㈠ 智能家居主要應用的技術有哪些
智能家居主要應用的技術主要是布線、無線兩種。
智能家居早期用有線技術，但是需要重新布線，造價很高並不適合平民消費。現在採用無線技術，無須重新布線，可以分為藍牙、Wi-Fi，射頻，Z-wave和ZigBee幾種。
㈡ 智能家居主要應用的技術有哪些
智能家居的早期技術主要包括匯流排技術、無線通信技術和電力線載波通信技術。匯流排技術的特點是所有設備的通信和控制都集中在匯流排上，是一種完全分布式的智能控制網路技術。其產品模塊具有雙向通信功能，具有互操作性和互換性，用戶可以對控制組件進行編程，適用於樓宇智能和社區智能等大規模管控場景。然而，匯流排技術的安裝較為復雜，造價較高，工期較長，因此只適用於新裝修的用戶。
無線通信技術則更為多樣，目前已成功應用於智能家居領域的無線通信技術解決方案包括射頻技術、VESP協議、IrDA紅外線技術、HomeRF協議、Zigbee標准、Z-Wave標准、Z-world標准、X2D技術等。無線技術解決方案的主要優點是不需要重新布線，安裝方便靈活，可以根據需要隨時擴展或修改，因此適用於新裝修用戶的安裝。
電力線載波通信技術充分利用現有電網，兩端均採用數據機，直接使用50Hz交流作為載波，採用數百kHz脈沖作為信號調制信號，進行傳輸和控制。這種技術的優勢在於能夠充分利用現有的電力線基礎設施，無需額外布線，安裝簡便，成本較低。
綜上所述，匯流排技術、無線通信技術和電力線載波通信技術各有優勢，適用於不同的智能家居應用場景。選擇合適的技術方案，可以根據用戶的具體需求和場景特點，實現高效、便捷的家庭智能化管理。
㈢ 人工智慧在智能家居中的應用
萬物互聯的時代，家、公司、街道，是我們最常棲息的地方。尤其是家是我們耐以安全。溫馨舒適的場所，以致於年輕人，剛開始就需要有自己的房子，有一個屬於自己的溫馨環境。一個家除了你和我，還有就是有更好的家居的體驗，家居設備都是提高我們生活質量的好寶貝，除了在某些家務上，滿足我們高效率，生活方式，最重要的我們要感受到家獨有的體驗方式。人工智慧在智能家居中的應用如何呢？下面跟小編一起來看看吧！
人工智慧在智能家居中的應用
對於智能家居方面的人工智慧只是人工智慧外在形式的一種，最直接的形式便是家庭智能機器人。
在新的萬物互聯的時代來臨，智能家居的形式與現在的形勢將會發生很大的變化，人工智慧的興起也將加速智能家居領域的變化形式。介於人工智慧的復雜程度，我們討論的AI是初級的AI，是簡單的AI，是適用於目前智能家居智能控制的AI，它會走進我們的空調、我們的電視、我們的洗衣機、我們的電燈、我們的窗簾、我們的智能水壺、我們的智能插座等等，這些設備智能化了以後，能夠讓生活更簡化，用戶就會想用，就會買單，就會喜歡這樣的產品，而不是下載一堆APP將之復雜化。
用簡單的例子來說，人工智慧與智能家居的結合可以分為三個階段：
第一級是控制，也就是遠程開關、定時開關等控制方式；
第二級是反饋，把通過智能家居獲得的數據通過人工智慧反饋給主人，例如「最近幾天看電視有點多哦」；
第三級是融合，當主人跟人工智慧聊別的事情的時候，人工智慧知道主人心情不好，就可以問主人要不要來一段音樂，或者直接播放一段主人平時聽得最多的音樂。我們目前的智能家居最多做到簡單的反饋。如我們耳熟能詳的Nest溫控器，可以自動調整主人需求的溫度，並進行自我學習，但是遇到多人同時使用Nest時，記憶模擬曲線便會發生混亂，所以也只能算得上簡單的學習反饋，還無法達到人工智慧設備的標准。
人工智慧的重要性與趨勢可以用一句話來概括，如果沒有人工智慧進入智能家居，沒有讓智能家居產品擁有「會思考、能決策」的能力，而是繼續把控制丟給煩瑣的APP，那麼這個行業永遠只是一個小眾行業，永遠是我們圈裡非常熱，但圈外不買單的一個行業，所以說人工智慧的應用對於智能家居行業來說是未來的必然。
除此之外小編認為，人工智慧的服務是高附加值服務，高附加值服務意味著能夠獲取更多的用戶，而用戶數量的增加意味著數據量的增加，最終也會反饋到人工智慧系統之中，再優化自身服務作用於用戶，這是良性循環。
人工智慧圖像技術在智能家居中的應用
人工智慧可作用於智能家居中的多個系統。其中，人工智慧的視覺分支——圖像識別技術，涉及圖像處理、模式識別、計算機視覺、神經網路等多門學科，是智能家居系統的重要輔助工具，它結合了嵌入式操作系統和嵌入式硬體平台，加強了本身和智能家居應用的結合度，具有概念新、實用性強等特點。目前，智能家居系統中的圖像識別以人臉識別為主，已經廣泛應用於多個場景當中。本文將著重探討家庭場景中的AI視覺應用。
家庭智能安防中的圖像識別技術
圖像識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。圖像識別是人工智慧里一個重要的領域，應用在智能家居里主要是在安防層面。
