空调器的控制方法、装置、存储介质及处理器制造方法及图纸

本申请公开了一种空调器的控制方法、装置、存储介质及处理器。该方法包括：采集空调器所处的室内区域内用户的图像信息，得到用户图像信息；将用户图像信息通过目标检测模型，确定用户的目标信息；根据用户的目标信息按照预设规则，确定空调器的运行参数；控制空调器按照运行参数进行运行。通过本申请，解决了相关技术中用户对空调器调控的满意度较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
空调器的控制方法、装置、存储介质及处理器
本申请涉及空调器控制领域，具体而言，涉及一种空调器的控制方法、装置、存储介质及处理器。
技术介绍
目前，空调的温度设定点和送风参数的设定是假设室内人员的热感觉和风感觉是静态且彼此无差异的前提下得出的固定值。然而，每个室内人员的热感觉和风感觉可能都不同且随着各类环境条件和自身条件而变化，因此，目前对空调器的控制，难以满足室内用户的舒适感(例如，热感觉和风感觉)，造成用户对空调器调控的满意度较低。针对相关技术中难以满足室内用户的舒适感，造成用户对空调器调控的满意度较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种空调器的控制方法、装置、存储介质及处理器，以解决相关技术中用户对空调器调控的满意度较低的问题。为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种空调器的控制方法。该方法包括：采集空调器所处的室内区域内用户的图像信息，得到用户图像信息；将用户图像信息通过目标检测模型，确定用户的目标信息；根据用户的目标信息按照预设规则，确定空调器的运行参数；控制空调器按照运行参数进行运行。进一步地，目标检测模型中包括多尺度多模板金字塔网络，多尺度多模板金字塔网络由P-Net网络、R-Net网络、O-Net网络构建。进一步地，将用户图像信息通过目标检测模型，确定用户的目标信息包括：采用三种不同规格的滑窗对用户图像信息进行滑动采样，得到三种不同像素的图像块，其中，三种不同像素的图像块中包括第一图像块、第二图像块和第三图像块；将第一图像块、第二图像块和第三图像块的像素调整为目标像素，得到调整后的第一图像块、调整后的第二图像块和调整后的第三图像块；将调整的第一图像块、调整后的第二图像块和调整后的第三图像块输入P-Net网络，在P-Net网络中采用非极大抑制算法对候选区域图像进行筛选，得到候选区域图像；将候选区域图像输入R-Net网络进行候选区域图像调整，得到调整后的候选区域图像；将调整后的候选区域图像输入O-Net网络进行特征提取，得到用户的目标信息。进一步地，在采用三种不同规格的滑窗对用户图像信息进行滑动采样之前，该方法还包括：对用户图像信息进行预处理，得到处理后的图像信息，其中，预处理的操作包括以下至少之一：滤除噪声、灰度值归一化处理以及图像的色彩空间转换。进一步地，将调整后的候选区域图像输入O-Net网络进行特征提取，得到用户的目标信息之后，该方法还包括：获取用户的面部上关键点的坐标值及每个关键点的温度值；将每个关键点的温度值通过平均加算法方式得到人脸表面温度值。进一步地，用户的目标信息中至少包括：用户的年龄信息和用户的性别信息，预设规则中至少包括：年龄信息的优先等级大于性别信息的优先等级，年龄信息大于第一预设年龄的优先等级大于年龄信息小于第二预设年龄的优先等级，年龄信息小于第二预设年龄的优先等级大于年龄信息在第二预设年龄与第一预设年龄之间的优先等级；性别信息中性别为女的优先等级大于性别为男的优先等级。进一步地，空调器的运行参数中至少包括：温度参数，风量参数、风速参数、扫风角度参数。为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种空调器的控制装置。该装置包括：第一采集单元，用于采集空调器所处的室内区域内用户的图像信息，得到用户图像信息；第一确定单元，用于将用户图像信息通过目标检测模型，确定用户的目标信息；第二确定单元，用于根据用户的目标信息按照预设规则，确定空调器的运行参数；第一控制单元，用于控制空调器按照运行参数进行运行。进一步地，目标检测模型中包括多尺度多模板金字塔网络，多尺度多模板金字塔网络由P-Net网络、R-Net网络、O-Net网络构建。进一步地，第一确定单元包括：第一采样模块，用于采用三种不同规格的滑窗对用户图像信息进行滑动采样，得到三种不同像素的图像块，其中，三种不同像素的图像块中包括第一图像块、第二图像块和第三图像块；第一调整模块，用于将第一图像块、第二图像块和第三图像块的像素调整为目标像素，得到调整后的第一图像块、调整后的第二图像块和调整后的第三图像块；第一筛选模块，用于将调整的第一图像块、调整后的第二图像块和调整后的第三图像块输入P-Net网络，在P-Net网络中采用非极大抑制算法对候选区域图像进行筛选，得到候选区域图像；第二调整模块，用于将候选区域图像输入R-Net网络进行候选区域图像调整，得到调整后的候选区域图像；第一提取模块，用于将调整后的候选区域图像输入O-Net网络进行特征提取，得到用户的目标信息。