基于Python語言的智能家居系統研究

摘 要：隨著經濟和技術的快速發展，智能家居系統也越來越多的出現在家庭生活當中。本文研究了使用Python編程語言和機器學習框架TensorFlow整合智能家居系統，從而使智能家居系統更加“智能”，能夠為人們提供一個更加舒適的生活環境。

關鍵詞：智能家居；Python語言；TensorFlow

1 概述

智能家居是以住宅為平臺，利用綜合布線技術、網絡通信技術、安全防范系統、自動控制系統和音頻技術把家居生活相關的設施集成，從而構建高效的住宅設施與家庭日程事務管理系統，提升家居的安全性、便利性、舒適性、藝術性，從而創造出一個環保節能的居住環境。[1]

目前，智能家居已經能夠實現智能控制。例如，能夠實現通過手機App或Web頁面查看室內溫濕度、監視家中生活場景、控制門鎖的開關以及電器的啟動和關閉。為了使家居系統更加智能化，而不是僅僅是監控環境和控制開關，需要對家庭中的各種電器或環境產生的數據進行深入的數據挖掘，分析和處理這些數據可以讓家居智能控制系統能夠提前做出反應，從而達到更加智能家居更加“智能”的目的。

2 TensorFlow機器學習

TensorFlow是Google公司開發的機器學習框架，是用于數值計算的開源的軟件庫。TensorFlow采用數據流圖（data flow graphs）。數據流圖中的節點（Nodes）在表示數學操作，數據流圖中的線（edges）表示在各個節點之間相互聯系的多維數組。TensorFlow的框架很靈活，可以用于多種平臺上的計算。

3 智能家居設計

通過互聯網將服務器和家庭服務網關進行連接。服務網關下連接各個房間的路由節點，路由節點連接各終端節點，終端節點包括窗簾、報警和電視等。服務器端安裝有數據庫以及各種程序。終端節點采集實時數據信息，通過互聯網發送至服務器端，存儲至數據庫中。通過機器學習，分析數據庫中數據，從而產生分析結果用于控制終端節點的各種狀態。智能家居框架如圖1所示：

Python語言是TensorFlow官方支持的語言，是一種面向對象的解釋式語言。Python語言的標準庫與第三方庫的功能強大且完善，使用 Python 語言可以快速地編寫復雜程序。Python 虛擬機可以在常見的操作系統中運行，這也使得 Python具有非常良好的可移植性。由于Python語言具有這些特性，可以非常好地滿足快速開發要求，同時可也可以滿足性能要求，還有著跨平臺的優勢。

本系統的關鍵部分是預測部分，系統采用前向反饋神經網絡進行分析學習和預測。系統讀取各個節點的數據和當前狀態，并從數據庫中將設備的歷史數據作為訓練數據輸入，將各個節點的狀態進行整合，從而提前判斷系統狀態如何改變。該系統可將家居中的各個節點進行整合，從而達到家居整體控制的目的。

4 總結

本文對智能家居系統進行了研究，并結合機器學習發展方向，提出把機器學習與智能家居相結合的設想，提出了使用Python語言和TensorFlow框架設計智能家居系統。將機器學習引入到智能家居系統中，可以使家居更加智能化。

參考文獻：

[1]鄭增威，霍梅梅.無線傳感網絡技術對現代城市發展影響的若干關鍵應用分析[J].杭州技術，2010（01）：20.22.

[2]張煒.基于機器學習的智能家居系統設計與實現[D].吉林：吉林大學，2016.

[3]田琴蘭.基于面向對象的智能家居系統建模研究[D].北京：北京交通大學，2012.

基金：2018年度河北工程技術學院校級科研課題《基于Python語言的智能家居系統研究》（課題編號：2018HG04）研究成果

作者簡介：張微微（1980.），女，碩士，講師，研究方向：計算機應用技術。