家居设备的控制方法及装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及家居设备，具体而言，涉及一种家居设备的控制方法、一种家居设备的控制装置、一种电子设备及一种存储介质。

背景技术：

1、随着家居设备的普及，一个家庭下的智能家电和家居设备产品越来越多，可控制的功能参数和调节的参数也越来越丰富，伴随而来的是设备控制和联动配置的复杂度日益增加。为了实现功能参数的精准推荐，行业里往往采用大数据的分析方法，分析某一个品类设备在限定条件下(比如季节、时间段)的使用频次，进而推荐给用户，然而这种推荐方式没有与用户进行关联，因此其并不精准。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。

2、为此，本发明的第一个方面提出了一种家居设备的控制方法。

3、本发明的第二个方面提出了一种家居设备的控制装置。

4、本发明的第三个方面提出了一种电子设备。

5、本发明的第四个方面提出了一种存储介质。

6、本发明的第五个方面提出了一种计算机程序产品。

7、有鉴于此，根据本发明的第一个方面，提出了一种家居设备的控制方法，包括：获取位于当前时间之前的第一预设时间段内至少一个家居设备的第一状态变化；根据至少一个家居设备的第一状态变化确定位于当前时间之后的第二预设时间段内至少一个家居设备进行第二状态变化的概率；基于概率大于预设概率时，根据第二状态变化确定与第二状态变化对应的至少一个家居设备的功能参数；根据家居设备的功能参数生成家居设备的控制方案。

8、本发明提供的家居设备的控制方法，主要包括：首先获取位于当前时间之前的第一预设时间段内的至少一个家居设备的第一状态变化，即获取过去一段时间内一个或多个家用电器的状态变化，状态变化包括家用电器由开机变关机，家用电器的温度升高等。然后根据至少一个家居设备的第一状态变化确定位于当前时间之后的第二预设时间段内的至少一个家居设备进行第二状态变化的概率，即根据过去一段时间内一个或多个家居设备的状态变化预测未来一段时间内一个或多个家用电器进行状态变化的概率，由于家居设备中包括多个家用电器，因此当用户在过去一段时间内控制某一个家用电器进行工作，使得某一个家用电器的状态变化后，可以根据该家用电器的状态变化预测出家居设备中其他家用电器或该家用电器在未来一段时间内进行状态变化的概率，即预测出用户在未来一段时间内可能想要改变的家居设备的状态。当概率大于预设概率时，说明未来一段时间内家用电器进行第二状态变化的可能性较高，因此根据第二状态变化确定与第二状态变化对应的功能参数，例如当家居设备为灯时，预测出未来一段时间内用户想要将灯由开启状态转换为关闭状态，则确定家居设备的功能参数为关灯。最后根据家居设备的功能参数生成家居设备的控制方案。本发明通过根据过去一段时间内一个或多个家用电器的状态变化，基于家用电器状态变更之间的前后时序关系预测出接下来一段时间内多个家用电器将处于的状态，然后根据预测结果的概率生成对应的控制方案并推送给用户，从而使得功能参数推荐与用户行为关联在一起，从而实现了功能参数的精准推荐。

9、根据本发明的上述家居设备的控制方法，还可以具有以下技术特征：

10、在一些技术方案中，可选地，在获取位于当前时间之前的第一预设时间段内至少一个家居设备的第一状态变化的步骤之前，包括：确定当前时间和当前时间所对应的场景信息；根据当前时间和场景信息确定第一预设时间段和/或第二预设时间段。

11、在该技术方案中，在获取位于当前时间之前的第一预设时间段内至少一个家居设备的第一状态变化的步骤之前，包括：还需要确定当前的时间以及与该当前时间对应的场景信息，其中，场景信息可以为下班回家场景、热水洗菜场景、夜间晾衣场景、就餐场景、睡觉场景以及上班离家场景等。可以理解的是，不同的场景信息中，家居设备状态发生变化的时间段是不同的，因此可以根据当前时间和当前场景信息确定第一预设时间段和/或第二预设时间段。例如当场景信息为下班回家场景时，当前时间为下午20：00，因此在前4个小时内家居设备的状态是不会发生变化的，而当玄关的灯被打开后，说明用户回到了家内，则在5分钟内卧室空调有95％的概率会被打开，燃气热水器在30分钟内有83％的概率会打开零冷水。因此第一预设时间段可以设置为20：00-20：10，第二预设时间段可以设置为20：10-20：30。