进一步地，该装置还包括：第一处理单元，用于在采用三种不同规格的滑窗对用户图像信息进行滑动采样之前，对用户图像信息进行预处理，得到处理后的图像信息，其中，预处理的操作包括以下至少之一：滤除噪声、灰度值归一化处理以及图像的色彩空间转换。进一步地，该装置还包括：第一提取单元，用于将调整后的候选区域图像输入O-Net网络进行特征提取，得到用户的目标信息之后，获取用户的面部上关键点的坐标值及每个关键点的温度值；将每个关键点的温度值通过平均加算法方式得到人脸表面温度值。进一步地，用户的目标信息中至少包括：用户的年龄信息和用户的性别信息，预设规则中至少包括：年龄信息的优先等级大于性别信息的优先等级，年龄信息大于第一预设年龄的优先等级大于年龄信息小于第二预设年龄的优先等级，年龄信息小于第二预设年龄的优先等级大于年龄信息在第二预设年龄与第一预设年龄之间的优先等级；性别信息中性别为女的优先等级大于性别为男的优先等级。进一步地，空调器的运行参数中至少包括：温度参数，风量参数、风速参数、扫风角度参数。通过本申请，采用以下步骤：采集空调器所处的室内区域内用户的图像信息，得到用户图像信息；将用户图像信息通过目标检测模型，确定用户的目标信息；根据用户的目标信息按照预设规则，确定空调器的运行参数；控制空调器按照运行参数进行运行。通过本申请，解决了相关技术中用户对空调器调控的满意度较低的问题。通过对用户图像信息进行模型检测得到目标信息以及基于目标信息按照预设规则对空调参数进行控制，实现对空调器的控制更加精准，进而达到了提升用户对空调器调控的满意度的效果。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是根据本申请实施例提供的空调器的控制方法的流程图；图2是根据本申请实施例提供的空调器的控制方法的空调参数智能调节控制图；图3是根据本申请实施例提供的空调器的控制方法的人脸识别模型架构图示；图4是根据本申请实施例提供的空调器的控制方法的空调参数智能调节流程图；图5是根据本申请实施例提供的空调器的控制装置的示意图。具体实施方式需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。为了使本
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【技术保护点】
1.一种空调器的控制方法，其特征在于，包括：/n采集空调器所处的室内区域内用户的图像信息，得到用户图像信息；/n将所述用户图像信息通过目标检测模型，确定用户的目标信息；/n根据所述用户的目标信息按照预设规则，确定空调器的运行参数；/n控制所述空调器按照所述运行参数进行运行。/n

【技术特征摘要】
1.一种空调器的控制方法，其特征在于，包括：
采集空调器所处的室内区域内用户的图像信息，得到用户图像信息；
将所述用户图像信息通过目标检测模型，确定用户的目标信息；
根据所述用户的目标信息按照预设规则，确定空调器的运行参数；
控制所述空调器按照所述运行参数进行运行。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测模型中包括多尺度多模板金字塔网络，所述多尺度多模板金字塔网络由P-Net网络、R-Net网络、O-Net网络构建。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述用户图像信息通过目标检测模型，确定用户的目标信息包括：
采用三种不同规格的滑窗对所述用户图像信息进行滑动采样，得到三种不同像素的图像块，其中，所述三种不同像素的图像块中包括第一图像块、第二图像块和第三图像块；
将所述第一图像块、所述第二图像块和所述第三图像块的像素调整为目标像素，得到调整后的第一图像块、调整后的第二图像块和调整后的第三图像块；
将调整的第一图像块、调整后的第二图像块和调整后的第三图像块输入P-Net网络，在所述P-Net网络中采用非极大抑制算法对候选区域图像进行筛选，得到候选区域图像；
将所述候选区域图像输入R-Net网络进行候选区域图像调整，得到调整后的候选区域图像；
将调整后的候选区域图像输入O-Net网络进行特征提取，得到用户的目标信息。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在采用三种不同规格的滑窗对所述用户图像信息进行滑动采样之前，所述方法还包括：
对所述用户图像信息进行预处理，得到处理后的图像信息，其中，所述预处理的操作包括以下至少之一：滤除噪声、灰度值归一化处理以及图...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋士奇，汪进，毛跃辉，李俊泽，
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