智能家居控制系统的研究与发展

\\f

tcCeo Engineering

Omart home & city

Q

智慧家庭与城市

文献引用格式：张琦，陈新楚，郑松，等.智能家居控制系统的研究与发展[J

].电视技术，2018，42(4):113 -120.

ZHANG Q , CHEN X C , ZHENG S , et al. Research and development of smart home control system[ J]. Video engineer­ing ,2018 , 42(4) ：113 -120.

中图分类号：TP273 文献标志码：A DOI:10. 16280/j. videoe.2018.04.022

智能家居控制系统的研究与发展

张

琦

，陈新楚，郑

松

，李晓倩

(福州大学电气工程与自动化学院，福建福州 30100)

摘要:智能家居是21世纪最重要的新兴产业。这是在融合了大量自动化技术、网络通讯技术和传感器技术的基础之上发 展起来的。由于连接设备多，相互之间信息耦合强度大，智能家居的系统构成和通讯方式正在趋于复杂化。智能家居技 术总体上划分为两个层面：一是家居生活过程的自动化，二是家居生活的感知学习及对生活需求的智能响应。这两方面 的技术实现通常独立于家居设备存在，但又必须和所有家居设备进行通讯互联，构成一类智能控制的技术平台。其中包 括可扩展的功能设计空间及可组态的人机交互环境，随时适应家居生活需求的变化。在云计算、云控制和云服务技术快 速发展的今天，连接云环境的智能家居技术的发展也是指日可待的。关键词：智能家居；控制系统；自动化；人机交互；网络通信技术;云服务

Research and Development of Smart Home Control System

ZHANG Qi , CHEN Xinchu , ZHENG Song , LI Xiaoqian

{College Of Electrical Engineering andAutomation, Fuzhou University, Fuzhou 350100 , China)

Abstract ： Smart home is the most important emerging industry in the Twenty - first Century- I is developedtion of large amount of automation technology , network communication technology and sensor technology. The system composition and communication mode of smart home are becoming more and more complex , because of the large number and great intensity of information coupling between them. Smart home technology is generally divided into two levels , one is the au­tomation of home life process , the other is the perceptual learning of home life and the intelligent response to the needs of life. The technical realization of these two aspects is usually independent of home equipment , but they must also have with all home equipment , thus forming a type of intelligent control technology platform. It includes extensible function design spaceand configurable human computer interaction environment , so as to adapt to the change of living needs and habits at aday ,with the rapid development of cloud computing , cloud control and cloud service technology , the development of smart hometechnology that connects the cloud environment is also around the corner.Key words： smart home； control system； automation； human - computer interaction； network communication technology；cloud service

智能家居是21世纪最重要的新兴产业。这是 在融合了大量自动化技术、网络通讯技术和传感器 技术的基础之上发展起来的。根据智能家居协会的 定义，智能家居就是通过家庭网络将相关技术和服 务结合起来，以提升生活品质的一种系统[1]。智能 家居在一定程度上是智能家电的集成产物。目前， 家电设备的单品智能化水平正在逐步提升，但是作 为一类典型的嵌入式设备，其系统集成的难度还是

很大的[]。为此，早在203年，英特尔、微软、索尼 等1家国际巨头联合成立“数字家庭工作组”，力 求对家庭通信连接及通信协议建立规范标准;紧接 着，联想、TCL等5家国内企业也联合成立了“闪联 标准”，旨在推动终端设备在协同控制时遵循的技术 标准的建立[]。但是，这些努力的效果十分微弱。 这充分表明，智能家居并非是智能家电的简单堆砌。 智能家居作为一种自动化、智能化的信息物理系统，

投稿网址

http: //www. videoe. cn I《电视技术》第42卷第4期（总第501期）113

也是控制科学与工程学科研究和发展的一个重要领 域，需要为此建立一套完整的技术体系，才能促进该 技术领域的产业化发展。

得在开发和使用智能家居系统时，其管理和技术难 度都大幅增加。如何去设计一种智能家庭管理平台 是智能家居领域目前面临的一个重大挑战。为此研 究者提出了一种“软件定义智能家居”平台

