CN111077786B - 基于大数据分析的智能家居设备控制方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于大数据分析的智能家居设备控制，涉及智能家居技术领域，能够提升控制指令输出的准确性，进而提高用户的操控体验。该方法包括：采集各用户的历史指令数据，构建每个用户专属的预判模型，预判模型包括健康状态预判模型和非健康状态预判模型；获取当前用户输入的模糊操作信息，识别出当前用户的控制意图；针对识别出的控制意图、利用当前用户对应的预判模型识别出的控制偏好以及采集的当前用户的身体健康数据三项指标进行加权赋值；当三项指标的加权赋值之和大于预设阈值时，将识别出的控制意图作为控制指令输出；当三项指标的加权赋值之和小于预设阈值时，将预判模型识别出的控制偏好作为控制指令输出。该装置应用有上述方法。
Description
技术领域
本发明涉及智能家居技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的智能家居设备控制方法和装置。
背景技术
随着智能家居的快速发展，各种各样的智能家居设备进入千家万户，比如，智能照明设备、智能电视、智能冰箱以及智能空调等，现有的智能家居设备的配网过程繁琐，且控制方式单一，造成了用户体验差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据分析的智能家居设备控制方法和装置，能够提升控制指令输出的准确性，进而提高用户的操控体验。
为了实现上述目的，本发明的一方面提供一种基于大数据分析的智能家居设备控制方法，包括：
采集各用户的历史指令数据，构建每个用户专属的预判模型，所述预判模型包括健康状态预判模型和非健康状态预判模型；
获取当前用户输入的模糊操作信息，识别出当前用户的控制意图；
针对识别出的控制意图、利用当前用户对应的预判模型识别出的控制偏好以及采集的当前用户的身体健康数据三项指标进行加权赋值；
当三项指标的加权赋值之和大于预设阈值时，将识别出的控制意图作为控制指令输出；
当三项指标的加权赋值之和小于预设阈值时，将预判模型识别出的控制偏好作为控制指令输出。
优选地，当前用户身体健康数据的获取方法包括：
从医疗数据平台定期下载当前用户身体健康数据；或者，
由当前用户定期手动更新自己的身体健康数据。
优选地，采集各用户的历史指令数据，构建每个用户专属的预判模型的方法包括：
将各用户的历史指令数据按照健康状态和非健康状态分类存储于对应的数据库中，通过定时统计预设时段内各用户的操作信息，分类汇总出每个用户在两种状态下每天各时段的控制数据；
基于预设时段的总天数以及每个用户在每天中各时段的控制数据，采用概率算法得到每个用户在健康状态时的健康状态预判模型，以及非健康状态时的非健康状态预判模型，所述健康状态预判模型/所述非健康状态预判模型能够以天为单位反映出用户在各时段的控制偏好。
优选地，获取当前用户输入的操作信息，识别出当前用户的控制意图的方法包括：
利用操作终端采集当前用户发出的模糊操作信息，所述模糊操作信息包括语音信息、手势信息、数据信息中的一种类型或多种类型；
当用户发出了多种类型的操作信息时，基于时间顺序分阶段获取不同种类的模糊操作信息，依次将各阶段的模糊操作信息语义转换并组合后得到当前用户的控制意图，若识别当前用户的控制意图失败，提醒当前用户在预设时段内重新输入操作信息。
优选地，将区域内的各个智能家居设备与操作终端适配联网的方法包括：
操作终端将待适配智能家居设备拍照，提取外观特征；
基于外观特征从服务器中搜索所述待适配智能家居设备对应的联网配置信息；
所述待适配智能家居设备激活处于联网状态后，根据所述联网配置信息自动执行操作终端与所述待适配智能家居设备的适配联网过程。
优选地，在操作终端将待适配智能家居设备拍照，提取外观特征之前还包括：
根据用户的操作，获取智能家居设备的扫码信息和/或接收用户输入的智能家居设备的适配方案信息，按照扫码信息和/或适配方案信息与对应的智能家居设备适配；提取并关联存储智能家居设备的配置信息和外观信息。
