一种应用于别墅的智能控制系统的制作方法

1.本发明涉及控制领域，尤其涉及一种应用于别墅的智能控制系统。

背景技术：

2.别墅由于空间区域比较大，相应地，家居设备也比较多，现有技术中，当需要对别墅中的家居设备进行控制时，一般是当别墅的住户回到别墅后，通过手动的方式来逐一对家居设备的进行调整，这种方式不仅繁琐，而且不能随着回到的住户的不同采用自适应对家居设备进行调整，智能化程度比较低。

技术实现要素：

3.本发明的目的在于公开一种应用于别墅的智能控制系统，解决如何智能地对别墅中的家居设备进行控制的问题。
4.为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
5.一种应用于别墅的智能控制系统，包括拍摄模块、识别模块和智能控制模块；
6.拍摄模块用于获取进入别墅的住户的脸部图像；
7.识别模块用于识别脸部图像所对应的住户；
8.智能控制模块用于基于识别出的住户对家居设备进行控制。
9.优选地，所述拍摄模块包括检测单元和拍摄单元；
10.检测单元用于检测别墅中的拍摄区域是否有住户进入；
11.拍摄单元用于在别墅中的拍摄区域有住户进入时，获取住户的脸部图像。
12.优选地，所述监测单元包括人体接近传感器，人体接近传感器设置在拍摄区域中，用于检测拍摄区域中是否有住户进入。
13.优选地，所述拍摄单元包括摄像头子单元和控制子单元；
14.摄像头子单元用于获取住户的脸部图像；
15.控制子单元用于判断脸部图像是否能够发送至识别模块，若是，则将脸部图像发送至识别模块；
16.若否，则控制摄像头子单元再次获取住户的脸部图像。
17.优选地，所述识别模块包括特征匹配单元和特征存储单元；
18.特征存储单元用于存储事先拍摄的住户的脸部图像的特征数据；
19.特征匹配单元用于将拍摄模块发送过来的脸部图像的特征数据分别与特征存储单元中存储的每个特征数据进行匹配，确定别脸部图像所对应的住户。
20.优选地，所述特征匹配单元包括特征提取子单元和匹配子单元；
21.特征提取子单元用于获取拍摄模块发送过来的脸部图像的特征数据；
22.匹配子单元用于将拍摄模块发送过来的脸部图像的特征数据分别与特征存储单元中存储的每个特征数据进行匹配，确定别脸部图像所对应的住户。
23.优选地，所述智能控制模块包括自定义单元、控制策略存储单元和控制单元；
24.自定义单元用于住户设置控制策略；
25.控制策略存储单元用于存储控制策略以及控制策略所对应的住户；
26.控制单元用于根据识别模块识别出的住户，在控制策略存储单元中获取对应的控制策略，并基于控制策略对家居设备进行控制。
27.优选地，所述控制策略包括家居设备的名称和控制参数。
28.本发明能够达到如下的效果：
29.本发明通过脸部图像来判断进入别墅的住户的身份，然后在基于住户预先设置的策略来对智能家居设备进行控制，极大地提高了对别墅中的家居设备的智能化控制的水平，提高了对别墅中的智能家居设备进行控制的效率，住户不用每次都逐一对众多的家居设备进行调节。
附图说明
30.利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
31.图1为本发明一种应用于别墅的智能控制系统的一种实施例图。
32.图2为本发明获取拍摄模块发送过来的脸部图像的特征数据的一种实施例图。
具体实施方式
33.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
34.如图1所示的一种实施例，本发明提供了一种应用于别墅的智能控制系统，包括拍摄模块、识别模块和智能控制模块；
35.拍摄模块用于获取进入别墅的住户的脸部图像；
36.识别模块用于识别脸部图像所对应的住户；
37.智能控制模块用于基于识别出的住户对家居设备进行控制。
38.优选地，所述拍摄模块包括检测单元和拍摄单元；
39.检测单元用于检测别墅中的拍摄区域是否有住户进入；
40.拍摄单元用于在别墅中的拍摄区域有住户进入时，获取住户的脸部图像。
41.具体的，拍摄区域可以是别墅的大门附近的指定的空间区域。
42.具体的，家居设备包括灯、窗帘、空调、香薰机、加湿器等。
43.优选地，所述监测单元包括人体接近传感器，人体接近传感器设置在拍摄区域中，用于检测拍摄区域中是否有住户进入。
44.除了人体接近传感器之外，还可以是红外检测传感器、红外测距传感器等可以检测到有人员进入的设备。
45.优选地，所述拍摄单元包括摄像头子单元和控制子单元；
46.摄像头子单元用于获取住户的脸部图像；
47.控制子单元用于判断脸部图像是否能够发送至识别模块，若是，则将脸部图像发
送至识别模块；
