自学习智能家居控制方法、控制设备及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及物联技术领域，尤其涉及一种自学习智能家居控制方法、控制设备及计算机可读存储介质。

背景技术

现有技术中，随着基于物联技术的智能家居的不断发展，用户对于智能家居的控制需求也不断地在提高。例如，针对居家环境的睡眠需求，用户可针对性的向窗帘、灯光、空调等设备发出控制指令，从而使得用户更容易入眠、或者使得用户的起床感受更佳。但是，由于居家环境下，家庭一般会有多个房间，每个房间属于不同的家庭成员，而每个家庭成员的作息时间和生活习惯都不同，例如，有些家庭成员有午睡习惯，有些家庭成员睡觉前习惯听一段时间音乐，有些家庭成员习惯早睡早起，有些家庭成员习惯晚睡晚起。目前的智能家居控制方案中，服务器还无法根据各个用户的睡眠习惯对相应的智能设备进行自学习式的控制，对于各个智能设备的控制方案需要用户手动地设置及调整，给用户的体验不佳。

发明内容

为了解决现有技术中的上述技术缺陷，本发明提出了一种自学习智能家居控制方法，应用于智能控制面板，该方法包括：

确定与目标用户的睡眠需求相关的联网设备，其中，所述睡眠需求包括睡眠区域需求、睡眠时间需求、以及睡眠辅助需求中的一项或多项；

通过所述联网设备的运行信息统计与所述睡眠需求对应的睡眠数据，所述睡眠数据包括睡眠位置数据、睡眠时间数据、睡眠辅助数据中的一项或多项；

分析所述睡眠数据，得到与所述目标用户的所述睡眠需求相关的睡眠条件；

根据所述目标用户的当前状态以及所述睡眠条件调整所述联网设备的工作状态，以满足所述目标用户的所述睡眠需求。

可选地，所述确定与目标用户的睡眠需求相关的联网设备，其中，所述睡眠需求包括睡眠区域需求、睡眠时间需求、以及睡眠辅助需求中的一项或多项之前，包括：

确定所述目标用户的身份信息；

确定用于获取所述睡眠需求的控制设备，并将所述身份信息录入至所述控制设备。

可选地，所述确定与目标用户的睡眠需求相关的联网设备，其中，所述睡眠需求包括睡眠区域需求、睡眠时间需求、以及睡眠辅助需求中的一项或多项，包括：

确定与所述睡眠区域需求对应的第一联网设备，所述第一联网设备包括用于检测所述目标用户睡眠位置的设备；和/或，

确定与所述睡眠时间需求对应的第二联网设备，所述第二联网设备包括用于检测、识别或计算所述目标用户睡眠时间的设备；和/或，

确定与所述睡眠辅助需求对应的第三联网设备，所述第三联网设备包括所述目标用户在所述睡眠位置或所述睡眠时间内使用的设备。

可选地，所述通过所述联网设备的运行信息统计与所述睡眠需求对应的睡眠数据，包括：

通过所述第一联网设备监测所述目标用户的睡眠位置，得到所述睡眠位置数据；和/或，

通过所述第二联网设备监测所述目标用户的睡眠时间，得到所述睡眠时间数据；和/或，

通过所述第三联网设备监测所述目标用户在睡眠前阶段、睡眠中阶段以及睡眠后阶段所使用的设备功能，得到所述睡眠辅助数据。

可选地，所述分析所述睡眠数据，得到与所述目标用户的所述睡眠需求相关的睡眠条件，包括：

分析所述睡眠位置数据、所述睡眠时间数据以及所述睡眠辅助数据中的一种或多种数据，得到睡眠位置习惯、睡眠时间习惯以及辅助睡眠习惯中的一种或多种；

确定所述睡眠位置习惯、睡眠时间习惯以及辅助睡眠习惯与所述联网设备的关联关系，根据所述关联关系设定用于触发所述联网设备进入所述工作状态的所述睡眠条件。

可选地，所述根据所述目标用户的当前状态以及所述睡眠条件调整所述联网设备的工作状态，以满足所述目标用户的所述睡眠需求，包括：

通过所述智能控制面板监测所述目标用户的当前状态；

当所述当前状态与所述睡眠条件相符时，按所述睡眠条件和所述当前状态实时调整所述联网设备的工作状态，以满足所述目标用户的所述睡眠需求。