智能攝像頭：攝像頭截取圖像，可以通過圖像識別技術識別出圖像的內容，從而做出不同的響應。有些家用攝像頭的機器學習技術利用與大腦中的神經元網路相似的方式來適應新的信息，可以識別出在你家門廊處是否有狗狗、貓咪，或者是快遞包裹。有些可以家用監控會自動分析錄制的視頻，只顯示幾分鍾或是幾張截圖就能讓用戶了解所需的信息，而不是回顧一整天的內容。有些家用監控可以辨識家人與入侵者之間的差異，而不是引發虛假警報，甚至還能在裝修時監控裝修工人的一舉一動，一旦出現違規時，會第一時間通知用戶。
值得一提的是，相比家用攝像頭的像素競爭，是否具備視頻通話的功能、環境感知的功能、物體識別、行為識別功能會逐漸成為家用攝像頭「智能」與「智障」的分水嶺，人工智慧技術可以讓攝像頭不僅僅提供拍攝的功能，發現、識別、驗證、拍攝、傳輸，一步到位。
智能鎖：智能鎖的開門方式一直是在追隨生物識別技術的發展而更新的，按壓式指紋識別技術就是通過手機上指紋識別模塊的快速發展而搭上順風車的。在AIoT的賦能下，智能鎖通過人臉識別、遠程可視、智能門鎖的聯動防禦，可做到人臉識別的一體化，精準、快速、高效的進行人臉識別，真正的做到無感知通行。而智能鎖連接的多功能報警器則可以連接社區物業平台與公安系統，全方位為用戶提供一個安全、舒適的家庭環境。
不過，目前人臉識別智能鎖面臨兩大挑戰。一個是成本問題，人臉識別模組比指紋識別模組的成本高出太多，產品是否能被大眾接受推向市場還值得考慮。另一個則是電池使用時間，作為人臉識別行業一直以來未解決的難題，智能鎖目前也沒有很好的解決辦法。
門禁系統：在智慧社區的大體系下，智能門禁已經成為社區標配。人工智慧+視頻監控能實現人臉識別、車輛分析、視頻結構化演算法提取視頻內容，檢測運動目標，分類為人員屬性、車輛屬性、人體屬性等多種目標信息，結合公安系統，分析犯罪嫌疑人線索。同時人工智慧處理安防領域的海量視頻和監控還會促進人工智慧演算法性能的提高，並成熟應用於其它行業。在智慧社區里，包含智能門禁、車輛道閘、車位鎖等功能的智慧管理系統，能夠實現以下場景：手機實名、身份證、門禁卡的綁定，能夠精準的進行人員甄別，有效幫助物業管理。
AI識別安防系統已經在我國的珠三角地區獲得了應用。深圳市各個有關部門攜手，推出了「雪亮」視頻工程，即在居民樓下安裝治安監控及智能門禁讀卡器。目前，深圳、廣州、中山、東莞、珠海、佛山，以及杭州、廈門等地也在啟動「雪亮」工程。
AI視覺技術廣泛賦能智能家居單品
如今，家庭里的智能機器人可以通過圖像識別技術對物體進行識別，並且實現對人的跟隨。搭配上人工智慧系統，它能分辨出你是它的哪個主人，並且能你進行一些簡單的互動。比如檢測到是家裡的老人，它可能會為你測一測血壓；如果是小孩子，它可能給你講個故事。
除此之外，計算機視覺、手勢識別等交互方式成為語音交互的輔助，許多廠家都已推出帶屏音箱，而智能電視除語音交互之外，通過計算機視覺分析視頻內容，並對內容相關的資料進行下一步操作，包括短視頻剪輯、邊看邊買等，比如Yi+搭載在天貓魔盒中的「瞄一下」功能。再比如在智能冰箱中，通過計算機視覺實現對冰箱內食品的分析，以及衍生出的用戶健康管理和線上購物等功能，多種交互方式將統一在家居生活場景中，從而提供更為自然的交互體驗。
對於女性而言，人臉識別分析功能更加接地氣。在浴室中的魔鏡具備了智能試妝、面部健康分析等功能，還能實時記錄用戶在使用過程中產生的用戶習慣，收集用戶偏好，結合電商大平台，只要消費者對試妝的效果滿意，還可以一鍵加入購物車購買，心儀的化妝品很快就會「飛」到消費者的手中。智能魔鏡還可以通過中控平台，雲平台與智能家居系統相對接，可實現可視對講功能，並控制燈光、音響、窗簾、空調的開關。可以說，魔鏡是視覺交互性最強的智能家居之一。
淺談AI視覺技術的發展與創新
目前，AI領域的許多研究集中於從視覺系統中分析圖像的能力。其中，人工神經網路成為了最熱門的研究領域。神經元之間連接的拓撲結構、所使用的聚合函數、閾值函數和反向傳播方法等數學模型都是人工智慧領域的一部分，被我們稱為「深度學習」，並被分成兩部分——訓練和推理。如果訓練正確執行，神經網路將提供非常類似於訓練數據集的輸入值的輸出響應。推理機是一種軟體演算法，對應於演繹推理的模擬。該軟體通常嵌入在智能家居設備當中。
在過去幾年中，深度學習在智能家居領域非常成功。基於圖像的技術包括面部識別、虹膜和手勢監控、對象和自由空間檢測，以及最近的行為識別。據預測，到2025，AI市場將以50%的年復合增長率（CAGR）增長，收入主要集中在使用智能視覺技術上。
人工智慧的發展也離不開專門的硬體的開發。值得注意的是，視覺處理器的設計者和建造者，還通過嵌入式操作系統和/或SDK（軟體開發工具包）提供軟體層。這樣就能很容易地實施軟體解決方案，並允許硬體最大限度地發揮功能，同時還要求特定平台開發技能，需要使用如Arm的embedOS、NVIDIA的Jetson、Xilinx的XSDK以及CEVA公司的CDNN等工具。
為嵌入式系統開發AI的公司，在開發其解決方案並設計與眾不同類型的硬體兼容時，必須考慮這個強加的軟體層。