[发明专利]一种终端和智能家居控制方法

权利要求书

1.一种终端，其特征在于，该终端包括：通信单元以及处理器；

所述通信单元，用于接收采集设备发送的环境信息；

所述处理器与所述通信单元连接，用于响应位于预设区域内的智能家居的参数调整指令，确定所述预设区域对应的用户画像包含的用户特征和所述用户特征的类别；将所述用户特征、所述类别和通过所述通信单元接收的所述预设区域的当前环境信息输入训练后的神经网络模型，根据输出结果确定所述智能家居的目标工作参数；控制所述智能家居基于对应的目标工作参数工作。

2.如权利要求1所述的终端，其特征在于，所述终端还包括摄像头，

所述用户画像是通过以下方式得到：

基于用户在所述预设区域对应的画像添加界面触发的添加用户特征的操作，确定所述用户特征，以及将所述用户特征输入语义识别模型得到所述用户特征的类别或通过预设的特征与类别的对应关系得到所述用户特征的类别；或者

根据在预设区域确定的位置信息、通过所述摄像头在预设区域采集的用户面部特征，以及用户与目标应用的交互信息中的至少一项确定所述用户特征，通过预设的特征与类别的对应关系得到所述用户特征的类别；或者

接收其他终端发送的所述预设区域对应的包含用户特征和所述用户特征的类别的用户画像。

3.如权利要求1所述的终端，其特征在于：

所述参数调整指令为用户在所述预设区域对应的画像添加界面触发的修改特征的操作指令；或

所述参数调整指令为用户在所述预设区域对应的画像展示界面触发的修改特征指令；或

所述参数调整指令为用户在智能家居控制界面触发的启动智能家居的指令；或

所述参数调整指令为用户在智能家居控制界面触发的调整智能家居的指令；或

所述参数调整指令为用户在所述预设区域对应的画像展示界面触发的切换用户画像的指令。

4.如权利要求1～3任一所述的终端，其特征在于，所述处理器具体用于：

将所述用户特征、所述类别和所述预设区域的当前环境信息输入训练后的第一神经网络模型中；

将输出的预测工作参数作为所述目标工作参数；

其中，所述训练后的第一神经网络模型是将所述智能家居的实际工作参数，所述智能家居工作时所述预设区域对应的第一样本画像中第一样本特征、所述第一样本特征的类别和所述预设区域的环境信息作为输入，将所述智能家居的预测工作参数作为输出对初始神经网络模型进行训练得到。

5.如权利要求4所述的终端，其特征在于，所述处理器还用于：

在确定所述目标工作参数之后，确定无法调整到对应目标工作参数的智能家居的可调整工作参数范围，基于所述可调整工作参数范围调整所述训练后的第一神经网络模型。

6.如权利要求1～3任一所述的终端，其特征在于，所述处理器具体用于：

将所述用户特征、所述类别和所述预设区域的当前环境信息输入训练后的第二神经网络模型中；

基于输出的预测环境参数以及所述智能家居当前工作状态，通过模糊预测得到所述智能家居的目标工作参数；

其中，所述训练后的第二神经网络模型是将样本区域对应的第二样本画像中第二样本特征、所述第二样本特征的类别、所述样本区域的环境信息、所述样本区域的目标环境参数作为输入，将所述样本区域的预测环境参数作为输出对初始神经网络模型进行训练得到。

7.一种智能家居控制方法，其特征在于，所述方法包括：

响应位于预设区域内的智能家居的参数调整指令，确定所述预设区域对应的用户画像包含的用户特征和所述用户特征的类别；

将所述用户特征、所述类别和所述预设区域的当前环境信息输入训练后的神经网络模型，根据输出结果确定所述智能家居的目标工作参数；

控制所述智能家居基于对应的目标工作参数工作。