可选地，所述根据所述目标用户的当前状态以及所述睡眠条件调整所述联网设备的工作状态，以满足所述目标用户的所述睡眠需求，包括：

通过设置于睡眠位置的所述智能控制面板监测所述目标用户的睡眠状态；

当所述目标用户处于睡前状态、睡中状态或睡后状态时，通过所述智能控制面板按所述睡眠条件调整所述联网设备各自对应的工作参数。

可选地，所述睡眠条件还包括季节信息、日程信息等附加数据中的至少一种，所述睡眠条件还包括环境温度信息、环境湿度信息、空气质量信息、环境噪音信息等环境数据中的至少一种，所述根据所述目标用户的当前状态以及所述睡眠条件调整所述联网设备的工作状态，以满足所述目标用户的所述睡眠需求，还包括：

根据所述目标用户的睡眠数据、所述附加数据、所述环境数据中的至少一种，更新所述目标用户处于所述当前状态时，调整对应的所述联网设备的所述工作参数；

通过所述智能控制面板实时地向所述联网设备发送更新后的所述工作参数，以满足所述用户的处于所述当前状态的睡眠需求。

本发明还提出了一种控制设备，该控制设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述的自学习智能家居控制方法的步骤。

本发明还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有自学习智能家居控制程序，所述自学习智能家居控制程序被处理器执行时实现如上任一项所述的自学习智能家居控制方法的步骤。

实施本发明的自学习智能家居控制方法、控制设备及计算机可读存储介质，通过确定与目标用户的睡眠需求相关的联网设备，其中，所述睡眠需求包括睡眠区域需求、睡眠时间需求、以及睡眠辅助需求中的一项或多项；通过所述联网设备的运行信息统计与所述睡眠需求对应的睡眠数据，所述睡眠数据包括睡眠位置数据、睡眠时间数据、睡眠辅助数据中的一项或多项；分析所述睡眠数据，得到与所述目标用户的所述睡眠需求相关的睡眠条件；根据所述目标用户的当前状态以及所述睡眠条件调整所述联网设备的工作状态，以满足所述目标用户的所述睡眠需求。实现了一种自学习式的智能家居控制方案，使得智能家居能够根据用户的睡眠习惯动态地调整相应的工作状态，无需用户手动调整或者进行复杂的关联设置，提高了智能家居的智能化程度，增强了用户体验。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本申请一个实施例提供的自学习智能家居控制方法的流程示意图；

图2是本申请又一个实施例提供的自学习智能家居控制方法的流程示意图；

图3是本申请又一个实施例提供的自学习智能家居控制方法的流程示意图；

图4是本申请又一个实施例提供的自学习智能家居控制方法的流程示意图；

图5是本申请又一个实施例提供的自学习智能家居控制方法的流程示意图；

图6是本申请又一个实施例提供的控制设备的结构框图；

图7是本申请又一个实施例提供的计算机可读存储介质的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

随着通信技术和智能家居的发展，智能家居设备的数量和功能越来越多，为人们的日常生活带来了许多便利。而应对用户日渐增多的需求，在家中单纯的安装智能家居控制面板而无法智能的根据用户的需求和用户习惯、使用情景进行智能运行已然无法满足用户需求，特别是现有技术中，智能家居控制方案中，智能家居系统还无法根据各个用户的睡眠习惯对相应的智能设备进行自学习式的控制，对于各个智能设备的控制方案需要用户手动地设置及调整，因此，为了避免给用户带来较重的操作和调控负担，同时提供更加智能，更加人性化的服务，满足用户更加智能化的需求。

