控制空调的方法、装置以及空调装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种控制空调的方法、装置以及空调装置。其中，该方法包括：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。本发明专利技术解决了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。

Methods, devices and air conditioning devices for air conditioning control

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，得到预设模型。进一步地，控制空调的方法还包括：输入预设区域内的图像至预设模型，得到预设模型的初始对象信息；获取每张图像的标注信息以及每张图像的局部候选区域；根据标注信息对局部候选区域进行融合，得到每张图像的校正结果；根据校正结果以及初始对象信息得到目标对象信息。进一步地，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。进一步地，控制空调的方法还包括：确定每个子区域内每个对象的对象类型以及对象状态；根据对象类型以及对象状态确定每个子区域对应的控制参数。进一步地，控制空调的方法还包括：获取预设子区域对应的对象类型；在预设子区域包含多个对象，并且多个对象具有相同对象类型的情况下，判断每个对象的对象状态是否相同；在每个对象的对象状态相同的情况下，获取每个对象的对象优先级；确定对象优先级最高的对象所对应的控制参数为预设子区域对应的控制参数。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种家电设备的控制方法，包括：获取预设区域内的图像；基于图像语义分割算法将预设区域划分为至少一个子区域；确定每个对象所在的子区域对应的控制参数；根据控制参数控制家电设备调节对应子区域的环境参数。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种空调装置，包括：图像采集设备，用于采集多个区域内的图像；辨识设备，用于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；控制设备，用于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，以调节对应子区域的环境参数。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种控制空调的装置，包括：获取模块，用于获取多个区域内的图像；分析模块，用于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；确定模块，用于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；控制模块，用于根据控制参数控制空调装置调节对应子区域的环境参数。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，其中，程序执行控制空调的方法。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种处理器，该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行控制空调的方法。在本专利技术实施例中，采用采用图像辨识对多个对象进行分区控制的方式，在得到预设区域内的图像之后，空调装置基于预设模型对图像进行分析，以得到每个对象所在的子区域以及每个对象的对象信息。然后，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，并根据控制参数控制空调装置调节对应子区域的环境参数。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。在上述过程中，通过预设模型对多个对象进行分区，并根据不同对象对应的控制参数来调节该对象所在区域内的环境参数，从而达到使根据不同区域的对象进行自动调节环境参数的目的。另外，由于空调装置的控制参数与对象相对应，因此，根据控制参数控制空调装置调节的环境参数能够符合每个对象的需求，进而实现了提升用户体验的效果。由此可见，本申请所提供的方案可以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。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的一种控制空调的方法流程图；图2是根据本专利技术实施例的一种可选的图像分析的过程示意图；图3是根据本专利技术实施例的一种家电设备的控制方法流程图；以及图4是根据本专利技术实施例的一种控制空调的装置结构示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等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，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，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、产品或设备固有的其它步骤或单元。实施例1根据本专利技术实施例，提供了一种控制空调的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。图1是根据本专利技术实施例的控制空调的方法流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：步骤S102，获取预设区域内的图像。需要说明的是，空调装置中具有图像采集设备，可用于采集预设区域内的图像，其中，图像采集设备可以为但不限于摄像头，预设区域包含至少一个子区域。在一种可选的方案中，在本文档来自技高网...

【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