本发明涉及气味检测技术领域，公开了一种基于气味检测的信息交互方法及系统，用于提高基于气味检测的信息交互方法的准确率。包括：通过气味检测装置采集预设区域的气味数据，得到气味数据集合；对气味数据集合进行特征图谱构建，得到目标气味特征图谱；对目标气味特征图谱进行图像标识符生成，得到多个图像标识符，并将目标气味特征图谱以及多个图像标识符传输至云数据库并进行交互指令匹配，得到多个待交互指令；采集目标用户发送的信息交互请求，并对信息交互请求进行数据解析，得到请求解析数据；通过请求解析数据对多个待交互指令进行
1.一种基于气味检测的信息交互方法，其特征在于，所述基于气味检测的信息交互方
对所述目标气味特征图谱进行图像标识符生成，得到多个图像标识符，并将所述目标
通过所述目标气味特征图谱以及多个所述图像标识符进行交互指令匹配，得到多个待
采集目标用户发送的信息交互请求，并对所述信息交互请求进行数据解析，得到请求
通过所述请求解析数据对多个所述待交互指令进行指令匹配，得到至少一个目标交互
通过至少一个所述目标交互指令从所述云数据库中进行数据交互，得到数据交互状态
2.根据权利要求1所述的基于气味检测的信息交互方法，其特征在于，所述对所述气味
通过预置的主成分分析算法对所述处理数据集合进行主成分分析，得到多个主成分数
通过多个所述主成分数据对所述气味数据集合进行特征提取，得到特征数据集合；
3.根据权利要求1所述的基于气味检测的信息交互方法，其特征在于，所述对所述目标
气味特征图谱进行图像标识符生成，得到多个图像标识符，并将所述目标气味特征图谱以
4.根据权利要求1所述的基于气味检测的信息交互方法，其特征在于，所述通过所述目
标气味特征图谱以及多个所述图像标识符进行交互指令匹配，得到多个待交互指令，包括：
通过所述编码特征数据对所述气味特征图谱进行第一解码处理，得到解码特征数据；
通过多个所述标识符ID信息对所述解码特征数据进行数据融合处理，得到融合特征数
将所述融合特征数据传输至预置的交互指令生成模型进行交互指令匹配，得到多个所
5.根据权利要求1所述的基于气味检测的信息交互方法，其特征在于，所述采集目标用
户发送的信息交互请求，并对所述信息交互请求进行数据解析，得到请求解析数据，包括：
采集目标用户发送的信息交互请求，对所述信息交互请求进行关键词提取，得到多个
6.根据权利要求5所述的基于气味检测的信息交互方法，其特征在于，所述通过所述语
通过多个所述交互完成度数据对多个所述预测交互信息进行信息筛选，的多个筛选交
7.根据权利要求1所述的基于气味检测的信息交互方法，其特征在于，所述通过所述请
求解析数据对多个所述待交互指令进行指令匹配，得到至少一个目标交互指令，包括：
通过所述标准化字符数据对多个所述待交互指令进行指令匹配，得到至少一个目标交
8.一种基于气味检测的信息交互系统，其特征在于，所述基于气味检测的信息交互系
采集模块，用于通过预置的气味检测装置采集预设区域的气味数据，得到气味数据集
构建模块，用于对所述气味数据集合进行特征图谱构建，得到目标气味特征图谱；
生成模块，用于对所述目标气味特征图谱进行图像标识符生成，得到多个图像标识符，
匹配模块，用于通过所述目标气味特征图谱以及多个所述图像标识符进行交互指令匹
解析模块，用于采集目标用户发送的信息交互请求，并对所述信息交互请求进行数据
匹配模块，用于通过所述请求解析数据对多个所述待交互指令进行指令匹配，得到至
交互模块，用于通过至少一个所述目标交互指令从所述云数据库中进行数据交互，得
9.一种基于气味检测的信息交互设备，其特征在于，所述基于气味检测的信息交互设
所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于气味检测的信息
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，
所述指令被处理器执行时实现如权利要求1‑7中任一项所述的基于气味检测的信息交互方
[0001]本发明涉及气味检测技术领域，尤其涉及一种基于气味检测的信息交互方法及系
[0002]随着物联网（IoT）和人工智能（AI）技术的快速发展，气味检测与信息交互的结合
已成为一个备受关注的研究领域。这个领域的研究旨在利用气味传感器、自然语言处理和
[0003]然而，在现有技术中，环境中的噪声和干扰源（如异味、化学污染物等）会干扰气味
传感器的性能，导致传感器读数的不准确性。这些干扰因素导致误报或漏报气味事件。用户
在描述气味或提出请求时的语言表达千差万别。一些用户使用模糊或不明确的语言，这会
增加自然语言处理模型的理解和解释难度。获得高质量的气味数据集具有挑战性，因为需
要涵盖各种气味类型、环境条件和用户场景。缺乏多样性的数据集导致模型过拟合或泛化
