[发明专利]设备控制方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种设备控制方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：获取目标对象的移动信息，其中，移动信息至少包括目标对象的移动方向以及目标对象在移动过程中所经过的途径位置；根据目标对象的至少一个历史移动轨迹信息对移动信息进行分析，得到分析结果；基于分析结果确定目标对象的移动意图，其中，移动意图用于表征目标对象的目标移动位置；根据移动意图确定目标设备的工作状态。本发明解决了现有技术中无法监测目标对象的移动轨迹，导致智能家居进入错误的工作状态的技术问题。

技术领域

本发明涉及智能家居领域，具体而言，涉及一种设备控制方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的发展，越来越多的智能家居走进了人们的日常生活中。

但是，在现有技术中，智能家居只可根据目标对象与智能家居之间的距离确定智能家居是否进入启动状态，而无法监测目标对象的移动轨迹。并且，在现有技术中，智能家居在进入运行状态之后，无法自动切换回待机状态，从而导致在目标对象只是路过智能家居所在的区域时，智能家居也会自动进入运行状态并且无法切换回待机状态，进而造成不必要的资源浪费。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种设备控制方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以至少解决现有技术中无法监测目标对象的移动轨迹，导致智能家居进入错误的工作状态的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种设备控制方法，包括：获取目标对象的移动信息，其中，移动信息至少包括目标对象的移动方向以及目标对象在移动过程中所经过的途径位置；根据目标对象的至少一个历史移动轨迹信息对移动信息进行分析，得到分析结果；基于分析结果确定目标对象的移动意图，其中，移动意图用于表征目标对象的目标移动位置；根据移动意图确定目标设备的工作状态。

进一步地，设备控制方法还包括：获取目标对象在历史时间段内的至少一个历史移动轨迹信息；根据至少一个历史移动轨迹信息训练神经网络模型，得到目标神经网络模型；基于目标神经网络模型对移动信息进行分析，得到分析结果。

进一步地，设备控制方法还包括：基于目标神经网络模型，计算每个历史移动轨迹信息与移动信息的相似度；基于相似度确定分析结果。

进一步地，设备控制方法还包括：根据相似度，从至少一个历史移动轨迹信息中确定目标历史移动轨迹信息；根据目标历史移动轨迹信息所对应的目标位置确定目标对象的目标移动位置。

进一步地，设备控制方法还包括：获取目标对象的当前位置以及移动速度；根据目标历史移动轨迹信息以及当前位置，确定目标对象从当前位置移动至目标移动位置的目标路线；确定目标路线的路线长度；根据移动速度以及路线长度，确定目标对象移动至目标移动位置的预计时长；根据预计时长确定目标设备的工作状态。

进一步地，设备控制方法还包括：获取目标路线上的道路交通信息；根据道路交通信息、移动速度以及路线长度确定预计时长。

进一步地，设备控制方法还包括：在预计时长小于或等于预设时长时，确定目标设备的工作状态为运行工作状态；在预计时长大于预设时长时，控制目标设备的工作状态为待机工作状态。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种设备控制装置，该装置包括：获取模块，用于获取目标对象的移动信息，其中，移动信息至少包括目标对象的移动方向以及目标对象在移动过程中所经过的途径位置；分析模块，用于根据目标对象的至少一个历史移动轨迹信息对移动信息进行分析，得到分析结果；第一确定模块，用于基于分析结果确定目标对象的移动意图，其中，移动意图用于表征目标对象的目标移动位置；第二确定模块，用于根据移动意图确定目标设备的工作状态。