48.若否，则控制摄像头子单元再次获取住户的脸部图像。
49.在上述实施例中，摄像头子单元获得的脸部图像并不是直接传输到识别模块，而是通过控制子单元进行判断后再决定是否传输到识别模块，这种设置方式，能够提高传输到识别模块的脸部图像的质量。
50.优选地，所述判断脸部图像是否能够发送至识别模块，包括：
51.采用以下公式获取脸部图像的判断因子：
[0052][0053]
其中，judgf表示判断因子，w1、w2、w3表示权重，fcset表示将脸部图像分成nfcset个面积相同的子图像之后，所有子图像的集合，aveli表示子图像i中所有像素点的亮度分量的中间值，stdavel表示设定的中间值方差的对比值，n1表示脸部图像中的前景像素点的数量，n2表示脸部图像中的背景像素点的数量，frtd表示脸部图像中的所有前景像素点的梯度值的均值，bktd表示脸部图像中的所有背景像素点的梯度值的均值；std表示设定的梯度值的均值对比值；
[0054]
若判断因子大于设定的因子门槛值，则判断脸部图像能够发送至识别模块；
[0055]
若判断因子小于等于设定的因子门槛值，则判断脸部图像不能够发送至识别模块。
[0056]
在计算判断因此的过程中，主要从像素点的数量、子图像亮度分量的中间值方差、梯度值的均值这三个方向进行综合考虑。n1和n2之间的比值越大，子图像亮度分量的中间值方差越小，前景像素点和背景像素点之间的梯度值的均值的差异越大，则判断因子越大，表示脸部图像的有效信息越多、亮度分布越均匀、背景和前景之间的差异越大，质量越高。通过从多个方向去考虑，能够提高选取高质量的脸部图像的概率。
[0057]
优选地，所述识别模块包括特征匹配单元和特征存储单元；
[0058]
特征存储单元用于存储事先拍摄的住户的脸部图像的特征数据；
[0059]
特征匹配单元用于将拍摄模块发送过来的脸部图像的特征数据分别与特征存储单元中存储的每个特征数据进行匹配，确定别脸部图像所对应的住户。
[0060]
具体的，在匹配的过程中，主要是计算匹配双方的相似度，当相似度满足要求时，则表示匹配成功。
[0061]
优选地，所述特征匹配单元包括特征提取子单元和匹配子单元；
[0062]
特征提取子单元用于获取拍摄模块发送过来的脸部图像的特征数据；
[0063]
匹配子单元用于将拍摄模块发送过来的脸部图像的特征数据分别与特征存储单元中存储的每个特征数据进行匹配，确定别脸部图像所对应的住户。
[0064]
优选地，如图2所示，所述获取拍摄模块发送过来的脸部图像的特征数据，包括：
[0065]
使用图像分割算法对脸部图像进行图像分割处理，获得前景像素点的集合u；
[0066]
对集合u中的像素点组成的前景图像进行膨胀运算后再进行腐蚀运算，获得填充图像；
[0067]
获取填充图像在lab颜空间中对应的亮度分量图像l；
[0068]
对l进行边缘识别处理，获得l中包含的边缘像素点的集合s；
[0069]
基于集合s对填充图像进行边缘增强处理，获得增强图像inhcimg；
[0070]
对填充图像进行自适应滤波处理，获得滤波图像k；
[0071]
对inhcimg和k进行融合处理，获得融合图像m；
[0072]
对融合图像m进行图像分割处理，获得目标图像p；
[0073]
获取目标图像p中的特征数据。
[0074]
现有技术中一般是先进行了灰度化、降噪等操作之后再对图像进行分割处理，但是这也导致前面处理的过程中，一直有很大一部分背景区域的像素点参与了运算，这样毫无疑问会影响获取特征数据的效率，从而影响本发明对家居设备的调整的及时性。
[0075]
因此，本发明采用的是先进行一次图像分割，然后进行膨胀运算后和腐蚀运算，去除空洞，获得大致的前景区域，然后对前景区域进行增强、滤波等操作后，二次进行图像分割，获得准确的前景区域，即目标图像。这样的方式能够在保证图像预处理效果的同时，兼顾计算效率。
[0076]
在对图像进行增强的过程中，本发明先是在l中获得边缘像素点，然后再在填充图像中进行边缘增强处理，能够将l中的边缘信息映射到增强图像中，从而突出图像的边缘信息，提高特征数据获取的准确率。
[0077]
同时，本发明还将inhcimg和k进行了融合处理，进一步提升了融合图像m中的边缘特征。
[0078]
优选地，所述使用图像分割算法对脸部图像进行图像分割处理，获得前景像素点的集合u，包括：
[0079]
使用otsu算法对脸部图像进行图像分割处理，获得前景像素点的集合u。
[0080]
优选地，所述基于集合s对填充图像进行边缘增强处理，获得增强图像inhcimg，包括：
[0081]
获取集合s中的像素点在填充图像中对应的像素点的集合s’，