[0004]本发明提供了一种基于气味检测的信息交互方法及系统，用于提高基于气味检测
[0005]本发明第一方面提供了一种基于气味检测的信息交互方法，所述基于气味检测的
[0006]结合第一方面，在本发明第一方面的第一实施方式中，所述对所述气味数据集合
[0007]结合第一方面，在本发明第一方面的第二实施方式中，所述对所述目标气味特征
图谱进行图像标识符生成，得到多个图像标识符，并将所述目标气味特征图谱以及多个所
[0008]结合第一方面，在本发明第一方面的第三实施方式中，所述通过所述目标气味特
征图谱以及多个所述图像标识符进行交互指令匹配，得到多个待交互指令，包括：
通过多个所述标识符ID信息对所述解码特征数据进行数据融合处理，得到融合特
[0009]结合第一方面，在本发明第一方面的第四实施方式中，所述采集目标用户发送的
信息交互请求，并对所述信息交互请求进行数据解析，得到请求解析数据，包括：
[0010]结合第一方面的第四实施方式，在本发明第一方面的第五实施方式中，所述通过
所述语义数据对所述信息交互请求进行数据解析，得到所述请求解析数据，包括：
[0011]结合第一方面，在本发明第一方面的第六实施方式中，所述通过所述请求解析数
[0012]本发明第二方面提供了一种基于气味检测的信息交互系统，所述基于气味检测的
构建模块，用于对所述气味数据集合进行特征图谱构建，得到目标气味特征图谱；
识符，并将所述目标气味特征图谱以及多个所述图像标识符传输至预置的云数据库；
互，得到数据交互状态数据，并将所述数据交互状态数据传输至预置的数据处理终端。
[0013]本发明第三方面提供了一种基于气味检测的信息交互设备，包括：存储器和至少
一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指
令，以使得所述基于气味检测的信息交互设备执行上述的基于气味检测的信息交互方法。
[0014]本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中
存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于气味检测的信息交互方
[0015]本发明提供的技术方案中，通过气味检测装置采集预设区域的气味数据，得到气
味数据集合；对气味数据集合进行特征图谱构建，得到目标气味特征图谱；对目标气味特征
图谱进行图像标识符生成，得到多个图像标识符，并将目标气味特征图谱以及多个图像标
识符传输至云数据库；通过目标气味特征图谱以及多个图像标识符进行交互指令匹配，得
到多个待交互指令；采集目标用户发送的信息交互请求，并对信息交互请求进行数据解析，
得到请求解析数据；通过请求解析数据对多个待交互指令进行指令匹配，得到至少一个目
标交互指令；通过至少一个目标交互指令从云数据库中进行数据交互，得到数据交互状态
数据，并将数据交互状态数据传输至数据处理终端。在本申请方案中，通过气味检测装置，
可以实时采集预设区域的气味数据。通过特征图谱构建，可以将气味数据集合转化为更高
层次的表示形式。这有助于更好地理解气味数据的特性，从而更容易识别和分类不同的气
味。生成多个图像标识符可以让将气味数据与图像关联起来。这可以为用户提供一种直观
的方式来理解气味，例如通过可视化的方式呈现不同气味。将目标气味特征图谱和图像标
识符存储在云数据库中具有多个好处，包括数据的备份、可扩展性、远程访问等。这使得数
据更容易共享和管理。通过使用目标气味特征图谱和图像标识符进行交互指令匹配，可以
自动化地识别用户的需求并生成与之相关的待交互指令。这提高了用户体验和交互效率。
[0016]图1为本发明实施例中基于气味检测的信息交互方法的一个实施例示意图；
[0017]本发明实施例提供了一种基于气味检测的信息交互方法及系统，用于提高基于气
[0018]本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第
四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理
解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示
或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不
排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚
地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设
