智能家居：技术、产品与设计全解析

# 智能家居：技术、产品与设计全解析 ## 1. 智能家居安全 ### 1.1 授权与架构安全 在智能家居（SH）中，当异构的物联网设备集成到已有的不可信云框架中时，需要一种轻量级授权方案。同时，有架构利用区块链存储设备交易，该系统能检测拒绝服务（DoS）和分布式拒绝服务（DDoS）攻击，其主要由智能家居设备、区块链（分布式账本）、云计算（管理客户端请求）和服务层（与服务提供商和用户交互）四个组件构成。 ### 1.2 风险分析与应对 对智能家居自动化系统的风险分析表明，人为因素（如连接设备暴露用户隐私、信息注册暴露日常习惯）和系统软件组件（如应用程序编程接口和移动应用）被列为最高风险。为降低这些风险，可在智能家居设计阶段纳入更通用的安全和隐私模型，具体步骤如下： 1. 识别并分类传输中的智能家居个人数据。 2. 进行分析并描述隐私和安全的主要风险。 3. 识别并实施缓解措施以降低风险。 4. 制定智能家居信息管理策略。 ### 1.3 诊断测试与漏洞发现 诊断测试设备可揭示智能家居系统的漏洞，以提高其可信度。在测试智能语音助手（IVA）系统时，了解数据的产生和流向至关重要。可通过直接操作相关服务，了解其生态系统的构建，并大致确定可能发生网络攻击的潜在攻击点，包括硬件、软件、网络和云等层面。实证实验和模糊测试（使用无效、意外或随机数据作为输入的软件测试）也能有效显示各可能攻击点的漏洞，通过实验可区分传统攻击和新型攻击，有助于未来提高智能语音助手的可靠性。 ### 1.4 物理安全 数据隐私和保护对智能家居固然重要，但无法防止传统的入室盗窃。因此，智能家居仍需物理安全措施，且可借助物联网使其更加智能。例如，传统的门铃和运动传感器可通过物联网升级，视频门铃摄像头能让用户确定门外人员身份，当有人按门铃时，智能手机应用会提醒用户远程查看访客信息。此外，还有配备高清摄像头的实时监控服务，若发生物理入侵会紧急派遣安保人员。 ## 2. 智能家居产品与工具 ### 2.1 智能家居产品示例 - **智能花园**：带有传感器的智能植物园可监测土壤湿度、光照和温度，适合时间紧张的用户。还有具备情感感知功能的智能花园，可根据用户睡眠时间表调整植物生长和开花。 - **社交连接设备**：将社交连接概念与智能家居设备集成，研究表明考虑社交连接设计的设备能提高用户的社交支持感，对独居者有益。 - **家庭歌曲推荐器**：基于户外活动中收集的文本进行情感分析，当用户手机与家的距离超过预设值时收集文本，服务器持续评估情感，用户到家时播放匹配的音乐。 - **智能墙插应用**：可通过移动应用远程控制家用电器，具备手动或定时开关设备功能，电流监测功能也在开发中。 - **物联网医疗产品**：有针对痴呆症患者的产品，能检测和记录因病情导致的未完成家庭活动，并通过照片提醒患者和护理人员；还有集成智能家居仪表盘的产品，利用推特数据的情感分析提供疾病爆发通知；以及名为 E - care@home 的环境辅助生活智能家居产品，可帮助特殊需求人群在家养老。 ### 2.2 智能家居产品设计考虑因素 #### 2.2.1 用户接受度与体验 用户接受度是研究热点。调查显示，用户对智能家居服务的接受度基于对服务的态度、感知有用性和易用性，其中感知有用性对态度影响最大，其取决于用户传统设备与新服务的兼容性。另一项调查表明，用户希望能在外出时访问智能家居服务，这意味着安全、隐私和信任是服务的关键因素。对三种智能家居控制和管理工具的比较研究，为工具设计提供了准则，包括许可证和价格、用户添加和修改设备的灵活性、设备控制的便捷性、工具扩展性、技术支持、与其他智能设备的互连性以及与网络服务的互操作性等。评估的三种工具为 Atooma、IFITT 和 Tasker，但所有工具都需改善用户体验。 #### 2.2.2 数据传输 在智能家居中，传感器之间的数据实时传输是实时监控的重要环节。比较 WebSocket 和轮询两种数据传输方法，发现 WebSocket 方法更有效。 #### 2.2.3 系统集成 对 Eclipse Smart Home（ESH）和 Universal Remote Console（URC）两个平台的比较分析表明，它们能相互补充，建议将这两个平台集成，以解决智能家居设计中针对残疾人的用户界面和互操作性问题。 #### 2.2.4 人工智能 将人工智能集成到智能家居应用中具有诸多好处，如系统定制和效率提升、家电协调、能源效率提高以及为用户带来健康益处等。 