基于Python語(yǔ)言的智能家居系統(tǒng)研究

摘 要：隨著經(jīng)濟(jì)和技術(shù)的快速發(fā)展，智能家居系統(tǒng)也越來(lái)越多的出現(xiàn)在家庭生活當(dāng)中。本文研究了使用Python編程語(yǔ)言和機(jī)器學(xué)習(xí)框架TensorFlow整合智能家居系統(tǒng)，從而使智能家居系統(tǒng)更加“智能”，能夠?yàn)槿藗兲峁┮粋€(gè)更加舒適的生活環(huán)境。

關(guān)鍵詞：智能家居；Python語(yǔ)言；TensorFlow

1 概述

智能家居是以住宅為平臺(tái)，利用綜合布線技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、安全防范系統(tǒng)、自動(dòng)控制系統(tǒng)和音頻技術(shù)把家居生活相關(guān)的設(shè)施集成，從而構(gòu)建高效的住宅設(shè)施與家庭日程事務(wù)管理系統(tǒng)，提升家居的安全性、便利性、舒適性、藝術(shù)性，從而創(chuàng)造出一個(gè)環(huán)保節(jié)能的居住環(huán)境。[1]

目前，智能家居已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)智能控制。例如，能夠?qū)崿F(xiàn)通過(guò)手機(jī)App或Web頁(yè)面查看室內(nèi)溫濕度、監(jiān)視家中生活場(chǎng)景、控制門(mén)鎖的開(kāi)關(guān)以及電器的啟動(dòng)和關(guān)閉。為了使家居系統(tǒng)更加智能化，而不是僅僅是監(jiān)控環(huán)境和控制開(kāi)關(guān)，需要對(duì)家庭中的各種電器或環(huán)境產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的數(shù)據(jù)挖掘，分析和處理這些數(shù)據(jù)可以讓家居智能控制系統(tǒng)能夠提前做出反應(yīng)，從而達(dá)到更加智能家居更加“智能”的目的。

2 TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)

TensorFlow是Google公司開(kāi)發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，是用于數(shù)值計(jì)算的開(kāi)源的軟件庫(kù)。TensorFlow采用數(shù)據(jù)流圖（data flow graphs）。數(shù)據(jù)流圖中的節(jié)點(diǎn)（Nodes）在表示數(shù)學(xué)操作，數(shù)據(jù)流圖中的線（edges）表示在各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間相互聯(lián)系的多維數(shù)組。TensorFlow的框架很靈活，可以用于多種平臺(tái)上的計(jì)算。

3 智能家居設(shè)計(jì)

通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)將服務(wù)器和家庭服務(wù)網(wǎng)關(guān)進(jìn)行連接。服務(wù)網(wǎng)關(guān)下連接各個(gè)房間的路由節(jié)點(diǎn)，路由節(jié)點(diǎn)連接各終端節(jié)點(diǎn)，終端節(jié)點(diǎn)包括窗簾、報(bào)警和電視等。服務(wù)器端安裝有數(shù)據(jù)庫(kù)以及各種程序。終端節(jié)點(diǎn)采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送至服務(wù)器端，存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)中。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，分析數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)，從而產(chǎn)生分析結(jié)果用于控制終端節(jié)點(diǎn)的各種狀態(tài)。智能家居框架如圖1所示：

Python語(yǔ)言是TensorFlow官方支持的語(yǔ)言，是一種面向?qū)ο蟮慕忉屖秸Z(yǔ)言。Python語(yǔ)言的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)與第三方庫(kù)的功能強(qiáng)大且完善，使用 Python 語(yǔ)言可以快速地編寫(xiě)復(fù)雜程序。Python 虛擬機(jī)可以在常見(jiàn)的操作系統(tǒng)中運(yùn)行，這也使得 Python具有非常良好的可移植性。由于Python語(yǔ)言具有這些特性，可以非常好地滿足快速開(kāi)發(fā)要求，同時(shí)可也可以滿足性能要求，還有著跨平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)。

本系統(tǒng)的關(guān)鍵部分是預(yù)測(cè)部分，系統(tǒng)采用前向反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。系統(tǒng)讀取各個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)和當(dāng)前狀態(tài)，并從數(shù)據(jù)庫(kù)中將設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入，將各個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)進(jìn)行整合，從而提前判斷系統(tǒng)狀態(tài)如何改變。該系統(tǒng)可將家居中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行整合，從而達(dá)到家居整體控制的目的。

4 總結(jié)

本文對(duì)智能家居系統(tǒng)進(jìn)行了研究，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展方向，提出把機(jī)器學(xué)習(xí)與智能家居相結(jié)合的設(shè)想，提出了使用Python語(yǔ)言和TensorFlow框架設(shè)計(jì)智能家居系統(tǒng)。將機(jī)器學(xué)習(xí)引入到智能家居系統(tǒng)中，可以使家居更加智能化。

參考文獻(xiàn)：

[1]鄭增威，霍梅梅.無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)現(xiàn)代城市發(fā)展影響的若干關(guān)鍵應(yīng)用分析[J].杭州技術(shù)，2010（01）：20.22.

[2]張煒.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能家居系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].吉林：吉林大學(xué)，2016.

[3]田琴蘭.基于面向?qū)ο蟮闹悄芗揖酉到y(tǒng)建模研究[D].北京：北京交通大學(xué)，2012.

基金：2018年度河北工程技術(shù)學(xué)院校級(jí)科研課題《基于Python語(yǔ)言的智能家居系統(tǒng)研究》（課題編號(hào)：2018HG04）研究成果

作者簡(jiǎn)介：張微微（1980.），女，碩士，講師，研究方向：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)。