[0019]为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施
S101、通过预置的气味检测装置采集预设区域的气味数据，得到气味数据集合；
是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。
[0020]具体的，选择合适的气味检测装置。这些装置通常使用传感器技术来捕捉和分析
周围环境中的气味分子。传感器的类型可以包括化学传感器、电子鼻（e‑nose）、气体色谱仪
等。这些传感器能够检测和识别不同的气味成分，将它们转化为数字数据。然后，将它们安
装和部署在预设区域内。这涉及将传感器设备固定在墙壁、天花板、地板或其他合适的位置
上，以确保其能够有效地捕捉气味数据。安装位置的选择应该考虑到气味的来源和分布，以
确保全面的覆盖范围。这些传感器会连续监测周围环境中的气味，将检测到的数据转化为
数字格式，并将其存储在本地或云端数据库中。这些数据可以包括气味成分的种类、浓度、
变化趋势等信息。采集到的气味数据需要经过数据处理和分析的步骤，以便得到有用的信
息。这包括对数据的降噪处理、特征提取、模式识别和数据可视化等技术。数据处理和分析
的目的是提取有关环境气味的有关信息，例如检测到的气味类型、强度和变化趋势等。将得
到的气味信息组合成一个数据集合，这个数据集合可以包括不同时间点和位置的气味数
据。这个气味数据集合将成为后续分析和应用的基础，它可以用于监测环境气味变化、识别
[0021]S102、对气味数据集合进行特征图谱构建，得到目标气味特征图谱；
处理。这个步骤旨在清理、归一化或处理原始数据，以便后续的分析。数据预处理可以包括
去除异常值、噪音过滤、数据平滑等。例如，如果传感器在采集气味数据时受到环境因素的
干扰，会导致数据中存在不稳定的噪音，因此需要对这些噪音进行处理，以确保数据质量。
采用主成分分析（PCA）算法对处理后的气味数据集合进行分析。PCA是一种降维技术，它可
以将高维数据转化为更低维度的表示，同时保留数据的主要信息。在这种情况下，PCA可以
帮助识别气味数据中的主要变化模式，并将其转化为一组主成分数据。PCA的目标是找到一
组线性变换，将原始数据投影到新的坐标系中，使得在新的坐标系中数据的方差最大化。这
些新的坐标轴被称为主成分，它们是原始数据中的线性组合。通常，主成分按照方差的降序
排列，因此前几个主成分包含了大部分数据的信息。一旦得到多个主成分数据，接下来的步
骤是从这些主成分数据中提取有关气味特征的信息。特征提取可以使用各种技术，例如统
计方法、频谱分析、波形分析等，具体取决于应用的需求。这些特征可以包括气味的强度、频
率分布、时域特征等。通过将提取的特征数据集合组合起来，可以构建目标气味特征图谱。
特征图谱是一种可视化表示，通常以图形或热图的形式呈现，其中横轴表示时间或空间，纵
[0022]S103、对目标气味特征图谱进行图像标识符生成，得到多个图像标识符，并将目标
中的特征映射到一个特征空间中，以便后续的处理。映射的目的是提取出与气味特征相关
的关键特征，使其更容易进行进一步的处理和识别。通过图谱特征映射得到的特征集合可
以用于构建初始二值化图像。在这一步骤中，特征值被转化为二进制形式，通常是0和1，以
便更容易进行图像处理和标识。这些二值化图像可以看作是对气味特征图谱的一种抽象表
达，其中每个像素代表一个特定的特征。例如，如果特征映射表明某个气味特征在特定时间
段内存在，那么相应的像素可以设置为1，表示存在，否则设置为0，表示不存在。这些初始二
值化图像将用于后续的图像标识符构建。对多个初始二值化图像进行图像标识符构建。这
可以通过各种图像处理和分析技术来实现。图像标识符通常是一组数字或字符，用于唯一
标识特定的气味特征或气味事件。图像标识符的构建可以基于初始二值化图像的形状、像
素分布、特征强度等信息。例如，可以使用图像处理算法来提取初始二值化图像的轮廓并计
算其特征，然后将这些特征转化为唯一的标识符。将目标气味特征图谱以及多个图像标识
符传输至预置的云数据库。云数据库是一个存储和管理气味特征数据和标识符的中心化存
储系统。这允许多个用户或设备访问和查询气味数据，以进行信息交互和响应用户请求。
[0023]S104、通过目标气味特征图谱以及多个图像标识符进行交互指令匹配，得到多个
征图谱中的特征信息提取出来，以便后续的分析。编码特征可以是数值或向量形式，用于表
示图谱中的气味特征。通过编码特征数据，进行第一解码处理，以还原或还原图谱特征的原
始表示。这一步骤是可选的，取决于特定的应用需求。如果编码特征已经足够用于后续的匹
配和分析，那么不需要进行解码。同时，对多个图像标识符进行标识符ID构建。将每个图像
