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本发明涉及智能家居控制技术领域，具体涉及一种基于大数据的智能家居节能控制方法，该方法对视频数据进行人物检测以得到连续有人的多段等长的视频序列，将带有标签的视频序列作为样本，构成神经网络的数据集；根据每个样本输入神经网络中所得到的特征图数据集合，分别根据每个特征图数据集合中每个特征图的同一位置的像素值构成像素值序列，以计算类别间隔；根据每个样本的损失值，以计算每个像素值序列对应的信息增益值，结合类别间隔和信息增益值得到每个卷积核参数的信任度，利用由信任度对卷积核参数的更新梯度进行调整而训练好的神经网络，得到灯具的关闭时间间隔。本发明提高了神经网络的训练精度和效率，使得灯具控制更加便利。