[发明专利]IOT设备控制界面的显示方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种IOT设备控制界面的显示方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

用户端获取IOT设备相关的第一图像，并将所述第一图像发送至控制中心，所述控制中心设置有分类能力的机器学习算法模型；

所述控制中心接收到第一图像，通过所述机器学习算法模型识别设备识别号；

所述机器学习算法模型至少包括第一模型、第二模型和第三模型中任意一模型；

所述第一模型的输入为包含有设备的图像，输出为对应的设备识别号；

所述第二模型的输入为包含有设备及背景的图像，输出为对应的设备识别号；

所述第三模型的输入为包含有设备所对应场景的图像，输出为对应的设备识别号；

所述控制中心通过所述机器学习算法模型识别设备识别号包括以下步骤：

所述控制中心提取接收所述第一图像的第一图像特征，并将第一图像特征与所述机器学习算法模型中的图像特征进行比对，得到第一图像标识为各个设备识别号的概率；

所述控制中心确定所述概率中的最大概率，设定一特定数值；

当所述最大概率大于等于所述一特定数值时，为识别成功状态，将最大概率对应的设备识别号作为所述图像的所对应的设备识别号返回至所述用户端，所述用户端显示所述设备识别号所对应的控制界面；

当所述最大概率小于所述一特定数值时，为识别失败状态，所述控制中心返回设备识别号列表至所述用户端，所述用户端根据用户指令选择设备识别号，所述用户端发送第一图像存储信号给所述控制中心，所述控制中心将经用户识别后的所述第一图像存储至图像训练集，所述图像训练集包含标注有设备识别号的图像，用于训练所述机器学习算法模型；

所述控制中心设定训练所述机器学习算法模型的频率或者启动训练的条件。

2.根据权利要求1所述的IOT设备控制界面的显示方法，其特征在于，采用所述图像训练集通过以下步骤训练所述机器学习算法模型：

提取所述图像训练集的图像特征，所述图像特征使用向量形式进行表示，得到机器学习算法模型的模型参数。

3.根据权利要求1所述的IOT设备控制界面的显示方法，其特征在于，所述控制中心返回设备识别号列表至所述用户端，所述列表为按概率大小排列的各个设备识别号。