在智能化、自动化高新技术的驱动下，以“人民对美好生活的向往”为基准，智能家居行业已经成为了时代发展的弄潮领域。然而我们在做社会调研时发现对于某些生活不便，不能自理（尤其是老年人或者残障人士）或者更追求快捷生活的用户,家具的合理使用并非易事。然而家具作为生活的一种载体或形式,不仅是要满足大多数人们的基本需求，更是要满足所有人对美好生活的向往与追求。这也要求其在伴随着时代的进步的情况下理应得到发展，迭代乃至进化。例如，现实生活中残疾人不能正常使用家具，普通人生活使用电器不当导致资源能耗量大，电器电压过载减损电器寿命等问题都是我们这个时代所要面对的。智能家居应用为用户提供了个性化使用家居的平台和新型方式,具有客观的研究和应用价值。目前市场上应用最为广泛的是最大匹配分词算法，通过对用户的语音行为识别进行语义匹配，但这样仍存在许多问题，比如方言识别和聋哑人等，正是在这个背景下我组进行了该方向的创作与创新，与当今社会上的智能家居产品相比，本项目从神经网络手势识别思想出发，利用当前在学术界与工业界流行的机器学习算法与图模型理论，采用雷达传感技术，雷达信号矩阵处理等技术来实现智能家居的控制，利用基于距离感知和速度感知的卷积神经网络进行模型设计，涉及人工智能、深度学习、传感器等多个方面，力求能使智能家具真正的便捷，通过简易的动作便能实现对家具的控制，从而更好的服务于人们，让所谓的高科技不再神秘，而是就在我们的生活中。该技术还不只局限于智能家居上，我们在未来还会对无人机的操控，智能汽车的自动驾驶操控等进行深入的研究和创新，具有十分广泛的应用前景与价值。