1智能家居控制系统

由于连接设备众多，相互之间的信息稱合强度

SDSH

(software defined smart home)，如图 1 所示。应用网

络通信技术兼容并访问各种智能硬件设备，同时，采 用虚拟化技术屏蔽底层通信细节并抽象系统的资源 和能力。引入人工智能决策算法，使该平台能够为 用户提供满足需求的服务。在智能家居系统的架构 方面，不少研究都聚焦在多代理（MAS)的控制模式 上[8_1]。文献[]中西班牙的巴伦西亚理工大学研 究者采用Magentix2平台开发智能家居系统。这是 一种开放的MAS，由交互层进行通信连接与目标跟 踪管理，由代理层进行设备间的会话与功能判断等， 最后由组织层对语义标准化的环境实现服务管理。 文献[9 ]提出一种基于多代理体的智能家居系统，研 究表明•.智能家居系统中的每个实体，如家庭联网设 备、应用软件、甚至家庭用户本身都有与之相关联的

大，智能家居的系统构成和通讯方式都在趋于复杂 化。文献[4]提供了大量智能家居相关技术的发展 历史，从中不难看出智能家居技术总体上划分为两 个层面，一是家居生活过程的自动化，二是家居生活 的感知、学习以及对生活需求的智能响应。尽管如 此，到目前为止学术界仍未给智能家居一个科学的 结构规范。而目前几乎所有的研究都认为智能家居 实际上就是一种典型的复杂系统。文献[5]提出分 层行为的建议系统和智能家居管理平台恢复机制， 包括定位层、行为层和应用层。智能家庭的管理系 统宜采用层次结构，即采取区域管理行动和家电管 理行动分离的方法。文献[6]则从科学范式的这个 角度探讨了智能家居技术创新的本质问题，指出不 同领域技术的复合作用，在形成了复杂的技术系统 的同时，也产生了新的创新动力。

文献[7 ]指出智能家电的设备在持续增长，这使

Agent。家庭联网设备之间以及用户和家庭联网设

备之间的交互协作都通过与之相关联的Agent实

现，构建智能家居系统的关键问题就是构建一个多

Agent系统。

图1 SDSH的关键技术

114《电视技术》第42卷第4期（总第501期）投稿网址

Ihttp://www.videoe.cn

y mmmm

\\f

tcCeo Engineering

Omart home & city

Q

智慧家庭与城市

2家居设备之间的连接

由于智能家居系统的日趋复杂、同时也因为物

等优势，近年来许多团队针对无线传感器网络技术 进行深入研究，并应用于智能家居领域。例如， Sandeep Pirbhulal、Heye Zhang等人应用分布式的无 线传感器作为节点，建立家庭无线网络，可根据家庭 环境及需求进行扩展，并提出了有效的密钥生成机 制，保障用户使用安全[13]。而Murad Khan、Bhagya Nathali Silva等人则提出了一个基于物联网的新型 传感器网络，从传感器采集数据发送至网络，并采用 有代表性的状态转移架构将智能设备集成到家庭网 络中[4]。实现家庭设备之间连接的目的是采集各 种家庭环境信息，而如何利用这些信息实现满足用 户需求的控制方法则应采用不同的控制策略及 方法。

联网技术的不断推进，使得家居设备之间的连接技 术呈现“百家争鸣”的局面。不同设备之间的通信 都必须遵循一定的协议标准，目前智能家居系统中 存在的通信协议主要可以分为无线和有线两大领 域。传统上比较倾向采用有线网络技术，比如:X- 10技术、Insteon技术，采用这种技术安装，信号相对 稳定，但布线过程复杂、施工麻烦、系统造价成本高， 而且不便于后期新增设备的融入。后来兴起的无线 通信技术解决之前布线难扩展不方便的问题，比如: 蓝牙（Bluetooth)技术、W

