基于CNN与IOT技术的智慧管家系统研究

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，当下深度学习已经成为推动万物互联领域进步的核心动力特别是卷积神将网络（CNN）与物联网技术（IOT）在智慧城市，智慧家居领域的应用逐渐受到广泛关注。社会需求的发展和科技的不断进步，深度学习（Deep learning）与物联网技术（Internet of Things）被研究人员广泛研究，本文中提出智慧管家系统是以物联网技术为基础，将CNN技术与家庭管理有机地融合在一起，形成一个智能化、一体化为居民家庭生活提供便利和安全保障的现代化城市住宅方案。

关键词：智能家居;卷积神将网络;物联网技术;目标检测.

一、绪论

1.1研究背景

卷积神经网络（CNN）技术，作为一种已经发展成熟并广泛应用的技术，其设计灵感来源于动物视觉系统分级处理信息的能力，通过包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，实现了对图像的分类、检测、分割等任务。这种网络结构能够自动学习空间特征，通过多个连续的卷积层、池化层、全连接层等组成，已经广泛应用于计算机视觉领域。近些年，我国城市的智能化发展速度是大家有目共睹的，智慧小区作为城市智能化发展的重要组成部分，其中智能管家系统也是重点中的重点，将卷积神经网络（CNN）与物联网技术（IOT）融合实现物业管理与家具管理的智能化和信息化。这种融合不仅提高了居民的生活便利性和安全性，还解决了物业公司与用户之间的沟通问题，为智能建筑行业与智能设备行业的发展提供了新的契机。

1.2研究现状

早期智能家居系统可以分为三个主要类别，一基于电力载波通信的系统：这类系统利用电力线路进行设备之间的通信和控制。二无线射频系统：这类系统使用无线射频技术进行设备之间的通信和控制。三有线系统：一些早期智能家居系统采用有线连接方式，例如通过以太网或专用数据线进行通信。但这些类别的系统都有一些共同的弊端一兼容性问题：不同品牌和类型的智能设备可能采用不同的通信协议和接口标准，导致设备之间的兼容性问题。这限制了系统的灵活性和扩展性。

1.3 研究意义

随着物联网、大数据、云计算等技术的不断进步，智能家居系统的传输稳定性、数据准确性和组网便捷性要求越来越高。CNN与IOT技术的结合，为满足这些要求提供了可能，推动了智能家居系统向更高层次的智能化发展。

在设计理念和技术应用上，增强现实技术能够实现对现实世界的增强，能够将虚拟信息与现实世界融合，加强人们对真实世界的感知。同时我国正逐步进入老龄化社会，独居老人数量日益增加，老年人看护成为社会关注的重点。建立基于IOT技术与CNN技术的智慧管家系统，可以实现对老年人居住环境的实时监控和远程监护，具有重要的实际应用价值和社会意义。

二、算法原理与实现细节

我们的智慧管家系统主要由以下四个部分组成：识别部分、损失函数、目标检测算法和硬件部分。具体如下：

2.1 识别部分系统结构及算法

目前最主流的卷积神经网络主要由输入层、卷积层、池化层、全连接层、批量归一化层和非线性激活函数等模块构成。

近些年，深度学习（简称 DL）开始在 AI 领域成为重要的研究方向，也是当前研究热点。这是一种基于多元化处理层的计算模型，它可以对抽象类数据进行学习，也是一种典型的机器学习技术。深度学习中的基础性核心算法是人工神经网络，该网络也在近些年来获得了迅速的发展。人工神经网络就是通过研究人脑的神经元的各种处理信息，从而建立基础的数学模型，根据赫布定律的说法，突触前向突触后神经元进行持续刺激，就能使得突触有着更高的传递效能，这样相邻神经元就会被激活，于是就能对突触的连接进行强化，双方都能记住对方，而且可以进行相互触发。基于此定律所展现出来的规律，就能对神经元进行模拟，从而对某些复杂信息进行存储。人工神经网络就是通过模拟人脑的神经系统，通过多个人为设计的人工神经元之间通过有向加权弧进行互相连接组合而形成的网络。在具体神经元，设计到多个输入，分别用 x1至 xm表示，其中 m 为整数，这些不同信号的权重具有差异性，每个信号都对应一个权值 w=[w1，w2，……，wm]，通过 w 进行优化，接着利用非线性函数，亦即是 f（·），将最终预测值进行输出，于是该神经元输出就能用以下数学式进行表达：

其中 b 是偏置量，f（·）称为激活函数，由它最终决定神经元的输出值 y 的大小。通过上面一组这样的神经元，借助于不同的连接组合模式，产生差异性的NN，倘若神经元对接模式差异，那么得到的 NN 其网络拓扑结构就有差异性的功能。

2.2 目标检测算法

目标检测是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一。传统的目标检测处理流程包括：（1）将图像分割成不同的区域，（2）提取目标特征，（3）根据目标特征进行分类。目标检测的重点是找出目标所在位置，并提取特征

2.3硬件部分系统设计与架构

系统设计的总体结构主要由 STM32 微处理器作为主控单元、语音识别模块和手机 APP 为前端，烟雾传感器模块、温湿度传感器、光敏传感器模块等数据作为智能家居判断与决策的重要依据，LED 液晶显示模块作为智能人机交互显示。

STM32F103C8T6 是以 ARM Cortex-M3 架构为核心的微控制器，其高速的数据处理能力可进一步提高数据的采集和语音识别能力；LD3320 语音识别模块具有非特定人（SI）的语音识别特性，该模块识别技术应用较为成熟，可同时识别中文与英文；0.96 寸的 OLED 屏通过 SPI 协议及端口与 STM32通信及驱动；高性能处理器、语音识别前端、显示屏三者共同构建了人机交互的家庭控制终端。STM32处理器采集处理各类传感器回传的数据，经过分析处理后利用 OLED 屏显示，形成直观、精确的人机交互界面，利用语音控制模块来识别各种控制指令以实现各类电器的开关控制以及显示环境参数，通过 ESP8266 无线 WiFi 模块，连接家里的各种智能家居设备，或者连接到路由。

三、结语

本文深入探讨了基于CNN与IOT技术的智慧管家系统研究，在智慧管家控制系统开发过程中就运用了深度学习技术，并根据该家居的历史信息，结合循环神经网络对时序数据的学习能力，通过对历史数据的挖掘、分析、学习，构建基于特定用户的特有计算模型，完成对智慧管家系统理想状态的预计，为该控制系统提供智能化的决策支持。不仅响应了智慧城市发展的需求，还利用先进技术提升了居家生活的智能化水平，对于推动社会科技进步和提高人民生活质量具有重要意义。

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基金项目：宿州学院资助2024年国家级大学生创新创业训练计划项目，项目名称：基于CNN与IOT技术的智慧管家系统研究，项目编号：202410379049