基于5G平台的家庭噪音智能控制系统及方法

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基于5g平台的家庭噪音智能控制系统及方法
技术领域
1.本发明涉及智能家居技术领域，具体涉及一种基于5g平台的家庭噪音智能控制系统及方法。

背景技术：

2.随着科技进步与经济发展，人们生活水平不断的提高，使得人们对家居生活的要求也越来越高，智能家居也成为热门行业。特别是智能门窗，在智能家居行业占有很大的比重，智能门窗最大的特点在于不需要用户手动操作，就可以实现门窗的通风功能的打开与关闭。
3.为了提高用户的远程控制需求，市面出现了能够实现远程控制的智能窗户，以应对用户和智能窗户相处异地导致无法及时开关智能窗户的弊端。比如说，已有中国专利公开相关的技术，所公开的能够实现远程控制的智能窗户包括窗户本体，用于驱动窗户本体上的窗户打开、关闭或者转动的电动驱动系统，用于监测窗户本体所在环境的环境数据的监测设备，用于接收、发送控制窗户打开或关闭的控制命令的无线信号收发器，用于根据控制命令控制电动驱动系统对窗户进行工作控制的控制器。
4.在上述技术方案中，通过监测窗户本体所位于的环境数据，比如说，温度、湿度、空气质量、风速等，根据环境数据判断是否需要进行开窗或关窗，通过控制器直接控制开窗或关窗，即使用户不在家也可进行开窗或关窗控制。但是，是否需要进行开窗或关窗，是根据环境数据进行判断的，比如说，温度偏高开窗，温度偏低关窗，这样的判断忽略了用户的个体差异以及用户的个人习惯，比如说，有用户偏爱更高的温度，也有用户偏爱更低的温度，这使得开窗或关窗并不能很好地与用户的个人习惯相适应，用户需要自己修正开窗或关窗的控制结果，造成用户的体验感差。

技术实现要素：

5.本发明提供一种基于5g平台的家庭噪音智能控制系统及方法，解决了现有技术不能与用户的个人习惯相适应的技术问题。
6.本发明提供的基础方案为：基于5g平台的家庭噪音智能控制系统，包括：
7.数据采集模块，用于实时采集智能窗户所位于环境的环境数据，并记录环境数据对应的采集时间；
8.动作获取模块，用于获取采集时间之前预设时段的用户的动作数据；
9.习惯修正模块，用于根据动作数据分析用户的环境偏好，得到表征环境偏好的修正系数；
10.中央控制模块，用于根据环境数据与修正系数生成控制指令；
11.开关执行模块，用于根据控制指令对智能窗户执行开窗或者关窗操作。
12.本发明的工作原理及优点在于：在本方案中，家庭噪音智能控制的技术方案，核心在于，根据用户的环境偏好控制智能窗户的开窗或关窗。在采集智能窗户所位于环境的环
境数据之后，并不是直接地根据环境数据判断是否需要开窗或者关窗，而是考虑用户的环境偏好的差异性，这种环境偏好采用修正系数来体现，比如说，大部分人在温度高于25℃就会开窗，但是某个用户喜欢相对较热的环境，只有温度高于27℃才开窗；对于表征环境偏好的修正系数来说，是根据用户的动作数据得到，比如说开窗、关窗的时间点、时长、环境数据等，这些动作数据的规律能够反映用户的环境偏好，故而得到的修正系数也能够体现用户的环境偏好，除此之外，所用于分析修正系数的动作数据是特定时间段(采集时间之前预设时段)的，这个特定时间段是与采集智能窗户所位于环境的环境数据的时刻最近的时间段，从而这个特定时间段的动作数据也是用户最近的环境偏好的体现，得到的修正系数也能体现用户最近的环境偏好，提高了修正系数的最新性和动态性，使得整个控制开窗或者关窗的过程能够与用户最近的个人习惯相适应。
13.本发明得到的修正系数能够体现用户最近的环境偏好，提高了修正系数的最新性和动态性，使得开窗或者关窗能够与用户最近的个人习惯相适应，解决了现有技术不能与用户的个人习惯相适应的技术问题。
