一种应用于饮水机的智能感知系统及其控制方法与流程

本发明涉及智能控制，特别涉及一种应用于饮水机的智能感知系统及其控制方法。

背景技术：

1、饮水机是人们日常生活中使用最为广泛的生活电器之一，饮水机以其能够便捷、安全地提供饮用水的特点，特别是其具有能够即时提供冷、热水的功能而广受人们的喜爱。随着智能家居技术和人工智能技术的出现，饮水机也逐渐往智能化方向上发展，例如水质检测、用户行为分析、自动感应出水、智能温度调节、个性化饮水建议、远程控制以及智能家居联动等智能化功能层出不穷。然而，现有的饮水机所采用的智能化技术，仍然停留在基于预设的程序或规则来执行操作的层面，其智能化程度依托于预置程序或预置规则的可行性、通用性和丰富性，并不能真正意义上实现自主学习和自主决策，智能化能力有限，在实际应用中仍然存在非常大的局限性。

技术实现思路

1、本发明正是基于上述问题，提出了一种应用于饮水机的智能感知系统及其控制方法，使饮水机真正具有自主学习和自主决策的能力。

2、有鉴于此，本发明的第一方面提出了一种应用于饮水机的智能感知系统，包括用于获取感知数据的感知层，用于对感知数据进行处理、识别和存储的数据层，用于利用感知数据进行自主学习或者交互决策的决策层以及用于与用户进行交互的交互层，所述感知层包括用于感知人体行为和人体状态的人体感知模块，用于感知环境状态的环境感知模块，用于感知供水参数的供水感知模块以及用于感知交互事件的事件感知模块，所述数据层包括用于执行数据标准化、归一化和数值填充的数据处理模块，用于执行数据特征识别的数据特征提取模块，存储学习数据的学习样本数据库，所述决策层包括用于根据决策数据输出交互特征数据决策模型，所述交互层包括用于从交互特征数据中解析得到饮水机的交互控制指令和交互控制参数的交互特征数据解析模块，用于根据所述交互控制参数执行所述交互控制指令的交互控制指令执行模块，所述智能感知系统被配置为：

3、配置每一种感知类型的对应感知时间窗口的大小，所述感知类型包括人体行为感知、人体状态感知、环境状态感知、供水参数感知以及交互事件感知；

4、从各个感知数据通道读取感知数据，所述感知数据包括视觉感知数据、超声波感知数据、声音感知数据、红外感知数据、流量感知数据、温度感知数据以及触控感知数据中的至少一种；

5、对所述感知时间窗口中的感知数据进行整合和识别；

6、判断所述感知时间窗口中的感知数据为学习数据还是决策数据，所述学习数据用于训练决策模型，所述决策数据用于输入所述决策模型以使所述决策模型输出交互特征数据；

7、当所述感知时间窗口中的感知数据为学习数据时，将所述学习数据持久化到学习样本数据库中；

8、当所述感知时间窗口中的感知数据为决策数据时，将所述决策数据输入所述决策模型以使所述决策模型输出交互特征数据；

9、根据所述交互特征数据执行用户交互动作。

10、本发明的第二方面提出了一种应用于饮水机的智能感知系统的控制方法，包括：

11、具体的，所述感知时间窗口是一段特定的时间长度，智能饮水机的智能感知系统通过整合所述感知时间窗口中各个感知数据通道的感知数据来感知和识别人体行为、人体状态、环境状态、供水参数以及交互事件，由于感知和识别人体行为、人体状态、环境状态、供水参数以及交互事件所需要的感知数据不同，感知和识别方式不同，其对应的感知时间窗口的大小也相应的会有所差异，需要针对每种感知类型分别配置其对应感知时间窗口的大小。

12、例如，人体行为通常表现为一个或多个持续一定时长的动作，对人体行为的识别需要一个持续较长时间的感知时间窗口的感知数据来支撑。而一些特定的环境状态，例如环境温度状态、环境湿度状态等均表现为瞬时状态，对这些环境状态的识别仅需要一个瞬时感知数据即可完成，因此环境状态感知对应的感知时间窗口可以配置为一个较小的数值。

13、在本发明的技术方案中，所述学习数据为包含交互事件的感知数据，所述决策数据为不包含交互事件的感知数据。所述智能感知系统以所述学习样本数据库中的学习数据为所述决策模型的训练样本数据对所述决策模型进行持续的训练优化，从而使得所述决策模型能够利用所述感知层的感知数据精准输出交互决策。

