【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及制冷设备，还涉及一种基于目标检测的制冷设备的控制方法及装置。
技术介绍
1、随着科技应用的大众化以及大众生活水平的不断提高，人们对家电的智能化提出更高的要求，更加注重人机交互和家电的智能化、自动化。空调作为重要的家居产品，与人们的生活密切相关，其智能化水平直接关系到人们的实际生活感受。目前，现有的空调智能控制方法一般采用单一功能的红外传感器识别用户，以实现摆风的调节，但这种方法对于空调的智能控制效果较差，且精准度和用户体验较低。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于目标检测的制冷设备的控制方法及装置，以解决对于空调的智能控制效果较差的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：
3、本专利技术的第一个方面，提供了一种基于目标检测的制冷设备的控制方法，包括：
4、获取室内环境图像信息；
5、根据所述室内环境图像信息以及目标对象检测模型，确定室内环境的目标对象；所述目标对象检测模型是根据目标对象图像得到的目标检测数据集对第一预设网络模型进行训练得到的；
6、通过目标动作检测模型检测所述目标对象的目标动作信息；所述目标动作检测模型是根据目标动作图像得到的目标动作检测数据集对第二预设网络模型进行训练得到的；
7、根据所述目标动作信息，确定制冷设备的控制参数；
8、根据所述控制参数，控制所述制冷设备处于目标工作模式。
9、可选的，根据所述室内环境图
10、对所述室内环境图像信息进行预处理，得到预处理后的室内环境图像；
11、将所述预处理后的室内环境图像输入目标对象检测模型的输出层，得到第一输出结果；
12、将所述第一输出结果输入所述目标对象检测模型的第一处理层进行搜索，得到多个候选区域；
13、将所述多个候选区域输入所述目标对象检测模型的第二处理层进行特征提取，得到特征向量；
14、将所述特征向量输入所述目标对象检测模型的第三处理层进行分类判断，得到判断矩阵；
15、将所述判断矩阵输入所述目标对象检测模型的输出层进行处理，得到室内环境的目标对象。
16、可选的，所述目标对象检测模型是根据目标对象图像得到的目标检测数据集对第一预设网络模型进行训练得到的，包括：
17、根据获取的目标对象图像，得到目标检测数据集；
18、将所述目标检测数据集输入第一预设网络模型的主干特征提取网络，得到主干特征；
19、将所述主干特征输入所述第一预设网络模型的多尺度检测网络，得到预测结果；
20、根据所述目标检测数据集和所述预测结果对所述第一预设网络模型进行训练，得到目标对象检测模型。
21、可选的，通过目标动作检测模型检测所述目标对象的目标动作信息，包括：
22、对所述目标对象进行预处理，得到预处理后的目标对象；
23、将所述预处理后的目标对象输入目标动作检测模型的输入层，得到输出结果；
24、将所述输出结果输入所述目标动作检测模型的至少一个处理层顺序进行处理，得到关键点位置；
25、将所述关键点位置输入所述目标动作检测模型的输出层进行处理，得到所述目标对象的目标动作信息。
26、可选的，所述目标动作检测模型是根据目标动作图像得到的目标动作检测数据集对第二预设网络模型进行训练得到的，包括：
27、根据获取的目标动作图像，得到目标动作检测数据集；
28、将所述目标动作检测数据集输入所述第二预设网络模型，得到目标动作检测结果；
29、根据时间复杂度，确定第二预设网络模型的训练时间；所述时间复杂度的公式为：
30、；
31、根据所述目标动作检测数据集和所述目标动作检测结果对所述第二预设网络模型进行训练，直至达到所述训练时间，得到目标动作检测模型；
32、其中，为时间复杂度，l为第l个卷积层，d为第二预设网络模型的深度，m为每个卷积核输出特征映射的边长，k为每个卷积核的边长，为第l个卷积层的输出通道数，为第l-1个卷积层的输出通道数。
33、可选的，根据所述目标动作信息，确定制冷设备的控制参数，包括：
34、接收室内环境参数；
35、根据所述目标动作信息和预设动作信息，确定制冷需求；
36、根据所述制冷需求、所述室内环境参数和预设目标温度，确定制冷设备的控制参数。
37、可选的，根据所述控制参数，控制所述制冷设备处于目标工作模式，包括：
38、根据所述控制参数，控制所述制冷设备处于目标工作模式；
