具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1、2所示，本发明解决的技术问题是，提供一种房间智能控制系统和方法，包括取电盒、远红外传感器和智能语音插座，所述取电盒与所述激光传感器和智能语音插座通信连接；

所述取电盒，用于检测用户进出房间的次数，并根据检测结果判断房间内是否有人存在，并将其判断结果传输给远红外传感器；

所述远红外传感器，用于接收取电盒的判断结果，并根据判断结果进行再次检测房间内是否有人存在，并将其检测结果传输给智能语音插座；

所述智能语音插座，用于接收远红外传感器的检测结果，并根据检测结果输出控制指令，进而控制与所述智能语音插座连接的大功率耗电电器。

上述技术方案的工作原理：首先通过取电盒检测用户进出房间的次数，并根据检测结果判断房间内是否有人存在，并将其判断结果传输给远红外传感器，所述取电盒安装在靠近门口位置，所述取电盒与所述远红外传感器和智能语音插座进行通信连接；然后远红外传感器接收取电盒的判断结果，并根据判断结果进行再次检测房间内是否有人存在，并将其检测结果传输给智能语音插座，所述远红外传感器安装在房间内的上方，所述远红外传感器与所述取电盒和智能语音插座进行通信连接，其中，远红外传感器包括检测模块和传输模块；所述检测模块，用于接受取电盒中信号输出模块输出的状态信号，当接受的状态信号为无人状态时，则检测模块再次检测房间内是否有人体存在，当接收的状态信号为有人状态时，则无动作；所述传输模块，用于将检测模块判断出的此时室内有人或无人的状态信号传输给智能语音插座；最后智能语音插座接收远红外传感器的检测结果，并根据检测结果输出控制指令，进而控制与所述智能语音插座连接的大功率耗电电器开关。

上述技术方案的有益效果：以上技术方案通过取电盒判断人体移动方向，并根据人体移动方向和出入房间的次数综合判别房间内是否有人，通过远红外传感器对室内是否有人进行再次检测，从而达到了双重检测效果，避免了因检测遗漏而导致错误指令，根据检测房间内是否有人，避免客人离开房间后，空调、电视等大电器一直工作而浪费电能，从而也保证了智能插座有电，达到了智能环保的效果，从而保证了节省大量的电费，也为碳的减排做出贡献。

本发明提供的一个实施例中，所述取电盒包括微型传感器、信号接收模块、数据处理模块和信号输出模块；

所述微型传感器，用于实时监测距离信号，并将其信号数据传输给信号接收模块；

所述信号接收模块，用于接收微型传感器传输的信号数据，同时收集所有的信号数据传输给数据处理模块；

所述数据处理模块，用于接受数据处理模块传输的信号数据，并对信号数据进行分析判断，通过软件算法计算处理，进而实现对人体移动方向进行判别，根据入室的次数和出室的次数来综合判断房间内是否有人体存在；

所述信号输出模块，用于输出此时室内有人或无人的状态信号。

本发明提供的一个实施例中，所述取电盒内有两个微型传感器，两个微型传感器都相同，检测范围一致，所述两个微型传感器分别安装在取电盒的最两侧(即靠近房间门口一侧和靠近房间内部一侧)，所述取电盒进行判断房间内是否有人的具体步骤如下：

步骤A1，所述微型传感器在固定时间段内进行检测人体与微型传感器之间的距离L1和L2，则所述L1代表靠近房间门口一侧的微型传感器检测的距离，L2代表靠近房间内部一侧的微型传感器检测的距离，当人体处于与取电盒中的微型传感器为平行状态时，此时人体距离微型传感器的距离最近；

步骤A2，当人体经过检测区域时，此时两个微型传感器检测的距离数据为有效数据，通过计算斜率，根据检测的有效距离数据与时间的比，得到斜率K，即t₀代表刚进入检测区域内的开始时刻，L1(t₀)代表开始时刻靠近房间门口一侧的微型传感器检测的距离，L2(t₀)代表开始时刻靠近房间内部一侧的微型传感器检测的距离；

步骤A3，判断人体移动方向，如果L1(t₀)＞L2(t₀)时，则此时K₂＞K₁，由此判断人体是由房间内部一侧的微型传感器向靠近房间门口一侧的微型传感器移动；如果L1(t₀)＜L2(t₀)时，则此时K₂＜K₁，由此判断人体是由靠近房间门口一侧的微型传感器移动向房间内部一侧的微型传感器移动；