14.进一步，所述动作获取模块，用于获取采集时间之前预设时段的用户的动作数据，所述动作数据包括多个关窗时点、开窗时点和噪声分贝数；所述习惯修正模块，用于根据动作数据分析用户的环境偏好，得到表征环境偏好的修正系数，还包括：
15.获取多个关窗时点所对应的噪声分贝数，并计算多个关窗时点所对应的噪声分贝数的平均值，记为基准噪声分贝数；
16.根据多个关窗时点和开窗时点得到多个关窗时长；
17.拟合多个噪声分贝数和多个关窗时长，得到表征噪声偏好的噪声修正系数和噪声修正常数。
18.有益效果在于：基准噪声分贝数是根据多个关窗时点所对应的噪声分贝数的平均值计算得到，能够体现使得用户关窗的最低噪声分贝数，能够反映用户对噪声偏好的静态的个体差异，这是“静态特征”；拟合得到的表征噪声偏好的噪声修正系数，体现了关窗时长与噪声分贝数之间的变化特点，能够反映用户对噪声偏好的动态的个体差异，这是“动态特征”。
19.进一步，所述动作获取模块，用于获取采集时间之前预设时段的用户的动作数据，所述动作数据包括多个开窗时点、关窗时点和空气质量指数；所述习惯修正模块，用于根据动作数据分析用户的环境偏好，得到表征环境偏好的修正系数，还包括：
20.获取多个开窗时点所对应的空气质量指数，并计算多个开窗时点所对应的空气质量指数的平均值，记为基准空气质量指数；
21.根据多个开窗时点和关窗时点得到多个开窗时长；
22.拟合多个空气质量指数和多个开窗时长，得到表征空气质量偏好的空气修正系数和空气修正常数。
23.有益效果在于：基准空气质量指数是根据多个开窗时点所对应的空气质量指数的平均值计算得到，能够体现使得用户开窗的最低空气质量指数，能够反映用户对空气质量偏好的静态的个体差异，这是“静态特征”；拟合得到的表征空气质量偏好的空气修正系数，体现了开窗时长与空气质量指数之间的变化特点，能够反映用户对空气质量偏好的动态的个体差异，这是“动态特征”。
24.进一步，所述中央控制模块，用于根据环境数据与表征环境偏好的修正系数生成控制指令，所述控制指令包括触发指令和持续指令；
25.生成触发指令包括：判断噪声分贝数与基准噪声分贝数的大小，若噪声分贝数高于基准噪声分贝数，生成关窗的触发指令；或者，判断空气质量指数与基准空气质量指数的大小，若空气质量指数高于基准空气质量指数，生成开窗的触发指令；
26.生成持续指令包括：计算关窗持续时间，关窗持续时间＝噪声修正系数
×
(噪声分贝数－基准噪声分贝数)+噪声修正常数，根据关窗持续时间生成关窗的持续指令；或者，计算开窗持续时间，开窗持续时间＝空气修正系数
×
(空气质量指数－基准空气质量指数)+空气修正常数，根据开窗持续时间生成开窗的持续指令。
27.有益效果在于：关窗/开窗的触发指令根据平均值得到，能够体现用户相对稳定的对噪声/空气质量的最小偏好量，提高了触发的精确性；关窗/开窗的持续指令根据噪声修正系数/空气修正系数得到，能够体现用户相对变化的对噪声或空气质量的变化的偏好，提高了关窗持续时间/开窗持续时间的精确性。
28.进一步，所述开关执行模块，还包括电机，电机用于驱动智能窗户开窗或者关窗。
29.有益效果在于：可以通过电机驱动智能窗户以转动的方式打开或者关闭，以实现开窗或者关窗操作，技术成熟、故障率低。
30.进一步，所述开关执行模块，还包括计时器，计时器用于记录关窗持续时间/开窗持续时间。
31.有益效果在于：记录关窗持续时间/开窗持续时间，有利于后续核对、检查。
32.基于上述基于5g平台的家庭噪音智能控制系统，本发明还提供一种基于5g平台的家庭噪音智能控制方法，包括：
33.s1、实时采集智能窗户所位于环境的环境数据，并记录环境数据对应的采集时间；
34.s2、获取采集时间之前预设时段的用户的动作数据；
35.s3、根据动作数据分析用户的环境偏好，得到表征环境偏好的修正系数；
36.s4、根据环境数据与修正系数生成控制指令；
