基于放置位置进行机器学习的物联网空气净化方法及系统技术方案

本发明专利技术为基于放置位置进行机器学习的物联网空气净化方法及系统，应用于具有至少三种净化模式的空气净化终端上，获取空气净化终端所在区域的深度图像，并结合距离传感器构建所在区域的带有三维参数的图像样本；在进入学习模式的同时，开启所有净化模式进行空气净化，并获取空气净化终端所在区域的空气指标；当某项空气指标超过设定阈值时则标记为重点指标，并将重点指标与所在区域的图像样本进行对应，并进行机器学习进行训练得到可移动区域；在退出学习模式后，获取移动指令，空气净化终端自动移动到移动指令标记点位进行重点指标的空气净化；能够适应不同的户型，并做到不同使用场景的重点净化模式切换，形成更加优良的空气净化体验。净化体验。净化体验。

【技术实现步骤摘要】
基于放置位置进行机器学习的物联网空气净化方法及系统


[0001]本专利技术涉及物联网智能家居
，尤其涉及一种基于防止位置进行机器学习的物联网空气净化系统。

技术介绍

[0002]现在的家庭，特别是有老人和小孩的家庭，空气质量越来越受到关注，尤其是空气质量，为了提高空气质量，空气净化器、扫地机器人、加湿器，门窗控制器等智能家居成为用户不可或缺的家用电器。而且在现在的市场上，出现了一种综合有多种净化功能，以达到一台净化器既能完成PM2.5净化、又能完成油烟粒子浓度净化等多种净化工序；使得用户可以购买多台空气净化器设置在多个地点进行净化，但是这样的净化系统也多为人为控制，而要做到人为控制，除了简单的开关和模式选择之外，市场上还需要一种如扫地机器人模式的自动行进型空气净化器；于此同时，由于家庭使用中，对于区域性特征非常明显，例如阳台多为香烟粒子多，宠物房为宠物毛发充斥，厨房为油烟粒子污染中，而具有多种净化功能的空气净化器需要一直进行检测和净化，很多项目是在做无用功，也就浪费了很多的资源。针对现有技术中的空气净化器，还不能达到通过人为控制，空气净化器自动移动到固定选择的地方，并进行相应净化模式自主选择的功能。