于是，发明人提出了本申请实施例提供的自学习智能家居控制方法、控制设备及计算机可读存储介质，使得对于智能家居控制系统能够及时地满足用户的不同阶段的睡眠需求，本实施例提出了一种自学习的智能家居控制方案，通过先确定与用户的睡眠需求相关的联网设备，再获取各个联网设备的动态运行信息以及与用户的睡眠需求对应的睡眠数据，并且分析所记录的睡眠数据，从而得到与用户的睡眠需求相对应的睡眠条件，将根据用户的当前状态以及睡眠条件实时地进行联网设备的控制，从而使得当前状态下的环境能够满足用户的睡眠需求，提高了智能家居控制系统的智能化程度，提升了用户体验。

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例一

请参阅图1，图1示出了本申请一个实施例提供的自学习智能家居控制方法的流程示意图。本实施例提供的智能家居控制方案不但适用于单个用户的情况，还适用于一个家庭环境下的多个用户，能够根据不同的用户确定各自对应的自学习控制方案，从而使得一个家庭环境下的多个用户的睡眠需求均能得到满足，本实施例提出了一种自学习智能家居控制方法，应用于智能控制面板，该方法包括：

S1、确定与目标用户的睡眠需求相关的联网设备，其中，所述睡眠需求包括睡眠区域需求、睡眠时间需求、以及睡眠辅助需求中的一项或多项。

在本实施例中，睡眠区域需求包括目标用户经常睡觉的区域位置以及偶尔小憩的区域位置，具体的，所述睡眠区域包括但不限于客房、客厅、书房、卧室等多种睡眠区域，智能家居控制系统中可以包括智能家居控制面板，以及众多与所述智能家居控制面板联网的联网设备，本实施例的联网设备为睡眠区域的家居设备，所述联网设备包括但不限于门窗传感器、智能开关、灯、空调、窗帘、电视、冰箱、电扇、智能床。所述睡眠时间需求则可以根据不同的睡眠阶段、睡眠习惯数据、日程信息等多种分析得到，具体地，睡眠时间需求包括目标用户午睡、晚睡、小憩等不同阶段的睡眠时间，睡眠时间则包括开始睡觉到入睡之前的睡前时间、睡着过程中的时间、睡醒到起床的起床时间；所述睡眠辅助需求包括目标用户在上述不同的睡眠区域或者不同的睡眠时间内，对一些辅助性的睡眠设备的使用需求，所述睡眠辅助需求包括但不限于能够辅助用户睡眠的环境温度、湿度、光线条件、环境噪音情况、助眠音乐等因素。

S2、通过所述联网设备的运行信息统计与所述睡眠需求对应的睡眠数据，所述睡眠数据包括睡眠位置数据、睡眠时间数据、睡眠辅助数据中的一项或多项。

在本实施例中，运行信息为各个联网设备的当前设定信息，例如，音乐播放设备的播放曲目、曲目风格、曲目类别、音量大小等，又例如，电动窗帘的整体开合程度、内遮光层的开合程度、外透光层的开合程度等；睡眠位置数据、睡眠时间数据、睡眠辅助数据，分别为上述睡眠区域需求、睡眠时间需求、以及睡眠辅助需求各自对应的统计数据，例如，音乐播放设备的播放曲目有二十条、曲目风格有四种、曲目类别有三种、音量大小有五个等级等，又例如，电动窗帘的整体开合程度为全闭合、内遮光层的开合程度为全闭合和半闭合、外透光层的开合程度全开启和四分之三开启等。

