買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜廣東艾依格家居有限公司申請的專利一種基于用戶偏好的智能家具控制優化方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119202944B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411263534.3，技術領域涉及：G06F18/2431；該發明授權一種基于用戶偏好的智能家具控制優化方法及系統是由張春河設計研發完成，并于2024-09-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于用戶偏好的智能家具控制優化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及設備控制領域，具體涉及一種基于用戶偏好的智能家具控制優化方法及系統。一種基于用戶偏好的智能家具控制優化系統，包括：監測圖像獲取模塊、家具控制策略輸出模塊和預測分析模型實時訓練模塊。本發明獲取用戶的監測圖像，并且通過用戶的監測圖像和預測分析模型來分析用戶的意圖，進而輸出對應的家具控制策略，能夠在用戶意圖的前提下進行家具控制，避免了傳統家具感應控制下用戶經過導致的誤控制問題；同時預測分析模型還會基于用戶的操作反饋進行實時訓練，從而使得預測分析模型對于用戶的意圖分析更加貼合用戶偏好。

本發明授權一種基于用戶偏好的智能家具控制優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于用戶偏好的智能家具控制優化方法，其特征在于，包括：在監測時間點獲取用戶的監測圖像；在智能家具被觸發啟動時，將前N次獲取的監測圖像組成時序分析數據集，將時序分析數據集送入預測分析模型進行處理，輸出家具控制策略；獲取用戶的操作反饋數據，并基于用戶的操作反饋數據確定家具控制策略對應的獎勵值；基于家具控制策略對應的獎勵值對預測分析模型進行實時訓練；預測分析模型包括人物特征提取層、用戶行為特征提取層、標志物特征提取層，全連接層、特征拼接層和家具控制策略輸出層，其中人物特征提取層用于對時序分析數據集中的最后一個監測圖像進行人物特征提取，以構建人物特征圖；用戶行為特征提取層用于基于時序分析數據集進行用戶行為特征提取，以構建用戶行為特征圖；標志物特征提取層用于對于時序分析數據集中的最后一個監測圖像進行標志物特征提取，以構建標志物特征圖；全連接層內置人物特征全連接單元、用戶行為特征全連接單元和標志物特征全連接單元，人物特征全連接單元、用戶行為特征全連接單元和標志物特征全連接單元分別用于對人物特征圖、用戶行為特征圖和標志物特征圖進行全連接操作，構建對應的人物特征全連接向量、用戶行為特征全連接向量和標志物特征全連接向量；特征拼接層用于將人物特征全連接向量、用戶行為特征全連接向量和標志物特征全連接向量進行拼接，以構建預測分析綜合向量；家具控制策略輸出層用于對預測分析綜合向量進行處理，以輸出家具控制策略；將時序分析數據集送入預測分析模型進行處理，輸出家具控制策略，具體包括如下步驟：將時序分析數據集中的最后一個監測圖像送入人物特征提取層中進行處理，構建人物特征圖；用戶行為特征提取層中內置用戶特征分析單元、特征強化單元和時序特征提取單元，將人物特征圖送入用戶特征分析單元進行處理，以構建用戶特征圖；在內置特征強化單元中，遍歷時序分析數據集中每個監測圖像，針對每個選擇的監測圖像，執行如下操作，將選擇的監測圖像分別與關鍵權重矩陣和值權重矩陣進行相乘，以構建監測關鍵特征圖K和監測值特征圖V，將用戶特征圖與查詢權重矩陣進行相乘，以構建監測查詢矩陣；計算注意力權重矩陣ATT=softmax（QKT（d）0.5），再將注意力權重矩陣ATT與監測值特征圖V相乘，構建監測強化圖像；直至時序分析數據集中所有的監測圖像均被遍歷完成，將所有監測強化圖像按照時間順序排類組成時序分析強化數據集；將時序分析強化數據集送入時序特征提取單元中進行處理，構建用戶行為特征圖；將時序分析數據集中的最后一個監測圖像送入標志物特征提取層中進行處理，構建標志物特征圖；在全連接層中，通過人物特征全連接單元、用戶行為特征全連接單元和標志物特征全連接單元分別對人物特征圖、用戶行為特征圖和標志物特征圖進行全連接操作，構建對應的人物特征全連接向量、用戶行為特征全連接向量和標志物特征全連接向量；在特征拼接層中，將人物特征全連接向量、用戶行為特征全連接向量和標志物特征全連接向量進行拼接，構建預測分析綜合向量；將預測分析綜合向量送入家具控制策略輸出層進行處理，構建家具控制策略。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東艾依格家居有限公司，其通訊地址為：511500 廣東省清遠市清城區石角鎮德龍產業大道98號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。