一、研究背景

智能家居（Smart Home）是指通过将传感器、通信技术和智能控制系统应用于住宅环境中，实现家居设备的自动化控制和智能化管理，以提高生活质量、安全性和便利性的一种生活模式。近年来，随着物联网和人工智能技术的快速发展，智能家居已经成为一个备受瞩目的领域。物联网（Internet of Things，IoT）是指通过网络将各种设备和物体连接在一起，实现互联互通的概念。物联网技术的兴起，为智能家居的发展提供了重要的支持。通过将智能设备连接到互联网，用户可以通过手机、平板电脑等终端设备远程控制和监测家居设备。同时，智能家电之间也可以相互通信和协作，提供更加智能化的家居体验。AIoT（Artificial Intelligence of Things）则是指将人工智能与物联网相结合，进一步增强智能家电的功能和智能化水平。AIoT 通过使用机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能技术，使智能家电能够学习和解用户的行为和需求，并根据其偏好提供个性化的服务。通过 AIoT，智能家电变得更加智能、灵活和互动。

研究 AIoT 在智能家电领域的应用，对于人们更好地理解和应用这些技术具有重要意义。通过深入研究 AIoT 技术的原理和应用，可以推动智能家居行业的创新发展，提高智能家电的性能和用户体验。此外，研究 AIoT 对用户生活和家庭环境的影响，有助于我们更好地利用智能家电为用户带来的便利和好处。

二、设计目标

本系统采用 STM32F103作为主控芯片，通过 V831 机器视觉模块、AS608 指纹模块、矩阵键盘模块来智能门锁控制，可以通过矩阵键盘选择开锁方式（人脸活体检测识别开锁、指纹解锁、密码解锁），任意一种均可开锁。利用继电器模拟热水器、空调、灯、风扇等家电，STM32通过语音和手机 APP 远程控制这些家电的开关情况，并且在语音控制时，每当发送一条指令，语音播报会给予反馈。本系统有温湿度传感器和烟雾浓度传感器检测当前空气质量和温湿度情况，并将数据上传至手机APP。

三、方案框图

根据比赛要求，这次使用得捷的Scheme-it来设计框图，本项目的主要框图如下，链接为：

https://www.digikey.cn/schemeit/project/基于AIOT的智慧家庭-093e5935bb19427492a21720fa21ec04

四、核心模块

4.1 主控芯片STM32F103

 STM32F103是意法半导体（STMicroelectronics）推出的一款32位ARM Cortex-M3内核的微控制器系列。它是STM32系列中的一员，具有高性能、低功耗和丰富的外设接口，适用于广泛的应用领域。STM32F103 采用了 32 位 ARM Cortex-M3 内核，具有较高的运算能力和处理速度，适用于处理复杂的任务和算法。STM32F103 拥有较大的 Flash 存储器和 SRAM 容量，使得开发者能够存储更多的代码和数据。STM32F103 集成了丰富的外设，如多个定时器、通用串行总线（USART、SPI、I2C）、模数转换器（ADC）、PWM 输出等，方便连接和控制其他外部设备。低功耗：STM32F103 采用了低功耗技术，具有优秀的电源管理能力，适合要求长时间工作并且对电源消耗要求较低的应用场景。

4.2 物联网模块ESP8266

ESP8266芯片是乐鑫公司于2015年推出的一款集成MCU的WIFI芯片。

ESP8266的芯片参数：

32-bit MCU & 2.4 GHz Wi-Fi
单核 CPU 时钟频率高达 160 MHz
+19.5 dBm 天线端输出功率，确保良好的覆盖范围
睡眠电流小于 20 μA，适用于电池供电的可穿戴电子设备
外设包括 UART，GPIO，I2S，I2C，SDIO，PWM，ADC 和 SPI

4.3 V831视觉处理模块

 V831 芯片具备较高的计算性能和丰富的接口资源，可以支持多种高级功能，如人脸识别、语音识别等。由于具备更多的算法和存储资源，V831 芯片能够提供较高的安全性和防护措施，支持复杂的身份验证和加密算法。

4.4 LD3320语音控制模块

 LD3320 芯片是一款“语音识别”芯片,集成了语音识别处理器和一些外部电路，包括AD、DA 转换器、麦克风接口、声音输出接口等。LD3320不需要外接任何的辅助芯片如Flash、RAM 等，直接集成在LD3320中即可以实现语音识别/声控/人机对话功能。并且，识别的关键词语列表是可以任意动态编辑的。

