空调和空调的控制方法技术

本申请提出一种空调和空调的控制方法，其中空调，包括：像采集单元，用于采集空调所在区域的目标环境图像；图像识别单元，用于确定目标环境图像中是否显示有火源；报警单元，用于在目标环境图像中显示有火源时发出提醒信息。本申请中的空调具有火灾报警功能，因此无需额外安装火灾报警器，节省了空间，同时因为不用在天花板等位置上安装火灾报警器，所以不会破坏室内整体的美观性，从而改善用户的视觉体验。

Control Method of Air Conditioning and Air Conditioning

This application proposes a control method for air conditioning and air conditioning, which includes: image acquisition unit for acquiring target environment image of air conditioning area; image recognition unit for determining whether there is fire source in target environment image; and alarm unit for sending out reminder information when there is fire source in target environment image. The air conditioner in this application has the function of fire alarm, so there is no need to install additional fire alarm, which saves space. At the same time, because there is no need to install fire alarm on the ceiling and other places, it will not destroy the overall beauty of the room, thereby improving the visual experience of users.

【技术实现步骤摘要】
空调和空调的控制方法
本申请涉及空调领域，特别涉及空调和空调的控制方法。
技术介绍
随着现在人们生活水平的提高，空调已经成为人们日常生活必不可少的一部分，而且随着人们安全意识的提高，越来越多的家庭和公共场所都安装了火灾报警器，现有技术中，需要分别安装空调和火灾报警器，两个设备占用了较大的空间，且单独安装在天花板的火灾报警器往往破坏了房屋内整体的美观性。
技术实现思路
本申请提供了一种空和空调的控制方法，用于节省空调和火灾报警器所占用的空间，并提高室内整体的美观性。为了解决上述问题，作为本申请的一个方面，提供了一种空调，包括：图像采集单元，用于采集空调所在区域的目标环境图像；图像识别单元，用于确定目标环境图像中是否显示有火源；报警单元，用于在目标环境图像中显示有火源时发出提醒信息。可选的，图像识别单元用于采用神经网络模型确定所述目标环境图像中是否显示有火源，其中所述目标环境图像为所述神经网络模型的输入值。可选的，神经网络模型为深度卷积神经网络、残差神经网络或BP神经网络中的任意一个。可选的，神经网络模型为深度卷积神经网络；深度卷积神经网络包括依次连接的输入层、N个卷积编码网络、N个反卷积解码网络和输出层；卷积编码网络包括第一卷积层、第一批正则化层、第一激活函数层和最大池化层；反卷积解码网络包括上采样层、第二卷积层、第二批正则化层和第二激活函数层；其中，N大于等于1。可选的，N等于16；和/或，卷积编码网络还包括：设置在第一激活函数层和最大池化层之间的失活层。可选的，图像识别单元包括：类别子单元和判断子单元；类别子单元，用于确定目标环境图像中各个像素的像素类别，其中，像素类别包括火源像素和非火源像素。判断子单元，用于当目标环境图像中的火源像素比例大于第一预设比例时确定目标环境图像中显示有火源；其中，火源像素比例为火源像素的像素个数与目标环境图像的总像素个数的比值。可选的，报警单元具体用于：当火源像素比例大于第一预设比例且小于第二预设比例时发出提醒信息且向与空调绑定的终端发送提醒信息；和/或，当火源像素比例大于第二预设比例且小于第三预设比例时发出提醒信息，并且向与空调绑定的服务器发送提醒信息和空调的定位信息，以使服务器控制与空调距离小于预设距离的智能设备发出提醒信息；和/或，当火源像素比例大于第三预设比例且小于第四预设比例时发出提醒信息，并且向消防部门发出报警信息和空调的定位信息；其中，第一预设比例<第二预设比例<第三预设比例<第四预设比例。本申请还提出一种空调的控制方法，空调包括图像采集单元、图像识别单元和报警单元，其特征在于，包括：图像采集单元采集空调所在区域的目标环境图像；图像识别单元确定目标环境图像中是否显示有火源；报警单元在目标环境图像中显示有火源时发出提醒信息。可选的，图像识别单元采用神经网络模型确定目标环境图像中是否显示有火源，其中目标环境图像为神经网络模型的输入值。可选的，神经网络模型为深度卷积神经网络、残差神经网络或BP神经网络中的任意一个。可选的，神经网络模型为深度卷积神经网络；深度卷积神经网络包括依次连接的输入层、N个卷积编码网络、N个反卷积解码网络和输出层；卷积编码网络包括第一卷积层、第一批正则化层、第一激活函数层和最大池化层；反卷积解码网络包括上采样层、第二卷积层、第二批正则化层和第二激活函数层；其中，N大于等于1。可选的，N等于16；和/或，卷积编码网络还包括：设置在第一激活函数层和最大池化层之间的失活层。可选的，图像识别单元确定目标环境图像中是否显示有火源包括：确定目标环境图像中各个像素的像素类别，其中，像素类别包括火源像素和非火源像素。当目标环境图像中的火源像素比例大于第一预设比例时确定目标环境图像中显示有火源；其中，火源像素比例为像素类别为火源像素的像素个数与目标环境图像的总像素个数的比值。可选的，报警单元在目标环境图像中有火源时发出提醒信息，包括：当火源像素比例大于第一预设比例且小于第二预设比例时发出提醒信息且向与空调绑定的终端发送提醒信息；和/或，当火源像素比例大于第二预设比例且小于第三预设比例时发出提醒信息，并且向与空调绑定的服务器发送提醒信息和空调的定位信息，以使服务器控制与空调距离小于预设距离的智能设备发出提醒信息；和/或，当火源像素比例大于第三预设比例且小于第四预设比例时发出提醒信息，并且向消防部门发出报警信息和空调的定位信息；其中，第一预设比例<第二预设比例<第三预设比例<第四预设比例。本申请提出了一种空调和空调的控制方法，其中空调具有火灾报警功能，通过拍摄目标环境图像并对目标环境图像进行识别判断是否有火源，在有火源时发出提醒信息，因此无需额外安装火灾报警器，节省了空间，同时因为不用在天花板等位置上安装火灾报警器，所以不会破坏室内整体的美观性，从而改善用户的视觉体验。附图说明图1为本申请实施例中一种空调的组成图；图2为本申请实施例中一种深度卷积神经网络的组成图；图3为本申请实施例中一种卷积编码网络的组成图；图4为本申请实施例中一种反卷积解码网络的组成图；图5为本申请实施例中一种图像识别单元的组成图；图6为本申请实施例中一种空调的控制方法的流程图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。需要说明的是，本申请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，以便这里描述的本申请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、装置、产品或空调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、产品或空调固有的其它步骤或单元。在现有技术中，空调和火灾报警器是两个独立的装置，分别安装空调和火灾报警器需要占据较大的空间，而且火灾报警器往往安装在天花板上破坏了室内整体的美观性，为了解决上述问题，如图1所示，本申请提出了一种空调，包括：图像采集单元10，用于采集空调所在区域的目标环境图像；图像识别单元20，用于确定目标环境图像中是否显示有火源；报警单元30，用于在目标环境图像中显示有火源时发出提醒信息。具体的，图像采集单元10例如可以是设置在空调上的摄像头，优选设置多个摄像头，从而全方位拍摄空调所在区域的目标环境图像，空调所在区域是指空调安装的位置区域，例如空调安装在客厅，则空调所在区域就是客厅。图像识别单元20采用图像处理技术确定目标环境图像中是否显示有火源，在显示有火源时，报警单元30发出提醒信息，例如报警单元30可以包括蜂鸣器，蜂鸣器通过发出警报声音的方式发出提醒信息。本实施例中，空调具有火灾报警功能，因此无需额外安装火灾报警器，节省了空间，同时因为不用在天花板上安装火灾报警器，所以不会破坏室内整体的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种空调，其特征在于，包括：图像采集单元，用于采集所述空调所在区域的目标环境图像；图像识别单元，用于确定所述目标环境图像中是否显示有火源；报警单元，用于在所述目标环境图像中显示有火源时发出提醒信息。

