摘要
本发明提出一种基于物联网的智能家居管理方法及系统,包括:采集室内外环境参数、用户生理数据、家居设备运行状态和能耗数据;基于这些数据,学习用户在不同时间和环境下的行为偏好,建立个性化行为预测模型;将模型部署在边缘计算节点,并结合云服务器的大数据分析,形成分层智能决策架构,输出初步决策结果;理解用户真实意图并建立意图置信度评估机制;当多种模态识别结果一致性低于阈值时,主动向用户确认,得到首要意图;根据该意图,结合环境状态和设备能力,动态生成控制策略;基于运行数据和能耗数据,建立设备健康度评估模型,预测故障风险和维护需求。通过本发明方案,能够准确识别用户意图、提供精准的个性化服务,从而提升用户体验。
技术关键词
智能家居管理方法
室内外环境参数
生理体征数据
决策
分布式传感器网络
人脸表情识别
云服务器
移动轨迹分析
控制策略
神经网络模型
家居设备
预测设备故障
置信度阈值
多维时序数据
意图识别
室内移动轨迹数据
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机制
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