一种适老化智能家居生活环境分析方法及系统

智能家居系统通过数据分析，实现个性化的生活环境设定 #生活知识# #生活感悟# #科技生活变迁# #智能生活#

摘要： 本发明公开了一种适老化智能家居生活环境分析方法及系统，应用于智能家居技术领域，获取环境数据和身份数据；对环境数据和身份数据进行多模态信息数据融合，得到融合数据；利用融合数据和视频图像构建情景分析模型，情景分析模型根据用户特征、习惯特征以及环境参数，对环境安全和身体安全进行判断；根据所述情景分析模型的判断结果生成状态感知标识，根据所述状态感知标识进行自适应调节。其中，环境安全和身体安全进行判断，通过局部感知结合全局感知，预测用户行为和智能家居的控制行为，对智能家居进行自适应调控，解决老年人自身感知能力下降的情况下仍然能够对智能...

主分类号：

G06V20/40(2022.01)(计算；推算；计数)

权利要求：

1.一种适老化智能家居生活环境分析方法，其特征在于，具体步骤如下： 获取环境数据和身份数据； 对所述环境数据和所述身份数据进行多模态信息数据融合，得到融合数据； 利用所述融合数据和视频图像构建情景分析模型，所述情景分析模型根据用户特征、习惯特征以及环境参数，对环境安全和身体安全进行判断； 根据所述情景分析模型的判断结果生成状态感知标识，根据所述状态感知标识进行自适应调节。 2.根据权利要求1所述的一种适老化智能家居生活环境分析方法，其特征在于，所述环境数据包括：室内外烟雾含量、室内外细颗粒物含量、室内外地面水位、室内甲醛含量、室内煤气含量、室内风速、室内外温度、室内外湿度、门窗开闭状态； 身份数据包括姓名、身高、体重、年龄、血糖、血压、血脂、脉搏、运动数据、睡眠时间、每餐就餐总量、蛋白质含量、脂肪含量、水分含量。 3.根据权利要求1所述的一种适老化智能家居生活环境分析方法，其特征在于，对所述环境数据和所述身份数据进行多模态信息数据融合，得到融合数据，具体步骤包括： 定义所述环境数据为第一模态信息，所述身份数据为第二模态信息； 对所述第一模态信息和第二模态信息分别进行向量化，得到各模态信息所对应的初始特征向量； 将所述初始特征向量作为输入，执行融合操作得到目标特征向量，以便完成对所述第一模态信息和第二模态信息的融合；其中，所述融合操作采用注意力机制根据预设的目标标签为输入的特征向量或融合后的向量分配不同的权重。 4.根据权利要求1所述的一种适老化智能家居生活环境分析方法，其特征在于，构建情景分析模型具体步骤如下： 获取融合数据和视频图像； 构建特征提取子网络，得到目标特征；所述特征提取网络根据用户特征匹配对应的习惯特征；并从所述视频图像中提取对应用户行为特征； 构建联合感知网络，包括局部感知子和全局感知子网络；所述局部感知子网络根据用户特征以及相匹配的习惯特征、结合环境特征进行初步预测，得到第一用户行为和第一智能家居控制行为，得到初步预测结果；所述全局感知子网络根据所述初步预测结果结合各个特征之间的关系权重进行感知预测，得到第二用户行为和第二智能家居控制行为。 5.根据权利要求1所述的一种适老化智能家居生活环境分析方法，其特征在于，根据所述情景分析模型的判断结果生成状态感知标识具体步骤包括： 获取历史数据，所述历史数据包括：环境数据、身份数据、环境安全判断结果和身体安全判断结果； 根据所述历史数据查找是否存在与所述当前数据状态相同的历史数据状态； 如果是，将所述历史数据状态对应的状态感知标识作为所述当前数据状态的状态感知标识； 如果否，查找与所述当前数据状态相似程度最高的历史数据状态，将所述历史数据状态对应的状态感知标识作为所述当前数据状态的状态感知标识； 所述方法还包括：将所述当前工作状态和对应的状态感知标识保存成历史工作状态。 6.根据权利要求1或5所述的一种适老化智能家居生活环境分析方法，其特征在于，所述状态感知标识包含所述状态感知标识的紧急程度； 所述紧急程度包括：一般、正常和紧急。 7.一种适老化智能家居生活环境分析系统，其特征在于，包括： 获取模块，获取环境数据和身份数据； 数据融合模块，对所述环境数据和所述身份数据进行多模态信息数据融合，得到融合数据； 情景分析模块，利用所述融合数据和视频图像构建情景分析模型，所述情景分析模型根据用户特征、习惯特征以及环境参数，对环境安全和身体安全进行判断； 状态感知模块，根据所述情景分析模型的判断结果生成状态感知标识，根据所述状态感知标识进行自适应调节。 8.根据权利要求7所述的一种适老化智能家居生活环境分析系统，其特征在于，所述获取模块包括：环境数据单元和身份数据单元；所述环境数据单元获取室内外烟雾含量、室内外细颗粒物含量、室内外地面水位、室内甲醛含量、室内煤气含量、室内风速、室内外温度、室内外湿度、门窗开闭状态； 所述身份数据单元获取姓名、身高、体重、年龄、血糖、血压、血脂、脉搏、运动数据、睡眠时间、每餐就餐总量、蛋白质含量、脂肪含量、水分含量。 9.根据权利要求7所述的一种适老化智能家居生活环境分析系统，其特征在于，数据融合模块包括： 第一模态信息单元，定义所述环境数据为第一模态信息； 第二模态信息单元，定义所述身份数据为第二模态信息； 向量化单元，对所述第一模态信息和第二模态信息分别进行向量化，得到各模态信息所对应的初始特征向量； 融合单元，将所述初始特征向量作为输入，执行融合操作得到目标特征向量，以便完成对所述第一模态信息和第二模态信息的融合；其中，所述融合操作采用注意力机制根据预设的目标标签为输入的特征向量或融合后的向量分配不同的权重。 10.根据权利要求7所述的一种适老化智能家居生活环境分析系统，其特征在于，情景分析模块包括： 输入单元，获取融合数据和视频图像； 特征提取单元，构建特征提取子网络，得到目标特征；所述特征提取网络根据用户特征匹配对应的习惯特征；并从所述视频图像中提取对应用户行为特征； 联合感知单元，构建联合感知网络，包括局部感知子和全局感知子网络；所述局部感知子网络根据用户特征以及相匹配的习惯特征、结合环境特征进行初步预测，得到第一用户行为和第一智能家居控制行为，得到初步预测结果；所述全局感知子网络根据所述初步预测结果结合各个特征之间的关系权重进行感知预测，得到第二用户行为和第二智能家居控制行为。

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