人工智能背景下智能家居安防系统的设计与开发

人工智能背景下智能家居安防系统的设计与开发

张吉庭

嘉兴奥普劲达厨卫科技有限公司 浙江 嘉兴 314000

摘要：近年来，随着人们的生活水平不断提高，人工智能逐渐走进人们的生活。现代智能化家居安防系统就是在家庭中布置各类传感设备，门禁系统、监控系统、警报系统等。通过这些传感器，可以实时监测各类异常情况并进行紧急处理，并能通过手机端及时给人们发送邮件、短信以及视频，这样人们就可以实时掌握家庭情况。利用机器学习的方法，可以更好地对系统中的数据进行分析和处理，给人们提供更可靠的家居安防环境，也对未来家居的发展提供宝贵的经验。

关键词：人工智能背景；智能家居；安防系统；设计开发

引言

家庭安全问题一直是社会热议的焦点，随着社会的发展，信息化程度大幅提高，人工智能开始走进各个行业，也在促进各个行业的发展。家居安防系统从传统单纯的门锁到后来的监控系统、警报系统，再到现在的智能化安防系统，人们的家庭安全问题得到有效的保障，但是这其中还是可能会出现一些大大小小的问题，利用机器学习的方法，对家居安防系统进行分析优化，就可以解决其中的一些问题，为人们的家庭安全提供保障。

1智能家居的主要特点

1.1安全性的特点

一般来讲，智能家居是互联网发展中的一个重要产物，其具有较高的安全性。在智能家居使用过程中，信息数据采集、输入、传输、交换和控制具有较高的安全性。另外，在数据应用和服务的过程中，也体现出了较高的安全性。

1.2实用性和便捷性

智能家居是一个民生工程，可以让人们的生活更加的科技化、便捷化。在当前的智能家居中，很多的家居产品不仅设计简单，安装调试以及操作等方面也比较简单，能够展现出强大的实用功能和扩展功能。对于使用者来讲，智能家居的系统方便学习和掌握是最主要的，人性化的设计可以令家居生活更加方便舒适，能够带给人们良好的使用体验和生活体验。

2人工智能背景下智能家居安防系统的设计与开发

3.1 监督学习和无监督学习

机器学习算法根据训练样本是否带有标记，可以将学习算法分为监督学习和无监督学习。监督学习最大的特点可以控制误差范围，无监督学习其主要的特点就是输入的数据没有人为的标注，计算机通过数据分析，把相关的数据整合到一起，就是所谓的聚类分析。利用监督式学习，可以对输出结果进行预测，并得出误差值，然后我们对误差值进行分析比较，并适当调整参数，得到允许范围内的误差值，这样我们就能提前得知比较理想的结果。监督式学习依赖于数据库中已有的结果，这在解决一般问题时比较方便高效，但是遇到无法预知的错误时，这种学习方法也无法适用了。而无监督式学习可以根据外界环境的变化进行自身参数和结构的调整，灵活性大大提升。将其应用在智能家居安防系统中，可以提高系统的自我学习能力，为以后系统的优化和升级打好基础。在智能化门禁系统中， 就可以利用监督学习和无监督学习的方法对进出入人群进行聚类分析，然后通过数据库进行比对，对新访客进行数据存储和备份，每过一段时间集中整理。这样，以后在对来往人员进行查找时也会十分方便高效。

3.2 智能模拟

机器学习方法可以模拟以人类为基础的生活方式，搭建生理学模型模拟人类行为方式机制。这样能更好地让安防系统与人类生活方式相互配套，也能更好地适应人的生活习惯。另外，利用智能模拟搭建实用的学习模型和辅助工具，不仅可以在智能安防方面积累更多的知识，还可以在系统完善和智能控制等方面获取更强的智能水平。在未来的发展过程中，机器学习将从人类的学习能力出发，完全可以作为学习辅助手段与人类生活密切结合，这将大大缩短学习时间，还能代替完成一些复杂繁琐的工作。智能监控系统就可以通过模拟各类情况进行自主判断异常，如模拟外人进入和动物误闯误触的情形，系统会根据威胁的等级进行不同方式的处理。智能模拟需要提前预设模型，对各种场景进行真实还原，然后增设目标物，提前预知可能出现的所有结果，这样就可以避免实验失败而重新设置场景模型。模拟成功后，就可以将其应用在真实场景中，以便快速地融入和适应当前场景。

3.3 智能决策

利用机器学习的方法可以代替人工进行智能决策。智能决策所依靠的是数 据库中的大量数据，系统会对这些数据进行分析整合，然后为决策提供更多的选择，并从中找出最优解。人类在遇到紧急情况时，可能会因为一时的着急而做出不是很正确的判断，而智能决策装置就可以在此时发挥作用，处理较为关键的问题。尤其在安防这类极为重要的系统中，越是在紧急的情况下，越是要头脑冷静。利用机器学习的方法，将其应用在智能家居安防系统中，不仅可以节省大量的人脑思考时间，还能为智能家居领域提供一个好的借鉴范例。当今世界发展已进入一个前所未有的阶段，机器逐渐代替人类完成一系列复杂的数据分析和判断的工作，人工智能也随着智能决策的出现完成重大突破，机器学习的方法在今后的发展中将会越来越重要。机器学习不仅能够实现人工智能的算法，还能在此基础上衍生出更多的新型算法，为以后可能出现的陌生场景问题提供解决方案。另外，智能决策中的自主对抗决策通过对数据的分析处理而预测出具有威胁的目标，能够对其进行干扰和控制模拟，根据大量数据的计算得出每种决策背后可能造成的后果，从而找到最优对抗决策。

在智能警报系统中，利用智能决策就可以对触发警报的目标进行分析判断并在第一时间自主处理，不仅可以及时处理威胁，还能在最大程度降低损失。智能决策使得家居系统逐渐趋向人性化，不再需要人为的干预，进而节省大量时间，为人们分担更多复杂琐碎的事情。门禁、监控和警报系统决定了整个家居安防的稳固性，这三个部分是密切联系且不可分割的，要实现整个安防系统的持续稳定，必须要达到系统间的互联互通。利用机器学习的方法，通过监督学习、智能模拟、智能决策等，可以让传统家居系统发生翻天覆地的变化，适应现代智慧城市的发展，为人们创造一个安全、舒适、和谐的大家居环境。

结语

智能家居在近年来得到了巨大的发展，随着科学技术的进步，机器学习方法也在不断优化，安防系统也会因此更加稳固。在目前看来，智能安防系统还不够完善，而利用现有的学习方法对整个系统进行优化，使其达到互联互通。

参考文献

[1]施乔明. 基于无线传感器网络的家居安防系统关键技术研究[D].南京航空航天大学,2015.

[2]党鹏，马菁.物联网在智能家居中的应用与发展[J].计算机产品与流通，2019（4）：120.