12、在一些技术方案中，可选地，确定当前时间和当前时间所对应的场景信息的步骤，包括：获取当前的环境信息以及当前的家居设备的状态变化；根据环境信息以及当前的家居设备的状态变化确定场景信息。

13、在该技术方案中，确定当前时间和当前时间所对应的场景信息的步骤，包括：首先确定当前的环境信息以及当前的家居设备的状态变化情况，然后根据环境信息以及状态变化情况确定场景信息。其中，环境信息可以为时间、温度以及湿度等。示例性地，当前时间为23：00，当前的环境信息中的温度为26摄氏度，说明此时用户位于家中，再结合时间，那么当前的场景信息可能为夜间晾衣场景还可能为睡觉场景，此时获取至少一个家居设备的状态变化情况，若洗衣机由运行变为停止，则说明此时是夜间晾衣场景，若客厅的灯由开启变为关闭，则说明此时是睡觉场景。

14、在一些技术方案，可选地，根据至少一个家居设备的第一状态变化确定位于当前时间之后的第二预设时间段内至少一个家居设备进行第二状态变化的概率的步骤，包括：对至少一个家居设备的第一状态变化进行权重赋值；根据赋值后的至少一个权重确定位于当前时间之后的第二预设时间段内至少一个家居设备进行第二状态变化的概率。

15、在该技术方案中，根据至少一个家居设备的第一状态变化确定位于当前时间之后的第二预设时间段内至少一个家居设备进行第二状态变化的概率的步骤，包括：当至少一个家居设备的第一状态发生变化后，对每个家居设备的状态变化都根据关联关系进行权重赋值，其中，同一个家居设备的不同状态变化的权重赋值也不同的，不同的家居设备的同一个状态变化的权重赋值也是不同的。然后根据多个权重位于当前时间之后的第二预设时间段内至少一个家居设备进行第二状态变化的概率。

16、在一些技术方案中，可选地，根据至少一个家居设备的第一状态变化确定位于当前时间之后的第二预设时间段内至少一个家居设备进行第二状态变化的概率的步骤，还包括：对至少一个家居设备进行第二状态变化时的环境信息进行权重赋值；根据赋值后的环境信息的权重确定位于当前时间之后的第二预设时间段内至少一个家居设备进行第二状态变化的概率。

17、在该技术方案中，根据至少一个家居设备的第一状态变化确定位于当前时间之后的第二预设时间段内至少一个家居设备进行第二状态变化的概率的步骤，还包括：由于家居设备的状态变化会导致环境信息也发生变化，因此在预测过程中，还需要对在至少一个家居设备进行第二状态变化时，所产生的环境信息进行权重赋值，其中，环境信息可以为外部环境信息、内部环境信息和地域时间等，进而根据环境信息的权重与至少一个家居设备进行第一状态变化的权重预测出第二预设时间段内至少一个家居设备进行第二状态变化的概率。

18、在一些技术方案中，可选地，根据至少一个家居设备的第一状态变化确定位于当前时间之后的第二预设时间段内至少一个家居设备进行第二状态变化的概率的步骤，包括：确定预测模型；获取家居设备的环境信息；将第一状态变化和环境信息输入至预测模型中确定位于当前时间之后的第二预设时间段内至少一个家居设备进行第二状态变化的概率。

19、在该技术方案中，根据至少一个家居设备的第一状态变化确定位于当前时间之后的第二预设时间段内至少一个家居设备进行第二状态变化的概率的步骤，包括：首先确定预测模型，该预测模型内具有家用电器动作或状态变更之间的时序预测算法，即该预测模型能够根据过去一段时间内某一个家用电器的动作或状态预测出接下来一段时间内其他家用电器的进行动作或状态的概率。然后获取家居设备的环境信息，其中，环境信息包括室内环境和室外环境，众所周知，用户是根据环境信息来控制家居设备的，当温度高时，用户可能会控制空调的温度降低，当温度低时，用户可能会控制空调的温度升高，因此在进行预测之前需要获取家居设备的环境信息。然后将第一预设时间段内家居设备的第一状态变化和获取得到的环境进行输入至预测模型中，从而得到了位于当前时间之后的第二预设时间段即接下来的第二预设时间段内至少一个家居设备进行第二状态变化的概率。通过将过去一段时间内的家居设备的状态变化和家用电器所在的环境信息输入至预测模型中进行预测，从而使得预测结果更加准确。

