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AIoT边缘计算在智能家居中的应用

发布时间:2020-02-02 10:05:56  来源:起点边缘    采编:佚名  背景:

随着互联网技术和人工智能技术的快速发展,物联网及智能家居产业迅速兴起,广泛运用于智能家居、自动驾驶、智慧医疗等方面。现有的智能家居系统通过物联网技术将家中的设备与互联网结合,使住户能够通过输入单个命令或固定编程的一系列自动操作来控制智能家居产品,也能够使设备间通进行通信并通过固定指令进行控制。在运行过程中,仍需要住户不断地输入指令或设定大量程序,不能有效地减轻住户操作负担。

AIoT在智能家居中的应用

家居环境充满人机交互的场景,人机交互的理想方式应该是从人的直觉出发,采用人与人之间交互的基本方式,如语音、视觉、动作、触觉等。现有的人工智能技术已经能够实现语音识别、手势识别、人脸识别等,将人工智能技术与物联网结合,即AIoT,可以有效降低交互障碍。

住户在进行大量人机交互行为的过程中会相应产生大量的行为数据,AIoT可以利用这些数据实现主动智能,即智能系统根据用户的行为偏好、用户画像、环境等信息进行自主学习、自动适应。AIoT的运行依赖数据采集、人工智能算法、协调控制算法、边缘计算、云端计算[1]。

人工智能算法通过处理人员的历史动作数据对住户行为进行预测,常见的方法有时间序列预测、Active Lezi算法、基于事件的马尔可夫模型、LSTM网络[2]。MavHome项目中提出了一种识别行为事件中的重要事件,通过其他事件对重要事件的响应进行预测的方法[3]。

协调控制算法是实现各智能家居设备自动化运行的关键。马萨诸塞大学的智能家居项目中建立了一个包含多任务的智能家居平台,通过TAEMS任务结构的方法使各项任务在运行过程中满足电力消耗、热水消耗、噪音控制、室温维持等要求[4]。

承担智能家居中主要计算负荷的是云端计算,现在国内已经有多家成熟的云计算平台可提供成熟的语音识别、文字识别的方法及算力。边缘计算是支持AIoT另一支柱,边缘计算通过对采集数据的加工减小本地与云端通信的数据量,通过对高频事件本地化处理提高整个系统的反应速率[5]。厂商也针对不同的AIoT设备开发专门芯片。

现在智能家居行业规模高速发展,但仍处于“弱智能”状态。随着AIoT技术在智能家居中应用越来越广泛,智能家居系统可以提高人机交互体验,预测住户行为并据此协调设备运行,提供更智能舒适的家居环境。

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