37.s5、根据控制指令对智能窗户执行开窗或者关窗操作。
38.本发明的工作原理及优点在于：考虑用户的环境偏好的差异性，这种环境偏好采用修正系数来体现，修正系数根据用户的动作数据得到，这些动作数据的规律能够反映用户的环境偏好，故而得到的修正系数也能够体现用户的环境偏好；所用于分析修正系数的动作数据是采集时间之前预设时段的特定时间段的，这个特定时间段是与采集智能窗户所位于环境的环境数据的时刻最近的时间段，从而这个特定时间段的动作数据也是用户最近的环境偏好的体现，得到的修正系数也能体现用户最近的环境偏好，提高了修正系数的最新性和动态性，使得开窗或者关窗能够与用户最近的个人习惯相适应。
39.进一步，s2中，获取采集时间之前预设时段的用户的动作数据，所述动作数据包括多个关窗时点、开窗时点和噪声分贝数；s3中，根据动作数据分析用户的环境偏好，得到表征环境偏好的修正系数，包括：
40.获取多个关窗时点所对应的噪声分贝数，并计算多个关窗时点所对应的噪声分贝数的平均值，记为基准噪声分贝数；
41.根据多个关窗时点和开窗时点得到多个关窗时长；
42.拟合多个噪声分贝数和多个关窗时长，得到表征噪声偏好的噪声修正系数和噪声修正常数。
43.有益效果在于：基准噪声分贝数是根据平均值计算得到，能够体现使得用户关窗的最低噪声分贝数，能够反映用户对噪声偏好的静态的个体差异；拟合得到的表征噪声偏好的噪声修正系数，体现了关窗时长与噪声分贝数之间的变化特点，能够反映用户对噪声偏好的动态的个体差异。
44.进一步，s2中，获取采集时间之前预设时段的用户的动作数据，所述动作数据包括多个开窗时点、关窗时点和空气质量指数；s3中，根据动作数据分析用户的环境偏好，得到表征环境偏好的修正系数，包括：
45.获取多个开窗时点所对应的空气质量指数，并计算多个开窗时点所对应的空气质量指数的平均值，记为基准空气质量指数；
46.根据多个开窗时点和关窗时点得到多个开窗时长；
47.拟合多个空气质量指数和多个开窗时长，得到表征空气质量偏好的空气修正系数和空气修正常数。
48.有益效果在于：基准空气质量指数是根据平均值计算得到，能够体现使得用户开窗的最低空气质量指数，能够反映用户对空气质量偏好的静态的个体差异；拟合得到的表征空气质量偏好的空气修正系数，体现了开窗时长与空气质量指数之间的变化特点，能够反映用户对空气质量偏好的动态的个体差异。
49.进一步，s4中，根据环境数据与表征环境偏好的修正系数成控制指令，所述控制指令包括触发指令和持续指令；
50.生成触发指令包括：判断噪声分贝数与基准噪声分贝数的大小，若噪声分贝数高于基准噪声分贝数，生成关窗的触发指令；或者，判断空气质量指数与基准空气质量指数的大小，若空气质量指数高于基准空气质量指数，生成开窗的触发指令；
51.生成持续指令包括：计算关窗持续时间，关窗持续时间＝噪声修正系数
×
(噪声分贝数－基准噪声分贝数)+噪声修正常数，根据关窗持续时间生成关窗的持续指令；或者，计算开窗持续时间，开窗持续时间＝空气修正系数
×
(空气质量指数－基准空气质量指数)+空气修正常数，根据开窗持续时间生成开窗的持续指令。
52.有益效果在于：关窗/开窗的触发指令根据平均值得到，能够体现用户相对稳定的对噪声/空气质量的最小偏好量，提高了触发的精确性；关窗/开窗的持续指令根据噪声修正系数/空气修正系数得到，能够体现用户相对变化的对噪声或空气质量的变化的偏好，提高了关窗持续时间/开窗持续时间的精确性。
附图说明
53.图1为本发明基于5g平台的家庭噪音智能控制系统实施例的系统结构框图。
具体实施方式
54.下面通过具体实施方式进一步详细的说明：
55.实施例1
56.实施例基本如附图1所示，包括：
57.数据采集模块，用于实时采集智能窗户所位于环境的环境数据，并记录环境数据对应的采集时间；