iFi技术、ZigBee技术和Z -

wave技术，但是无线网络也受带宽的限制，而且需

要付出高额的通信费用，文献[11 ]综合分析了典型 无线通信技术的基本特点，如表1所示。

表

3控制策略与实现方法

智能家居系统具有很强的异构性，其控制策略

1

典型无线通信技术比较

的研究涉及到目标数据感知、异构数据融合以及系

Insteon904MFSK2030No

基础加密

Bluetooth

频段/Hz调制方式传输速率/Kbps 距离范围/ In 扩频安全性能标准

ZigBeeEnoceanFSK38.450No

统模型优化控制等几个方面的内容。

为了改善智能家居系统的控制效果，许多研究 都在关注如何从目标数据的感知层面提高传感数据 的准确性[15_19]。文献[15 ]指出智能家居的许多服 务和应用都以室内定位技术为基础，同时提出了一 套室内定位技术的分类方法，即利用可定位设备如 手机、电子标签等，或非定位设备如相机、传感器网 络等进行室内定位实现，并深入地分析了每种室内 定位方法的特征、优点和缺点。文献[16 ]则面向服 务机器人高精度的定位需求，提出一种利用包括 RFID标签、智能物品、通信网关在内的智能空间信 息对家庭服务机器人进行精准定位的新方法，可有 效地提升服务机器人在复杂家庭动态环境中执行各 种操作的能力。

随着智能家居产业的快速发展，用户的个性化 需求和行为感知的不确定性已经成为当前智能家居 控制技术发展的瓶颈所在。文献[17]提出利用位置 传感器、运动传感器和生物传感器等可穿戴设备，在 线感知用户的随机行为和个性化需求。文献[8]提 出一种利用热释电红外传感器作为探测器，动态判 定有无人体目标、目标方向及距离的新方法，借此提 高此类传感器的感知范围和精确度，从而提升其在 智能家居系统中的应用效果。为了改善因传感器异 常事件影响智能家居生活中关键状况的准确判定， 文献[1 ]提供了一种不依赖于特定训练数据的传感

2 440 M868/915M/2.4G800 MGFSK0 - QPSK BPSK72010FHSS

20,40,250100DSSS

128 - bit AES 128 - bit AES 滚动码加密

IEEE 802. 15.IEE 802. 15.4Enocean 标准Insteon 标准

而文献[12]则基于IEEE 802. 15. 4e标准的无线自组织、终端自适应网络，并与智能家居有线网络 相结合，搭建了一个较完整的现代智能家居系统。 研究表明试验过程中通过上层界面、智能终端等对 传感器节点进行环境、体征的实时监控及下行控制， 可以使智能家居网络稳定、低能耗的运行，从而满足 现代智能家居的实际应用需要。

但是随着无线网络技术不断成熟和普及，尤其 是最近刚刚推出的5G网络，T-

Mobile

已经宣布意

欲成为在美国第一家建立5G网络的无线运营商，但 在更早之前AT&T也曾宣布计划成为第一家在美国 建立5G网络的无线运营商，意图打压Verizon。这 日趋激烈的商业竞争说明，全球都在为打造更加快 速流畅的无线网络技术做贡献。所以在这样的时代 背景下，无线网络技术在智能家居领域将成为今后 主要的趋势。

鉴于无线网络技术具有无需布线、可动态扩展

投稿网址http: //www. videoe. cn I《电视技术》第42卷第4期（总第501期）115

器异常事件检测新技术，将传感器的感知数据与基 于统计的异常值检测方法相结合，不仅成功地检测 出传感器的异常情况，还有效地提高关键活动的识 别精度，该方法已在4类不同智能家居环境来源的 数据集中得到科学地验证。

在异构数据的融合方面，智能家居系统的复杂 化使得系统内部和子系统间的资源交互、数据关联 和推理变得更加困难，如何针对不同智能设备产生 的孤立、异构的感知数据，消除数据融合的壁垒，许 多研究者提出了新方法，并进行了深入地探讨。文 献[20 ]针对智能家居供暖温控系统中数据异构的问 题，采用语义Web技术，建立了一种数据融合机制， 通过数据语义标签的建立、多源数据间的语义关联

和语义推理实现智能决策。文献[21]则将语义技术 与物联网技术相结合，通过本体模型构建、设备抽象 化、数据采集预测、指令查询响应的一系列处理实现 对家居生活的智能化管理。