优选地，在输出对待控智能家居设备的控制指令，使得待控智能家居设备处于响应状态之后还包括：
基于智能家居设备的工作状态，同步更新操作终端显示界面上的该智能家居设备的图像显示画面。
与现有技术相比，本发明提供的基于大数据分析的智能家居设备控制控制方法具有以下有益效果：
本发明提供的基于大数据分析的智能家居设备控制方法中，通过预先采集家庭成员中各用户的历史指令数据，构建每个用户专属的预判模型，具体包括基于每个用户在健康状态时对应的历史指令数据构建健康状态预判模型，以及基于每个用户在非健康状态时对应的历史指令数据构建非健康状态预判模型，然后在获取到当前用户输入的模糊操作信息后，如果当前用户属于上述家庭成员的一员，则在识别出当前用户的控制意图后，根据当前用户的健康状态调用对应的健康状态预判模型/非健康状态预判模型对其控制偏好进行预判，通过加权调整上述三项指标结果，当三项指标的加权赋值之和大于三项指标的加权赋值之和时，将识别出的控制意图作为控制指令输出，而当三项指标的加权赋值之和小于预设阈值时，将预判模型识别出的控制偏好作为控制指令输出。
其中，操作信息包括语音信息、手势信息、数据信息中的一种类型或多种类型，相比较于现有技术中单一输入操作信息的模式，本发明对用户来讲具有更灵活的操控性，此外，由于预判模型是对用户一天当中各时段操控智能家居设备控制偏好的预判，因此能够大概率反映出用户的操作喜好，在提高控制指令输出准确性的同时，确保用户能够获得较佳的用户体验。
本发明的另一方面提供一种基于大数据分析的智能家居设备控制装置，应用有上述技术方案提到的基于大数据分析的智能家居设备控制方法中，该装置包括:
采集单元，用于采集各用户的历史指令数据，构建每个用户专属的预判模型，所述预判模型包括健康状态预判模型和非健康状态预判模型；
识别单元，用于获取当前用户输入的模糊操作信息，识别出当前用户的控制意图；
赋值单元，用于针对识别出的控制意图、当前用户对应的预判模型识别出的控制偏好以及采集的当前用户的身体健康数据三项指标进行加权赋值；
判断单元，用于当三项指标的加权赋值之和大于预设阈值时，将识别出的控制意图作为控制指令输出，当三项指标的加权赋值之和小于预设阈值时，将预判模型识别出的控制偏好作为控制指令输出。
与现有技术相比，本发明提供的基于大数据分析的智能家居设备控制装置的有益效果与上述技术方案提供的基于大数据分析的智能家居设备控制方法的有益效果相同，在此不做赘述。
本发明的第三方面提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述基于大数据分析的智能家居设备控制方法的步骤。
与现有技术相比，本发明提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述技术方案提供的基于大数据分析的智能家居设备控制方法的有益效果相同，在此不做赘述。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例一中基于大数据分析的智能家居设备控制方法的流程示意图；
图2为本发明实施例二中基于大数据分析的智能家居设备控制装置的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，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作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，均属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本实施例提供一种基于大数据分析的智能家居设备控制方法，包括：
采集各用户的历史指令数据，构建每个用户专属的预判模型，预判模型包括健康状态预判模型和非健康状态预判模型；获取当前用户输入的模糊操作信息，识别出当前用户的控制意图；针对识别出的控制意图、当前用户对应的预判模型识别出的控制偏好以及采集的当前用户的身体健康数据三项指标进行加权赋值；当三项指标的加权赋值之和大于预设阈值时，将识别出的控制意图作为控制指令输出；当三项指标的加权赋值之和小于预设阈值时，将预判模型识别出的控制偏好作为控制指令输出。
