随着物联网的兴起，世界各国都加快了建设智能家居的进程。随着语义网和物联网技术研究的不断深入，面向物联的智能家居应用平台存在巨大机遇的同时，也面临不少挑战，如家居空间环境感知、应用执行、信息存储、媒体共享等设备种类及结构日益复杂，大量异构数据的理解、融合和互操作成为家居数据空间凸显的技术难题，这严重制约了智能家居行业的发展。本文提出了基于语义融合的智能家居系统总体设计方案，并提出智能家居语义融合模型JSDF（Semantic Data Fusion Based on Jena），给出了家居数据空间本体描述的一般方法和语义融合的一般流程。语义数据融合的优点包括：增强数据准确性和全面性、数据间具有互补性、减少数据冗余性、提高应用的实时性、容错性和经济性。该智能家居系统的具体实现分为智能家居系统的系统结构和语义融合模型的建立两部分。根据目前的智能家居发展的理念，智能家居系统的系统结构，通过低功耗设计，它由家庭内部网、智能家居网关和远程接入监控终端三部分构成。基于ZigBee技术构建家庭内部网络并实现P2P技术的接入模式。智能家居网关是智能家居系统的大脑，除具备以太网关基本功能外还集成多种通讯接口实现物联，为家庭内部有线和无线网络设备提供互连互通。远程接入监控终端，采用基于多种无线网络接入技术和ADSL接入技术实现家庭内部网和Internet的互联互通，从而实现家庭网络设备智能化集中统一管理功能。智能家居系统语义融合模型JSDF在逻辑上分为4层，信息适配层、本体描述层、语义处理层和应用服务层。该模型的功能主要是实现对家居数据空间的数据操作和对家居数据空间的语义管理。JSDF模型的建立过程是基于用于创建语义网应用的Jena框架，具体包括：异构数据源的描述、领域本体的建立、推理机系统的应用和推理规则的建立，推理结果用于融合过程中的状态估计和决策分析，从而建立家居数据空间的融合结构模型。在完成上述工作后，本文以智能家居火灾预警系统为例，具体介绍了智能家居系统语义融合模型的构建过程。同时，在阐述了整体推理方案的基础上，给出预警系统的推理算法，并给出程序流程图和实验结果。智能家居系统远程监控端可以实现对家居系统的远程访问和控制。本文以手机和PC机为例，开发了基于Android开源操作系统的移动终端监控程序和基于B/S模式的PC端监控管理程序。同时，分析了利用云计算平台来存储家居数据空间语义数据的可行性。最后，在实验环境下对系统进行测试以及优化，测试结果表明，系统达到预计设计目标，在现有移动网络条件下可完成智能家居系统功能。随着嵌入式技术和语义网技术的发展，基于语义融合的智能家居系统将具有更广阔的应用空间。研究成果对确立家居数据空间的语义表达和形式描述有一定指导意义和实用价值，推动家居生活服务从面向技术到面向用户的转变。