除此之外，近年来智能家居系统的目标已经逐 渐地从智能设备互联转向智能家电能耗的优化控制 和用户舒适度提升这两个方面。文献[1]将采集用 户不确定的生活习惯数据，应用到基于空调、热水器 等可调控节能设备的能耗控制模型中，在保证用户 舒适度的前提下优化用电设备的控制策略达到节能 环保、降低生活费用的效果，如图2所示。该方法已 在智能家居仿真平台及其能源优化系统中得到成功 地验证，并呈现出良好的市场应用前景。

图2基于模型预测的智能家居的能源优化方法

用分配，其典型功能如下图3所示。而文献[23]则 将图像识别技术应用于智能家居能耗管理系统。文 献[24]则主要通过摄像设备采集老人的面部表情， 通过构建数学模型进行分析，判断老人是否处于健 康状态。文献[2]与文献[2]则对用户每日的行 为习惯进行数据采集，通过几种变量的相关性及出 现概率判断是否作为用户的日常习惯。

现阶段智能家居功能的设计实现处于第二阶 段，由于家庭环境动态复杂，家庭成员结构多样，用 户习惯差异性强等因素的存在，使得智能家居的功 能设计无法以一种统一的定式满足用户的使用需 求。据此，智能家居控制功能的设计实现则应以用 户为中心，实现对家庭生活的控制与管理。如图3 所示。

4智能家居的功能设计

智能家居控制功能的实现将经历三个阶段，即

第一阶段满足传统家庭生活自动化，第二阶段实现 互联互通的家庭生活管理，第三阶段个性化感知的 智能家居生活。在第一阶段，人们将家庭生活涉及 到的各项功能划分为8个子系统进行实现，分别为: 家居布线系统、家庭网络系统、智能家居（中央）控 制管理系统、家居照明控制系统、家庭安防系统、背 景音乐系统、家庭影院与多媒体系统、家庭环境控制 系统，以智能家居控制管理系统为中心实现家庭生 活自动化。第二阶段与第一阶段比较则更为智能 化，实现动态、交互、自学习的智能家居生活。到了 第三阶段，家庭生活将拥有人工智能管理“大脑”， 从而实现用户生活的个性化感知控制。

现今针对智能家居功能设计的研究主要面向3 个方向:家庭环境管理、用户健康监控及用户使用习 惯。文献[22]主要针对家庭能耗管理系统进行功能 设计，将家电设备分为不可调度设备及可调度设备， 从而根据动态电价、新能源储能等情况进行合理使

116《电视技术》第42卷第4期（总第5〇1期）丨投稿网址

5人机交互技术的发展

人机交互是用户和智能家居系统沟通的方式，

随着用户对家居便捷性、高效性的要求越来越高，人 机交互技术成了智能家居科学研究中的重中之重。

人机交互技术的发展经历了以下几个阶段:手

http://www.videoe.cn

y mmmm

\\f

tcCeo Engineering

家庭能耗苷理系统的典型功能

Omart home & city

Q

智慧家庭与城市

文献[32]提到，由于用户需求因个体特征、设备 特征和环境状况的不同而千差万别，因此研究一种 能应对多种环境满足用户个体需要的自适应用户界 面显得尤为重要。在文献[2]和[3]中，作者将自 适应用户界面技术应用到了个性化家居定制系统， 实验结果表明，自适应用户界面模型相比于传统自 适应模型，更关注用户的交互历史经验，可为用户提 供更自然流畅的交互方式和交互次序，减少用户认 知负担和交互行为。自适应用户界面技术可根据用 户的个性化需求和应用环境主动裁剪定制系统的显

