一种基于BP神经网络的无线智能家居系统的制作方法

一种基于bp神经网络的无线智能家居系统
技术领域
1.本发明属于智能家居领域，尤其涉及一种基于bp神经网络的无线智能家居系统。


背景技术：

2.智能家居是以住宅为平台，兼备智能建筑、网络通信、信息家电、灯具自动化，集系统、结构、服务、管理为一体的高效、舒适、安全、便利、环保的居住环境。现有智能家居控制系统中通常会利用人体红外传感器采集信息，用以分析生成控制指令。如中国专利cn201810521532.8中公开了一种智能家居控制方法：当第一人体红外感应器检测到人体时，将检测时间确定为第一时间，基于第一人体红外感应器获取当前人体的个人参数信息；当第二人体红外感应器检测到人体时，将检测时间确定为第二时间；确定第一时间与第二时间的时间差，基于时间差判断是否有用户进入住宅；若是，则基于温湿度传感器对室内当前温湿度进行检测，得到室内当前温湿度值；若室内当前温湿度值不在预设温湿度范围内，且基于当前人体的个人参数信息确定进入住宅的用户是儿童，则控制空调器开启防冷风模式，并基于室内当前温湿度值和预设温湿度范围，调整空调器的运行参数。
3.智能家居系统使用人体红外传感器进行数据采集时，容易出现误判的情况，因为当人体温度和环境温度差不多的时候，人体红外线感应灯的灵敏度就会下降，甚至还会出现失灵的情况，导致智能家居系统出现误判，影响体验。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于：提供一种基于bp神经网络的无线智能家居系统，有效避免人体红外感应器识别灵敏度下降导致的误判，提高人体行为识别率，及时识别人体发出的动作控制信号。
5.为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于bp神经网络的无线智能家居系统，包括：
6.人体识别模块，其用于监测室内移动的人体，生成人体识别信号；
7.图像采集模块，其用于在接收到人体识别信号后或室内温度达到设定温度后，获取当前室内人体的姿态动作图像；
8.智能家居控制中心，其用于根据当前室内人体的姿态动作图像在预置数据库中进行搜索匹配，识别姿态动作图像在预置数据库内对应的标准姿态动作图像，根据最接近的标准姿态动作图像生成智能家居控制指令；
9.智能家居设备，用于接收并执行智能家居控制中心发出的智能家居控制指令。
10.作为上述技术方案的进一步描述：
11.人体识别模块包括人体红外感应器、模拟数字转换器和信号处理器，人体红外感应器用于监测进入感应范围的人体并生成人体移动模拟信号，模拟数字转换器用于将人体移动模拟信号转换为数字信号，信号处理器利用bp神经网络对数字信号进行校正，生成人体识别信号。
12.作为上述技术方案的进一步描述：
13.图像采集模块包括信号接收子模块、处理器、摄像头和温湿度传感器，信号接收子模块用于接收人体识别信号，处理器用于控制摄像头启动并获取当前室内人体的姿态动作图像，温湿度传感器用于监测室内温湿度并将实时的温湿度数据传输至处理器，处理器根据实时的温湿度数据判断室内温度是否达到设定温度。
14.作为上述技术方案的进一步描述：
15.智能家居控制中心包括相似度计算子模块和指令生成子模块，相似度计算子模块用于计算姿态动作图像与预置数据库内所有标准姿态动作图像的相似度值，相似度值最高且超过设定阈值的标准姿态动作图像识别为最接近的标准姿态动作图像，指令生成子模块根据识别出的最接近的标准姿态动作图像，在预置数据库内查找对应的智能家居控制指令。
16.作为上述技术方案的进一步描述：
17.智能家居控制中心还包括指令编辑子模块，指令编辑子模块用于根据人体发出的语音信号生成智能家居控制指令的执行控制指令。
18.作为上述技术方案的进一步描述：
19.指令编辑子模块包括拾音单元、语音识别单元和指令输出单元，拾音单元用于采集人体发出的语音信号，语音识别单元用于检索预置数据库内与语音信号相似度最高的单词模型，指令输出单元根据识别的单词模型获取预置数据库内对应的执行控制指令。
20.作为上述技术方案的进一步描述：
21.智能家居设备包括空调、灯具、加湿器和电动窗帘。
22.综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
23.1、本发明中，为了防止在人体红外感应器在人体温度和环境温度差不多的时候识别灵敏度下降，导致不能准确识别人体的行为，一方面，对于人体红外感应器监测生成的人体移动模拟信号，信号处理器处理时，利用bp神经网络对数字信号进行校正，提高人体行为识别率；另一方面，在室内温度达到设定温度后，图像采集模块的处理器控制摄像头保持开启状态并采集室内图像，直至室内温度低于设定温度后，控制摄像头关闭，有效防止图像采集模块不能及时采集人体的姿态动作图像。因此，无线智能家居系统可以有效避免人体红外感应器识别灵敏度下降导致的误判，提高人体行为识别率，及时识别人体发出的动作控制信号。
24.2、本发明中，无线智能家居系统根据人体的动作生成智能家居控制指令，根据语音信号生成智能家居控制指令的执行控制指令，通过语音配合动作实现智能家居设备的控制，提高识别控制速度。
附图说明
25.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