14、进一步的，对所述感知时间窗口中的感知数据进行整合和识别的步骤具体包括：

15、配置每一种感知类型的关联感知数据通道以及对应各个关联感知数据通道的特征类型；

16、从所述感知时间窗口中各个关联感知数据通道的感知数据中提取对应感知类型的特征数据；

17、当任一感知数据通道的感知数据中不存在对应的特征数据时，将对应感知数据通道的特征数据配置为空值或者配置为零；

18、否则对应感知数据通道的特征数据进行标准化和归一化处理；

19、构建所述感知时间窗口的感知特征数据矩阵。

20、进一步的，在对所述感知时间窗口中的感知数据进行整合和识别的步骤之后，还包括：

21、判断所述感知特征数据矩阵中是否存在反映人体存在特征的人体特征数据维度，所述人体特征数据维度与一个或多个感知数据通道相对应；

22、当所述感知特征数据矩阵中不存在反映人体存在特征的人体特征数据维度时，丢弃当前感知时间窗口中的感知特征数据矩阵，返回执行从各个感知数据通道读取感知数据的步骤；

23、当所述感知特征数据矩阵中存在反映人体存在特征的人体特征数据维度时，执行判断所述感知时间窗口中的感知数据为学习数据还是决策数据及其后续步骤。

24、进一步的，判断所述感知时间窗口中的感知数据为学习数据还是决策数据的步骤具体包括：

25、确定交互感知数据通道，所述交互感知数据通道包括声音感知数据通道和触控感知数据通道；

26、判断所述感知时间窗口中所述交互感知数据通道的数据是否为空值或为零；

27、当所述感知时间窗口中所述交互感知数据通道的数据均为空值或均为零时，确定所述感知时间窗口中的感知数据为决策数据；

28、否则，确定所述感知时间窗口中的感知数据为学习数据。

29、进一步的，在将所述学习数据持久化到学习样本数据库中的步骤之后，还包括：

30、配置模型偏差测试周期；

31、在每个模型偏差测试周期中从所述学习样本数据库中提取测试数据对所述决策模型进行偏差测试，所述测试数据为生成时间小于预设时长阈值的学习数据；

32、当所述决策模型的偏差测试结果大于预设的偏差阈值时，使用所述学习样本数据库中的学习数据对所述决策模型进行重新训练。

33、进一步的，在每个模型偏差测试周期中从所述学习样本数据库中提取测试数据对所述决策模型进行偏差测试的步骤具体包括：

34、在所述测试数据的感知特征数据矩阵中确定输入数据维度和输出数据维度，所述输出数据维度为所述交互感知数据通道对应的数据维度，所述输入数据维度为所述感知特征数据矩阵中除所述输出数据维度外的其它数据维度；

35、基于所述输入数据维度的数据构建输入数据矩阵；

36、将所述输出数据维度的感知数据合并为第一输出数据，所述第一输出数据为一维数据序列；

37、将所述输入数据矩阵输入所述决策模型得到第二输出数据，所述第二输出数据为一维数据序列，且所述第一输出数据和所述第二输出数据为交互特征数据；

38、计算所述第一输出数据和所述第二输出数据的相似度；

39、根据所述第一输出数据和所述第二输出数据的相似度确定所述决策模型的偏差测试结果。

40、进一步的，将所述决策数据输入所述决策模型以使所述决策模型输出交互特征数据的步骤具体包括：

41、在所述决策数据的感知特征数据矩阵中确定输入数据维度；

42、基于所述输入数据维度的数据构建输入数据矩阵；

43、将所述输入数据矩阵输入所述决策模型得到所述交互特征数据，所述交互特征数据为一维数据序列。

44、进一步的，所述感知特征数据矩阵中对应交互感知数据通道的数据维度包含交互控制指令执行条件识别特征，在将所述学习数据持久化到学习样本数据库中的步骤之前，还包括：

45、获取供水参数感知数据通道的供水参数感知数据；

46、根据所述供水参数感知数据判断饮水机是否具备基于所述交互控制参数执行所述交互控制指令的条件；

47、根据饮水机是否具备基于所述交互控制参数执行所述交互控制指令的条件的判断结果配置所述交互控制指令执行条件识别特征。

48、进一步的，根据所述交互特征数据执行用户交互动作的步骤具体包括：

49、从所述交互特征数据中解析得到饮水机的交互控制指令和交互控制参数；

50、获取供水参数感知数据通道的供水参数感知数据；

51、根据所述供水参数感知数据判断饮水机是否具备基于所述交互控制参数执行所述交互控制指令的条件；

52、当饮水机具备基于所述交互控制参数执行所述交互控制指令的条件时，根据所述交互控制参数执行所述交互控制指令。

53、本发明提出了一种应用于饮水机的智能感知系统及其控制方法，通过从各个感知数据通道读取感知数据，对感知时间窗口中的感知数据进行整合和识别，判断所述感知时间窗口中的感知数据为学习数据还是决策数据，所述学习数据用于训练决策模型，所述决策数据用于输入所述决策模型以使所述决策模型输出交互特征数据，当所述感知时间窗口中的感知数据为学习数据时，将所述学习数据持久化到学习样本数据库中，当所述感知时间窗口中的感知数据为决策数据时，将所述决策数据输入所述决策模型以使所述决策模型输出交互特征数据，根据所述交互特征数据执行用户交互动作，使饮水机真正具有自主学习和自主决策的能力。