以下是智能家居产品设计考虑因素的总结表格： |设计考虑因素|具体内容| | ---- | ---- | |用户接受度与体验|基于态度、感知有用性和易用性；安全、隐私和信任是关键；工具需改善用户体验| |数据传输|WebSocket 方法更适合实时数据传输| |系统集成|ESH 和 URC 平台可集成解决互操作性问题| |人工智能|带来系统定制、效率提升等多方面好处| 下面是智能家居产品设计考虑因素的 mermaid 流程图： ```mermaid graph LR A[智能家居产品设计] --> B[用户接受度与体验] A --> C[数据传输] A --> D[系统集成] A --> E[人工智能] B --> B1[态度] B --> B2[感知有用性] B --> B3[易用性] B --> B4[安全隐私信任] B --> B5[改善用户体验] C --> C1[WebSocket方法] D --> D1[ESH平台] D --> D2[URC平台] D --> D3[集成] E --> E1[系统定制] E --> E2[效率提升] E --> E3[家电协调] E --> E4[能源效率] E --> E5[健康益处] ``` ## 3. 活动与行为模式识别 活动识别在智能家居领域是一个重要且具有挑战性的研究方向，它对于安全、舒适、功耗管理和电子健康等方面都有着重要意义。由于可能存在多个居民且行为各异，活动识别需要进行强大、准确且高效的数据分析。以下是一些用于识别居民日常活动（ADLs）的策略： - **基于传感器事件频率的 BoF 方法**：使用一种新颖的传感器袋（BoF）方法，通过考虑特定时间范围内的传感器事件频率来识别智能家居居民。 - **形式概念分析（FCA）策略**：运用形式概念分析策略识别多居民的复杂活动，通过顺序模式挖掘和增量格搜索，基于较少的传感器事件确定活动。 - **基于行为模式和活动变化的跟踪方法**：利用简单的运动和门传感器，通过发现变化模式的方法（DMVP），根据频繁共同发生的传感器事件序列进行活动跟踪。 - **复杂活动识别系统（CARER）**：专注于检测复杂活动，如多个居民在同一区域同时进行简单活动或居住空间较小时的情况。该方法先布置传感器、提取数据构建模型，再考虑事件的近期性和传感器相关性进行序列/分段，最后分析分段数据。 - **基于传感器数据的进出活动监测**：利用被动红外传感器（PIR）和霍尔效应传感器的数据，监测房间的进出活动，有助于节约供暖、空调和照明系统的能源，也适用于环境辅助生活（AAL）应用。 - **深度学习建模优化方法**：通过深度学习建模技术从原始传感器数据中学习高级特征，优化人类活动识别。 - **基于本体和马尔可夫逻辑网络的系统**：利用本体解决活动多样性问题，利用马尔可夫逻辑网络（MLN）解决活动动态性和不确定性问题，增强基于本体的活动识别并进行概率推理。 - **基于物联网中间件的健康监测系统**：基于物联网中间件的智能家居健康监测系统（WITS），通过学习环境传感器数据跟踪和检测居民的异常活动，还能让专家实时诊断健康状况。 用户位置检测（ULD）是智能家居系统的关键功能。为解决用户隐私、设备/标签不便以及容错/准确性问题，ULD 系统利用家中普遍存在的传感器、上下文代理（接收传感器信息）和基于模糊的决策器（评估代理数据）。目前室内 ULD 方法尚无定论，未来设计应采用更灵活、准确和普遍的方法。同时，从手腕可穿戴设备收集的数据可用于检测房间定位的加速度计测量，有助于研究人员校准智能家居室内定位系统的过程和方法。 以下是活动与行为模式识别策略的总结表格： |策略名称|具体方法| | ---- | ---- | |BoF 方法|考虑特定时间范围内传感器事件频率识别居民| |FCA 策略|用顺序模式挖掘和增量格搜索识别多居民复杂活动| |DMVP 方法|根据频繁共同发生的传感器事件序列跟踪活动| |CARER 系统|布置传感器、提取数据、序列/分段分析检测复杂活动| |基于传感器的进出监测|利用 PIR 和霍尔效应传感器监测房间进出| |深度学习优化|通过深度学习建模从原始数据学习高级特征| |本体和 MLN 系统|利用本体和 MLN 解决活动多样性和动态性问题| |WITS 系统|基于物联网中间件学习传感器数据监测异常活动| 下面是活动与行为模式识别流程的 mermaid 流程图： ```mermaid graph LR A[活动与行为模式识别] --> B[数据收集] A --> C[数据分析方法] B --> B1[传感器数据] B --> B2[可穿戴设备数据] C --> C1[BoF方法] C --> C2[FCA策略] C --> C3[DMVP方法] C --> C4[CARER系统] C --> C5[基于传感器监测] C --> C6[深度学习优化] C --> C7[本体和MLN系统] C --> C8[WITS系统] C1 --> D1[确定居民] C2 --> D2[识别复杂活动] C3 --> D3[跟踪活动] C4 --> D4[检测复杂场景活动] C5 --> D5[监测进出活动] C6 --> D6[优化识别] C7 --> D7[增强活动识别] C8 --> D8[监测异常活动] ``` ## 4. 