本申请实施例提供一种智能控制方法、装置、存储介质及终端设备，该方法包括：接收拍摄终端上传的实时图像；将所述实时图像输入至预训练好的目标识别模型中进行目标检测操作，根据所述目标识别模型的检测结果判断所述实时图像中是否存在目标物体；在判断所述实时图像中存在所述目标物体时，提取所有所述目标物体当前的位置坐标；根据所述位置坐标自动调整所述供风设备当前的送风策略，以使所述目标物体落入所述供风设备的送风范围内。本申请实施例能够根据不同的适用场景智能控制供风设备的送风策略，使供风设备能够实现最大的送风效益，并且提升用户体验感。并且提升用户体验感。并且提升用户体验感。
【技术实现步骤摘要】
智能控制方法、装置、存储介质及终端设备
[0001]本申请涉及电子通信
，尤其涉及一种供风设备智能控制
，特别涉及一种智能控制方法、装置、存储介质及终端设备。
技术介绍
[0002]风扇作为夏天降温的常用家电，但是目前市面上的风扇大多是通过遥控器或者用按键开关等手动控制方式改变供风设备的摇头，不够智能，用户体验度较低。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供一种智能控制方法、装置、存储介质及终端设备，该方法能够根据不同的适用场景智能控制供风设备的送风策略，使供风设备能够实现最大的送风效益，并且提升用户体验感。
[0004]本申请实施例一方面提供了一种智能控制方法，包括：
[0005]接收拍摄终端上传的实时图像；
[0006]将所述实时图像输入至预训练好的目标识别模型中进行目标检测操作，根据所述目标识别模型的检测结果判断所述实时图像中是否存在目标物体；
[0007]在判断所述实时图像中存在所述目标物体时，提取所有所述目标物体当前的位置坐标；
[0008]根据所述位置坐标自动调整所述供风设备当前的送风策略，以使所述目标物体落入所述供风设备的送风范围内。
[0009]在本申请实施例所述的智能控制方法中，在所述将所述实时图像输入至预训练好的目标识别模型中进行目标检测操作之前，所述方法还包括：
[0010]获取待训练的目标识别模型的训练样本，所述训练样本包括设置有标签的图像；
[0011]通过所述待训练的目标识别模型对所述训练样本中的图像进行特征提取得到与所述图像对应的图像特征向量；
[0012]通过所述待训练的目标识别模型，基于所述图像特征向量提取所述训练样本中的图像中的目标物体，得到所述图像的识别结果；
[0013]基于所述识别结果及所述图像的标签，调整所述待训练的目标识别模型的参数，得到所述预训练的目标识别模型。
[0014]在本申请实施例所述的智能控制方法中，所述根据所述位置坐标自动调整所述供风设备当前的送风策略，包括：
[0015]将所述位置坐标分别与预设的极限端点坐标进行比较，其中所述极限端点坐标用于指示所述供风设备当前位于水平轴上的最大正行程坐标与最大负行程坐标；
[0016]确定与所述极限端点坐标最接近的目标位置坐标，根据所述目标位置坐标更新所述最大正行程坐标或最大负行程坐标；
[0017]根据更新后的所述极限端点坐标控制所述供风设备摆动送风。
[0018]在本申请实施例所述的智能控制方法中，在所述在判断所述实时图像中存在所述目标物体时之后，所述方法还包括：
[0019]判断所述目标物体是否完全落入所述实时图像中的预设区域内；
[0020]在判断所述目标物体未完全落入所述预设区域内时，控制所述供风设备加快或减缓靠近所述目标物体的速度，直至所述目标物体完全落入所述预设区域内。
[0021]在本申请实施例所述的智能控制方法中，当所述实时图像中的目标物体数量为1，或所述实时图像中的目标物体为多个且集中在同一预设区域范围内时，所述根据所述位置坐标自动调整所述供风设备当前的送风策略，包括：
[0022]利用图像定位算法及所述目标物体的坐标位置，控制所述供风设备的出风口方向始终与所述目标物体的位置保持一致。
[0023]相应的，本申请实施例另一方面还提供了一种智能控制装置，包括：
[0024]接收模块，用于接收拍摄终端上传的实时图像；
[0025]检测模块，用于将所述实时图像输入至预训练好的目标识别模型中进行目标检测操作，根据所述目标识别模型的检测结果判断所述实时图像中是否存在目标物体；
[0026]提取模块，用于在判断所述实时图像中存在所述目标物体时，提取所有所述目标物体当前的位置坐标；
[0027]调整模块，用于根据所述位置坐标自动调整所述供风设备当前的送风策略，以使所述目标物体落入所述供风设备的送风范围内。
[0028]在本申请实施例所述的智能控制装置中，在所述将所述实时图像输入至预训练好的目标识别模型中进行目标检测操作之前，所述装置还包括预训练模块，用于获取待训练的目标识别模型的训练样本，所述训练样本包括设置有标签的图像；通过所述待训练的目标识别模型对所述训练样本中的图像进行特征提取得到与所述图像对应的图像特征向量；通过所述待训练的目标识别模型，基于所述图像特征向量提取所述训练样本中的图像中的目标物体，得到所述图像的识别结果；基于所述识别结果及所述图像的标签，调整所述待训练的目标识别模型的参数，得到所述预训练的目标识别模型。
