CN105042789A - 一种智能空调的控制方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种智能空调的控制方法及系统，其中，方法包括步骤：采集图像数据，根据所述图像数据获取人眼的特征信息；对人眼的特征信息进行图像处理，获取眼球的聚焦状态信息；根据聚焦状态信息获取聚焦状态的持续时间，若持续时间大于时间阈值，则执行相应的控制操作。本发明借助人脸检测、人脸识别以及人眼定位等技术，实现用户只需盯着空调看一段时间即可控制空调的功能，即无需传统的遥控器来进行控制，提高了产品的用户体验感，方便了用户的使用。

Description

一种智能空调的控制方法及系统
技术领域
本发明涉及智能家电领域，尤其涉及一种智能空调的控制方法及系统。
背景技术
空调的控制技术有多种，最传统的方法是通过红外遥控器发送红外码值，空调端接收红外指令并执行操作，从而达到控制空调的目的。但是在日常使用空调过程中，时常遇到找不到遥控器的状况，或者只是开关一下空调却要去找寻一个设备的状况。近期较为流行的方法是通过手机等移动终端去来控制空调，但无论是通过红外技术还是WiFi等无线技术，其本质都是将手机等移动终端充当一个遥控器，所以存在和遥控器同样的问题，都必须借助另一个终端设备来控制空调。所以这种控制方法存在天然的缺陷。
因此，现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种智能空调的控制方法及系统，旨在解决现有的空调控制方法需要利用另一个终端设备来进行控制的问题。
本发明的技术方案如下：
一种智能空调的控制方法，其中，包括步骤：
采集图像数据，根据所述图像数据获取人眼的特征信息；
对人眼的特征信息进行图像分析，获取眼球的聚焦状态信息；
根据聚焦状态信息获取聚焦状态的持续时间，若持续时间大于时间阈值，则执行相应的控制操作。
所述的智能空调的控制方法，其中，采集图像数据，根据所述图像数据获取人眼的特征信息的步骤具体包括：
实时采集图像数据；
对所述图像数据进行人脸检测；
若检测到人脸，则进行人眼定位分析，定位到人眼的特征信息。
所述的智能空调的控制方法，其中，若检测到人脸，则进行人眼定位分析，定位到人眼的特征信息的步骤具体包括：
对检测到的人脸进行识别，获取人脸的特征信息；
根据人脸的特征信息进行人脸学习库匹配，得到用户特征信息；
根据用户特征信息获得用户的行为习惯信息；
对检测到的人脸进行人眼定位分析，定位到人眼的特征信息。
所述的智能空调的控制方法，其中，根据聚焦状态信息获取聚焦状态的持续时间，若持续时间大于阈值，则执行相应的控制操作的步骤具体包括：
根据所述聚焦状态信息分析眼球聚焦状态；
根据分析结果计算眼球聚焦状态持续时间；
将聚焦状态持续时间与时间阈值进行比较；
若聚焦状态持续时间大于时间阈值，则执行相应的控制操作。
所述的智能空调的控制方法，其中，执行相应的控制操作的步骤具体包括：
按照用户的行为习惯对智能空调执行相应的控制操作。
一种智能空调的控制系统，其中，包括：
图像处理模块，用于采集图像数据，根据所述图像数据获取人眼的特征信息；
人眼分析模块，用于对人眼的特征信息进行图像分析，获取眼球的聚焦状态信息；
控制模块，用于根据聚焦状态信息获取聚焦状态的持续时间，若持续时间大于阈值，则执行相应的控制操作。
所述的智能空调的控制系统，其中，所述图像处理模块具体包括：
数据采集单元，用于实时采集图像数据；
人脸检测单元，用于对所述图像数据进行人脸检测；
人眼定位单元，用于若检测到人脸，则进行人眼定位分析，定位到人眼的特征信息。
所述的智能空调的控制系统，其中，所述人眼定位单元具体包括：
识别子单元，用于对人脸进行识别，获取人脸的特征信息；
匹配子单元，用于根据人脸的特征信息进行人脸学习库匹配，得到用户特征信息；
行为习惯获取子单元，用于根据用户特征信息获得用户的行为习惯信息；
定位子单元，用于对检测到的人脸进行人眼定位分析，定位到人眼的特征信息。
所述的智能空调的控制系统，其中，所述控制模块具体包括：
分析单元，用于根据所述聚焦状态信息分析眼球聚焦状态；
计算单元，用于根据分析结果计算眼球聚焦状态持续时间；
比较单元，用于将聚焦状态持续时间与时间阈值进行比较；
控制单元，用于若聚焦状态持续时间大于时间阈值，则执行相应的控制操作。
所述的智能空调的控制系统，其中，所述控制模块中，按照用户的行为习惯对智能空调执行相应的控制操作。
