智能家居要想走出同质化,必须要借助机器学习这一东风
2019-10-09 17:18    捷易智能家居

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智能家居是为人们提供一个智能的,安全的,高效率的,个性化的居家环境,目前的智能家居产品大同小异,都是提供一个拥有接入网络能力的设备,并开发相应的手机端或网页端的配套软件,以提供远程控制的能力,这样虽然给予了用户远程查看和修改家居设备状态的能力,但是这仅仅做到了远程控制,并不够自动化,不够智能。

 

智能化方面,我们想像中的智能家居应该是在劳作一整天后,回到家中时,家里的空调已提前开启并设置好。

 

当家里亮度过低时,灯自动地打开。

 

在家中看电影时,房间的窗帘自动关闭,灯光自动变暗等,而不是在我们发现需要进行操作时,拿出手机,运行相应程序,找到对应开关,再去控制相应设备。

 

安全方面,我们希望的智能家居应该是自动分析监控画面,或红外监测设备,当发现非法入侵时,自动报警,并联动家中其它设备保护家居安全,如锁上家中房门。

 

当发现家中温度,湿度,可燃气数据变化出现异常时,自动提示并调控相应设备如打开窗户通风等进行应急处理。

 

机器学习的普及让以上的可能性变得更大,智能家居作为二十四小时运行的系统,每天都会产生大量数据,各个时刻的传感器数据,各个用电器的状态数据,用户的操作数据,而以前这些数据仅仅是在生成后写入到数据库中,成为历史数据。

 

数据挖掘,是机器学习的一个分支,一般指机器从大量的数据中自动地进行搜索,分析,找到数据中的特殊关系性,监督式学习,是机器学习中的一个方法,一般指从训练数据中找到训练数据与结果的一种关系或模式,并通过得到的模式对新输入的数据进行一个新的推测,人工神经网络是监督式学习的一种运算模型,是通过模仿生物的神经网络结构设计出的计算模型,由大量的人工神经元互相连接到一起进行运算,通过输入多维数据运算得到目标输出。

 

通过对历史数据进行一个挖掘,分析,学习,我们可以为每个不同的用户模拟出用户特有计算模型,通过历史数据和数据来源的增加,我们可以预期智能家居系统为每个家庭提供一个个性化,高效智能的家居系统。

 

目前,智能家居虽然还尚未进入普通家庭中,但是可以看到各大厂家已经在这方面发力,推陈出新,在可以预见的未来,智能家居必须会成为像智能手机一样,是家家必备的系统,而现在捷易科技推出的智能家居系统也是结合了机器学习的能力,让设备更智能。

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