本实施例提供的基于大数据分析的智能家居设备控制方法中，通过预先采集家庭成员中各用户的历史指令数据，构建每个用户专属的预判模型，具体包括基于每个用户在健康状态时对应的历史指令数据构建健康状态预判模型，以及基于每个用户在非健康状态时对应的历史指令数据构建非健康状态预判模型，然后在获取到当前用户输入的模糊操作信息后，如果当前用户属于上述家庭成员的一员，则在识别出当前用户的控制意图后，根据当前用户的健康状态调用对应的健康状态预判模型/非健康状态预判模型对其控制偏好进行预判，通过加权调整上述三项指标结果，当三项指标的加权赋值之和大于三项指标的加权赋值之和时，将识别出的控制意图作为控制指令输出，而当三项指标的加权赋值之和小于预设阈值时，将预判模型识别出的控制偏好作为控制指令输出。
其中，操作信息包括语音信息、手势信息、数据信息中的一种类型或多种类型，相比较于现有技术中单一输入操作信息的模式，本实施例对用户来讲具有更灵活的操控性，此外，由于预判模型是对用户一天当中各时段操控智能家居设备控制偏好的预判，因此能够大概率反映出用户的操作喜好，在提高控制指令输出准确性的同时，确保用户能够获得较佳的用户体验。
例如，识别出当前用户的控制意图的赋值权重为A，通过相关模型识别出的控制偏好的赋值权重为B，当前用户的身体健康数据的赋值权重为C，预设阈值为D，当A、B、C三者之和小于D则将控制偏好结果作为控制指令输出，反之，将识别出的控制意图结果作为控制指令输出。
示例性地，上述实施例中当前用户身体健康数据的获取方法包括：
从医疗数据平台定期下载当前用户身体健康数据；或者，由当前用户定期手动更新自己的身体健康数据。该医疗数据平台可以采用自建的数据库平台，也可采用公共的医疗数据库平台，本实施例对此不做限制。手动更新自己的身体健康数据是指通过操纵终端联网服务器，录入相关的身体健康数据。
为了进一步确保控制指令输出的准确性，上述实施例中输出控制指令之后还包括：
待控智能家居设备收到控制指令后，主动向用户发出当前控制指令的二次确认提醒，以获取用户的追认授权；当用户对当前控制指令授权成功之后，由待控智能家居设备执行相应的控制操作；当用户对当前控制指令授权失败之后，由待控智能家居设备提醒当前用户重新输入操作信息，进而重新执行上述过程得到控制指令。
具体实施时，通过二次确认提醒机制，能够保证控制指令输出的准确性，当然在实际操作过程中此步骤也可省略，减少对用户的打扰率。另外，在对当前控制指令授权失败之后，可提醒当前用户重新输入操作信息，进而重新识别出当前用户的控制意图，重复上述步骤直至再次输出控制指令为止。
上述实施例中，在采集各用户的历史指令数据，构建每个用户专属的预判模型之前还包括：
将区域内的各个智能家居设备与操作终端适配联网；通过操作终端录入各用户的生物特征，构建与各用户对应且用于存储历史指令数据的数据库；生物特征包括声纹特征、人脸特征、口令特征中的一种或多种。该生物特征用于识别输入的操作信息的当前用户身份，通过生物特征的比对能够准确匹配到对应的专属预判模型。
其中，将区域内的各个智能家居设备与操作终端适配联网的方法具体包括：
操作终端将待适配智能家居设备拍照，提取外观特征；基于外观特征从服务器中搜索待适配智能家居设备对应的联网配置信息；待适配智能家居设备激活处于联网状态后，根据联网配置信息自动执行操作终端与待适配智能家居设备的适配联网过程。
具体实施时，用户可以对待适配智能家居设备拍照，以获取待适配智能家居设备的外观特征，通过这些外观特征信息与预存的智能家居设备外观信息进行匹配，找到具有该外观特征的预存外观信息，由于预存的外观信息都关联了对应的智能家居设备配置信息，该配置信息中至少包括待适配智能家居设备的型号信息或参数设定，对型号信息进行提取代替手工输入的过程，用户不必知道智能家居设备的型号或具体的连接方式就能使操作终端快速适配智能家居设备，大大简化了适配过程。