电源效率 电源是智能家居的重要话题，涉及成本降低（能源效率）、舒适度和安全性等方面。成本降低可通过估算能源消耗实现，例如有模块化平台利用先进的神经网络模型，根据聚合存储的用户数据提高用户的能源意识。 家庭能源管理系统（HEMS）注重在保持用户舒适度的同时提高能源效率。研究表明，HEMS 可降低 5.15%的能耗，但会降低 42.3%的舒适度。电源方面最令人担忧的问题是火灾和电击，远程控制的智能电源插座系统能快速响应，避免过度消耗、火灾和电击。 ### 4.1 活动与日常消耗管理 在一项实地研究中，参与者通过管理每日能源电价以匹配消耗水平，结果显示他们愿意使用电价代理管理能源电价，这表明该活动有助于维持用户与系统的互动。理解用电模式对于智能电网的有效资源规划至关重要，一种有效的智能家居方法是让房主规划电器使用，通过智能电网技术控制和监测电力及信息的生成、传输和分配，提高资源规划的便利性和降低成本。 ## 5. 系统设计 ### 5.1 架构 智能家居的高层架构主要由三个组件构成： - **系统主服务器**：包括服务器、通信网络、工作站以及与应用程序和网站的交互。 - **家庭智能交互终端**：作为系统组件（电器、安全设备等）的接口。 - **智能电气设备**：涵盖电器、安全设备和电气系统的数据收集等。 ### 5.2 需求 提供智能家居平台以构建更强大的应用程序，需要满足以下主要需求和建议的架构风格： |需求名称|架构风格|具体内容| | ---- | ---- | ---- | |异构性|服务器集中式架构和面向服务的架构|实现网络中连接事物之间的信息交换| |自配置|无线传感器网络架构（WSN）|允许在智能家居网络中添加或移除连接设备| |可扩展性|无线传感器网络架构（WSN）|支持连接设备的扩展或配置更新| |上下文感知|开放服务网关倡议架构（OSGi）|具备检测位置或环境变化的能力| |可用性|脑 - 计算机接口（BCI）|使智能家居系统易于使用和学习| |安全和隐私保护|无线传感器网络架构（WSN）|提供防止未经授权使用和恶意攻击的保护级别| |智能性|数据 - 信息 - 知识 - 智慧（DIKW）|实现人类活动预测| 互操作性是智能家居系统的基本要求，有虚拟协议支持不同技术之间的通信，还有通过创建智能家居本体实现语义互操作性，利用链接数据原则集成外部数据源，提高系统在智能家居中的可用性。 在设备管理方面，提出了雾辅助云架构的需求和设计，雾计算环境可在云数据中心和终端用户之间共享网络服务。同时提出了适用于雾启用云计算环境的资源管理技术（ROUTER），优化设备的响应时间、网络带宽、能源消耗和延迟。 为了实现物联网设备的高效协作和节能，创建了三个物联网平台模型： - **智能感知即服务（IAT）**：学习传感器生成数据的情境感知。 - **智能能源效率即服务（IE2S）**：处理 IAT 收集的数据，学习能源使用模式。 - **智能服务即服务（IST）**：提供服务的控制和管理。 在智能家居设备通信方面，提出了基于可见光通信（VLC）的模型，使用发光二极管传输数据，使用光电探测器接收数据。还有提出新颖的布谷鸟搜索算法优化 VLC。 下面是智能家居系统设计架构和需求的 mermaid 流程图： ```mermaid graph LR A[智能家居系统设计] --> B[架构] A --> C[需求] B --> B1[系统主服务器] B --> B2[家庭智能交互终端] B --> B3[智能电气设备] C --> C1[异构性] C --> C2[自配置] C --> C3[可扩展性] C --> C4[上下文感知] C --> C5[可用性] C --> C6[安全和隐私保护] C --> C7[智能性] C1 --> D1[服务器集中式架构] C1 --> D2[面向服务的架构] C2 --> D3[无线传感器网络架构] C3 --> D3 C4 --> D4[开放服务网关倡议架构] C5 --> D5[脑 - 计算机接口] C6 --> D3 C7 --> D6[数据 - 信息 - 知识 - 智慧] ``` 综上所述，智能家居涵盖了安全、产品设计、活动识别、电源效率和系统设计等多个方面，每个方面都有其独特的技术和方法。随着技术的不断发展，智能家居将变得更加智能、高效和安全，为用户带来更好的生活体验。