The invention discloses a method, device and air conditioning device for controlling air conditioning. Among them, the method includes: acquiring the image in the preset region; analyzing the image based on the preset model, obtaining the sub-region of each object and the object information of each object. The preset model is trained by using multi-group data through neural network, and each group of data in the multi-group data includes: the image and the sub-region of the object contained in the image. Area and object information; according to the object information of each object to determine the corresponding control parameters of each object in the sub-area; according to the control parameters to control the air conditioning device to adjust the environmental parameters of the corresponding sub-area. The invention solves the technical problem that the existing air conditioner can not automatically adjust according to the user activities in different areas.
【技术实现步骤摘要】
控制空调的方法、装置以及空调装置
本专利技术涉及空调
,具体而言,涉及一种控制空调的方法、装置以及空调装置。
技术介绍
现有的中央空调主要通过安装在墙壁上的控制盒来实现对各个房间空调的控制模式的设置。然而对于家中行动不便的老人或儿童而言,控制盒的控制方式的便捷性较差,例如,当需要控制空调时,用户需要移动至控制盒周围,给家中行动不便的老人造成了困恼。对于儿童,由于身高较低,可能无法触及控制盒。另外,通过控制盒对空调器进行调节的过程,主要是根据用户对控制盒的设定而进行的调节,即空调不能根据各个房间内的用户活动进行自动调节,例如,当用户正在运动时,需要空调降低室内的温度,但此时空调无法自动调节,需用户手动调节。针对上述现有的空调无法根据不同区域内的用户活动进行自动调节的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种控制空调的方法、装置以及空调装置,以至少解决现有的空调无法根据不同区域内的用户活动进行自动调节的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面,提供了一种控制空调的方法,包括:获取预设区域内的图像;基于预设模型对图像进行分析,得到每个对象所在的子区域以及每个对象的对象信息,其中,预设模型为使用多组数据通过神经网络学习训练得到的,多组数据中的每组数据均包括:图像以及图像所包含的对象所在的子区域以及对象信息;根据每个对象的对象信息确定每个对象所在的子区域对应的控制参数;根据控制参数控制空调装置调节对应子区域的环境参数。进一步地,控制空调的方法还包括:获取多张训练图像;对多张训练图像进行标注,得到多张标注图像;对多张标注图像进行训练 ...
【技术保护点】
1.一种控制空调的方法,其特征在于,包括:获取预设区域内的图像;基于预设模型对所述图像进行分析,得到每个对象所在的子区域以及所述每个对象的对象信息,其中,所述预设模型为使用多组数据通过神经网络学习训练得到的,所述多组数据中的每组数据均包括:所述图像以及所述图像所包含的对象所在的子区域以及对象信息;根据所述每个对象的对象信息确定所述每个对象所在的子区域对应的控制参数;根据所述控制参数控制空调装置调节对应子区域的环境参数。
【技术特征摘要】
1.一种控制空调的方法,其特征在于,包括:获取预设区域内的图像;基于预设模型对所述图像进行分析,得到每个对象所在的子区域以及所述每个对象的对象信息,其中,所述预设模型为使用多组数据通过神经网络学习训练得到的,所述多组数据中的每组数据均包括:所述图像以及所述图像所包含的对象所在的子区域以及对象信息;根据所述每个对象的对象信息确定所述每个对象所在的子区域对应的控制参数;根据所述控制参数控制空调装置调节对应子区域的环境参数。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在基于预设模型对所述图像进行分析,得到每个对象所在的子区域以及所述每个对象的对象信息之前,所述方法还包括:获取多张训练图像;对所述多张训练图像进行标注,得到多张标注图像;对所述多张标注图像进行训练,得到所述预设模型。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,基于预设模型对所述图像进行分析,得到每个对象所在的子区域以及所述每个对象的对象信息,包括:输入所述预设区域内的图像至所述预设模型,得到所述预设模型的初始对象信息;获取每张图像的标注信息以及所述每张图像的局部候选区域;根据所述标注信息对所述局部候选区域进行融合,得到所述每张图像的校正结果;根据所述校正结果以及所述初始对象信息得到目标对象信息。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对象信息包括如下至少之一:对象类型、对象状态、对象优先级。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述每个对象的对象信息确定所述每个对象所在的子区域对应的控制参数,包括:确定每个子区域内所述每个对象的对象类型以及所述对象状态;根据所述对象类型以及所述对象状态确定所述每个子区域对应的控制参数。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,根据所述对象类型以及所述对象状态确定所述每个子区域对应的控制参数,包括:获取预设子区域对应的对象类型;在所述预设子区域包含多个对象,并且所述多...
【专利技术属性】
技术研发人员:张龙,吴少波,连园园,陈浩广,冼海鹰,
申请(专利权)人:珠海格力电器股份有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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