20、在一些技术方案中，可选地，确定预测模型的步骤，包括：获取家居设备的历史运行数据，其中，历史运行数据中包括家居设备在第三预设时间段和第四预设时间段内的状态变化，其中，第三预设时间段在时间上位于第四预设时间段之前；获取家居设备在第三预设时间段和第四预设时间段内的环境信息；根据环境信息和历史运行数据确定预测模型。

21、在该技术方案中，确定预测模型的步骤，包括：首先获取家居设备的历史运行数据，其中，历史运行数据包括家居设备在第三预设时间段和第四预设时间段的状态变化，并且第三预设时间段在时间上位于第四预设时间段之前，也就是说，能够根据第三预设时间段内的家居设备的状态变化预测出第四预设时间段内家居设备的状态变化。其中，第三预设时间段需要通过多次计算得到，如果第三预设时间段过长，那么家居设备的状态和功能参数变化就会多样性，因此会容易干扰家居设备之间的前后关系，导致预测不准。如果第三预设时间段过短，那么会导致家居设备之间的前后关系信息获取不足，导致关系丢失。因此第三预设时间段的设定需要经过仔细的计算。第四预设时间段也需要通过多次计算得到，如果第四预设时间段过长，虽然预测的会更加准确，但匹配业务的实时性需求则会越弱。如果第四预设时间段过短，预测的准确率会降低，因此第四预设时间段的设定需要经过仔细的计算。在获取得到历史运行数据后，还需要获取家居设备在第三预设时间段和第四预设时间段内的环境信息。最后根据得到历史运行数据和环境信息采用数理统计、深度学习等机器学习方法挖掘出不同家居设备之间的前后时序关系，从而获得对应的预测模型。通过根据历史运行数据以及当时的环境信息进行训练得到预测模型，从而使得预测模型的预测结果更加准确。

22、在一些技术方案中，可选地，确定预测模型的步骤还包括：根据家居设备在第三预设时间段内的状态变化和预测模型得到预测结果；基于预测结果与家居设备在第四预设时间段内的状态变化不同，则对第三预设时间段和第四预设时间段进行调整后，将调整后的第三预设时间段内的状态变化输入至预测模型重新预测，直至预测结果与家居设备在第四预设时间段内的状态变化相同。

23、在该技术方案中，确定预测模型的步骤还包括：第三预设时间段和第四预设时间段的设定。具体地，将家居设备在第三预设时间段内的状态变化输入至预测模型中，得到预测结果。然后将预测结果与第四预设时间段内的状态变化进行匹配，当预测结果与第四预设时间段内的状态变化不同时，则对第三预设时间段和第四预设时间段进行调整，例如可以按10分钟的上下幅度去调整第三预设时间段和第四预设时间，然后在调整后的第三预设时间段内的状态变化再输入至预设模型中进行重新预测，如此反复，直至预测结果与第四预设时间段内的状态变化相同。从而得到了最准确的第三预设时间段和第四预设时间段。同时由于预测模型是通过第三预设时间段和第四预设时间段内的数据信息进行训练得到的，因此在实际工作过程中的第一预设时间段与第三预设时间段相同，第二预设时间段与第四预设时间段相同。通过利用预测模型对测试数据进行验证，并根据测试的数据的表现结果，调整第三预设时间段和第四预设时间段，直到可预测的时间范围及准确度同时匹配业务场景要求。从而得到了符合要求的第一预设时间段、第二预设时间段、第三预设时间段以及第四预设时间段。