图3

家庭能耗管理系统的典型功能

示和交互行为，极其适用于智能家居系统的应用需 求，将成为今后智能家居人机交互技术的研究热点 和发展趋势。6

云服务技术应用前景

在云计算、云控制和云服务技术快速发展的今 天，连接云环境的智能家居技术的应用将是未来的 发展方向。现今云服务技术在智能家居方面的应用 主要分为三个方向：（1)由于云服务遵循一对多的模 型，因此可采集目标信息实现资源分配、融合及共 享[34_35]。（2)可面向大量数据进行高效地信息处理 与趋势预测[36_37]。（3)云物联技术的有效应用也将 实现物与物、物与人、人与人之间的数据传输与信息 交换，从而更好地服务于用户[38_39]。

文献[4]提出一种云服务平台，通过对社区和 家庭的智能家居系统的信息融合来管理整个系统， 另外通过联合平台的全球服务为系统提供全面的增 值和扩展服务。文献[6]将消息云推送以及图像云 存储等技术应用于智能家居系统，进行大量数据的 采集、存储与管理，实现“云+端”智能家居模式。文 献[8]提出了基于云平台的智能家居环境（CASE) 架构的基本概念，适用于设计和开发优化的复杂智 能家居应用。综上可知，云服务技术可融合多种技 术，增强家庭生活的可拓展性、多样性与交互性，将 是未来的发展方向。

因智能家居还存在安全、交互方式等方面的问 题[4-41]，用户接受智能家居生活方式仍需一定的时 间，但智能家居行业的进一步融合与发展将是未来 趋势，并将覆盖至与用户生活相关的各方面。每个 家庭都将存在一个“家庭管家”，对每个家庭的生活 信息进行采集、记录，经过分析、比较与计算，为不同 用户推送不同信息及相应安装包，并根据不同用户

投稿网址

工作业阶段、作业控制语言与交互命令语言阶段、图 形用户界面（GUI)阶段、网络用户界面，目前已经发 展到多通道、多媒体的智能人机交互阶段。在众多 的人机交互方式中，手机交互是当前智能家居人机 交互方式的主流，用户可通过手机APP远程控制和 定时开关相关的家居设备。手机交互通常采用图形 用户界面的交互模式，陈列几项控制功能以供用户 控制。文献[27]便设计了针对智能家居系统的移动 客户端以及简单的人机交互界面，手机可通过互联 网实现对服务器的远程访问，服务器将对下达的控 制指令进行解析，根据设备不同的I

及操作指令代

码，判断并实现控制功能。文献[28]基于Arduino Nano设计实现了智能家居远程人机交互的控制实 验，可应用遥控器进行家庭生活的远程开/关控制， 易于学习且操作简单。

新兴的交互方式也正不断地涌现，如体感交互、 头部跟踪、语音交互、生物识别等，这些交互方式都 应用了大量传感器对用户进行信息采集，通过对采 集信息的算法实现或解析处理满足用户的控制功 能，既解决了特殊人群（如残疾人、老年人等）的不 便，又优化了家庭生活方式。文献[29 -30]应用无 线电信号或摄像设备采集用户的手势信号，通过数 据预处理、特征量提取、信息分类与处理、手势识别 4个步骤识别特定的手势，进而进行功能控制。文 献[31 ]使用微软语音识别引擎作为输入源，进行智 能家居无线语音控制，用户首先应说出设定语音，激 活语音识别系统，之后再进行语音分类识别，下达控 制指令。但是这类交互方式存在着使用识别率低、 范围局限性大、功能机械等问题，如Siri、Cortana、 GogleNov这类智能助手，都还无法达到可以让人毫 无障碍、随心所欲地和智能设备交流的水平。

http: //www. videoe. cn I《电视技术》第42卷第4期（总第501期）117

MART HOME & CITY.

智慧家庭与城市

V mmmm

的使用习惯自动为用户提供相应服务，并不断进行云端下载个性化元件包、情景包等添加至“家庭管 相应的动态修正。用户也可通过手机等设备自动从家”，如图4所示。

图4未来智能家居结构图

7总结

本文首先对智能家居行业现状进行介绍，进而

提出建立一套完整的智能家居控制技术体系将对行 业未来的发展融合至关重要。因此，本文分别对智 能家居控制系统的组成结构、通信方式、控制策略、 功能设计、人机交互及云服务技术的应用进行详细 阐述。通过各环节的阐述不难看出，智能家居现阶 段已基本实现家庭生活的自动化。但与此同时，智 能设备的异构性、通信手段的多样性、行业保护等方 面的技术壁垒，阻碍了智能家居的进一步发展，加之 该领域发展至今仍未有较权威的行业规范得以普 及，这也使得“多元化”问题越来越严重。未来智能 家居将进一步融合各类先进技术，设备间的通信方 式将朝着无线化方向发展，人机交互方式将向更加 人性化的自动感应方向转变，智能单品的APP控制 方式也将逐步被平台化控制所取代，实现更加智能 化、人性化的“家庭管家”式服务。

