(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111206806.2 (22)申请日 2021.10.15 (71)申请人 南京工业大 学 地址 211816 江苏省南京市江北新区浦珠 南路30号 (72)发明人 顾慎凯　郑应昊　杨小健　 (51)Int.Cl. G05B 15/02(2006.01) G05B 19/418(2006.01) G06F 9/50(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于边缘计算技术的智能家居系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于边缘计算技术的智 能家居系统， 包括中央服务器和若干安装在不同 位置的边缘 设备。 边缘设备包括运算组件和功能 组件。 功能组件包括以下一个或多个可选的功能 模块： 摄像头模块、 麦克风模块、 扬声器模块、 遥 控器模块、 传感器模块、 声光报警模块和其它物 联模块。 本发 明可实现智能家居系统中各部件的 互联互通， 智能化程度高， 功能可拓展性强， 所有 数据在本地进行处理， 不在公网传输， 避免了 隐 私泄露问题， 并且系统具备使用机器学习方法优 化功能的能力。 权利要求书2页 说明书5页 附图4页 CN 113946127 A 2022.01.18 CN 113946127 A 1.一种基于边缘计算技术的智能家居系统， 其特征在于， 所述智能家居系统包括中央 服务器和若干安装在不同位置的边缘设备； 所述边缘设备包括运算组件和功 能组件； 所述 功能组件包括以下一个或多个可选的功能模块： 摄像头模块、 麦克风模块、 扬声器模块、 遥 控器模块、 传感器模块、 声光报警模块和其它物联模块； 边缘设备中的功能组件可采集信号并发送给运算组件， 或根据运算组件控制命令发送 信号； 运算组件通过机器学习算法提取信号特征并将处理结果发送给中央服务器； 中央服 务器根据各边缘设备发来的信息分析 处理并将控制信号下发给相应边缘设备， 并由边缘设 备中的运算组件对控制信号进行处理或转译， 最终在功能组件上执行相 应操作； 边缘设备 具有在本地训练机器学习模型 的能力， 并将本地模型参数上传至中央服务器； 中央服务器 对各边缘设备上传的本地模型进行聚合， 并将更新后的全局模型 下发至各边 缘设备。 2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算技术的智能家居系统， 其特征在于， 各包含 摄像头模块的边缘设备， 其合计监控范围应覆盖全住宅； 所述摄像头模块采集视频信息送 至运算组件， 运算组件将原始视频发送至中央服务器， 存储于中央服务器的存储池中， 供推 送视频流时调用； 运算组件对视频信息中的关键兴趣区域进行提取， 再调用本地机器学习 算法对提取后的画面判别远距特征(包括身高、 体型、 步态、 发型、 衣着)和近距特征(包括面 部细节)并确定画 面中人员身份； 所述边缘设备将识别结果 发送至中央服务器； 中央服务器 根据边缘设备所在位置和人员在视频画 面中方位， 参照人员移动过程中在时间和空间上的 连续性， 结合多个边缘设备 的识别结果， 综合判断人员所处精确 位置并存储于预先设置好 的住宅地图中。 3.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算技术的智能家居系统， 其特征在于， 所述提 取关键兴趣区域包括分析视频中是否存在运动物体， 若存在则针对该运动物体所在区域拍 摄高清图像并裁 剪至合适大小并缩放至合 适比例。 4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算技术的智能家居系统， 其特征在于， 中央服 务器根据人员身份与出现位置判断是否满足预设预警场景中的陌生人闯入情况； 中央服务 器根据姿态分析算法， 判断家庭成员是否出现预设预警场景中的人员摔倒情况； 中央服务 器结合人员身份与出现位置判断是否满足预设预警场景中幼儿进入危险区域情况， 当以上 任一判断结果 为真时， 向户主推送警报以及监控视频流。 5.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算技术的智能家居系统， 其特征在于， 麦克风 模块采集音频信息送至运算组件， 运算组件调用本地机器学习算法， 识别音频片段中的声 音信息， 对不同类别的声音分别进行分析， 分离背景噪音、 背景环境音、 宠物叫声、 人声等； 运算组件对人声信息调用语音识别算法， 将人声信息转化为文字； 所述边缘设备将音频分 析结果与语音识别结果发送至中央服 务器。 6.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算技术的智能家居系统， 其特征在于， 中央服 务器根据所述音频分析结果与语音识别结果， 判断声音是否符合预设预警场景中的婴儿啼 哭或成员呻吟情况， 当判断结果为是时， 向户主推送警报以及音视频流； 中央服务器判断语 音识别结果是否为预设语音指令， 若是， 则依据指令内容执 行相应操作。 7.根据权利要求7所述的一种基于边缘计算技术的智能家居系统， 其特征在于， 所述预 设语音指令包括： 家 庭成员呼叫指令， 智能家居控制指令； 相应地， 若中央服务器判断某一边缘设备(下称呼叫发起边缘设备)发送来的音频信 息权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113946127 A 2中包括家庭成员呼叫指令， 则结合被呼叫家庭成员 在住宅地图中的位置， 向被呼叫家庭成 员所处位置最近的边缘设备(下称 被呼叫边缘设备)发送语音通话指 令， 此时呼叫 发起边缘 设备仅与被呼叫边缘设备建立语音通话连接， 在家中其他区域的家庭成员不会受到打扰； 若中央服务器判断某 一边缘设备发送来的音频信息中包括智能家居控制指 令， 则根据指令 内容向包 含遥控器模块的对应设备发送操作指令， 进 而控制操作相应智能家居。 8.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算技术的智能家居系统， 其特征在于， 边缘设 备中的运算组件向遥控器模块发送控制信号， 遥控器模块通过红外、 蓝牙、 ZigBee或WiFi等 方式向系统中的家电设备发送控制信号。 9.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算技术的智能家居系统， 其特征在于， 所述传 感器模块可进行活体追踪并采集环境数据， 包括温度、 湿度、 光线强度。 10.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算技术的智能家居系统， 其特征在于， 中央 服务器协同边 缘设备进行 联邦学习， 包括： 步骤1， 各边 缘设备中运 算模块进行模型初始化， 从中央服 务器获取全局模型ωt‑1； 步骤2， 各边缘设备训练本地数据得到本地模型， 如第k个客户端训练本地数据得到本 地模型ωt， k， 共有n个边 缘设备； 步骤3， 所有边 缘设备上传本地模型ωt， k， t∈1， 2. ..n至中央服 务器； 步骤4， 中央服务器接收各边缘设备数据后进行加权聚合操作， 得到新一代的全局模型 ωt； 其中ωt， k表示第k个边 缘设备的第t 代本地模型， ωt表示第t代的全局模型。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113946127 A 3