基于Python语言的智能家居系统研究

摘 要：随着经济和技术的快速发展，智能家居系统也越来越多的出现在家庭生活当中。本文研究了使用Python编程语言和机器学习框架TensorFlow整合智能家居系統，从而使智能家居系统更加“智能”，能够为人们提供一个更加舒适的生活环境。

关键词：智能家居；Python语言；TensorFlow

1 概述

智能家居是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范系统、自动控制系统和音频技术把家居生活相关的设施集成，从而构建高效的住宅设施与家庭日程事务管理系统，提升家居的安全性、便利性、舒适性、艺术性，从而创造出一个环保节能的居住环境。[1]

目前，智能家居已经能够实现智能控制。例如，能够实现通过手机App或Web页面查看室内温湿度、监视家中生活场景、控制门锁的开关以及电器的启动和关闭。为了使家居系统更加智能化，而不是仅仅是监控环境和控制开关，需要对家庭中的各种电器或环境产生的数据进行深入的数据挖掘，分析和处理这些数据可以让家居智能控制系统能够提前做出反应，从而达到更加智能家居更加“智能”的目的。

2 TensorFlow机器学习

TensorFlow是Google公司开发的机器学习框架，是用于数值计算的开源的软件库。TensorFlow采用数据流图（data flow graphs）。数据流图中的节点（Nodes）在表示数学操作，数据流图中的线（edges）表示在各个节点之间相互联系的多维数组。TensorFlow的框架很灵活，可以用于多种平台上的计算。

3 智能家居设计

通过互联网将服务器和家庭服务网关进行连接。服务网关下连接各个房间的路由节点，路由节点连接各终端节点，终端节点包括窗帘、报警和电视等。服务器端安装有数据库以及各种程序。终端节点采集实时数据信息，通过互联网发送至服务器端，存储至数据库中。通过机器学习，分析数据库中数据，从而产生分析结果用于控制终端节点的各种状态。智能家居框架如图1所示：

Python语言是TensorFlow官方支持的语言，是一种面向对象的解释式语言。Python语言的标准库与第三方库的功能强大且完善，使用 Python 语言可以快速地编写复杂程序。Python 虚拟机可以在常见的操作系统中运行，这也使得 Python具有非常良好的可移植性。由于Python语言具有这些特性，可以非常好地满足快速开发要求，同时可也可以满足性能要求，还有着跨平台的优势。

本系统的关键部分是预测部分，系统采用前向反馈神经网络进行分析学习和预测。系统读取各个节点的数据和当前状态，并从数据库中将设备的历史数据作为训练数据输入，将各个节点的状态进行整合，从而提前判断系统状态如何改变。该系统可将家居中的各个节点进行整合，从而达到家居整体控制的目的。

4 总结

本文对智能家居系统进行了研究，并结合机器学习发展方向，提出把机器学习与智能家居相结合的设想，提出了使用Python语言和TensorFlow框架设计智能家居系统。将机器学习引入到智能家居系统中，可以使家居更加智能化。

参考文献：

[1]郑增威，霍梅梅.无线传感网络技术对现代城市发展影响的若干关键应用分析[J].杭州技术，2010（01）：20.22.

[2]张炜.基于机器学习的智能家居系统设计与实现[D].吉林：吉林大学，2016.

[3]田琴兰.基于面向对象的智能家居系统建模研究[D].北京：北京交通大学，2012.

基金：2018年度河北工程技术学院校级科研课题《基于Python语言的智能家居系统研究》（课题编号：2018HG04）研究成果

作者简介：张微微（1980.），女，硕士，讲师，研究方向：计算机应用技术。