有益效果：本发明借助人脸检测、人脸识别以及人眼定位等技术，实现用户只需盯着空调看一段时间即可控制空调的功能，通过得到的用户眼球的行为，去控制智能空调。即无需传统的遥控器来进行控制，提高了产品的用户体验感，方便了用户的使用。
附图说明
图1为本发明一种智能空调的控制方法较佳实施例的流程图；
图2为图1所示方法中步骤S101的具体流程图；
图3为图2所示流程中步骤S203的具体流程图；
图4为图1所示方法中步骤S103的具体流程图；
图5为本发明一种智能空调的控制系统较佳实施例的结构框图；
图6为图5中图像处理模块的具体结构框图；
图7为图6所示模块中人眼定位单元的具体结构框图；
图8为图5中控制模块的具体结构框图。
具体实施方式
本发明提供一种智能空调的控制方法及系统，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1，图1为本发明一种智能空调的控制方法较佳实施例的流程图，如图所示，其包括步骤：
S101、采集图像数据，根据所述图像数据获取人眼的特征信息；
S102、对人眼的特征信息进行图像分析，获取眼球的聚焦状态信息；
S103、根据聚焦状态信息获取聚焦状态的持续时间，若持续时间大于时间阈值，则执行相应的控制操作。
本发明中，采集图像数据是通过智能空调内置或外接摄像头来实现的，当外接时可通过USB接入或者WiFi等技术接入到智能空调。摄像头可以监控室内的情况，并实时采集图像数据，并将采集到的图像数据传送给智能空调的中心处理器。所述的中心处理器内置于智能空调内，用于完成对图像数据后续的处理。即通过中心处理器完成人脸检测、人脸识别以及人眼定位等步骤，然后来实现智能控制。本发明无需使用传统的遥控器以及手机等终端设备，只需通过眼球动作即可控制，其更方便控制，本发明不仅可在智能空调领域应用，还可以在其他可以内置或外置摄像头的终端设备中使用。
进一步，如图2所示，所述步骤S101具体包括：
S201、实时采集图像数据；
由于智能空调的室内机一般是悬挂在室内高处的，所以采集图像数据的摄像头优选为智能空调内置的，其位置非常适合本发明的应用场景，可实时采集到正对着摄像头的用户的图像数据。
S202、对所述图像数据进行人脸检测；
接收到图像数据后，对图像数据进行人脸检测算法分析。例如采用ANN或SVM方法，具体采用基于机器学习的模型，以图像数据作为分类器的输入，然后判断区域是否有人脸。
S203、若检测到人脸，则进行人眼定位分析，定位到人眼的特征信息。
人眼定位分析采用ASM算法。ASM是一种基于点分布模型的算法。分为ASM的训练和ASM的搜索：
对于ASM的训练，是指通过样本集进行训练得到ASM模型，具体包括两部分：建立形状模型以及为每个特征点构建局部特征。其中建立形状模型包括：
1、搜集n个训练样本；即搜集n个含有人脸面部区域的样本图片。
2、记录每个训练样本中的k个关键特征点；
3、构建训练集的形状向量；
4、对形状向量进行归一化；从而消除图片中人脸由于不同角度、距离远近、姿态变换等外界因素造成的非形状干扰，从而使得点分布模型更加有效。具体可把一系列的点分布模型通过平移、旋转、缩放变换，在不改变点分布模型的基础上对齐到同一个点分布模型，从而改变获取的原始数据杂乱无章的状态，减少非形状印刷的干扰。
5、将对齐的形状向量进行PCA处理，具体包括：计算平均形状向量，计算协方差矩阵；计算协方差矩阵的特征值将其按从小到大依次排序。
每个特征点构建局部特征，是指在每一次迭代过程中为每个特征点寻找新的位置，分别建立局部特征，例如在第j个训练样本的第i个特征点的两侧，沿着垂直于该特征点前后两个特征点连线的方向上分别选中m个像素以构成一个长度为2m+1的向量，对该向量所包含的像素的灰度值求导得到一个局部纹理，对训练集中其他训练样本图像中的第i个特征点进行同样的操作，这样得到第i个特征点的n个局部纹理，然后求取平均值以及局部方差，这样就得到了第i个特征点的局部特征，对其他所有的特征点进行相同操作，即可得到每个特征点的局部特征，这样，一个特征点的新的特征与其训练好的局部特征之间的相似度即可用马氏距离表示。
对于ASM的搜索，其包括：
1、计算每个特征点的新位置；
对于ASM模型中第i个特征点，在垂直于其前后两个特征点连线方向上以其为中心两边各选择l（l>m）个像素，然后计算这l个像素的灰度值导数并归一化从而得的一个局部特征，其包括2（l-m）+1个子局部特征，然后计算这些局部特征与当前特征点的局部特征之间的马氏距离，使得马氏距离最小的那个子局部特征的中心即为当前特征点的新位置，这样就会产生一个位移，为所有的特征点找到其新位置，并将对应的位移组成一个向量。