在操作终端将待适配智能家居设备拍照，提取外观特征之前，还包括：根据用户的操作，获取智能家居设备的扫码信息和/或接收用户输入的智能家居设备的适配方案信息，按照扫码信息和/或适配方案信息与对应的智能家居设备适配；提取并关联存储智能家居设备的配置信息和外观信息。
在该技术方案中，对于首次适配的智能家居设备，进行外观信息与配置信息的关联存储过程，具体地，能够通过扫描智能家居设备二维码/条形码的方式获取首次适配家居设备的配置信息，该配置信息被读取用于完成与智能家居设备的适配，相应地录入首次适配智能家居设备外观信息，操作终端与智能家居设备适配之后能够进行数据交换，在条件允许的情况下从云端服务器也能够获取到智能家居设备的外观信息，将外观信息与配置信息关联存储，方便下次适配。此外，在不能进行扫码的情况下，用户手动输入配置信息，也能够完成首次适配过程。通过此过程完成对智能家居设备的首次适配后，再次连接的过程就更简单快捷。
较佳地，定期采集用户对每个控智能家居设备的使用频率和使用顺序，根据使用频率和使用顺序，在操作终端的显示界面上对各个智能家居设备的标识进行顺序布局，其中，各个智能家居设备的标识包括图标和/或文字列表，用户点选标识能够进入对应智能家居设备的控制界面。
具体实施时，对操作终端和智能家居设备的互动情况进行统计，按照用户的使用习惯对物联网系统中的多个智能家居设备的图标进行布局，使得操作终端显示界面上各个智能家居设备的图标排布更加合理更加人性化。尤其在智能家居设备比较多的情况下，将常用的智能家居设备的排序靠前，结合智能家居设备之间的关联性、使用频率和使用顺序，对多个智能家居进行加权排序。例如，用户对智能家居设备的操作顺序为：先开空调，再开电视，然后控制饮水机开始加热，同时这几样智能家居设备的使用频率都比较高，那么它们在操作终端显示界面上的排序就是空调、电视和饮水机。它们在操作终端显示界面上以文字列表或者实体形状的图标或者自定义的图标的样式进行显示，用户能够点击响应的智能家居设备进入对应的控制界面进行遥控操作或者其它设定，方便了用户的操作过程，提升使用体验。
具体地，上述实施例中采集各用户的历史指令数据，构建每个用户专属的预判模型的方法包括：
将各用户的历史指令数据按照健康状态和非健康状态分类存储于对应的数据库中，通过定时统计预设时段内各用户的操作信息，分类汇总出每个用户在两种状态下每天各时段的控制数据；基于预设时段的总天数以及每个用户在每天中各时段的控制数据，采用概率算法得到每个用户在健康状态时的健康状态预判模型，以及非健康状态时的非健康状态预判模型，健康状态预判模型/非健康状态预判模型能够以天为单位反映出用户在各时段的控制偏好。
例如，统计近半年家庭成员用户在健康状态下和非健康状态下的历史指令数据，汇总出每个用户在近180天中两种状态下每天各时段的控制数据，然后统计出180天内两种状态下每个用户在各时段的控制对象，之后通过概率算法计算出用户在健康状态下一天中各个时段中出现概率最高的控制对象，以及在非健康状态下一天中各个时段中出现概率最高的控制对象，进而分别汇总两种状态下最大概率的控制对象后对应得到健康状态预判模型和非健康状态预判模型，相同的，需采用上述步骤对各个成员用户分别进行两种预判模型的构建，因为每个成员用户不同状态的专属预判模型最能贴合用户的操作习惯，故通过专属预判模型结合用户的当前健康数据能够准确出别出不同时段的控制偏好。
进一步地，上述实施例中获取当前用户输入的操作信息，识别出当前用户的控制意图的方法包括：
利用操作终端采集当前用户发出的模糊操作信息，模糊操作信息包括语音信息、手势信息、数据信息中的一种类型或多种类型；当用户发出了多种类型的操作信息时，基于时间顺序分阶段获取不同种类的模糊操作信息，依次将各阶段的模糊操作信息语义转换并组合后得到当前用户的控制意图，若识别当前用户的控制意图失败，提醒当前用户在预设时段内重新输入模糊操作信息。
具体实施时，可采取多种类型操作信息的组合输入方式，例如，用户说“打开台灯”，此时待控智能台灯收到后并不清楚开启何种档位的亮度，此时会向用户发起提问，用户收到后可做出“两根手指”的手势，待控智能台灯采集到用户做出的手势后，与预存储的手势指令匹配，当匹配成功后识别出用户的手势指令为“二档亮度”，此时将语义转换的“打开台灯”与手势指令识别的“二档亮度”组合，得到当前用户的控制意图为“打开台灯，并调为二档亮度”的控制意图。