【技术特征摘要】
1.一种空调，其特征在于，包括：图像采集单元，用于采集所述空调所在区域的目标环境图像；图像识别单元，用于确定所述目标环境图像中是否显示有火源；报警单元，用于在所述目标环境图像中显示有火源时发出提醒信息。2.根据权利要求1所述的空调，其特征在于，所述图像识别单元用于采用神经网络模型确定所述目标环境图像中是否显示有火源，其中所述目标环境图像为所述神经网络模型的输入值。3.根据权利要求2所述的空调，其特征在于，所述神经网络模型为深度卷积神经网络、残差神经网络或BP神经网络中的任意一个。4.根据权利要求3所述的空调，其特征在于，所述神经网络模型为深度卷积神经网络；所述深度卷积神经网络包括依次连接的输入层、N个卷积编码网络、N个反卷积解码网络和输出层；所述卷积编码网络包括第一卷积层、第一批正则化层、第一激活函数层和最大池化层；所述反卷积解码网络包括上采样层、第二卷积层、第二批正则化层和第二激活函数层；其中，N大于等于1。5.根据权利要求4所述的空调，其特征在于，N等于16；和/或，所述卷积编码网络还包括：设置在所述第一激活函数层和最大池化层之间的失活层。6.根据权利要求1-5任一项所述的空调，其特征在于，所述图像识别单元包括：类别子单元和判断子单元；所述类别子单元，用于确定所述目标环境图像中各个像素的像素类别，其中，所述像素类别包括火源像素和非火源像素。所述判断子单元，用于当所述目标环境图像中的火源像素比例大于第一预设比例时确定所述目标环境图像中显示有火源；其中，所述火源像素比例为所述火源像素的像素个数与所述目标环境图像的总像素个数的比值。7.根据权利要求6所述的空调，其特征在于，所述报警单元具体用于：当所述火源像素比例大于第一预设比例且小于第二预设比例时发出提醒信息且向与所述空调绑定的终端发送提醒信息；和/或，当所述火源像素比例大于第二预设比例且小于第三预设比例时发出提醒信息，并且向与所述空调绑定的服务器发送提醒信息和所述空调的定位信息，以使所述服务器控制与所述空调距离小于预设距离的智能设备发出提醒信息；和/或，当所述火源像素比例大于第三预设比例且小于第四预设比例时发出提醒信息，并且向消防部门发出报警信息和所述空调的定位信息；其中，第一预设比例<第二预设比例<第三预设比例<第四预设比例。8.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖文轩，陈翀，
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