智能家居的體系結構及關鍵技術分析

張秋偉

摘要：智能家居不僅具有傳統的居住功能，還能將原來被動靜止建筑轉變為能動、智能的生存空間，擁有全方位的信息交換功能，保證家庭內部、家庭與外部信息的暢通。在人們生活的方方面面，智能家居都能夠進行覆蓋。而設計出能夠體現出智能家居應用特點的體系結構，則能夠使智能家居系統得到更好的應用。基于這種認識，本文從體系結構和關鍵技術兩方面對智能家居展開了分析，從而為關注這一話題的人們提供參考。

關鍵詞：智能家居 體系結構 關鍵技術

中圖分類號：TP273.5 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）07-0215-01

隨著物聯網的發展，智能家居成為了物聯網的重要應用領域，得到了越來越多人的重視。而將智能家居和產業結合起來，則能夠進行新的產業鏈的打造，從而進一步推動國民經濟的發展。所以，還需要進行能夠體現智能家居行業發展特點的體系結構的設計，并且加強智能家居關鍵技術的運用，以便使智能家居系統得到進一步完善，繼而促進智能家居的產業化發展。

1 智能家居概念及主要功能

所謂的智能家居，其實就是以住宅為平臺進行網絡通信技術、自動控制技術、綜合布線技術等多種技術的應用，從而將與家居生活有關的設施集成起來，并實現高效住宅設施和家庭事務管理的系統。利用該系統，可以確保家居的便利性和安全性，并且能夠提升家居的舒適性和藝術性，可以為人們提供一個環保節能的家居環境。從主要功能角度來看，智能家居具有信息通信功能、電氣設備管理控制功能、能耗管理工作、家居安全功能和多媒體服務功能等多種功能。通過智能家居，能夠實現家庭內部信息的高度共享，同時也能夠借助各種無線通訊設備進行室內家居設備的控制和管理。而利用智能家居的子系統，也能夠進行能耗數據自動收集，并且實現資源節約。此外，智能家居系統可以提供自動報警功能，并且實現室內媒體設備的信息傳輸。

2 智能家居體系結構分析

2.1 體系服務結構

從體系服務結構上來看，智能家居體系服務由設備自動化、安全控制、智能通訊、遠程監控和遠程遙控五類服務組成。根據用戶不同需求，智能家居可以進行聯網設備自定義場景設置，并且利用網絡通訊等方式進行家居設備控制。首先，利用傳感器網絡，智能家居可以進行室內溫度、濕度和光強等環境參數的感知、調節和控制。比如在室內溫濕度方面，智能家居就可以根據用戶場景設置進行開關窗或空調控制。而智能家居還能夠理解人的行為認知和意圖，從而實現家居設備的自動化控制。其次，利用傳感器網絡，智能家居可以進行家居環境的監控，并且根據情況進行報警裝置的觸發，以便實現家居環境的安全控制[1]。

2.2 體系網絡架構

從體系網絡架構上來看，智能家居系統由家庭網關、服務器、各種智能家居設備和智能終端設備組成。通過將各類智能家居終端相互連接，并且將各終端與家庭網絡連接，就能利用無線或有線技術實現各信息終端和設備的自組織聯網。而以遠程形式，智能終端將與互聯網連接起來，以便對家庭環境變化進行實時控制。此外，利用家庭網關和服務器，可以利用互聯網和局域網將家庭網絡與室外環境聯系起來。利用家庭網絡，就可以進行智能家居設備的控制，所以能夠進行能源管控和室內環境管理。而利用家庭服務器，則可以進行各種網絡信息獲取，并且進行郵件收發，因此能夠幫助用戶獲取需要的路況和購物等信息。

3 智能家居關鍵技術分析

3.1 傳感定位技術

在智能家居中，需要進行多個傳感器節點的布置，以便進行信號的感知、計算和存儲。利用自組多跳形式，各個節點之間可以相互通信，從而完成監測任務。通常的情況下，傳感器節點無法進行自己位置的預知，所以將采取隨機布放形式。利用節點接受信號RSSI值，并且使用能量衰減和距離的關系曲線，則能夠通過使用查找采樣值等方法進行節點位置的確定。在智能家居中，RFID定位算法是常見的算法。通過在被標識對象上進行RFID射頻標簽的安裝，就可以利用系統天線將標簽發送信號強度信息傳輸給系統閱讀器。由于傳輸距離與信號功率存在對應關系，所以可以根據信號功率值進行標識對象位置的確定。因此從原理上來看，RFID定位技術是利用電磁傳播進行通信，需要確保各標簽信息發送在接受天線接受范圍內。而利用天線及調節器進行信號傳輸后，閱讀器需要進行信號的解碼操作，并且將標識對象信息傳輸給后臺計算機系統[2]。在此基礎上，計算機系統需要完成信息處理和分析，并且根據用戶的場景設置要求進行設備控制指令的發出。

3.2 行為認知技術

智能家居能否為人提供正確服務，主要取決于其能否進行人的行為的正確識別和理解。使用行為認知技術，可以利用系統底層對目標進行檢測和跟蹤，并且利用中層進行人體動作識別，然后利用系統高層進行人的行為意圖識別。為此，首先需要使用時間差分法、背景減除等方法對運動目標進行檢測，以便為系統識別人的行為提供依據。所謂的時間差分法，則是利用前后相鄰連續圖像之間的時間差分和閉值化從圖像中提取運動區域。利用背景減除法，可以將前幀像素與背景像素做差運算，然后將差值大像素點標記成運動目標區域。其次，需要使用識別和跟蹤方法對運動目標進行識別[3]。而常用識別方法有人體運動特征和人體幾何特征識別法，可以利用人體外觀、輪廓、動作等特征進行運動目標識別。跟蹤方法則是在連續圖像序列相鄰幀之間，設置基于位置、形狀和色彩等特征的對應匹配場景。此外，人體動作識別主要依靠特征提取，行為意識識別則需要將測試序列與預設參考序列相匹配。

4 結語

總而言之，隨著物聯網的發展，智能家居也將獲得更為廣泛的應用前景。面對這種情況，相關行業還要加強對智能家居體系結構及關鍵技術的研究，以便在解決系統的若干關鍵問題的同時，更好的促進智能家居市場的產業化發展。

參考文獻

[1]高川翔.面向智能家居的物聯網體系結構研究[J].信息系統工程，2014，09：21-22.

[2]馬樂，燕煒，姜思羽，張可然，等.基于物聯網體系結構的智能家居系統設計[J].北京師范大學學報（自然科學版），2013，05：458-461.

[3]鐘莉萍，張永軍，顧畹儀.智能家居網關服務器軟件設計與實現[J].中南大學學報（自然科學版），2013，S1：333-336.