[0082]
使用如下公式对集合s’中的像素点进行边缘增强处理：
[0083]
inhcimg(pixs)＝[φ
×
tsimg(pixs)+(1-φ)
×
l(pixs)]
×
θ
[0084]
其中，inhcimg(pixs)表示对集合s’中的像素点pixs进行边缘增强处理后，pixs在inhcimg中的像素值，φ表示比例参数，tsimg(pixs)表示像素点pixs在填充图像tsimg中的像素值，l(pixs)表示pixs在亮度分量图像l中对应的像素点的像素值，θ表示设定的增强系数。
[0085]
具体的，在进行边缘增强处理时，除了考虑inhcimg中的像素值之外，还考虑了亮度分量图像l中的像素值，通过两种像素值的加权求和，实现边缘的增强。
[0086]
优选地，所述对填充图像进行自适应滤波处理，获得滤波图像k，包括：
[0087]
将填充图像中除了集合s’之外的像素点存入集合t；
[0088]
在填充图像中分别对集合t中的像素点进行滤波处理，获得滤波图像k。
[0089]
在上述实施例中，本发明是对填充图像中的非边缘像素点进行滤波处理，能够避免对边缘像素点进行滤波处理后，降低边缘像素点与周围像素点之间的区别，从而在实现滤波的同时更好地保留边缘信息。
[0090]
优选地，对于集合t中的像素点t，采用如下方式对其进行滤波处理：
[0091]
使用高斯滤波算法对像素点t进行滤波处理，获得像素点t'；
[0092]
判断像素点t'是否满足滤波要求，若否，则采用如下公式对像素点t'进行滤波处理：
[0093][0094]
式中，k(t')表示像素点t'在滤波图像k中的像素值，blk(t')表示像素点t'的w
×
w的邻域中的像素点的集合，tsimg(v)表示像素点v在填充图像tsimg中的像素值，
[0095]
z1(v)表示像素值权重，z2(v)表示相似度权重，tsimg(t')表示像素点t'在填充图像tsimg中的像素值，γ表示第一控制参数，shc(t',v)表示像素点v和像素点t'之间的欧式距离，λ表示第二控制参数。
[0096]
滤波处理时，本发明先是通过运算效率较快的高斯滤波进行滤波处理，当滤波结果不满足要求后，在使用精度度更高，但是耗时比高斯滤波多的算法来进行二次的滤波处理，能够有效地在滤波效率和滤波准确率之间取得很好的平衡。考虑了周围的像素点的影响，在像素值和相似度两方面进行综合考虑，能够提高滤波结果的准确性。
[0097]
优选地，判断像素点t'是否满足滤波要求，包括：
[0098]
计算像素点t'与blk(t')中的像素点之间的梯度值的方差，若方差大于设定的方差门槛值，则表示像素点t'没有满足滤波要求，若方差小于设定的方差门槛值，则表示像素点t'满足滤波要求。
[0099]
优选地，所述对融合图像m进行图像分割处理，获得目标图像p，包括：
[0100]
使用基于遗传算法的图像分割算法对融合图像m进行图像分割处理，获得目标图像p。
[0101]
优选地，所述智能控制模块包括自定义单元、控制策略存储单元和控制单元；
[0102]
自定义单元用于住户设置控制策略；
[0103]
控制策略存储单元用于存储控制策略以及控制策略所对应的住户；
[0104]
控制单元用于根据识别模块识别出的住户，在控制策略存储单元中获取对应的控制策略，并基于控制策略对家居设备进行控制。
[0105]
具体的，控制策略包括个人策略和多人策略；
[0106]
个人策略即，当进入别墅的住户只有1人时，则根据该住户所设置的控制策略对别墅中的家居设备进行控制，多人策略，即如果住户的数量大于等于2时，则是会根据对应的多人策略来对别墅中的家居设备进行控制。
[0107]
例如，当进入的住户同时包括了年龄较大的住户和年轻用户时，由于老年人对不适合吹太冷的空调，因此，控制单元会根据多人策略里面对应的温度对空调温度进行调节。
[0108]
优选地，所述控制策略包括家居设备的名称和控制参数。
[0109]
例如，家居设备名称为客厅空调，控制参数为26摄氏度。
[0110]
本发明能够达到如下的效果：
[0111]
本发明通过脸部图像来判断进入别墅的住户的身份，然后在基于住户预先设置的策略来对智能家居设备进行控制，极大地提高了对别墅中的家居设备的智能化控制的水平，提高了对别墅中的智能家居设备进行控制的效率，住户不用每次都逐一对众多的家居设备进行调节。
[0112]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0113]
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