S3、分析所述睡眠数据，得到与所述目标用户的所述睡眠需求相关的睡眠条件。

在本实施例中，分析所述睡眠数据，得到与所述目标用户的所述睡眠需求相关的睡眠条件，其中，睡眠条件为上述睡眠数据的统计分析结果。具体的，在本实施例中，在对上述睡眠数据的统计分析过程中，需要按数据的分布状态，确定大概率的用户习惯，以及确定在各个用户习惯下的所使用的联网设备和联网设备的使用状态，从而确定以联网设备和联网设备的工作参数为数据基础的自学习的模型数据，并通过该自学习的模型数据进行后续的目标用户的睡眠需求判定。

S4、根据所述目标用户的当前状态以及所述睡眠条件调整所述联网设备的工作状态，以满足所述目标用户的所述睡眠需求。

在本实施例中，根据所述目标用户的当前状态以及所述睡眠条件调整所述联网设备的工作状态，以满足所述目标用户的所述睡眠需求，其中，如上例所述，当完成自学习的模型数据对后续的目标用户的睡眠需求判定后，即可根据目标用户的当前状态以及所述睡眠条件调整所述联网设备的工作参数，从而使得各个联网设备处于与目标用户当前的睡眠习惯相符的工作状态下。例如，根据目标用户是否处于睡眠区域，当前时间段是否为睡眠时间，以及当前的睡眠辅助条件是否符合历史数据等，调整所述联网设备的工作参数，从而使得各个联网设备处于与目标用的当前睡眠习惯相符的工作状态。

本实施例的有益效果在于，通过确定与目标用户的睡眠需求相关的联网设备，其中，所述睡眠需求包括睡眠区域需求、睡眠时间需求、以及睡眠辅助需求中的一项或多项；通过所述联网设备的运行信息统计与所述睡眠需求对应的睡眠数据，所述睡眠数据包括睡眠位置数据、睡眠时间数据、睡眠辅助数据中的一项或多项；分析所述睡眠数据，得到与所述目标用户的所述睡眠需求相关的睡眠条件；根据所述目标用户的当前状态以及所述睡眠条件调整所述联网设备的工作状态，以满足所述目标用户的所述睡眠需求。实现了一种自学习式的智能家居控制方案，使得智能家居能够根据用户的睡眠习惯动态地调整相应的工作状态，无需用户手动调整或者进行复杂的关联设置，提高了智能家居的智能化程度，增强了用户体验。

实施例二

请参阅图2，图2示出了本申请又一个实施例提供的自学习智能家居控制方法的流程示意图。基于上述实施例，为了进一步精准地确定与目标用户的睡眠需求相关的联网设备，其中，所述睡眠需求包括睡眠区域需求、睡眠时间需求、以及睡眠辅助需求中的一项或多项之前，本实施例还包括：

S01、确定所述目标用户的身份信息。

在本实施例中，目标用户的身份信息可以通过联网设备中的控制面板对用户进行人脸识别、声纹识别、指纹识别、步态识别等多种生物特征认证方式识别，从而确定与预设生物特征信息相对应的身份信息。

S02、确定用于获取所述睡眠需求的控制设备，并将所述身份信息录入至所述控制设备。

在本实施例中，所述用于获取睡眠需求的控制设备包括多种与目标用户睡眠习惯相符的且可能会使用的控制设备。例如，电动窗帘、空调、电视、加湿器、背景音乐播放器、灯光、电动床等设备均可以包含在本实施例的控制设备的范围内。

可选地，基于上述实施例，为了进一步确定与目标用户的睡眠需求相关的联网设备，其中，所述睡眠需求包括睡眠区域需求、睡眠时间需求、以及睡眠辅助需求中的一项或多项，本实施例还包括：确定与所述睡眠区域需求对应的第一联网设备，所述第一联网设备包括用于检测所述目标用户睡眠位置的设备；和/或，确定与所述睡眠时间需求对应的第二联网设备，所述第二联网设备包括用于检测、识别或计算所述目标用户睡眠时间的设备；和/或，确定与所述睡眠辅助需求对应的第三联网设备，所述第三联网设备包括所述目标用户在所述睡眠位置或所述睡眠时间内使用的设备。