24、在一些技术方案中，可选地，家居设备的控制方法还包括：对控制方案进行推送。

25、在该技术方案中，家居设备的控制方法还包括：将生成的控制方案进对用户进行推送，其中，可以通过语音、屏幕、应用程序推送的方式推送给用户。

26、在一些技术方案中，可选地，家居设备的控制方法还包括：接收用户输入的自动执行指令；控制家居设备按照控制方案进行工作。

27、在该技术方案中，家居设备的控制方法还包括：接收用户输入的自动执行指令，然后控制家居设备按照控制方案进行工作。也就是说，当家居设备将控制方案推送给用户后，用户会对其进行响应向家居设备输入指令，如果用户输入的是自动执行指令时，会控制家居设备按照推送的控制方案进行工作。同时，当推送的控制方案被用户连续肯定执行后，可以在征得用户同意之后，可将该控制方案转变为自动执行的控制方案，下一次出现相同的预测时，不需要用户操作，家居设备会自动执行控制方案。从而满足了用户的使用体验。

28、在一些技术方案中，可选地，环境信息包括室内温度、室内湿度、室内亮度、时间、地区、室外天气或室外气温中的一种或几种组合。

29、在该技术方案中，环境信息可以包括室内环境信息以及室外环境信息，其中，室内环境信息包括室内温度、室内湿度、室内亮度、室内二氧化碳含量以及室内甲醛含量等。室外环境信息则包括时间、地区、室外天气以及室外气温等。通过获取上述环境信息从而使得预测的结果更加准确。

30、根据本发明的第二个方面，提出了一种家居设备的控制装置，包括：第一获取模块，第一获取模块用于获取位于当前时间之前的第一预设时间段内至少一个家居设备的第一状态变化；第一确定模块，第一确定模块用于根据至少一个家居设备的第一状态变化确定位于当前时间之后的第二预设时间段内至少一个家居设备进行第二状态变化的概率；第二确定模块，第二确定模块用于基于概率大于预设概率时，根据第二状态变化确定与第二状态变化对应的至少一个家居设备的功能参数；生成模块，生成模块用于根据家居设备的功能参数生成家居设备的控制方案。

31、本发明提供的家居设备的控制装置具体包括：第一获取模块、第一确定模块、第二确定模块以及生成模块。其中，第一获取模块首先获取位于当前时间之前的第一预设时间段内的至少一个家居设备的第一状态变化，即获取过去一段时间内一个或多个家用电器的状态变化，状态变化包括家用电器由开机变关机，家用电器的温度升高等。然后第一确定模块根据至少一个家居设备的第一状态变化确定位于当前时间之后的第二预设时间段内的至少一个家居设备进行第二状态变化的概率，即根据过去一段时间内一个或多个家居设备的状态变化预测未来一段时间内一个或多个家用电器进行状态变化的概率，由于家居设备中包括多个家用电器，因此当用户在过去一段时间内控制某一个家用电器进行工作，使得某一个家用电器的状态变化后，可以根据该家用电器的状态变化预测出家居设备中其他家用电器或该家用电器在未来一段时间内进行状态变化的概率，即预测出用户在未来一段时间内可能想要改变的家居设备的状态。当概率大于预设概率时，说明未来一段时间内家用电器进行第二状态变化的可能性较高，因此第二确定模块根据第二状态变化确定与第二状态变化对应的功能参数，例如当家居设备为灯时，预测出未来一段时间内用户想要将灯由开启状态转换为关闭状态，则确定家居设备的功能参数为关灯。最后生成模块根据家居设备的功能参数生成家居设备的控制方案。本发明通过根据过去一段时间内一个或多个家用电器的状态变化，基于家用电器状态变更之间的前后时序关系预测出接下来一段时间内多个家用电器将处于的状态，然后根据预测结果的概率生成对应的控制方案并推送给用户，从而实现了功能参数的精准推荐。

32、根据本发明的第三个方面，提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述任一项的家居设备的控制方法的步骤。

33、本发明提供的电子设备，处理器执行计算机程序时实现上述家居设备的控制方法的步骤，能够实现上述任一技术方案的技术效果，在此不再赘述。

34、根据本发明的第四个方面，提出了一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项的家居设备的控制方法的步骤。

35、本发明提供的存储介质，计算机程序被处理器执行时实现上述家居设备的控制方法的步骤，能够实现上述任一技术方案的技术效果，在此不再赘述。

36、根据本发明的第五个方面，提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一技术方案中的家居设备的控制方法的步骤。

37、本技术方案提供的计算机程序产品实现如本发明任一技术方案的家居设备的控制方法的步骤，因而其具有如本发明任一技术方案的家居设备的控制方法的全部有益效果，在此不再赘述。

38、本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过本发明的实践了解到。