标识符与一个唯一的标识符ID相关联，以便将其与气味特征图谱中的特定特征关联起来。
标识符ID可以是独一无二的字符序列或数字，用于区分不同的标识符。通过多个标识符ID
信息对解码特征数据进行数据融合处理。这一步骤旨在将解码特征数据与相关的标识符ID
关联起来，以形成融合特征数据。融合特征数据可以看作是标识符ID和特征数据的组合，以
便进行匹配和分析。将融合特征数据传输至预置的交互指令生成模型进行交互指令匹配。
交互指令生成模型是一个用于识别和生成交互指令的算法或模型，它可以根据输入的特征
数据和标识符ID信息来生成相应的指令。模型使用机器学习、规则引擎或其他技术来进行
匹配和生成。匹配的结果将是多个待交互指令，这些指令可以用于执行相关的操作、响应用
[0024]S105、采集目标用户发送的信息交互请求，并对信息交互请求进行数据解析，得到
种方式传输，例如文本输入、语音命令、图像识别、传感器数据等。用户使用智能设备、应用
程序、物联网设备或其他交互方式来发送请求。采集这些请求是整个交互流程的起点，它们
包含了用户的需求和意图。对请求进行关键词提取。这一步骤的目标是从请求中识别和提
取出最相关和有意义的关键词或短语。这些关键词是请求的核心要素，有助于系统更好地
理解用户的意图和需求。关键词提取可以使用自然语言处理（NLP）技术，文本分析算法或其
他信息提取方法来实现。系统进行语义数据分析，以更深入地理解关键词之间的关系以及
它们在上下文中的含义。这一步骤旨在解释关键词之间的语义关联，以便系统能够准确地
理解用户的意图。语义数据分析通常需要使用NLP技术，如词义消歧、句法分析、语法分析和
情感分析等，以提取更多的语义信息。通过语义数据对信息交互请求进行数据解析，将用户
的请求转化为计算机可执行的指令或操作。这个过程需要将用户的自然语言请求转化为系
统理解和执行的命令。数据解析的结果是请求解析数据，它是对用户请求的计算机内部表
示，以便系统能够根据这些数据做出响应。数据解析可以涉及规则引擎、机器学习模型或其
[0025]系统对语义数据进行交互信息预测。这一步骤旨在根据已有的语义数据分析，预
测用户期望的交互信息。这可以通过使用自然语言处理（NLP）技术、机器学习模型或规则引
擎等方法来实现。系统计算交互完成度指标，以评估每个预测的交互信息在满足用户需求
方面的有效性。这个指标可以考虑多个因素，包括用户的历史交互行为、请求的上下文信息
以及信息的可用性。在计算完成度指标后，系统通过比较不同预测的交互信息的完成度来
筛选出最合适的信息。这个步骤的目标是确定哪个交互信息最有满足用户的需求，并为用
户提供最有价值的响应。通过对筛选后的交互信息进行数据解析，系统将所选信息转化为
计算机可操作的形式，以便系统能够作出响应。这个步骤涉及将文本转化为结构化数据、执
[0026]S106、通过请求解析数据对多个待交互指令进行指令匹配，得到至少一个目标交
些请求包含多种形式的数据，如气味数据、文本描述、声音记录等。为了确保系统能够理解
和满足用户的需求，这些请求需要进行处理和解析。首先对所述请求解析数据进行指令字
符提取。这一步骤的目标是从请求解析数据中提取出包含操作或命令的指令字符。这些指
令字符通常以文本形式存在，描述了用户希望系统执行的具体操作。提取指令字符的过程
涉及文本分析、自然语言处理技术或气味数据的语义解释，具体取决于信息交互请求的形
式。提取的指令字符需要进一步进行字符标准化处理。这一步骤的目的是将指令字符转化
为标准化的格式，以确保它们与已定义的交互指令匹配时不会受到大小写、空格或其他不
必要字符的影响。字符标准化可以通过字符串处理算法来实现，它们负责剔除不必要的空
格或标点符号、将字符转化为小写或大写，以及移除停用词或常见的无关文本。接下来通过
标准化字符数据对多个待交互指令进行指令匹配。这一步骤的目标是从系统的交互指令库
中选择至少一个目标交互指令，以满足用户的需求和意图。交互指令库是系统预先定义的，
包含了系统执行的各种操作和命令的定义。指令匹配可以采用不同的方法，包括但不限于
以下几种：关键词匹配：将提取和标准化的指令字符与交互指令库中的关键词进行比对，以
找到匹配度最高的指令；文本相似度分析：通过比较指令字符与交互指令库中指令的相似
度，使用文本相似性度量方法来确定最相关的指令；模式匹配：使用模式匹配算法，将指令
字符与交互指令库中的模式进行比对，以寻找匹配的模式；基于机器学习的方法：使用机器
学习模型，如分类或回归模型，根据已有的训练数据对指令字符进行分类，以确定最合适的
交互指令。系统将确定至少一个目标交互指令，该指令是根据匹配度最高的指令从交互指
[0027]S107、通过至少一个目标交互指令从云数据库中进行数据交互，得到数据交互状