其中，睡眠区域需求包括目标用户经常睡觉的区域位置以及偶尔小憩的区域位置，因此，本实施例的第一联网设备可以各个区域内的具备人脸识别、声纹识别、指纹识别、步态识别等支持生物特征识别的设备，例如，设置于各个区域入口墙面的智能控制面板；同样的，如上例所述，睡眠时间需求包括目标用户午睡、晚睡、小憩等不同阶段的睡眠时间，睡眠时间则包括开始睡觉到入睡之前的睡前时间、睡着过程中的时间、睡醒到起床的起床时间，因此，本实施例的第二联网设备可以是设置于床边、沙发边的智能控制面板；同样的，如上例所述，睡眠辅助需求包括目标用户在上述不同的睡眠区域或者不同的睡眠时间内，对一些辅助性的睡眠设备的使用需求，例如，目标用户在睡前时间内对音乐播放设备的使用需求、对电动窗帘的开合控制需求、对空调的温度设定需求等，因此，本实施例的第三联网设备可以是电动窗帘、空调、电视、加湿器、背景音乐播放器、灯光、电动床等设备。

可选地，基于上述实施例，为了进一步通过所述联网设备的运行信息统计与所述睡眠需求对应的睡眠数据，本实施例还包括：通过所述第一联网设备的人脸识别、声纹识别、指纹识别、步态识别等生物特征识别中的一种或多种识别途径监测所述目标用户的睡眠位置，得到所述睡眠位置数据；和/或，通过所述第二联网设备的人脸识别、声纹识别、指纹识别、步态识别等生物特征识别中的一种或多种识别途径监测所述目标用户的睡眠时间，得到所述睡眠时间数据；和/或，通过所述第三联网设备的人脸识别、声纹识别、指纹识别、步态识别等生物特征识别中的一种或多种识别途径监测所述目标用户在睡眠前阶段、睡眠中阶段以及睡眠后阶段所使用的设备功能，得到所述睡眠辅助数据。同样的，如上例所述，通过设置于各个区域入口墙面的智能控制面板的人脸识别、声纹识别、指纹识别、步态识别等生物特征识别中的一种或多种识别途径获取目标用户的睡眠位置数据；通过设置于床边、沙发边的智能控制面板获取目标用户的睡眠时间数据；通过电动窗帘、空调、电视、加湿器、背景音乐播放器、灯光、电动床等设备获取目标用户的睡眠辅助数据。

具体的，基于上述实施例，为了进一步的通过上述三个联网设备进行人脸识别、声纹识别、指纹识别、步态识别等生物特征识别中的一种或多种途径进行识别，从而使得各个设备进行联动控制，在本实施例中，提出了多种实施方案。例如，首先，通过所述第一联网设备的人脸识别途径，在目标用户进入睡眠区域时、或者在目标用户处于房间里具有人脸识别的位置区域时，识别得到的睡眠位置，进而得到所述睡眠位置数据；然后，通过所述第二联网设备的声纹识别途径，通过识别到目标用户的正常语音声音，再到目标用户的均匀呼吸声，识别得到目标用户的睡眠时间，进而得到所述睡眠时间数据；最后，通过步态识别途径，监测所述目标用户在睡眠前阶段、睡眠中阶段以及睡眠后阶段所使用的设备功能，例如，睡前阶段时的健身运动的步态识别，睡眠中阶段的侧身翻转识别，以及睡眠后阶段的起床动作识别，从而得到所述睡眠辅助数据，也即，分别得到睡前阶段时的健身运动的运动强度、运动类型和运动时间，睡眠中阶段的侧身翻转的入睡时间长度、睡眠过程中的睡眠安稳程度，以及睡眠后阶段的起床动作的灵活程度，进一步推测得到与睡眠质量相关的各项睡眠辅助数据。又例如，通过所述第一联网设备的人脸识别途径和步态识别途径，在目标用户进入睡眠区域具有人脸识别的位置区域、以及在目标用户处于该区域时的即将躺下的步态特征识别途径，识别得到的睡眠位置，进而得到所述睡眠位置数据；然后，通过所述第二联网设备的声纹识别途径和步态识别途径，通过识别到目标用户的正常语音声音，再识别目标用户的躺卧的肢体动作，最后识别入睡后的均匀呼吸声，从而识别得到目标用户的睡眠时间，进而得到所述睡眠时间数据；最后，通过步态识别途径和指纹识别途径，监测所述目标用户在睡眠前阶段、睡眠中阶段以及睡眠后阶段所使用的设备功能，例如，睡前阶段时的健身运动的步态识别、以及睡前阶段的手机设备的指纹识别，睡眠中阶段的侧身翻转识别，以及睡眠后阶段的起床动作识别，从而得到所述睡眠辅助数据，也即，分别得到睡前阶段时的健身运动的运动强度、运动类型和运动时间，以及睡前阶段使用手机浏览的内容或者使用的功能，睡眠中阶段的侧身翻转的入睡时间长度、睡眠过程中的睡眠安稳程度，以及睡眠后阶段的起床动作的灵活程度，进一步推测得到与睡眠质量相关的各项睡眠辅助数据。