58.动作获取模块，用于获取采集时间之前预设时段的用户的动作数据；
59.习惯修正模块，用于根据动作数据分析用户的环境偏好，得到表征环境偏好的修正系数；
60.中央控制模块，用于根据环境数据与修正系数生成控制指令；
61.开关执行模块，用于根据控制指令执行开窗或者关窗操作。
62.在本实施例中，数据采集模块包括噪声检测仪和空气质量检测仪，动作获取模块、习惯修正模块和中央控制模块均集成在服务器上，通过软件/程序/代码/计算机指令实现其功能，开关控制模块包括电机和计时器。
63.具体实施过程如下：
64.s1、数据采集模块实时采集智能窗户所位于环境的环境数据，并记录环境数据对应的采集时间。比如说，采用噪声检测仪实时检测智能窗户所位于环境的噪声分贝数，同时记录对应的采集时间，例如：52分贝，2021年11月5日10时52分。
65.s2、动作获取模块获取采集时间之前预设时段的用户的动作数据。在本实施例中，动作数据的获取方式如下：在家里智能窗户处安装摄像头和噪声检测仪，24小时监控是否存在关窗操作，用户的多个动作数据按照固定格式预先储存在服务器中，例如，关窗：关窗时点2021年11月5日10时50分贝、噪声分贝数55分贝，开窗：开窗时点2021年11月5日14时50分、噪声分贝数50分贝。预设时段可以人为进行设定，可设为7天，根据我国目前的工作时间规定，大部分人每周工作5天、休息2天，一周刚好是一个完整的“工作”、“休息”周期，从而7天的动作数据能够准确地反映用户最近的生活状态、作息规律以及个人习惯，提高修正的精确性。
66.s3、习惯修正模块根据动作数据分析用户的环境偏好，得到表征环境偏好的修正系数。在本实施例中，具体过程如下：
67.首先，获取多个关窗时点所对应的噪声分贝数，例如：获取10个关窗时点的数据，10个关窗时点记为tc1、tc2、tc3...tc9、tc10；并计算多个关窗时点所对应的噪声分贝数的平均值，记为基准噪声分贝数，也即计算tc1、tc2、tc3...tc9、tc10这10个关窗时点所对应的噪声分贝数的平均值，这样基准噪声分贝数能够体现用户关窗的最低噪声分贝数，能够反映用户对噪声偏好的静态的个体差异，这是“静态特征”，也即关窗的“启动阈值”。
68.然后，根据多个关窗时点和开窗时点得到多个关窗时长，例如：获取10个关窗时点对应的开窗时点，10个开窗时点记为to1、to2、to3...to9、to10，根据10个关窗时点和10个开窗时点得到10个关窗时长，10个关窗时长记为δtc1＝to1-tc1，δtc2＝to2-tc2，δtc3＝to3-tc3...δtc9＝to9-tc9，δtc10＝to10-tc10。
69.最后，拟合多个噪声分贝数和多个关窗时长，也即，采用最小二乘法拟合10个关窗时点对应的噪声分贝数与10个关窗时长，得到拟合关系式，其中，拟合关系式中的系数就为噪声修正系数，拟合关系式中的常数就为噪声修正常数，这样噪声修正系数体现了关窗时长与噪声分贝数之间的变化特点，能够反映用户对噪声偏好的动态的个体差异，体现了用户关窗的“动态特征”。
70.s4、中央控制模块根据环境数据与修正系数生成控制指令。
71.在本实施例中，生成的控制指令包括触发指令和持续指令，分述如下：
72.其一，生成触发指令：判断噪声分贝数与基准噪声分贝数的大小，若噪声分贝数高于基准噪声分贝数，生成关窗的触发指令，这样关窗的触发指令能够体现用户相对稳定的对噪声的最小偏好量(这里的偏好实质上是指厌恶)，提高了触发的精确性。
73.其二，生成持续指令：计算关窗持续时间，关窗持续时间＝噪声修正系数
×
(噪声分贝数－基准噪声分贝数)+噪声修正常数，根据关窗持续时间生成关窗的持续指令，这里的噪声分贝数是指所采集的智能窗户所位于环境的噪声分贝数，这样关窗的持续指令根据噪声修正系数得到，能够体现用户相对变化的对噪声的变化的偏好，提高了关窗持续时间的精确性。