[0028]需要说明的是，系统解析用户的信息交互请求，其中包含了一个或多个目标交互
指令。解析请求的目的是理解用户的需求和意图，以便确定所需的数据资源和交互方式。从
解析后的信息交互请求中提取至少一个目标交互指令。这些指令通常包含操作、条件或查
询，用于访问云数据库中的数据。提取目标交互指令是为了明确用户希望执行的操作，例如
检索特定气味数据、分析环境变化趋势或执行自动化控制。然后，系统将通过网络连接到预
置的云数据库。云数据库是一个存储气味数据、环境信息和其他相关数据的远程服务器。这
些数据通常以结构化或半结构化形式存储，以便系统能够有效地检索和处理。系统将根据
目标交互指令向云数据库发送相应的查询请求。这些查询请求包括了用户需求的细节，如
时间范围、地点、气味类型等。云数据库将根据这些请求执行数据查询操作，并将结果返回
给系统。在数据查询和交互过程中，系统将记录数据交互状态。这些状态包括请求是否成
功、所用时间、数据的完整性和可用性等信息。记录数据交互状态有助于监控和评估系统性
能，并为用户提供有关数据可信度的反馈。系统将对数据进行处理和分析，以满足用户的需
求。这包括数据可视化、分析结果的生成或执行自动化控制操作。随后，系统将数据交互状
[0029]本发明实施例中，通过气味检测装置采集预设区域的气味数据，得到气味数据集
合；对气味数据集合进行特征图谱构建，得到目标气味特征图谱；对目标气味特征图谱进行
图像标识符生成，得到多个图像标识符，并将目标气味特征图谱以及多个图像标识符传输
至云数据库；通过目标气味特征图谱以及多个图像标识符进行交互指令匹配，得到多个待
交互指令；采集目标用户发送的信息交互请求，并对信息交互请求进行数据解析，得到请求
解析数据；通过请求解析数据对多个待交互指令进行指令匹配，得到至少一个目标交互指
令；通过至少一个目标交互指令从云数据库中进行数据交互，得到数据交互状态数据，并将
数据交互状态数据传输至数据处理终端。在本申请方案中，通过气味检测装置，可以实时采
集预设区域的气味数据。通过特征图谱构建，可以将气味数据集合转化为更高层次的表示
形式。这有助于更好地理解气味数据的特性，从而更容易识别和分类不同的气味。生成多个
图像标识符可以让将气味数据与图像关联起来。这可以为用户提供一种直观的方式来理解
气味，例如通过可视化的方式呈现不同气味。将目标气味特征图谱和图像标识符存储在云
数据库中具有多个好处，包括数据的备份、可扩展性、远程访问等。这使得数据更容易共享
和管理。通过使用目标气味特征图谱和图像标识符进行交互指令匹配，可以自动化地识别
用户的需求并生成与之相关的待交互指令。这提高了用户体验和交互效率。在与用户交互
[0030]在一具体实施例中，执行步骤S102的过程可以具体包括如下步骤：
（2）通过预置的主成分分析算法对处理数据集合进行主成分分析，得到多个主成
[0031]具体的，气味数据通常是通过气味传感器或嗅觉装置采集的，包含噪声、异常值或
不一致性。因此，在进行特征提取之前，需要对气味数据进行预处理。数据预处理的目标包
括数据清洗、去除异常值、填补缺失值和数据标准化等。这有助于确保数据质量和一致性，
以便后续分析。主成分分析是一种多变量统计方法，用于降低数据维度并找到数据中的主
要变化方向。在气味数据集合中，有许多不同的气味特征，但不同特征之间存在相关性。PCA
可以帮助服务器找到数据中的主要成分或特征，并将其转化为新的坐标系，以便更好地理
解数据的结构。PCA的过程包括计算协方差矩阵、找到特征值和特征向量，然后将数据投影
到新的特征空间中。这些新的主成分是原始数据中的线性组合，每个主成分都解释了数据
中的一部分方差。通常，选择前几个主成分，它们解释了大部分数据的方差，同时降低了数
据的维度。在PCA之后，服务器得到了多个主成分数据，这些数据已经降低了维度。服务器使
用这些主成分数据进行特征提取。特征提取的目标是从降维后的数据中提取出最具信息量
的特征，以描述气味数据的特性。特征提取可以包括各种技术，如统计特征提取、频域分析、
时域分析等。具体选择的特征提取方法取决于问题的性质和数据的特点。例如，服务器计算
主成分数据的均值、方差、偏度、峰度等统计特征，或者进行频谱分析以获取频率域的特征。
构建目标气味特征图谱。特征图谱是描述气味数据的抽象表示，它包含了特征向量的集合，
每个特征向量代表了气味数据的一个方面或特性。特征图谱的构建可以通过将特征向量按
照一定规则组合而成，也可以采用聚类或分类算法将气味数据分成不同的类别或群组，并
[0032]在一具体实施例中，如图2所示，执行步骤S103的过程可以具体包括如下步骤：
S202、通过图谱特征集合进行初始二值化图像构建，得到多个初始二值化图像；