26.图1为一种基于bp神经网络的无线智能家居系统的系统架构图。
具体实施方式
27.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
28.因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
29.请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于bp神经网络的无线智能家居系统，包括：
30.人体识别模块，其用于监测室内移动的人体，生成人体识别信号；
31.图像采集模块，其用于在接收到人体识别信号后或室内温度达到设定温度后，获取当前室内人体的姿态动作图像；
32.智能家居控制中心，其用于根据当前室内人体的姿态动作图像在预置数据库中进行搜索匹配，识别姿态动作图像在预置数据库内对应的标准姿态动作图像，根据最接近的标准姿态动作图像生成智能家居控制指令，预置数据库内预存了所有的标准姿态动作图像，并且存储有标准姿态动作图像对应的智能家居控制指令；
33.智能家居设备，用于接收并执行智能家居控制中心发出的智能家居控制指令。
34.人体识别模块包括人体红外感应器、模拟数字转换器和信号处理器，人体红外感应器用于监测进入感应范围的人体并生成人体移动模拟信号，模拟数字转换器用于将人体移动模拟信号转换为数字信号，信号处理器利用bp神经网络对数字信号进行校正，生成人体识别信号，提高了识别人体移动或者人体局部动作信号的灵敏性。
35.图像采集模块包括信号接收子模块、处理器、摄像头和温湿度传感器，信号接收子模块用于接收人体识别信号，处理器用于控制摄像头启动并获取当前室内人体的姿态动作图像，温湿度传感器用于监测室内温湿度并将实时的温湿度数据传输至处理器，处理器根据实时的温湿度数据判断室内温度是否达到设定温度。在室内温度达到设定温度后，图像采集模块的处理器控制摄像头保持开启状态并采集室内图像，直至室内温度低于设定温度后，控制摄像头关闭，避免因为人体红外感应器灵敏性下降，导致摄像头不能及时开启和采集人体的姿态动作图像。
36.智能家居控制中心包括相似度计算子模块和指令生成子模块，相似度计算子模块用于计算姿态动作图像(当前采集的)与预置数据库内所有标准姿态动作图像的相似度值，相似度值最高且超过设定阈值的标准姿态动作图像识别为最接近的标准姿态动作图像，指令生成子模块根据识别出的最接近的标准姿态动作图像，在预置数据库内查找对应的智能家居控制指令。
37.智能家居控制中心还包括指令编辑子模块，指令编辑子模块用于根据人体发出的语音信号生成智能家居控制指令的执行控制指令。执行控制指令用于控制智能家居控制指令的执行情况，如停止，继续，智能家居控制中心识别语音信号后发送至智能家居设备，控制智能家居设备对家居控制指令的执行，通过语音配合动作实现智能家居设备的控制。
38.指令编辑子模块包括拾音单元、语音识别单元和指令输出单元，拾音单元用于采集人体发出的语音信号，语音识别单元用于检索预置数据库内与语音信号相似度最高的单词模型，指令输出单元根据识别的单词模型获取预置数据库内对应的执行控制指令。语音控制只是用于控制智能家居控制指令的执行情况，因此预置数据库内存储的单词模型数量少，便于快速识别语音信号，提高识别速度，提高智能家居设备的控制便利性。
39.智能家居设备包括空调、灯具、加湿器和电动窗帘，智能家居设备与智能家居控制中心无线连接，智能家居设备根据智能家居控制指令进行开启和关闭，如开启\关闭空调、拉开电动窗帘等。
40.指令编辑子模块还包括图像采集联动单元，图像采集联动单元用于在拾音单元采集人体发出的语音信号后发送提示信息至图像采集模块，图像采集模块收到提示信息后，开启摄像头，获取当前室内人体的姿态动作图像。其意义在于，当人体发出语音信号(如“停”、“继续”等指令)后，提示图像采集模块去采集人体的姿态动作图像，及时确认人体在发出语音信号的同时，是否发出了动作指令，辅助人体红外感应器提示图像采集模块进行图像采集。
41.工作原理：无线智能家居系统中，人体识别模块通过人体红外感应器检测室内的人体是否在进行运动，当检测到人体在运动后，发送人体识别信号至图像采集模块，图像采集模块开启摄像头并采集人体的姿态动作图像，智能家居控制中心对姿态动作图像进行识别，并输出智能家居控制指令至智能家居设备，智能家居设备根据智能家居控制指令执行相应动作。为了防止在人体红外感应器在人体温度和环境温度差不多的时候识别灵敏度下降，导致不能准确识别人体的行为，一方面，对于人体红外感应器监测生成的人体移动模拟信号，信号处理器处理时，利用bp神经网络对数字信号进行校正，提高人体行为识别率；另一方面，在室内温度达到设定温度后，图像采集模块的处理器控制摄像头保持开启状态并采集室内图像，直至室内温度低于设定温度后，控制摄像头关闭，有效防止图像采集模块不能及时采集人体的姿态动作图像。因此，无线智能家居系统可以有效避免人体红外感应器识别灵敏度下降导致的误判，提高人体行为识别率，及时识别人体发出的动作控制信号。无线智能家居系统根据人体的动作生成智能家居控制指令，根据语音信号生成智能家居控制指令的执行控制指令，通过语音配合动作实现智能家居设备的控制，提高识别控制速度。
42.以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。