[发明专利]一种获取位置属性的方法、装置及终端设备在审
申请号: | 201911405938.0 | 申请日: | 2019-12-31 |
公开(公告)号: | CN113126570A | 公开(公告)日: | 2021-07-16 |
发明(设计)人: | 杜国威 | 申请(专利权)人: | 北京安云世纪科技有限公司 |
主分类号: | G05B19/418 | 分类号: | G05B19/418;G05B15/02 |
代理公司: | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人: | 王玉双 |
地址: | 100016 北京市朝阳区酒仙桥路*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 获取 位置 属性 方法 装置 终端设备 | ||
1.一种获取位置属性的方法,其特征在于,包括:
获取智能家居网络中各智能设备的位置信息,所述位置信息包括所述智能家居网络中任意智能设备之间的相对位置;
根据所述位置信息生成所述智能家居网络的拓扑结构图;
根据所述拓扑结构图以及家庭家居模型获取所述智能家居网络中各智能设备的位置属性;其中,所述家庭家居模型由从大数据中获取的多个智能家居网络的拓扑结构图以及所述多个智能家居网络中每一个智能设备的位置属性为模型训练样本训练得到。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述拓扑结构图以及家庭家居模型获取所述智能家居网络中各智能设备的位置属性,包括:
向云服务器发送请求信息,所述请求信息包括所述拓扑结构图,用于请求所述云服务器根据所述拓扑结构图以及家庭家居模型获取所述智能家居网络中各智能设备的位置属性;
接收所述云服务器发送的应答信息,所述应答信息包括所述智能家居网络中各智能设备的位置属性。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述拓扑结构图以及家庭家居模型获取所述智能家居网络中各智能设备的位置属性,包括:
根据所述拓扑结构图以及家庭家居模型获取所述智能家居网络中各智能设备的位置属性为各位置属性的概率;
根据所述智能家居网络中各智能设备的位置属性为各位置属性的概率,获取所述智能家居网络中各智能设备的位置属性。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述智能家居网络中各智能设备的位置属性为各位置属性的概率,获取所述智能家居网络中各智能设备的位置属性,包括:
对所述智能家居网络中的每一个智能设备,从所有位置属性中选取为每一个智能设备的位置属性的概率最大的位置属性作为每一个智能设备的位置属性。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述智能家居网络中的任一智能设备包括两个或两个以上概率最大的位置属性的情况下,输出提示信息,所述提示信息用于提示用户从所述两个或两个以上概率最大的位置属性中选取该智能设备的位置属性;
接收用户的选择输入,所述选择输入为对所述两个或两个以上概率最大的位置属性中的目标位置属性的输入;
基于所述选择输入确定该智能设备的位置属性为所述目标位置属性。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述智能家居网络中的任一智能设备包括两个或两个以上概率最大的位置属性的情况下,获取所述智能家居网络所属家居的户型图;
根据所述智能家居网络所属家居的户型图在所述两个或两个以上概率最大的位置属性中确定该智能设备的位置属性。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,所述获取智能家居网络中各智能设备的位置信息,包括:
接收所述智能家居网络中各智能设备发送的位置信息;
其中,任一智能设备发送的位置信息包括该智能设备与所述智能家居网络中除该智能设备以外其它所有智能设备的相对位置。
8.一种获取位置属性的装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取智能家居网络中各智能设备的位置信息,所述位置信息包括所述智能家居网络中任意智能设备之间的相对位置;
生成单元,用于根据所述位置信息生成所述智能家居网络的拓扑结构图;
处理单元,用于根据所述拓扑结构图以及家庭家居模型获取所述智能家居网络中各智能设备的位置属性;其中,所述家庭家居模型由从大数据中获取的多个智能家居网络的拓扑结构图以及所述多个智能家居网络中每一个智能设备的位置属性为模型训练样本训练得到。
9.一种终端设备,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器用于存储计算机程序;所述处理器用于在调用所述计算机程序时执行如权利要求1-7任一项所述的获取位置属性的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的获取位置属性的方法。
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