4.5 环境检测模块

湿度传感器： HIH-5030

HIH-5030是一种数字式湿度传感器，常用于测量环境中的相对湿度。它采用集成的湿度传感器和温度补偿电路，能够提供高精度和稳定的湿度测量结果。HIH-5030传感器基于容性测量原理，具有快速响应、低功耗和广泛的工作温度范围。

温度传感器：LM35

LM35是一种精确度高的模拟温度传感器，常用于测量环境中的温度。LM35基于集成电路技术，具有线性输出特性，输出电压与摄氏温度成线性关系，每摄氏度变化对应着固定的电压变化。这使得LM35在测量温度时非常方便，无需进行额外的校准或计算。

LM35传感器的工作电压范围广泛，通常为4V至30V，电流消耗极低。它具有快速的响应时间和较高的精度，典型的误差范围在0.5摄氏度左右。传感器输出的电压信号可以直接连接到模拟输入引脚，并通过简单的电压测量即可得到温度值。

五、系统设计

5.1 智能门锁控制的实现

首先，需要对用户的人脸图像、指纹信息和密码进行采集和注册。这可以通过摄像头采集人脸图像、指纹传感器采集指纹信息，并由用户输入密码进行注册。注册过程将把采集到的特征数据存储在系统数据库中，并与用户的身份信息关联。

特征提取和匹配：当用户尝试解锁门锁时，系统将对其提供的身份信息进行特征提取。对于人脸识别，系统将提取人脸图像中的关键特征点或特征向量；对于指纹识别，系统将提取指纹图像中的纹线特征；对于密码识别，系统将直接与存储的密码进行比对。

特征匹配和验证：特征提取后，系统将与之前注册的特征数据进行匹配和验证。对于人脸识别，系统会将提取的特征与数据库中的人脸特征进行对比匹配；对于指纹识别，系统会将提取的特征与数据库中的指纹特征进行比对；对于密码识别，系统将直接比对用户输入的密码与存储的密码是否一致。

解锁控制：如果特征匹配成功，系统将判断用户身份合法，并执行相应的解锁操作，如打开门锁、启动电子门等。如果特征匹配失败，则拒绝解锁请求或触发报警机制。

5.2 语音识别的实现

语音输入：用户通过麦克风或其他音频输入设备，将语音信号输入到 LD3320 芯片。

语音预处理：芯片对输入的语音信号进行预处理，包括语音增益控制、滤波、降噪等操作，以提高后续的语音识别准确性。

特征提取：经过预处理后，LD3320 芯片会从语音信号中提取出特征参数，这些参数可以表征声音的频率、能量、谐波等特征。

模型训练：在系统开发阶段，需要将特定语音模型加载到 LD3320 芯片中。这些语音模型是通过训练算法在大量标记的语音数据上得到的，用于识别不同语音的特征模式。

语音识别：LD3320 芯片使用载入的语音模型，将提取的语音特征与模型中的特征进行比对和匹配，以确定输入语音属于哪个预定义的语音类别。比对通常使用的算法是隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）。

识别结果输出：一旦芯片完成语音识别，它将输出对应的语音类别或标签。可以通过与外部设备的通信接口，将识别结果传递给上层应用进行后续处理。

5.3 环境检测的实现

主控芯片STM32F103通过HIH-5030湿度传感器、LM35温度传感器、MQ-135空气质量传感器等环境数据采集传感器来读取各种环境数据。

5.4 手机APP数据上传及控制家电的实现

本项目采用点灯·blinker 软件进行开发。点灯·blinker 是一款物联网管理服务软件，用户在应用中就能轻松对各个智能设备进行管理，让你管理更加的简单和方便。用户只要将软件和智能设备进行连接，就能在应用中实现操控，不用到现场，就能轻松实现管理，并可以详细了解各个设备的详情。app 支持连接的设备类型有很多，只要连接成功就能使用，没有限制。本项目通过在编程上，输入点灯软件自动生成的 Secret Key 和相关组件名称配置，通过串口将 APP 发送的命令传至控制各类家电的单片机上，从而实现对家电的远程控制；通过MQTT协议将检测到的数据上传至手机APP中。

六、结语

这次活动对我来说是一次比较难得的机会，让我接触到了平时没有机会了解的全新工具和技术，如Nordic Semi、ADI等公司的器件，拓宽了眼界，学到了很多实用的知识和技能。能够大大提高我的工作的效率和质量，也让我能够更好地应对各种挑战和任务。

同时，我也希望电子森林能够坚持不断推出更多的有意义的活动。通过这样的活动，我们可以共同学习、交流和分享，不断提升自己的技能和知识水平。