[发明专利]自动控制智能设备的方法以及电子装置在审
申请号: | 201911119276.0 | 申请日: | 2019-11-15 |
公开(公告)号: | CN110850827A | 公开(公告)日: | 2020-02-28 |
发明(设计)人: | 关伟豪 | 申请(专利权)人: | 三星电子(中国)研发中心;三星电子株式会社 |
主分类号: | G05B19/418 | 分类号: | G05B19/418;G05B15/02;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人: | 朱志玲;曾世骁 |
地址: | 210012 江苏省南京市*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 自动控制 智能 设备 方法 以及 电子 装置 | ||
1.一种电子装置的自动控制智能设备的方法,包括:
收集用户的实时身体数据,并存储收集到的数据;
基于存储的数据,通过深度学习来预判用户接下来要进入的生活场景;
基于预判出的生活场景,自动控制智能设备执行与所述生活场景对应的操作。
2.如权利要求1所述的方法,其中,用户的实时身体数据包括:用户当前的运动状态、当前的心率、当前的体表湿度和当前的体温中的至少一个。
3.如权利要求2所述的方法,其中,收集用户的实时身体数据包括:通过所述电子装置本身或从其它外部电子装置收集用户的实时身体数据。
4.如权利要求3所述的方法,其中,从其它外部电子装置收集用户的实时身体数据的步骤包括:从其它外部电子装置接收由所述其它外部电子装置感测的用户的实时身体数据,
其中,所述其它外部电子装置是可穿戴设备、医疗器械和运动测量仪器中的一个。
5.如权利要求1所述的方法,
其中,通过深度学习来预判用户接下来要进入的生活场景的步骤包括:
基于存储的先前预定时间段内用户的实时身体数据构建预测样本针对所述预测样本,利用深度神经网络模型预判用户接下来要进入的生活场景,
其中,所述深度神经网络模型是基于用户的历史身体实时数据以及与所述历史身体实时数据对应的生活场景训练出的。
6.如权利要求1所述的方法,还包括:将关于所述生活场景的信息发送到另一电子装置,以由所述另一电子装置基于预判出的生活场景,自动控制智能设备执行与所述生活场景对应的操作。
7.如权利要求1所述的方法,还包括:从其它外部电子装置接收与由其它外部电子装置基于收集的用户实时数据预判的生活场景对应的消息,从所述消息解析出由所述其它外部电子装置预判的生活场景,并基于由所述其它外部电子装置预判的生活场景自动控制智能设备执行与该生活场景对应的操作。
8.如权利要求1所述的方法,其中,自动控制智能设备执行与所述生活场景对应的操作包括:按照由所述电子装置预先通过安装在所述电子装置上的应用制定的自动操作规则,控制智能设备执行与所述生活场景对应的操作,其中,所述自动操作规则包括智能设备上一次操作的操作状态、智能设备在各种场景下的最佳状态、以及用户自定义的智能设备在各种场景下的操作状态中的至少一个,
其中,控制智能设备执行与所述生活场景对应的操作包括:自动控制与所述生活场景对应的智能设备执行开启、关闭和参数调整中的至少一个。
9.如权利要求8所述的方法,还包括:通过安装在所述电子装置上的应用制定自动操作规则,
其中,通过安装在所述电子装置上的应用制定自动操作规则包括:添加至少一种智能设备,并设置每种智能设备在不同场景下的操作状态。
10.如权利要求1所述的方法,其中,所述电子装置是可穿戴装置、智能电话和远程控制装置中的一个。
11.一种自动控制智能设备的电子装置,包括:
数据收集模块,收集用户的实时身体数据,并存储收集到的数据;
数据分析模块,基于存储的数据,通过深度学习来预判用户接下来要进入的生活场景;
控制模块,基于预判出的生活场景,自动控制智能设备执行与所述生活场景对应的操作。
12.如权利要求11所述的电子装置,其中,用户的实时身体数据包括:用户当前的运动状态、当前的心率、当前的体表湿度和当前的体温中的至少一个。
13.如权利要求12所述的电子装置,其中,收集用户的实时身体数据包括:通过所述电子装置本身或从其它外部电子装置收集用户的实时身体数据。
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