参考文献：

[1 ] R J ROBLES , T H KIM. Applications , Systems and Meth­

ods in Smart Home Technology： A Review [ J ]. Interna­tional Journal of Advanced Science & Technology , 2010, 15:149 -158.

[2]中国产业研究报告网.2013 -2017年中国智能家居市

场调研及发展前景预测报告[11/〇[].[2017 -07 - 14]. https://wenku. baidu. conmview/fc626276a26925c 52cc5bfec.html? re = view.

118《电视技术》第42卷第4期（总第501期）丨投稿网址

[徐卓农.智能家居系统的现状与发展综述[J].电气自

动化，2004, 26(3) : -4 +8.

[4] RICHARD HARPER. Inside the Smart Home[ J]. Spring­

er London, 2003，5(3) ：307 -308.

[5] V R L SHEN, C Y YANG, C H CHEN. A smart home

management system with hierarchical behavior suggestion and recovery mechanism[ J]. Computer Standards & Inter­faces ,2015 , 41：98-111.

[6] ALEXANDER PEINE. Technological paradigms and com­

plex technical systems—The case of Smart Homes [ J ]. Research Policy , 2008 , 37(3) ：508 -529.

[7] XU K , WANG XL , WEI W , et al. Toward soft^vare de­

fined smart home [ J ]. IEEE Communications Magazine , 2016 , 54(5) ：116 -122.

[8] S VALERO , E DEL VAL , J ALEMANYl , et al. Enhan­

cing smart - home environments using Magentix2 [ J ]. Journal of Applied Logic , 2017 , 24：32 -44.[9] 魏振春，韩江洪，马学森，等.基于多代理体技术构建智

能家居系统[].计算机研究与发展，2006, 43(1) 462 -466.[0]王良周，于卫红，黄广超.基于信息融合的多Agent智

能家居系统[J].计算机应用，2014, 34 (9):2747 -2751.

[11] M ASIVASANKARI, M S SUDARVIZHI, L SARALA. A

comparative study of wireless technologies based on home automation Bluetooth low energy , Zigbee , Insteon and Enocean [ J ]. International Journal of Computer Science

255 and Information Technology Research, 2014 , 2(3)：

-259.[2]李勇，赵刘阳，王平，等.智能家居无线控制网络的设计

http://www.videoe.cn

y mmmm

\\f

tcCeo Engineering

Omart home & city

Q

智慧家庭与城市

J].自动化仪表，2013, 34(7) :58 -61.ior[ J]. Industrial Management & Data Systems ,2017,117

[13 ] S PIRBHULAL , H ZHANG , M E E ALAHI , et al. A No­(1) ：8 -89.

vel Secure IoT - Based Smart Home Automation System U­[27] D SHASTRI. Home Automation System with Universally sing a Wireless Sensor Network [ J ]. Sensors，2017， 17Used Mobile Application Platform[ J]. IOSR Journal of E­

lectronics and Communication Engineering , 2014 , 9(2)： (I) 69.

[14] M KHAN, B SIL.VA，K HAN. A Web of Things - Based 1-6.

