[发明专利]智能家居及其控制方法、模组、计算机可读介质

说明书

本申请涉及一种智能家居及其控制方法、模组、计算机可读介质。该方法包括：获取对第一对象采集的多媒体数据，第一对象位于第一空间范围内，第一空间范围内安装有第一智能家居设备；将多媒体数据输入目标检测网络模型，以利用目标检测网络模型提取第一对象的目标特征；当目标特征与在第二空间范围内对第二对象提取的特征一致的情况下，确定第一对象与所述第二对象为同一个对象，并按照第二空间范围内安装的第二智能家居设备的运行参数来设置第一智能家居设备的运行参数。本申请解决了用户对智能家居设备的个性化设置难以同步到多个空间的技术问题。

技术领域

本申请涉及智能家居技术领域，尤其涉及一种智能家居及其控制方法、模组、计算机可读介质。

背景技术

随着智能家居的快速发展，“智能”的需求范围已经不仅仅局限于一个空间，更多的人希望个性化设置能够更加智能的应用到多个场景中。

目前，相关技术中，“智能”的有效范围受距离、信号强度等因素的影响，用户的个性化设置难以同步到多个空间。

针对用户对智能家居设备的个性化设置难以同步到多个空间的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请提供了一种智能家居及其控制方法、模组、计算机可读介质，以解决用户对智能家居设备的个性化设置难以同步到多个空间的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，本申请提供了一种智能家居的控制方法，包括：获取对第一对象采集的多媒体数据，第一对象位于第一空间范围内，第一空间范围内安装有第一智能家居设备；将多媒体数据输入目标检测网络模型，以利用目标检测网络模型提取第一对象的目标特征；当目标特征与在第二空间范围内对第二对象提取的特征一致的情况下，确定第一对象与所述第二对象为同一个对象，并按照第二空间范围内安装的第二智能家居设备的运行参数来设置第一智能家居设备的运行参数。

可选地，将多媒体数据输入目标检测网络模型，以利用目标检测网络模型提取第一对象的目标特征包括：将视频序列输入多个密集卷积块，并获取与每个密集卷积块对应的卷积层输出的第一帧级特征，其中，任意两个密集卷积块的尺寸不同，多媒体数据包括视频序列；将所有卷积层输出的第一帧级特征进行融合，得到目标特征。

可选地，将视频序列输入多个密集卷积块之后，该方法还包括：在密集卷积块中，将视频序列划分为多个视频帧；逐帧对视频序列的视频帧进行图像识别，以提取第一对象的服饰、头饰、体态中的至少一种作为第一帧级特征。

可选地，将多媒体数据输入目标检测网络模型，以利用目标检测网络模型提取第一对象的目标特征还包括：将语音序列输入多个密集卷积块，并获取与每个密集卷积块对应的卷积层输出的第二帧级特征，其中，多媒体数据包括语音序列；将所有卷积层输出的第二帧级特征进行融合，得到目标特征。

可选地，将语音序列输入多个密集卷积块之后，该方法还包括：在密集卷积块中，将语音序列划分为多个语音帧；逐帧对语音序列的语音帧进行声纹识别，以提取第一对象的声纹特征作为第二帧级特征。

可选地，将所有卷积层输出的第一帧级特征进行融合，得到目标特征包括：为每一个第一帧级特征分配权重参数，并确定所有第一帧级特征的加权平均值，得到序列级的目标特征；将所有卷积层输出的第二帧级特征进行融合，得到目标特征包括：为每一个第二帧级特征分配权重参数，并确定所有第二帧级特征的加权平均值，得到序列级的目标特征。

可选地，该方法还包括：在已保存的所有对象特征均与目标特征不一致的情况下，确定第一对象为未知对象，并向音频播放设备和/或显示设备发送未知对象身份确认提示消息。