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基于KNX的家居设备配置方法及系统 

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申请/专利权人:广州视声智能股份有限公司

摘要:本发明公开了一种基于KNX的家居设备配置方法及系统,该方法包括:通过基于KNX技术的智能家居局域网对目标区域内的家居设备进行搜寻,以得到多个被发现的待连接家居设备;获取所述待连接家居设备的设备启动数据和设备信息;根据所述设备启动数据和所述设备信息,判断所述待连接家居设备是否符合预设的可被发现配置条件;若符合,获取所述待连接家居设备的回复信息并转发至移动端设备,以使得所述移动端设备与所述待连接家居设备建立TCP长链接。可见,本发明能够有效保证KNX网络中的家居设备的发现连接的安全性和稳定性,在整体上降低网络集群的工作成本,提高设备发现连接效率。

主权项:1.一种基于KNX的家居设备配置方法,其特征在于,所述方法包括:通过基于KNX技术的智能家居局域网对目标区域内的家居设备进行搜寻,以得到多个被发现的待连接家居设备;获取所述待连接家居设备的设备启动数据和设备信息;根据所述设备启动数据和所述设备信息,判断所述待连接家居设备是否符合预设的可被发现配置条件;所述根据所述设备启动数据和所述设备信息,判断所述待连接家居设备是否符合预设的可被发现配置条件,包括:根据神经网络算法,以及所述设备启动数据,确定所述待连接家居设备对应的设备启动场景;所述设备启动数据包括多个启动数据;所述根据神经网络算法,以及所述设备启动数据,确定所述待连接家居设备对应的设备启动场景,包括:对于每一所述启动数据,将所述启动数据输入至训练好的启动有效性分类器模型,以得到所述启动数据对应的有效性参数;所述启动有效性分类器模型通过包括有多个训练启动数据和对应的有效性标注的训练数据集训练得到;根据所述有效性参数从大到小对所有所述启动数据进行排序得到启动数据序列,将所述启动数据序列的前第一数量个中所述有效性参数大于第一参数阈值的所有启动数据,确定为目标启动数据;将所有所述目标启动数据输入至训练好的设备启动场景预测神经网络中,以得到所述待连接家居设备对应的预测概率大于概率置信度的多个设备启动场景;所述设备启动场景预测神经网络通过包括有多个训练启动数据和对应的设备启动场景标注的训练数据集训练得到;根据所述设备启动场景,确定所述待连接家居设备对应的配置条件集合;根据所述设备信息,从所述配置条件集合中筛选出与所述待连接家居设备相匹配的可被发现配置条件;根据当前时间和所述设备启动数据,判断所述待连接家居设备是否符合所述可被发现配置条件;若符合,获取所述待连接家居设备的回复信息并转发至移动端设备,以使得所述移动端设备与所述待连接家居设备建立TCP长链接。

全文数据:

权利要求:

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