Emerging Sensor Network Architecture for Smart Control [28] H FITRIYAH，E ROSANA WIDASARI，D SAGITA，et Systems[J]. Sensors, 2017，17(2) ：332.al. Design of remote control for smart home using interac­[15] E AHVAR，N D MOGHADDAM，ANTONIO M ORITZ， tion design method [ C ]. International Conference on Ad­

et al. On Analyzing User Location Discovery Methods in vanced Computer Science and Information Systems. IEEE，

2017:91 -96.Smart Homes： A Taxonomy and Survey [ J ]. Journal of

Network & Computer Applications, 2016，76：75 -86.[29] HUANG W, JITVNG T, LIU Y, et al. Applications of soft­

ware radio for hand gesture recognition by using long train­[6] 王田苗，陶永，魏洪兴，等.基于智能空间的家庭服务机

ing symbols [ C ]. International Conference on Signal Pro­器人混合定位方法[J].北京航空航天大学学报，

cessing and Communication Systems. IEEE，2016 ： 1 - 5.2009, 35(2) :31 -235.

[7] 陈思运，刘烃，沈超，等.基于可穿戴设备感知的智能家 [30] D L DINH，J T KIM，T S KIM. Hand Gesture Recogni­

tion and Interface via a Depth Imaging Sensor for Smart 居能源优化[J].计算机研究与发展，2016, 53 (3):

704 -715.Home Appliances [ J ]. Energy Procedia，2014，62： 576

-582.[18] 孙乔，杨卫，于海洋，等.动态下红外热释电传感器的目

标定位方法[J].红外与激光工程，2012, 41(9) :2288 [31] K RAIHAAN，AIMAN F，YUSOF. Low Cost Smart Home -2292.Automation via Microsoft Speech Recognition [ J ]. Interna­[19] JUANYE，GSTEVENSON，SIMONDOBSON. Detecting tional Journal of Electrical & Computer Sciences，2013，

13(3) ： -11.abnormal events on binary sensors in smart home environ­

滕东兴，杨海燕，等.基于经验感知的自适应用 ments [J]. Pervasive & Mobile Computing，2016, 33:32 [32] 樊银亭，

户界面模型[J].计算机学报，2011，34 ( 11 )2211 -39.

-2223.[20] 冯建周，宋沙沙，孔令富.物联网语义关联和决策方法

的研究[].自动化学报，2016, 42(11)1691 -1701.[3]樊银亭，滕东兴，汪恭正，等.虚拟家居定制系统中的自 [21] 吴志勇，丁香乾，候瑞春，等.基于语义推理的智能家居 适应用户界面实现机制[J].计算机辅助设计与图形学

系统研究[J].电视技术，2016, 40(7)40 -44.学报，2011，23(4) :705 -712.

[22] ZHOU B, LI W T, CHAN K W, et al. Smart home energy [34 ] Y T LEE , W H HSITVO , C M HUANG , et al. An integrat­

management systems ： Concept, configurations, and sched­ed cloud - based smart home management system with uling strategies [ J ]. Renewable & Sustainable Energy Re­community hierarchy [ J ]. IEEE Transactions on Consumer views ，2016，61：30 -40.Electronics，2016，62(1) ：1 -9.[23] J VANUS，Z MACHACEK，J KOZIOREK，et al. Ad­[35] I KORKMAZ，S K METIN，A GUREK，et al. A cloud

vanced energy management system in Smart Home Carebased and Android supported scalable home automation [J] .International Journal of Applied Electromagnetics & system[ J]. Computers & Electrical Engineering， 2015, Mechanics，2016:1 -8.43(C) ：112-128.[24] L L Liu，E STROULIA，I NIKOLAIDIS，et al. Smart [36]武 一，张圣鹏，丁涵.基于Android和云平台的智能家

homes and home health monitoring technologies for older a- 居系统设计与实现[J].电视技术，2015，39 (22) : 27

-30. A systematic review [ J ]. International Journal of dults：

[37] BILJTVNA L. R STOJKOSKA, K V TRIVODALIE：V. A re­Medical Informatics，2016，91:44 -59.

view of Internet of Things for smart home ： Challenges and [25] C DEBES，A MERENTIl^IS , S SUKHANOV , et al. Moni­

solutions[ J]. Journal of Cleaner Production, 2017, 140 ： toring Activities of Daily Living in Smart Homes： Under­

1454 -1464.sanding human behavior [ J ]. IEEE Signal Processing

Magazine, 2016，33(2) ：81 -94.[38] FCICIRELLI，G FORTINO, A GIORDANO, et al. On

the Design of Smart Homes： A Framework for Activity [26] H YANG， H LEE， H J ZO. User acceptance of smart

home services ： an extension of the theory of planned behav­Recognition in Home Environment [ J ]. Journal of Medical

与实现[

投稿网址

http: //www. videoe. cn I《电视技术》第42卷第4期（总第501期）119

MART HOME & CITY.