可选地，在输出对待控智能家居设备的控制指令，使得待控智能家居设备处于响应状态之后还包括：
基于智能家居设备的工作状态，同步更新操作终端显示界面上的该智能家居设备的图像显示画面。
例如，当空调从关闭状态变为开启并摆风状态时，通过同步更新操作终端显示界面上该智能家居设备的图像显示画面，使得图像显示画面也同步显示该空调处于开启并摆风状态，增加了显示逼格，提高了用户体验。
实施例二
请参阅图2，本实施例提供一种基于大数据分析的智能家居设备控制装置，包括：
采集单元，用于采集各用户的历史指令数据，构建每个用户专属的预判模型，所述预判模型包括健康状态预判模型和非健康状态预判模型；
识别单元，用于获取当前用户输入的模糊操作信息，识别出当前用户的控制意图；
赋值单元，用于针对识别出的控制意图、当前用户对应的预判模型识别出的控制偏好以及采集的当前用户的身体健康数据三项指标进行加权赋值；
判断单元，用于当三项指标的加权赋值之和大于预设阈值时，将识别出的控制意图作为控制指令输出，当三项指标的加权赋值之和小于预设阈值时，将预判模型识别出的控制偏好作为控制指令输出。
与现有技术相比，本实施例提供的基于大数据分析的智能家居设备控制装置的有益效果与上述实施例提供的基于大数据分析的智能家居设备控制方法的有益效果相同，在此不做赘述。
实施例三
本实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述基于大数据分析的智能家居设备控制方法的步骤。
与现有技术相比，本实施例提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述技术方案提供的基于大数据分析的智能家居设备控制方法的有益效果相同，在此不做赘述。
本领域普通技术人员可以理解，实现上述发明方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，上述程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，包括上述实施例方法的各步骤，而的存储介质可以是：ROM/RAM、磁碟、光盘、存储卡等。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种基于大数据分析的智能家居设备控制方法，其特征在于，包括：
采集各用户的历史指令数据，构建每个用户专属的预判模型，所述预判模型包括健康状态预判模型和非健康状态预判模型；
获取当前用户输入的模糊操作信息，识别出当前用户的控制意图；
针对识别出的控制意图、当前用户对应的预判模型识别出的控制偏好以及采集的当前用户的身体健康数据三项指标进行加权赋值；
当三项指标的加权赋值之和大于预设阈值时，将识别出的控制意图作为控制指令输出；
当三项指标的加权赋值之和小于预设阈值时，将预判模型识别出的控制偏好作为控制指令输出；
采集各用户的历史指令数据，构建每个用户专属的预判模型的方法包括：
将各用户的历史指令数据按照健康状态和非健康状态分类存储于对应的数据库中，通过定时统计预设时段内各用户的操作信息，分类汇总出每个用户在两种状态下每天各时段的控制数据；
基于预设时段的总天数以及每个用户在每天中各时段的控制数据，采用概率算法得到每个用户在健康状态时的健康状态预判模型，以及非健康状态时的非健康状态预判模型，所述健康状态预判模型/所述非健康状态预判模型能够以天为单位反映出用户在各时段的控制偏好；
其中，在采集各用户的历史指令数据，构建每个用户专属的预判模型之前还包括：
将区域内的各个智能家居设备与操作终端适配联网；通过操作终端录入各用户的生物特征，构建与各用户对应且用于存储历史指令数据的数据库；生物特征包括声纹特征、人脸特征、口令特征中的一种或多种；
将区域内的各个智能家居设备与操作终端适配联网的方法包括：
操作终端将待适配智能家居设备拍照，提取外观特征；