步骤A4，室内有无人判断，初始设人数a为0，室内无人；在数据检测有效区域内检测到人体移动方向后，若系统判断到人体是由靠近房间门口一侧的微型传感器移动向房间内部一侧的微型传感器移动，则室内人数a+1；判断到由房间内部一侧的微型传感器向靠近房间门口一侧的微型传感器移动则室内人数a-1；只要室内人数a＝0，则表示室内无人，a>0，则表示室内有人。

上述技术方案的工作原理：首先，微型传感器实时监测距离信号，并将其信号数据传输给信号接收模块；其次，信号接收模块接收微型传感器传输的信号数据，同时收集所有的信号数据传输给数据处理模块；然后，数据处理模块接受数据处理模块传输的信号数据，并对信号数据进行分析判断，通过软件算法计算处理，进而实现对人体移动方向进行判别，根据入室的次数和出室的次数来综合判断房间内是否有人体存在；最后，信号输出模块输出此时室内有人或无人的状态信号。

上述技术方案的有益效果：通过以上技术方案实现了通过判断人体移动方向，并根据人体移动方向和出入房间的次数综合判别房间内是否有人，从而得到房间内是否有人的状态，从而满足了智能化自动检测的技术。

本发明提供的一个实施例中，所述智能语音插座包括语音获取模块、语音识别模块、MCU控制模块和驱动控制模块；

所述语音获取模块，用于获取用户的控制指令语音，并将该控制指令语音转换成音频信号；

所述语音识别模块，用于获取所述语音获取模块的音频信号，并且识别该音频信号中的指令关键词；若识别出指令关键词，则产生相应的语音识别信号；若未识别出指令关键词，则无动作；

所述MCU控制模块，用于获取所述语音识别模块产生的语音识别信号，并将该语音识别信号与其内部存储器的所有指令关键词进行匹配，若匹配成功，所述MCU控制模块产生对应的控制信号；若匹配不成功，所述MCU控制模块误动作；

驱动控制模块，用于获取所述远红外传感器传输模块中的状态信号和所述MCU控制模块产生的控制信号，并根据状态信号或控制信号进而控制与所述智能语音插座连接的大功率耗电电器的开关。

以上技术方案的工作原理：首先，语音获取模块获取用户的控制指令语音，并将该控制指令语音转换成音频信号；其次，语音识别模块获取所述语音获取模块的音频信号，并且识别该音频信号中的指令关键词；若识别出指令关键词，则产生相应的语音识别信号；若未识别出指令关键词，则无动作；根据目标语音指令产生相应的语音识别信号，其中，所述语音识别模块进行识别该音频信号中的指令关键词通过获取所述语音获取模块的音频信号；使用预设的深度学习语音识别模型识别所述音频信号，得到语音文本；提取所述语音文本中的关键词，得到目标关键词，并将所述目标关键词与指令关键词进行关联词匹配，得到目标语音指令；接着，MCU控制模块获取所述语音识别模块产生的语音识别信号，并将该语音识别信号与其内部存储器的所有指令关键词进行匹配，若匹配成功，所述MCU控制模块产生对应的控制信号；若匹配不成功，所述MCU控制模块误动作；最后，驱动控制模块获取所述远红外传感器传输模块中的状态信号和所述MCU控制模块产生的控制信号，并根据状态信号或控制信号进而控制与所述智能语音插座连接的大功率耗电电器的开关。

以上技术方案的有益效果：通过以上技术方案满足了在无人状态时，对大功率电器的进行自动关闭，并保证智能语音插座有电，在有人状态时，则根据用户发出的语音指令进控制大功率耗电电器的开关，从而避免了用户离开房间不关闭功率大的电器，造成酒店浪费大量电费，也满足了用户离开房间时利用外出时间对用户的电脑，充电宝等小功率电器实行充电，进而大幅度了节省了资源，避免了资源的浪费。

本发明提供的一个实施例中，所述使用预设的深度学习语音识别模型识别所述音频信号，得到语音文本之前还包括对获取音频信号去除冗余数据，所述音频信号去除冗余数据的具体步骤如下：

步骤A1，将音频信号进行数值化，转换成一个数据纬度矩阵，所述矩阵X含有N行P列，N代表音频信号数据量，P代表音频信号的数据纬度，并利用以下公式将数据矩阵X转变为无差数据矩阵M：

