[发明专利]基于机器学习的智能设备控制方法及装置

权利要求书

1.一种基于机器学习的智能设备控制方法，其特征在于，包括：

若检测到移动终端上的应用管理程序启动，则获取所述移动终端的位置信息和当前操作时间信息；

将所述位置信息和所述当前操作时间信息输入至惯用智能设备识别模型中，输出惯用智能设备的标识信息；其中，所述惯用智能设备的标识信息为所述移动终端在所述位置于所述当前操作时间习惯操作的智能设备的标识；所述移动终端在所述位置于所述当前操作时间习惯操作的智能设备所处的位置范围包括全屋范围，所述移动终端在所述位置于所述当前操作时间习惯操作的智能设备的判断标准是在对应位置于所述当前操作时间的操作习惯；

根据所述惯用智能设备的标识信息对所述应用管理程序进行控制，使得所述应用管理程序显示用于远程操作所述惯用智能设备的控制信息；

其中，所述惯用智能设备识别模型是根据历史操作数据，基于机器学习算法训练得到的；所述历史操作数据包括所述当前操作时间之前所述移动终端利用所述应用管理程序对任一智能设备完成远程控制时所述移动终端所在的位置信息、操作时间信息和所述任一智能设备的标识信息。

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的智能设备控制方法，其特征在于，在将所述位置信息和所述当前操作时间信息输入至惯用智能设备识别模型中，输出惯用智能设备的标识信息之前，所述基于机器学习的智能设备控制方法，还包括：建立所述惯用智能设备识别模型；

其中，所述建立所述惯用智能设备识别模型，包括：

在每次检测到所述移动终端利用所述应用管理程序对任一智能设备完成远程控制时，获取所述移动终端所在的位置信息、操作时间信息以及所述任一智能设备的标识信息，将获取的所述移动终端所在的位置信息和操作时间信息作为样本输入数据，以及，将所述任一智能设备的标识信息作为样本输出数据，基于机器学习算法，进行模型训练，获得所述惯用智能设备识别模型。

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的智能设备控制方法，其特征在于，所述基于机器学习的智能设备控制方法还包括：

在建立所述惯用智能设备识别模型的过程中，每次在检测到所述移动终端利用所述应用管理程序对任一智能设备完成远程控制时，还获取对所述任一智能设备的操作内容信息；相应地，将获取的所述移动终端所在的位置信息和操作时间信息作为样本输入数据，以及，将所述任一智能设备的标识信息和所述操作内容信息作为样本输出数据，基于机器学习算法，进行模型训练，获得所述惯用智能设备识别模型；

相应地，所述将所述位置信息和所述当前操作时间信息输入至惯用智能设备识别模型中，输出惯用智能设备的标识信息时，还输出对应的操作内容信息；

相应地，所述根据所述惯用智能设备的标识信息对所述应用管理程序进行控制，使得所述应用管理程序显示用于远程操作所述惯用智能设备的控制信息时，还使得所述控制信息中包含有所述对应的操作内容信息。

4.根据权利要求2所述的基于机器学习的智能设备控制方法，其特征在于，所述获取所述移动终端的位置信息，具体包括：

获取所述移动终端监听到的预设指定智能设备的无线信号强度指示RSSI值作为所述移动终端的位置信息；其中，所述预设指定智能设备为固定智能设备且数量大于或等于2；

相应地，在建立所述惯用智能设备识别模型的过程中，在每次检测到所述移动终端利用所述应用管理程序对任一智能设备完成远程控制时，获取所述移动终端监听到的所述预设指定智能设备的RSSI值作为所述移动终端所在的位置信息，并将所述移动终端监听到的所述预设指定智能设备的RSSI值和操作时间信息作为样本输入数据，以及，将所述任一智能设备的标识信息作为样本输出数据，基于机器学习算法，进行模型训练，获得所述惯用智能设备识别模型。

5.根据权利要求1所述的基于机器学习的智能设备控制方法，其特征在于，所述获取所述移动终端的位置信息，具体包括：

通过所述移动终端上安装的定位软件获取所述移动终端当前所处的位置信息；

或，通过全球定位系统GPS定位器获取所述移动终端当前所处的位置信息；

或，通过预先布置的多个热释电红外传感器节点获取所述移动终端当前所处的位置信息；

或，通过基于计算机机器视觉的图像处理算法获取所述移动终端当前所处的位置信息。