39、当所述制冷设备处于开启制冷模式或者开启制热模式时，根据所述控制参数控制所述制冷设备的风速、风向和温度。
40、本专利技术的第二个方面，提供了一种基于目标检测的制冷设备的控制装置，包括：
41、获取模块，用于获取室内环境图像信息；
42、第一检测模块，用于根据所述室内环境图像信息以及目标对象检测模型，确定室内环境的目标对象；所述目标对象检测模型是根据目标对象图像得到的目标检测数据集对第一预设网络模型进行训练得到的；
43、第二检测模块，用于通过目标动作检测模型检测所述目标对象的目标动作信息；所述目标动作检测模型是根据目标动作图像得到的目标动作检测数据集对第二预设网络模型进行训练得到的；
44、确定模块，用于根据所述目标动作信息，确定制冷设备的控制参数；
45、控制模块，用于根据所述控制参数，控制所述制冷设备处于目标工作模式。
46、本专利技术的第三个方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储有计算机程序的存储器，所述计算机程序被处理器运行时，执行如第一个方面所述的方法。
47、本专利技术的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如第一个方面所述的方法。
48、本专利技术的上述方案至少包括以下有益效果：
49、本专利技术的上述方案，根据室内环境图像信息检测并确定室内环境的目标对象，再通过目标动作检测模型检测目标对象的目标动作信息，进而确定制冷设备的控制参数，实现对制冷设备工作模式的控制，实现了对制冷设备的精准控制；通过目标对象及其动作信息控制制冷设备处于目标工作模式，提高了用户体验。
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1.一种基于目标检测的制冷设备的控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于目标检测的制冷设备的控制方法，其特征在于，根据所述室内环境图像信息以及目标对象检测模型，确定室内环境的目标对象，包括：
3.根据权利要求2所述的基于目标检测的制冷设备的控制方法，其特征在于，所述目标对象检测模型是根据目标对象图像得到的目标检测数据集对第一预设网络模型进行训练得到的，包括：
4.根据权利要求1所述的基于目标检测的制冷设备的控制方法，其特征在于，通过目标动作检测模型检测所述目标对象的目标动作信息，包括：
5.根据权利要求1所述的基于目标检测的制冷设备的控制方法，其特征在于，所述目标动作检测模型是根据目标动作图像得到的目标动作检测数据集对第二预设网络模型进行训练得到的，包括：
6.根据权利要求1所述的基于目标检测的制冷设备的控制方法，其特征在于，根据所述目标动作信息，确定制冷设备的控制参数，包括：
7.根据权利要求1所述的基于目标检测的制冷设备的控制方法，其特征在于，根据所述控制参数，控制所述制冷设备处于目标工
8.一种基于目标检测的制冷设备的控制装置，其特征在于，包括：
9.一种计算设备，其特征在于，包括：处理器、存储有计算机程序的存储器，所述计算机程序被处理器运行时，执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于目标检测的制冷设备的控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于目标检测的制冷设备的控制方法，其特征在于，根据所述室内环境图像信息以及目标对象检测模型，确定室内环境的目标对象，包括：
3.根据权利要求2所述的基于目标检测的制冷设备的控制方法，其特征在于，所述目标对象检测模型是根据目标对象图像得到的目标检测数据集对第一预设网络模型进行训练得到的，包括：
4.根据权利要求1所述的基于目标检测的制冷设备的控制方法，其特征在于，通过目标动作检测模型检测所述目标对象的目标动作信息，包括：
5.根据权利要求1所述的基于目标检测的制冷设备的控制方法，其特征在于，所述目标动作检测模型是根据目标动作图像得到的目标动作检测数据集...
【专利技术属性】
技术研发人员：方壮浩，郑天呈，谢春萍，
申请(专利权)人：深圳市森皓伟业制冷设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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