请参阅图3，图3示出了本申请又一个实施例提供的自学习智能家居控制方法的流程示意图。基于上述实施例，为了进一步分析所述睡眠数据，得到与所述目标用户的所述睡眠需求相关的睡眠条件，本实施例还包括：

S31、分析所述睡眠位置数据、所述睡眠时间数据以及所述睡眠辅助数据中的一种或多种数据，得到睡眠位置习惯、睡眠时间习惯以及辅助睡眠习惯中的一种或多种。

S32、确定所述睡眠位置习惯、睡眠时间习惯以及辅助睡眠习惯与所述联网设备的关联关系，根据所述关联关系设定用于触发所述联网设备进入所述工作状态的所述睡眠条件。

本实施例的具体实现方式是，分别对所述睡眠位置数据、所述睡眠时间数据以及所述睡眠辅助数据进行概率分析，确定分布概率较大的所述睡眠位置数据、所述睡眠时间数据以及所述睡眠辅助数据分别作为上述睡眠位置习惯、睡眠时间习惯以及辅助睡眠习惯，也即，由睡眠位置数据的分布概率得到睡眠位置习惯，由睡眠时间数据的分布概率得到睡眠时间习惯，由睡眠辅助数据的分布概率得到辅助睡眠习惯。

请参阅图4，图4示出了本申请又一个实施例提供的自学习智能家居控制方法的流程示意图。基于上述实施例，为了进一步根据所述目标用户的当前状态以及所述睡眠条件调整所述联网设备的工作状态，以满足所述目标用户的所述睡眠需求，本实施例还包括：

S41、通过所述智能控制面板监测所述目标用户的当前状态。

S42、当所述当前状态与所述睡眠条件相符时，按所述睡眠条件和所述当前状态实时调整所述联网设备的工作状态，以满足所述目标用户的所述睡眠需求。

在本实施例中，用于获取目标用户的当前状态的智能控制面板可以是通过设置于各个区域入口墙面的用于获取目标用户的睡眠位置数据的智能控制面板，还可以是，通过设置于床边、沙发边的用于获取目标用户的睡眠时间数据的智能控制面板；所述当前状态可以是目标用户即将开始睡眠的区域状态、即将开始睡眠的时间状态等；根据上述确定的睡眠条件调整所述联网设备的工作状态包括对目标用户的当前状态进行识别，可选地，识别的设备可以是一个或多个智能控制面板，例如，通过两个智能控制面板分别识别目标用户即将开始睡眠的区域状态、即将开始睡眠的时间状态，以此确定相应的联网设备的即将配置的工作参数，并通过上述智能控制面板，或者用于控制上述智能控制面板的服务器将多个工作参数发送至多个联网设备，以使得各个联网设备工作在与目标用户的睡眠习惯相符的工作状态下。