技术特征：

1.一种应用于别墅的智能控制系统，其特征在于，包括拍摄模块、识别模块和智能控制模块；拍摄模块用于获取进入别墅的住户的脸部图像；识别模块用于识别脸部图像所对应的住户；智能控制模块用于基于识别出的住户对家居设备进行控制。2.根据权利要求1所述的一种应用于别墅的智能控制系统，其特征在于，所述拍摄模块包括检测单元和拍摄单元；检测单元用于检测别墅中的拍摄区域是否有住户进入；拍摄单元用于在别墅中的拍摄区域有住户进入时，获取住户的脸部图像。3.根据权利要求2所述的一种应用于别墅的智能控制系统，其特征在于，所述监测单元包括人体接近传感器，人体接近传感器设置在拍摄区域中，用于检测拍摄区域中是否有住户进入。4.根据权利要求2所述的一种应用于别墅的智能控制系统，其特征在于，所述拍摄单元包括摄像头子单元和控制子单元；摄像头子单元用于获取住户的脸部图像；控制子单元用于判断脸部图像是否能够发送至识别模块，若是，则将脸部图像发送至识别模块；若否，则控制摄像头子单元再次获取住户的脸部图像。5.根据权利要求1所述的一种应用于别墅的智能控制系统，其特征在于，所述识别模块包括特征匹配单元和特征存储单元；特征存储单元用于存储事先拍摄的住户的脸部图像的特征数据；特征匹配单元用于将拍摄模块发送过来的脸部图像的特征数据分别与特征存储单元中存储的每个特征数据进行匹配，确定别脸部图像所对应的住户。6.根据权利要求5所述的一种应用于别墅的智能控制系统，其特征在于，所述特征匹配单元包括特征提取子单元和匹配子单元；特征提取子单元用于获取拍摄模块发送过来的脸部图像的特征数据；匹配子单元用于将拍摄模块发送过来的脸部图像的特征数据分别与特征存储单元中存储的每个特征数据进行匹配，确定别脸部图像所对应的住户。7.根据权利要求1所述的一种应用于别墅的智能控制系统，其特征在于，所述智能控制模块包括自定义单元、控制策略存储单元和控制单元；自定义单元用于住户设置控制策略；控制策略存储单元用于存储控制策略以及控制策略所对应的住户；控制单元用于根据识别模块识别出的住户，在控制策略存储单元中获取对应的控制策略，并基于控制策略对家居设备进行控制。8.根据权利要求7所述的一种应用于别墅的智能控制系统，其特征在于，所述控制策略包括家居设备的名称和控制参数。

技术总结

本发明公开了一种应用于别墅的智能控制系统，包括拍摄模块、识别模块和智能控制模块；拍摄模块用于获取进入别墅的住户的脸部图像；识别模块用于识别脸部图像所对应的住户；智能控制模块用于基于识别出的住户对家居设备进行控制。本发明通过脸部图像来判断进入别墅的住户的身份，然后在基于住户预先设置的策略来对智能家居设备进行控制，极大地提高了对别墅中的家居设备的智能化控制的水平，提高了对别墅中的智能家居设备进行控制的效率，住户不用每次都逐一对众多的家居设备进行调节。每次都逐一对众多的家居设备进行调节。每次都逐一对众多的家居设备进行调节。