家居设备所在的家居环境的数据信息与所述家居环境内用户的人体特征数据之间的映射关系对神经网络模型进行训练，得到所述数据模型；

利用所述家居环境内用户的人体特征数据与对所述智能家居设备的控制策略之间的映射关系对神经网络模型进行训练，得到所述决策模型。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述人体特征数据包括：身份特征和/或行为特征。

8.一种智能家居设备的控制装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取智能家居设备所在的家居环境的数据信息；

识别单元，用于利用预先训练好的数据模型从所述家居环境的数据信息中识别出用户的人体特征数据；

第二获取单元，用于利用预先训练好的决策模型获取与所述人体特征数据相匹配的控制策略；

发送单元，用于将所述控制策略发送至所述智能家居设备，以对所述智能家居设备进行控制。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。