基于外观特征从服务器中搜索所述待适配智能家居设备对应的联网配置信息；
所述待适配智能家居设备激活处于联网状态后，根据所述联网配置信息自动执行操作终端与所述待适配智能家居设备的适配联网过程。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当前用户身体健康数据的获取方法包括：
从医疗数据平台定期下载当前用户身体健康数据；或者，
由当前用户定期手动更新自己的身体健康数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取当前用户输入的操作信息，识别出当前用户的控制意图的方法包括：
利用操作终端采集当前用户发出的模糊操作信息，所述模糊操作信息包括语音信息、手势信息、数据信息中的一种类型或多种类型；
当用户发出了多种类型的操作信息时，基于时间顺序分阶段获取不同种类的模糊操作信息，依次将各阶段的模糊操作信息语义转换并组合后得到当前用户的控制意图，若识别当前用户的控制意图失败，提醒当前用户在预设时段内重新输入模糊操作信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在操作终端将待适配智能家居设备拍照，提取外观特征之前还包括：
根据用户的操作，获取智能家居设备的扫码信息和/或接收用户输入的智能家居设备的适配方案信息，按照扫码信息和/或适配方案信息与对应的智能家居设备适配；提取并关联存储智能家居设备的配置信息和外观信息。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，在输出对待控智能家居设备的控制指令，使得待控智能家居设备处于响应状态之后还包括：
基于智能家居设备的工作状态，同步更新操作终端显示界面上的该智能家居设备的图像显示画面。
6.一种基于大数据分析的智能家居设备控制装置，其特征在于，包括：
采集单元，用于采集各用户的历史指令数据，构建每个用户专属的预判模型，所述预判模型包括健康状态预判模型和非健康状态预判模型；
识别单元，用于获取当前用户输入的模糊操作信息，识别出当前用户的控制意图；
赋值单元，用于针对识别出的控制意图、当前用户对应的预判模型识别出的控制偏好以及采集的当前用户的身体健康数据三项指标进行加权赋值；
判断单元，用于当三项指标的加权赋值之和大于预设阈值时，将识别出的控制意图作为控制指令输出，当三项指标的加权赋值之和小于预设阈值时，将预判模型识别出的控制偏好作为控制指令输出；
采集各用户的历史指令数据，构建每个用户专属的预判模型的方法包括：
将各用户的历史指令数据按照健康状态和非健康状态分类存储于对应的数据库中，通过定时统计预设时段内各用户的操作信息，分类汇总出每个用户在两种状态下每天各时段的控制数据；
基于预设时段的总天数以及每个用户在每天中各时段的控制数据，采用概率算法得到每个用户在健康状态时的健康状态预判模型，以及非健康状态时的非健康状态预判模型，所述健康状态预判模型/所述非健康状态预判模型能够以天为单位反映出用户在各时段的控制偏好；
其中，在采集各用户的历史指令数据，构建每个用户专属的预判模型之前还包括：
将区域内的各个智能家居设备与操作终端适配联网；通过操作终端录入各用户的生物特征，构建与各用户对应且用于存储历史指令数据的数据库；生物特征包括声纹特征、人脸特征、口令特征中的一种或多种；该生物特征用于识别输入的操作信息的当前用户身份，通过生物特征的比对能够准确匹配到对应的专属预判模型；
将区域内的各个智能家居设备与操作终端适配联网的方法包括：
操作终端将待适配智能家居设备拍照，提取外观特征；
基于外观特征从服务器中搜索所述待适配智能家居设备对应的联网配置信息；
所述待适配智能家居设备激活处于联网状态后，根据所述联网配置信息自动执行操作终端与所述待适配智能家居设备的适配联网过程。
7.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1至4任一项所述方法的步骤。
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