请参阅图5，图5示出了本申请又一个实施例提供的自学习智能家居控制方法的流程示意图。基于上述实施例，为了进一步根据所述目标用户的当前状态以及所述睡眠条件调整所述联网设备的工作状态，以满足所述目标用户的所述睡眠需求，本实施例还包括：

S43、通过设置于睡眠位置的所述智能控制面板监测所述目标用户的睡眠状态。

S44、当所述目标用户处于睡前状态、睡中状态或睡后状态时，通过所述智能控制面板按所述睡眠条件调整所述联网设备各自对应的工作参数。

在本实施例中，为了进一步地对目标用户的睡眠习惯进行精细化的学习和适配，在本实施例中，还可以将睡前状态、睡中状态或睡后状态分为多个睡前时间段、睡中时间段或睡后时间段，分别地，在各个时间段中，对通过所述智能控制面板按睡眠条件，渐进式地调整所述联网设备各自对应的工作参数，例如，音乐播放设备的播放曲目有二十条、曲目风格有四种、曲目类别有三种、音量大小有五个等级等，因此，在睡前的若干个时间段内，分别地播放渐进轻缓的音乐和采用渐进减小的音量，又例如，电动窗帘的整体开合程度为全闭合、内遮光层的开合程度为全闭合和半闭合、外透光层的开合程度全开启和四分之三开启等，因此，在睡醒后的若干个时间段内，分别渐进开启内遮光层窗帘、渐进关闭外透光层窗帘等。

可选地，基于上述实施例，为了进一步睡眠条件还包括季节信息、日程信息等附加数据中的至少一种，所述睡眠条件还包括环境温度信息、环境湿度信息、空气质量信息、环境噪音信息等环境数据中的至少一种，所述根据所述目标用户的当前状态以及所述睡眠条件调整所述联网设备的工作状态，以满足所述目标用户的所述睡眠需求，还包括：首先，根据所述目标用户的睡眠数据、所述附加数据、所述环境数据中的至少一种，更新所述目标用户处于所述当前状态时，调整对应的所述联网设备的所述工作参数；然后，通过所述智能控制面板实时地向所述联网设备发送更新后的所述工作参数，以满足所述用户的处于所述当前状态的睡眠需求。其中，为了进一步地对目标用户的睡眠习惯进行精细化的学习和适配，还可以引入季节信息、日程信息等附加数据，例如，根据不同的季节确定目标用户不同的睡眠时长、起床时间、入睡时间等睡眠习惯，以及，根据某一时间段内的日程安排主动地调整目标用户的在基于现有的睡眠习惯上的临时调控参数，例如，当处于目标用户的起床时间之前有设置一项日程事项，则对应地，提前控制电动窗帘开启预设的程度，从而对目标用户进行自然唤醒。

可选地，基于上述实施例，在本实施例中，还可以引入环境温度信息、环境湿度信息、空气质量信息、环境噪音信息等环境数据中的至少一种作为本实施例的睡眠条件，也即，将上述环境温度信息、环境湿度信息、空气质量信息、环境噪音信息等环境数据中的至少一种作为对应功能的联网设备的工作参数，以使得相应的联网设备能够运行于与上述睡眠条件相符的工作状态。