74.s5、开关执行模块根据控制指令执行关窗操作：根据关窗的触发指令，控制电机驱动智能窗户通过转动的方式关闭，以实现关窗操作；并根据关窗的持续指令，控制智能窗户在关窗持续时间内保持关闭状态。
75.实施例2
76.与实施例1不同之处仅在于，
77.s1、采用空气质量检测仪实时检测智能窗户所位于环境的空气质量指数，同时记录对应的采集时间。
78.s2、动作数据的获取方式如下：在家里智能窗户处安装摄像头和空气质量检测仪，24小时监控是否存在开窗操作。
79.s3、习惯修正模块根据动作数据分析用户的环境偏好，得到表征环境偏好的修正系数。在本实施例中，具体过程如下：
80.首先，获取多个开窗时点所对应的空气质量指数，例如：获取10个开窗时点的数据，10个开窗时点依然记为to1、to2、to3...to9、to10；并计算多个开窗时点所对应的空气质量指数的平均值，记为基准空气质量指数，也即计算to1、to2、to3...to9、to10这10个开窗时点所对应的空气质量指数的平均值，这样基准空气质量指数能够体现用户开窗的最低空气质量指数，能够反映用户对空气质量偏好的静态的个体差异，这是“静态特征”，也即开窗的“启动阈值”。
81.然后，根据多个开窗时点和关窗时点得到多个开窗时长，例如：获取10个开窗时点对应的关窗时点，10个关窗时点也记为tc1、tc2、tc3...tc9、tc10，根据10个开窗时点和10个关窗时点得到10个开窗时长，10个开窗时长记为δto1＝tc1-to1，δto2＝tc2-to2，δto3＝tc3-to3...δto9＝tc9-to9，δto10＝tc10-to10。
82.最后，拟合多个空气质量指数和多个开窗时长，也即，采用最小二乘法拟合10个开窗时点对应的空气质量指数与10个开窗时长，得到拟合关系式，其中，拟合关系式中的系数就为空气修正系数，拟合关系式中的常数就为空气修正常数，这样空气修正系数体现了开窗时长与空气质量指数之间的变化特点，能够反映用户对空气质量偏好的动态的个体差异，体现了用户开窗的“动态特征”。
83.s4、中央控制模块根据环境数据与修正系数生成控制指令。
84.在本实施例中，生成的控制指令包括触发指令和持续指令，分述如下：
85.其一，生成触发指令：判断空气质量指数与基准空气质量指数的大小，若空气质量指数高于基准空气质量指数，生成开窗的触发指令，这样开窗的触发指令能够体现用户相
对稳定的对空气质量的最小偏好量，提高了触发的精确性。
86.其二，生成持续指令：计算开窗持续时间，开窗持续时间＝空气修正系数
×
(空气质量指数－基准空气质量指数)+空气修正常数，根据开窗持续时间生成开窗的持续指令，这里的空气质量指数是指所采集的智能窗户所位于环境的空气质量指数，这样开窗的持续指令根据空气修正系数得到，能够体现用户相对变化的对空气质量的变化的偏好，提高了开窗持续时间的精确性。
87.s5、开关执行模块根据控制指令执行开窗操作：根据开窗的触发指令，控制电机驱动智能窗户通过转动的方式打开，以实现开窗操作；并根据开窗的持续指令，控制智能窗户在开窗持续时间内保持打开状态。
88.以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本技术给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本技术的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本技术要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

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