[0033]需要说明的是，系统对目标气味特征图谱进行图谱特征映射。将图谱中的气味特
征与一个或多个标识符相关联。这些标识符可以是数字、字符串或其他形式的唯一标识符。
图谱特征映射的目标是建立气味特征到标识符的映射关系，以便将来能够根据气味特征检
索相应的标识符。系统根据这些映射关系构建初始的二值化图像。这些图像可以是二进制
位图，其中特定的像素位置表示特定的气味特征或图谱标识符。这一步骤有助于将气味信
息与可视化信息相结合，使得信息更容易传输和理解。构建初始二值化图像后，系统进一步
生成图像标识符。这些标识符是对初始图像的一种描述，通常以数字、字符串或其他数据格
式表示。图像标识符的生成涉及到图像处理、编码和压缩等技术，以确保标识符的紧凑性和
唯一性。生成了目标气味特征图谱、初始二值化图像和图像标识符之后，系统将这些信息传
输至预置的云数据库。传输可以通过网络连接完成，确保数据安全和可用性。云数据库通常
[0034]在一具体实施例中，如图3所示，执行步骤S104的过程可以具体包括如下步骤：
S302、通过编码特征数据对气味特征图谱进行第一解码处理，得到解码特征数据；
S304、通过多个标识符ID信息对解码特征数据进行数据融合处理，得到融合特征
S305、将融合特征数据传输至预置的交互指令生成模型进行交互指令匹配，得到
[0035]需要说明的是，对气味特征图谱进行编码特征提取。编码特征提取是将图谱中的
气味特征转换为数值形式的过程。这通常涉及使用特定的编码方法，例如哈希函数或编码
器，将气味特征映射到数字特征向量。这些编码特征向量捕获了气味特征的重要信息，以便
后续处理和匹配。在编码特征提取后，服务器进行第一解码处理。这一步骤是将编码特征数
据还原回原始的气味特征图谱。解码处理的目标是确保特征信息的准确性和完整性。通常，
这需要使用解码器或反向映射方法来将编码特征转换回原始气味特征。同时，系统生成多
个标识符ID信息，这些标识符ID用于表示不同的气味特征或图谱。这些标识符通常是唯一
的，可以是数字、字符串或其他数据类型。每个标识符ID与一个或多个气味特征相关联，以
便后续数据融合和交互指令生成。通过将多个标识符ID信息与解码特征数据进行关联，进
行数据融合处理。这一步骤的目标是将气味特征、编码特征和标识符ID信息相结合，以生成
包含多个特征维度的融合特征数据。这些融合特征数据可以用于进一步的分析和交互。将
融合特征数据传输至预置的交互指令生成模型进行交互指令匹配。这个模型可以是基于规
则的系统，也可以是机器学习模型，用于将用户的请求与系统执行的交互指令进行匹配。匹
[0036]在一具体实施例中，如图4所示，执行步骤S105的过程可以具体包括如下步骤：
S401、采集目标用户发送的信息交互请求，对信息交互请求进行关键词提取，得到
[0037]具体的，采集目标用户处采集信息交互请求。这些请求来自各种渠道，包括应用程
序界面、聊天窗口、语音助手或其他通信平台。在这一阶段，系统确保正确接收并记录用户
的请求，以便后续处理。进行关键词提取。这一过程旨在从用户的请求中识别并提取出重要
的关键词和短语。关键词是具有特殊意义或信息含量高的词汇单元，有助于系统更好地理
解用户的需求。提取关键词后，系统进行语义数据分析，将这些关键词转化为对应的语义数
据。语义数据分析是为了理解关键词的含义、上下文和关联性。这个过程涉及多种自然语言
处理技术，例如，词义消歧：确定词汇的确切含义，以解决多义词问题；语法分析：分析句子
结构，识别主语、谓语、宾语等语法成分；实体识别：识别文本中的命名实体，如地名、人名、
日期等；情感分析：分析文本中的情感极性，了解用户的情感倾向。这些技术有助于系统更
深入地理解用户请求，包括请求的主题、操作、条件等方面的信息。一旦完成语义数据分析，
系统进行数据解析，将用户请求的含义映射到可执行的操作或查询。数据解析是将语义数
据转化为系统内部能够理解和处理的格式的过程。例如，识别操作类型：确定用户请求的操
作类型，例如查询、搜索、执行操作等；确定请求对象：识别用户请求中涉及的对象、主题或
实体，例如产品、服务、信息等；确定条件或参数：识别用户请求中包含的条件、限制或参数，
以便精确执行操作。数据解析的结果是请求解析数据，它包含了用户请求的详细信息，已经
[0038]在一具体实施例中，执行步骤S403的过程可以具体包括如下步骤：
（2）对多个预测交互信息进行交互完成度指标计算，得到多个交互完成度数据；
（3）通过多个交互完成度数据对多个预测交互信息进行信息筛选，的多个筛选交
[0039]具体的，系统接收到用户提供的语义数据，这可以是用户的文本输入、语音命令或
其他形式的语义表达。系统开始进行交互信息预测。这个阶段的目标是根据语义数据生成