智慧家庭与城市

V mmmm

Systems, 2016, 40(9) ：200.

[39 ] L Y MANO , B S FAICAL , L H V NAKMURA , et al. Ex­

ploiting IoT technologies for enhancing Health Smart Homes through patient identification and emotion recogni­tion [J ]. Computer Communications , 2016 , 89 - 90 ： 178 -190.

[40] NAZMIYE BO , R DAVIDSON , M BICKET , et al. Social

barriers to the adoption of smart homes [ J ]. Energy Poli­cy ,2013 , 63(3) ：63 -374.

[41] A JACOBSSON , M BOLDT , B CARLSSON. A risk analy­

sis of a smart home automation system[ J]. Future Genera­tion Computer Systems , 2016 , 56(C) ：719 -733.

作者简介：

张琦（1993—），硕士生，主要研究方向为智能家居控 制系统；

陈新楚（1964_)，教授，硕士生导师，主要研究方向为智 能家居控制系统、工业自动化等；

郑松（1962_)，研究员，硕士生导师，主要研究方向为 智能家居控制系统、先进控制算法等；

李晓倩（1994_)，硕士生，主要研究方向为智能家居控 制系统。

责任编辑:辛美玉

收稿日期:2017 -

07 -18

(上接第54页）

量的提高也起到了积极的作用。为了能够取得更好的教学效果、不断提高学生的计算机相关知识以及能力，教师应该不断的创新教学方法，做到与时倶进，充分将微视频应用于当前的计算机翻转课堂教学工作中，充分的发挥其巨大的优势，为教育事业做出贡献。

参考文献：

[6][7][8][9]

[]

梅永燮.基于任务的探究式学习在中职学前教育信息 技术课程教学中的实践

[J].科学中国人，2015

[[

[

[

(17) ：244.

2] 陈怡，赵呈领.基于翻转课堂模式的教学设计及应用研

究[J].现代教育技术，2014(2)49 -54.[1]3] 龚彦.基于翻转课堂教学的《多媒体课件设计与制作》

课程的开发研究与实践[D].桂林：广西师范学 [12]高佳乐.基于翻转课堂的计算机基础课程教学应用研 院，2015.究[D].昆明：云南师范大学，2015.4] 殷正坤.以《计算机网络技术基础》课程为例分析基于

?

微课的翻转课堂教学模式[J].信息与电脑（理论版）， 作者简介：2015(18)176 -177.马龙（1980_)，讲师，工作方向：计算机教学。]李晓东，曹红晖.基于微课的翻转教学模式研究——以 责任编辑:宋宜楠 收稿日期:2018 -03 -11大学影视英语课堂为例[].现代教育技术，2015(9)

[10]

70 -76.

陈怡，赵呈领.基于翻转课堂模式的教学设计及应用研 究[J].现代教育技术，2014,24(2)49 -52. 周健.基于微课的“翻转课堂”教学模式创新应用研究 [J].校园英语，2016(5):48. 葛秀丽，陶瑞雪.高等教育信息化背景下微课的发展与 应用[J].青年与社会，2014(7)197. 徐辉.基于翻转课堂模式的《计算机基础》教学改革研 究[].兰州文理学院学报（自然科学版），2015, 4： 115-118.

张帅.翻转课堂教学模式在高职教改中的实验研究------以湖北某校计算机基础公共课为例[J].高等职业教育（天津职业大学学报），2014, 6 ：8 -32.张国荣.基于翻转课堂的《大学计算机基础》课程改革 新思路[].大学教育，2013,13:135 -137 +154.

120《电视技术》第42卷第4期（总第501期）丨投稿网址

http://www.videoe.cn