技术实现思路

[0003]针对上述技术中存在的如：现有技术并未有通过机器学习构建出空气净化器能够移动达到的区域，。
[0004]具体为一种基于放置位置进行机器学习的物联网空气净化方法，应用于具有至少三种净化模式的空气净化终端上，
[0005]进入学习模式：获取空气净化终端所在区域的深度图像，并结合距离传感器构建所在区域的带有三维参数的图像样本；
[0006]在进入学习模式的同时，开启所有净化模式进行空气净化，并获取空气净化终端所在区域的空气指标；
[0007]将空气指标和设定阈值进行比对，当某项空气指标超过设定阈值时则标记为重点指标，并将重点指标与所在区域的图像样本进行对应，并进行机器学习进行训练得到可移动区域；其中，空气净化终端在第三次获取到可移动区域内、且相同图像样本数量超过80％时退出学习模式；
[0008]在退出学习模式后，获取移动指令，空气净化终端自动移动到移动指令标记点位进行重点指标的空气净化。
[0009]作为优选，在开启所有净化模式进行空气净化，并获取空气净化终端所在区域的空气指标时，还获取天气参数进行影响因子拟合，所述天气参数的影响因子包括：空气湿度、温度、回南天指数。
[0010]作为优选，在获取到所述天气参数的影响因子中回南天指数高时，减少去湿指标
占重点指标的权重。
[0011]作为优选，在获取多个可移动区域后，判断不同的可移动区域之间是否相连，若可移动区间之间不存在相连部分，则发出提醒指令，示意存在两个不可跨越的可移动区间。
[0012]作为优选，在两个不可跨越的可移动区间连接后，发送确认信息，所述确认信息包括不可跨域的可移动区间是否有障碍门或阶梯障碍，若存在障碍们或阶梯障碍则分割成两个互不相连的独立可移动区间。
[0013]还公开一种基于放置位置进行机器学习的物联网空气净化系统，采用上述的净化方法，包括具有至少三种净化模式的空气净化终端；所述空气进化终端包括控制模块、距离传感器、深度图像模块、净化模块、存储模块和物联网网关模块；
[0014]所述控制模块用于根据所述深度图像模块获取的图像样本判断是否进入学习模式，当进入学习模式时：所述深度图像模块获取空气净化终端所在区域的深度图像，并结合距离传感器构建所在区域的带有三维参数的图像样本；并存储在所述存储模块中，同时传输带有三维参数的图像样本至所述控制模块；
[0015]在进入学习模式的同时，所述净化模块开启所有净化模式进行空气净化，获取空气净化终端所在区域的空气指标，并传输所述空气指标至所述控制模块；
[0016]所述控制模块将空气指标和设定阈值进行比对，当某项空气指标超过设定阈值时则标记为重点指标，并将重点指标与所在区域的图像样本进行位置对应，进行机器学习进行训练得到可移动区域；其中，所述深度图像模块在第三次获取到可移动区域内、且相同图像样本数量超过80％时退出学习模式；
[0017]在退出学习模式后，所述独立物联网终端用于将获取的移动指令传送至所述控制模块，空气净化终端自动移动到移动指令标记点位进行重点指标的空气净化。
[0018]作为优选，所述物联网网关模块用于与经由身份验证的移动端连接，并提请所述移动端获取的互联网天气参数，所述物联网网关模块将互联网天气参数发送至所述控制模块，在开启所有净化模式进行空气净化，并获取空气净化终端所在区域的空气指标后，所述控制模块根据天气参数进行影响因子拟合，所述天气参数的影响因子包括：空气湿度、温度、回南天指数。
[0019]作为优选，所述控制模块在获取到所述天气参数的影响因子中回南天指数高时，减少去湿指标占重点指标的权重；所述净化模块根据权重进行空气净化。
[0020]作为优选，所述控制模块还包括地图单元，所述地图单元用于获取所述移动指令和可移动区域；在获取多个可移动区域后，判断不同的可移动区域之间是否相连，若可移动区间之间不存在相连部分，则发出提醒指令，由所述物联网网关向经由身份验证并连接的移动端传递所述提醒指令，示意存在两个不可跨越的可移动区间。
[0021]作为优选，在两个不可跨越的可移动区间连接后，所述地图单元发送确认信息，所述确认信息包括不可跨域的可移动区间是否有障碍门或阶梯障碍，若存在障碍们或阶梯障碍，所述地图单元则不再发出所述提醒指令，并形成两个互不相连的独立可移动区间。
[0022]本专利技术的有益效果是：与现有技术相比，本专利技术所提出的一种基于放置位置进行机器学习的物联网空气净化方法，应用于具有至少三种净化模式的空气净化终端上，进入学习模式：获取空气净化终端所在区域的深度图像，并结合距离传感器构建所在区域的带有三维参数的图像样本；在进入学习模式的同时，开启所有净化模式进行空气净化，并获取
空气净化终端所在区域的空气指标；将空气指标和设定阈值进行比对，当某项空气指标超过设定阈值时则标记为重点指标，并将重点指标与所在区域的图像样本进行对应，并进行机器学习进行训练得到可移动区域；其中，空气净化终端在第三次获取到可移动区域内、且相同图像样本数量超过80％时退出学习模式；在退出学习模式后，获取移动指令，空气净化终端自动移动到移动指令标记点位进行重点指标的空气净化；能够适应不同的户型，并做到不同使用场景的重点净化模式切换，形成更加优良的空气净化体验。
附图说明
[0023]图1为本专利技术的方法流程图；
[0024]图2为本专利技术的系统架构图；
[0025]图3为本专利技术的应用例在A区域放置示意图；
[0026]图4为本专利技术的应用例在B区域放置示意图；
[0027]图5为本专利技术的应用例区域连通示意图。
[0028]主要元件符号说明如下：
[0029]1、空气净化终端；11、控制模块；111、地图单元本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于放置位置进行机器学习的物联网空气净化方法，应用于具有至少三种净化模式的空气净化终端上，其特征在于，进入学习模式：获取空气净化终端所在区域的深度图像，并结合距离传感器构建所在区域的带有三维参数的图像样本；在进入学习模式的同时，开启所有净化模式进行空气净化，并获取空气净化终端所在区域的空气指标；将空气指标和设定阈值进行比对，当某项空气指标超过设定阈值时则标记为重点指标，并将重点指标与所在区域的图像样本进行对应，并进行机器学习进行训练得到可移动区域；其中，空气净化终端在第三次获取到可移动区域内、且相同图像样本数量超过80％时退出学习模式；在退出学习模式后，获取移动指令，空气净化终端自动移动到移动指令标记点位进行重点指标的空气净化。2.根据权利要求1所述的基于放置位置进行机器学习的物联网空气净化方法，其特征在于，在开启所有净化模式进行空气净化，并获取空气净化终端所在区域的空气指标时，还获取天气参数进行影响因子拟合，所述天气参数的影响因子包括：空气湿度、温度、回南天指数。3.根据权利要求2所述的基于放置位置进行机器学习的物联网空气净化方法，其特征在于，在获取到所述天气参数的影响因子中回南天指数高时，减少去湿指标占重点指标的权重。4.根据权利要求1所述的基于放置位置进行机器学习的物联网空气净化方法，其特征在于，在获取多个可移动区域后，判断不同的可移动区域之间是否相连，若可移动区间之间不存在相连部分，则发出提醒指令，示意存在两个不可跨越的可移动区间。5.根据权利要求4所述的基于放置位置进行机器学习的物联网空气净化方法，其特征在于，在两个不可跨越的可移动区间连接后，发送确认信息，所述确认信息包括不可跨域的可移动区间是否有障碍门或阶梯障碍，若存在障碍们或阶梯障碍则分割成两个互不相连的独立可移动区间。6.一种基于放置位置进行机器学习的物联网空气净化系统，采用权利要求1
‑
5任一项所述的方法，其特征在于，包括具有至少三种净化模式的空气净化终端；所述空气进化终端包括控制模块、距离传感器、深度图像模块、净化模块、存储模块和物联网网关模块；所述控制模块用于根据所述深度图像模块获取的图像样本判断是否进入学习模式，当进入学习模式时：所述深度图像模块获取空气净化终端所在区域的深度图像，并结合距离传...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨洋，鲁营娟，
申请(专利权)人：绍兴智明草科技有限公司，
类型：发明
国别省市：