多个的交互方式或响应策略。系统会考虑用户的意图、上下文以及可用的资源，以生成一系
列潜在的交互信息。一旦生成了多个预测的交互信息，系统进入交互完成度指标计算阶段。
这一步骤旨在评估每个预测的交互信息的质量和适用性。系统会计算各种交互完成度指
标，以量化每个潜在交互信息的有效性。这些指标可以包括相似性分数，衡量交互信息与用
户需求之间的语义相似性；可行性评估，以确定交互信息是否可以实际执行；数据可靠性评
估，用于确定交互信息所依赖的数据的准确性和可信度。然后，系统继续进行信息筛选。在
这个阶段，系统将比较每个预测的交互信息的完成度指标，并根据事先设定的阈值或权重
进行筛选。这个过程确保了系统只选择了那些具有较高交互完成度分数的交互信息，以便
进一步处理或呈现给用户。系统对选定的交互信息进行交互数据解析。这一步骤包括确定
所需的操作类型，提取必要的参数、条件或限制，并生成最终的响应或执行操作。交互数据
[0040]在一具体实施例中，执行步骤S106的过程可以具体包括如下步骤：
（3）通过标准化字符数据对多个待交互指令进行指令匹配，得到至少一个目标交
[0041]具体的，系统会从请求解析数据中提取指令字符。这一步骤的目标是识别用户请
求中包含的具体指令或操作。请求解析数据包含用户提供的自然语言文本、语音命令或其
他形式的请求。为了提取指令字符，系统使用自然语言处理（NLP）技术，例如分词、命名实体
识别等，以识别并提取请求中的关键指令。提取的指令字符包含不规范的文本，包括大小
写、拼写错误或同义词的变化。为了确保系统能够准确理解和匹配指令，需要进行字符标准
化处理。例如，大小写统一：将所有字符转换为统一的大小写，以避免大小写差异导致的匹
配问题；拼写修复：使用拼写纠正算法来修复存在的拼写错误；同义词处理：将指令字符映
射到标准化的表达方式，以处理的同义词或近义词。标准化字符数据的目标是消除不规范
性，使得所有指令字符都具有一致的格式和表达方式。系统进行指令匹配。这个阶段旨在将
标准化的字符与系统已知的交互指令进行比对，以确定用户的具体请求，并选择最合适的
交互指令。指令匹配可以采用各种方法，包括字符串匹配、模糊匹配、关键词匹配和机器学
习算法。例如，假设用户的请求解析数据包含指令字符打开灯光。系统提取指令字符打
开灯光，然后进行字符标准化处理，确保格式一致。系统将标准化的字符与已知的交互指
令进行匹配，会找到类似开启照明或打开灯具的匹配项。系统将根据匹配度和上下文
[0042]通过以上步骤，系统能够有效地从用户的请求中提取指令字符，进行标准化处理，
并将其与已知的交互指令进行匹配，以理解用户的需求并生成相应的交互指令。这有助于
[0043]上面对本发明实施例中基于气味检测的信息交互方法进行了描述，下面对本发明
实施例中基于气味检测的信息交互系统进行描述，请参阅图5，本发明实施例中基于气味检
采集模块501，用于通过预置的气味检测装置采集预设区域的气味数据，得到气味
构建模块502，用于对所述气味数据集合进行特征图谱构建，得到目标气味特征图
生成模块503，用于对所述目标气味特征图谱进行图像标识符生成，得到多个图像
标识符，并将所述目标气味特征图谱以及多个所述图像标识符传输至预置的云数据库；
匹配模块504，用于通过所述目标气味特征图谱以及多个所述图像标识符进行交
解析模块505，用于采集目标用户发送的信息交互请求，并对所述信息交互请求进
匹配模块506，用于通过所述请求解析数据对多个所述待交互指令进行指令匹配，
交互模块507，用于通过至少一个所述目标交互指令从所述云数据库中进行数据
交互，得到数据交互状态数据，并将所述数据交互状态数据传输至预置的数据处理终端。
[0044]通过上述各个组成部分的协同合作，通过气味检测装置采集预设区域的气味数
据，得到气味数据集合；对气味数据集合进行特征图谱构建，得到目标气味特征图谱；对目
标气味特征图谱进行图像标识符生成，得到多个图像标识符，并将目标气味特征图谱以及
多个图像标识符传输至云数据库；通过目标气味特征图谱以及多个图像标识符进行交互指
令匹配，得到多个待交互指令；采集目标用户发送的信息交互请求，并对信息交互请求进行
数据解析，得到请求解析数据；通过请求解析数据对多个待交互指令进行指令匹配，得到至
少一个目标交互指令；通过至少一个目标交互指令从云数据库中进行数据交互，得到数据
交互状态数据，并将数据交互状态数据传输至数据处理终端。在本申请方案中，通过气味检
测装置，可以实时采集预设区域的气味数据。通过特征图谱构建，可以将气味数据集合转化
为更高层次的表示形式。这有助于更好地理解气味数据的特性，从而更容易识别和分类不
同的气味。生成多个图像标识符可以让将气味数据与图像关联起来。这可以为用户提供一