可选地，基于上述实施例，以服务端或智能控制面板端的控制流程为例进行说明，首先，通过记录一个或多个联网设备被控制的时间、动作，并且对所有记录的睡眠数据进行汇总分析，例如，A房间内的窗帘，每天中午13:00左右会被关闭，13:30左右会被打开，22:30左右会被关闭，第二天07:00左右又会被打开，22:30左右A房间内的音乐播放设备会播放音乐，23:00左右停止播放；然后，根据上述数据，可以分析得出A房间的使用者习惯每天中午13:00～13:30午睡，晚上习惯22:30准备睡觉，听半小时音乐，在23:00开始睡觉，第二天07:00起床的睡眠习惯；最后，在分析得出用户的睡眠习惯后，通过服务端或智能控制面板端自动地控制各个联网设备，无需用户手动控制设备，也即，根据用户的睡眠习惯，服务端或智能控制面板端自动地控制A房间的窗帘每天中午12:55自动全关，13:30自动打开窗帘的15％，13:35自动慢慢打开窗帘到100％，以及，22:25时自动全关窗帘，并从22:30开始播放用户喜欢的音乐，在23:00自动关闭音乐，到了第二天07:00自动打开窗帘的15％，07:15自动打开窗帘到100％。由此，使得电动窗帘等设备的自动控制方案能够匹配用户的睡眠习惯，避免用户手动地进行各项设置，减轻了用户的使用负担。

可选地，在本实施例中，在自学习阶段，将记录的联网设备的每一次被目标主动控制的时间、动作等，每个联网设备被控制一次指令，均会产生一条数据，存储在服务端或智能控制面板端，其中，以A房间内的联网设备示例：

可以看出，在本实施例中，通过服务端或智能控制面板端对上述睡眠数据进行分类，归纳，总结，清理脏数据，即可以得出A房间内的一个或多个联网设备被控制的规律，从而分析得出处于房间A的目标用户的睡眠习惯：

A1：夏季习惯07:00起床，13:00～13:00午睡，23:00睡觉，睡前听半小时音乐；

A2：冬季习惯07:30起床，不午睡，23:00睡觉，睡前听半小时音乐；

A3：夏季习惯07:00起床时开启窗帘，13:00～13:00期间午睡时保持窗帘关闭，23:00睡觉时关闭窗帘；

A4：冬季习惯07:30起床时开启窗帘，23:00睡觉时关闭窗帘。

同样的，以B房间内的联网设备示例：

同样的，在本实施例中，服务端或智能控制面板端对上述睡眠数据进行分类，归纳，总结，清理脏数据，即可以得出B房间内的一个或多个联网设备被控制的规律，从而推断出房间B的用户睡觉习惯：

B1：一年四季都习惯08:00起床，23:30睡觉；

B2：没有午睡及睡前听音乐的习惯；

B3：一年四季都习惯08:00起床时开启窗帘；

B4：一年四季都习惯23:30睡觉时关闭窗帘。

本实施例的有益效果在于，通过对包括睡眠区域需求、睡眠时间需求、以及睡眠辅助需求中的一项或多项进行进一步细分，以及对所述睡眠需求相关的睡眠条件的进一步扩展，使得根据睡眠条件对联网设备的工作状态的调整更贴合目标用户的所述睡眠需求。实现了一种自学习式的智能家居控制方案，使得智能家居能够根据用户的睡眠习惯动态地调整相应的工作状态，无需用户手动调整或者进行复杂的关联设置，提高了智能家居的智能化程度，增强了用户体验。

实施例三

请参见图6，图6示出了本申请又一个实施例提供的控制设备的结构框图。本发明还提出了一种控制设备600，该控制设备包括存储器601、处理器602及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述的自学习智能家居控制方法的步骤。

需要说明的是，上述设备实施例与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详细见方法实施例，且方法实施例中的技术特征在设备实施例中均对应适用，这里不再赘述。

实施例四

请参见图7，图7示出了本申请又一个实施例提供的计算机可读存储介质的结构框图。本发明还提出了一种计算机可读存储介质700，该计算机可读存储介质上存储有自学习智能家居控制程序701，所述自学习智能家居控制程序被处理器执行时实现如上任一项所述的自学习智能家居控制方法的步骤。

需要说明的是，上述介质实施例与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详细见方法实施例，且方法实施例中的技术特征在介质实施例中均对应适用，这里不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。