[0029]在本申请实施例所述的智能控制装置中，所述根据所述位置坐标自动调整所述供风设备当前的送风策略，包括：
[0030]将所述位置坐标分别与预设的极限端点坐标进行比较，其中所述极限端点坐标用于指示所述供风设备当前位于水平轴上的最大正行程坐标与最大负行程坐标；
[0031]确定与所述极限端点坐标最接近的目标位置坐标，根据所述目标位置坐标更新所述最大正行程坐标或最大负行程坐标；
[0032]根据更新后的所述极限端点坐标控制所述供风设备摆动送风。
[0033]相应的，本申请实施例另一方面还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行如上所述的智能控制方法。
[0034]相应的，本申请实施例另一方面还提供了一种终端设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器加载所述指令以执行如上所述的智能控制方法。
[0035]本申请实施例提供了一种智能控制方法、装置、存储介质及终端设备，该方法通过接收拍摄终端上传的实时图像；将所述实时图像输入至预训练好的目标识别模型中进行目标检测操作，根据所述目标识别模型的检测结果判断所述实时图像中是否存在目标物体；
在判断所述实时图像中存在所述目标物体时，提取所有所述目标物体当前的位置坐标；根据所述位置坐标自动调整所述供风设备当前的送风策略，以使所述目标物体落入所述供风设备的送风范围内。本申请实施例能够根据不同的适用场景智能控制供风设备的送风策略，使供风设备能够实现最大的送风效益，并且提升用户体验感。
附图说明
[0036]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0037]图1为本申请实施例提供的智能控制方法的流程示意图。
[0038]图2为本申请实施例提供的智能控制装置的结构示意图。
[0039]图3为本申请实施例提供的智能控制装置的另一结构示意图。
[0040]图4为本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
[0041]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智能控制方法，用于供风设备，其特征在于，包括：接收拍摄终端上传的实时图像；将所述实时图像输入至预训练好的目标识别模型中进行目标检测操作，根据所述目标识别模型的检测结果判断所述实时图像中是否存在目标物体；在判断所述实时图像中存在所述目标物体时，提取所有所述目标物体当前的位置坐标；根据所述位置坐标自动调整所述供风设备当前的送风策略，以使所述目标物体落入所述供风设备的送风范围内。2.如权利要求1所述的智能控制方法，其特征在于，在所述将所述实时图像输入至预训练好的目标识别模型中进行目标检测操作之前，所述方法还包括：获取待训练的目标识别模型的训练样本，所述训练样本包括设置有标签的图像；通过所述待训练的目标识别模型对所述训练样本中的图像进行特征提取得到与所述图像对应的图像特征向量；通过所述待训练的目标识别模型，基于所述图像特征向量提取所述训练样本中的图像中的目标物体，得到所述图像的识别结果；基于所述识别结果及所述图像的标签，调整所述待训练的目标识别模型的参数，得到所述预训练的目标识别模型。3.如权利要求1所述的智能控制方法，其特征在于，所述根据所述位置坐标自动调整所述供风设备当前的送风策略，包括：将所述位置坐标分别与预设的极限端点坐标进行比较，其中所述极限端点坐标用于指示所述供风设备当前位于水平轴上的最大正行程坐标与最大负行程坐标；确定与所述极限端点坐标最接近的目标位置坐标，根据所述目标位置坐标更新所述最大正行程坐标或最大负行程坐标；根据更新后的所述极限端点坐标控制所述供风设备摆动送风。4.如权利要求3所述的智能控制方法，其特征在于，在所述在判断所述实时图像中存在所述目标物体时之后，所述方法还包括：判断所述目标物体是否完全落入所述实时图像中的预设区域内；在判断所述目标物体未完全落入所述预设区域内时，控制所述供风设备加快或减缓靠近所述目标物体的速度，直至所述目标物体完全落入所述预设区域内。5.如权利要求1所述的智能控制方法，其特征在于，当所述实时图像中的目标物体数量为1，或所述实时图像中的目标物体为多个且集中在同一预设区域范围内时，所述根据所述位置坐标自动调整所述供风设备当前的送...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄福康，周博文，
申请(专利权)人：深圳市众志联城科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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