智能家居的体系结构及关键技术分析

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　　摘要：智能家居不仅具有传统的居住功能，还能将原来被动静止建筑转变为能动、智能的生存空间，拥有全方位的信息交换功能，保证家庭内部、家庭与外部信息的畅通。在人们生活的方方面面，智能家居都能够进行覆盖。而设计出能够体现出智能家居应用特点的体系结构，则能够使智能家居系统得到更好的应用。基于这种认识，本文从体系结构和关键技术两方面对智能家居展开了分析，从而为关注这一话题的人们提供参考。
　　关键词：智能家居 体系结构 关键技术
　　中图分类号：TP273.5 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）07-0215-01
　　随着物联网的发展，智能家居成为了物联网的重要应用领域，得到了越来越多人的重视。而将智能家居和产业结合起来，则能够进行新的产业链的打造，从而进一步推动国民经济的发展。所以，还需要进行能够体现智能家居行业发展特点的体系结构的设计，并且加强智能家居关键技术的运用，以便使智能家居系统得到进一步完善，继而促进智能家居的产业化发展。
　　1 智能家居概念及主要功能
　　所谓的智能家居，其实就是以住宅为平台进行网络通信技术、自动控制技术、综合布线技术等多种技术的应用，从而将与家居生活有关的设施集成起来，并实现高效住宅设施和家庭事务管理的系统。利用该系统，可以确保家居的便利性和安全性，并且能够提升家居的舒适性和艺术性，可以为人们提供一个环保节能的家居环境。从主要功能角度来看，智能家居具有信息通信功能、电气设备管理控制功能、能耗管理工作、家居安全功能和多媒体服务功能等多种功能。通过智能家居，能够实现家庭内部信息的高度共享，同时也能够借助各种无线通讯设备进行室内家居设备的控制和管理。而利用智能家居的子系统，也能够进行能耗数据自动收集，并且实现资源节约。此外，智能家居系统可以提供自动报警功能，并且实现室内媒体设备的信息传输。
　　2 智能家居体系结构分析
　　2.1 体系服务结构
　　从体系服务结构上来看，智能家居体系服务由设备自动化、安全控制、智能通讯、远程监控和远程遥控五类服务组成。根据用户不同需求，智能家居可以进行联网设备自定义场景设置，并且利用网络通讯等方式进行家居设备控制。首先，利用传感器网络，智能家居可以进行室内温度、湿度和光强等环境参数的感知、调节和控制。比如在室内温湿度方面，智能家居就可以根据用户场景设置进行开关窗或空调控制。而智能家居还能够理解人的行为认知和意图，从而实现家居设备的自动化控制。其次，利用传感器网络，智能家居可以进行家居环境的监控，并且根据情况进行报警装置的触发，以便实现家居环境的安全控制[1]。
　　2.2 体系网络架构
　　从体系网络架构上来看，智能家居系统由家庭网关、服务器、各种智能家居设备和智能终端设备组成。通过将各类智能家居终端相互连接，并且将各终端与家庭网络连接，就能利用无线或有线技术实现各信息终端和设备的自组织联网。而以远程形式，智能终端将与互联网连接起来，以便对家庭环境变化进行实时控制。此外，利用家庭网关和服务器，可以利用互联网和局域网将家庭网络与室外环境联系起来。利用家庭网络，就可以进行智能家居设备的控制，所以能够进行能源管控和室内环境管理。而利用家庭服务器，则可以进行各种网络信息获取，并且进行邮件收发，因此能够帮助用户获取需要的路况和购物等信息。
　　3 智能家居关键技术分析
　　3.1 传感定位技术
　　在智能家居中，需要进行多个传感器节点的布置，以便进行信号的感知、计算和存储。利用自组多跳形式，各个节点之间可以相互通信，从而完成监测任务。通常的情况下，传感器节点无法进行自己位置的预知，所以将采取随机布放形式。利用节点接受信号RSSI值，并且使用能量衰减和距离的关系曲线，则能够通过使用查找采样值等方法进行节点位置的确定。在智能家居中，RFID定位算法是常见的算法。通过在被标识对象上进行RFID射频标签的安装，就可以利用系统天线将标签发送信号强度信息传输给系统阅读器。由于传输距离与信号功率存在对应关系，所以可以根据信号功率值进行标识对象位置的确定。因此从原理上来看，RFID定位技术是利用电磁传播进行通信，需要确保各标签信息发送在接受天线接受范围内。而利用天线及调节器进行信号传输后，阅读器需要进行信号的解码操作，并且将标识对象信息传输给后台计算机系统[2]。在此基础上，计算机系统需要完成信息处理和分析，并且根据用户的场景设置要求进行设备控制指令的发出。
　　3.2 行为认知技术
　　智能家居能否为人提供正确服务，主要取决于其能否进行人的行为的正确识别和理解。使用行为认知技术，可以利用系统底层对目标进行检测和跟踪，并且利用中层进行人体动作识别，然后利用系统高层进行人的行为意图识别。为此，首先需要使用时间差分法、背景减除等方法对运动目标进行检测，以便为系统识别人的行为提供依据。所谓的时间差分法，则是利用前后相邻连续图像之间的时间差分和闭值化从图像中提取运动区域。利用背景减除法，可以将前帧像素与背景像素做差运算，然后将差值大像素点标记成运动目标区域。其次，需要使用识别和跟踪方法对运动目标进行识别[3]。而常用识别方法有人体运动特征和人体几何特征识别法，可以利用人体外观、轮廓、动作等特征进行运动目标识别。跟踪方法则是在连续图像序列相邻帧之间，设置基于位置、形状和色彩等特征的对应匹配场景。此外，人体动作识别主要依靠特征提取，行为意识识别则需要将测试序列与预设参考序列相匹配。
　　4 结语
　　总而言之，随着物联网的发展，智能家居也将获得更为广泛的应用前景。面对这种情况，相关行业还要加强对智能家居体系结构及关键技术的研究，以便在解决系统的若干关键问题的同时，更好的促进智能家居市场的产业化发展。
　　参考文献
　　[1]高川翔.面向智能家居的物联网体系结构研究[J].信息系统工程，2014，09：21-22.
　　[2]马乐，燕炜，姜思羽，张可然，等.基于物联网体系结构的智能家居系统设计[J].北京师范大学学报（自然科学版），2013，05：458-461.
　　[3]钟莉萍，张永军，顾畹仪.智能家居网关服务器软件设计与实现[J].中南大学学报（自然科学版），2013，S1：333-336.
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