种直观的方式来理解气味，例如通过可视化的方式呈现不同气味。将目标气味特征图谱和
图像标识符存储在云数据库中具有多个好处，包括数据的备份、可扩展性、远程访问等。这
使得数据更容易共享和管理。通过使用目标气味特征图谱和图像标识符进行交互指令匹
配，可以自动化地识别用户的需求并生成与之相关的待交互指令。这提高了用户体验和交
互效率。在与用户交互时，可以跟踪数据交互状态，以确保数据的完整性和准确性。
[0045]上面图5从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的基于气味检测的信息交互
系统进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中基于气味检测的信息交互设
[0046]图6是本发明实施例提供的一种基于气味检测的信息交互设备的结构示意图，该
基于气味检测的信息交互设备600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一
和存储器620，一个或一个以上存储应用程序633或数据632的存储介质630（例如一个或一
个以上海量存储设备）。其中，存储器620和存储介质630可以是短暂存储或持久存储。存储
在存储介质630的程序可以包括一个或一个以上模块（图示没标出），每个模块可以包括对
基于气味检测的信息交互设备600中的一系列指令操作。更进一步地，处理器610可以设置
为与存储介质630通信，在基于气味检测的信息交互设备600上执行存储介质630中的一系
[0047]基于气味检测的信息交互设备600还可以包括一个或一个以上电源640，一个或一
以理解，图6示出的基于气味检测的信息交互设备结构并不构成对基于气味检测的信息交
互设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布
[0048]本发明还提供一种基于气味检测的信息交互设备，所述基于气味检测的信息交互
设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执
行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述基于气味检测的信息交互方法的步骤。
[0049]本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性
计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述
计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述
[0050]所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，
装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0051]所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或通过
时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于的理解，本发明的技术方案本质上或者
说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现
出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备
（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或
部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read‑onlymemory，ROM）、随
机存取存储器（randomacceSmemory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0052]以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前
述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前
述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些
修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
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