其中，X_i，j代表矩阵X的第i行第j列的值，M_i，j代表矩阵M的第i行第j列的值，i＝1、2、3......N，j＝1、2、3......P,X_i1，j代表矩阵X的第i1行第j列的值，i1＝1、2、3......N，X_i2，j代表矩阵X的第i2行第j列的值，i2＝1、2、3……N；

步骤A2，根据以下公式对所述无差数据矩阵M构建数据差异向量C：

其中，M_i1，j代表矩阵M的第i1行第j列的值，M1_i，j代表矩阵M1的第i行第j列的值，i＝1、2、3......N，j＝1、2、3......P，i1＝1、2、3......N，T代表矩阵转置；

步骤A3，根据以下公式计算数据差异向量C的特征值以及特征值对应的特征向量：

|C-λE|*x＝0

其中，C代表数据差异向量，E代表单位矩阵，x代表特征向量，λ代表特征值；

步骤A4，将所述特征值λ进行从小到大排序，选择前k个特征值对应的特征向量x与步骤A1中得到的无差数据矩阵M进行矩阵相乘，得到对数据矩阵X降维后的矩阵X′，其中矩阵X′则代表去除冗余数据后的音频数据。

以上技术方案的有益效果:可以大幅度的减少所述音频信号数据中的冗余数据，从而使得所述深度学习语音识别模型的过程中大幅度的减少计算量，不仅能够提高深度学习语音识别模型网络结构的效率，而且能大幅度的节约所述过程中的能耗，更能保持所述过程中的稳定性，从而达到了节约深度学习语音识别模型在识别过程中对机器的耗能、节约识别过程的时间，同时大幅度提升深度学习语音识别模型的识别准确率。

本发明提供的一个实施例中，所述将所述目标关键词与指令关键词进行关联词匹配包括：

步骤A1，将所述目标关键词文本数据整合成数据特征向量，并将所述指令关键词文本数据也整合为数据特征向量，根据以下公式确定二者之间的相似度：

其中，sim(i，j)代表所述目标关键词文本数据的数据特征向量与所述指令关键词文本数据对应的特征向量之间的相似度，i代表所述目标关键词文本数据的数据特征向量，且i＝(α₁、α₂......α_n)，j代表所述指令关键词文本数据对应的特征向量，且j＝(β₁、β₂......β_n)；

步骤A2，根据步骤A1得出的相似度，若所述相似度sim(i，j)≥99％，则代表所述目标关键词与所述指令关键词匹配成功，若所述相似度sim(i，j)＜99％，则代表所述目标关键词与所述指令关键词匹配不成功。

以上技术方案的有益效果：利用上述技术述目标关键词文本数据整合成数据特征向量，并将所述指令关键词文本数据也整合为数据特征向量，从而比较两者的相似度，从而进一步提高了准确性，以上通过相似度计算公式获取的对比相似度，能够有效的提高相似度判断的准确性，进一步提高了语音识别模块的识别准确率。

一种房间智能控制方法，包括以下步骤：

S1，通过取电盒检测用户进出房间的次数，并根据检测结果判断房间内是否有人存在；

S2，通过远红外传感器根据S1中的判断结果进行再次检测房间内是否有人存在；

S3，通过智能语音插座根据远红外传感器的检测结果输出控制命令，进而控制与所述智能语音插座连接的大功率耗电电器的开关。

以上技术方案的工作原理：首先，通过取电盒检测用户进出房间的次数，并根据检测结果判断房间内是否有人存在；其次，通过远红外传感器根据S1中的判断结果进行再次检测房间内是否有人存在；最后，通过智能语音插座根据远红外传感器的检测结果输出控制命令，进而控制与所述智能语音插座连接的大功率耗电电器的开关。

以上技术方案的有益效果：以上技术方案通过取电盒判断人体移动方向，并根据人体移动方向和出入房间的次数综合判别房间内是否有人，通过远红外传感器对室内是否有人进行再次检测，从而达到了双重检测效果，避免了因检测遗漏而导致错误指令，根据检测房间内是否有人，避免客人离开房间后，空调、电视等大电器一直工作而浪费电能，从而也保证了智能插座有电，达到了智能环保的效果，从而保证了节省大量的电费，也为碳的减排做出贡献。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则范围之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。