2、仿真变化；通过仿真变换使当前特征点的位置X与对应的新的位置X+dX最为接近。
在本发明中，具有两种工作模式，第一种工作模式如上述所述，即检测到人脸后直接进行人眼定位分析，此工作模式称为通用模式；第二种模式则是特定人使用模式，在特定人使用模式下，若检测到人脸，则进行人脸识别。具体如下所述。
如图3所示，所述步骤S203具体包括：
S301、对检测到的人脸进行识别，获取人脸的特征信息；
S302、根据人脸的特征信息进行人脸学习库匹配，得到用户特征信息；
根据人脸的特征信息到数据库中匹配合适的数据，得到特定用户信息。
S303、根据用户特征信息获得用户的行为习惯信息；
根据用户特征信息，得到该用户的一些行为习惯的信息。用户的行为习惯信息为用户使用智能空调时的习惯数据，例如智能空调的温度、模式、风速、风向等数据。
S304、对检测到的人脸进行人眼定位分析，定位到人眼的特征信息。
进一步，如图4所示，所述步骤S103具体包括：
S401、根据所述聚焦状态信息分析眼球聚焦状态；
其主要包括：
通过人眼的特征信息获取眼球位置。
根据眼球位置以及静止状态，判断眼球是否处于聚焦状态，例如眼球在处于2mm的范围内移动，则判定其处于聚焦状态。
S402、根据分析结果计算眼球聚焦状态持续时间T；
即从处于聚焦状态开始计时，获取处于聚焦状态的持续时间T。
S403、将聚焦状态持续时间T与时间阈值Q进行比较；所述的时间阈值Q可以默认是5秒，当然用户也可自定义设置。
S404、若聚焦状态持续时间T大于时间阈值Q，则执行相应的控制操作。若聚焦状态持续时间T小于时间阈值Q，则流程结束。
在进行控制时，判断智能空调的当前开关状态，如果智能空调当前处于运行状态，则关闭智能空调。如果智能空调当前处于关闭状态，则打开智能空调。
进一步，执行相应的控制操作的步骤具体包括：
按照用户的行为习惯对智能空调执行相应的控制操作。即若聚焦状态持续时间大于时间阈值，那么在进行控制时，根据之前得到的用户行为习惯信息，来进行控制，使智能空调的运行参数与之前的行为习惯一致。
基于上述方法，本发明还提供一种智能空调的控制系统较佳实施例，如图5所示，其包括：
图像处理模块100，用于采集图像数据，根据所述图像数据获取人眼的特征信息；
人眼分析模块200，用于对人眼的特征信息进行图像分析，获取眼球的聚焦状态信息；
控制模块300，用于根据聚焦状态信息获取聚焦状态的持续时间，若持续时间大于阈值，则执行相应的控制操作。
进一步，如图6所示，所述图像处理模块100具体包括：
数据采集单元110，用于实时采集图像数据；
人脸检测单元120，用于对所述图像数据进行人脸检测；
人眼定位单元130，用于若检测到人脸，则进行人眼定位分析，定位到人眼的特征信息。
进一步，如图7所示，所述人眼定位单元130具体包括：
识别子单元131，用于对人脸进行识别，获取人脸的特征信息；
匹配子单元132，用于根据人脸的特征信息进行人脸学习库匹配，得到用户特征信息；
行为习惯获取子单元133，用于根据用户特征信息获得用户的行为习惯信息；
定位子单元134，用于对检测到的人脸进行人眼定位分析，定位到人眼的特征信息。
进一步，如图8所示，所述控制模块300具体包括：
分析单元310，用于根据所述聚焦状态信息分析眼球聚焦状态；
计算单元320，用于根据分析结果计算眼球聚焦状态持续时间；
比较单元330，用于将聚焦状态持续时间与时间阈值进行比较；
控制单元340，用于若聚焦状态持续时间大于时间阈值，则执行相应的控制操作。
进一步，所述控制模块300中，按照用户的行为习惯对智能空调执行相应的控制操作。
关于上述模块单元的技术细节在前面的方法中已有详述，故不再赘述。
综上所述，本发明借助人脸检测、人脸识别以及人眼定位等技术，实现用户只需盯着空调看一段时间即可控制空调的功能，通过得到的用户眼球的行为，去控制智能空调。即无需传统的遥控器来进行控制，提高了产品的用户体验感，方便了用户的使用。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种智能空调的控制方法，其特征在于，包括步骤：
采集图像数据，根据所述图像数据获取人眼的特征信息；
对人眼的特征信息进行图像分析，获取眼球的聚焦状态信息；
根据聚焦状态信息获取聚焦状态的持续时间，若持续时间大于时间阈值，则执行相应的控制操作。
2.根据权利要求1所述的智能空调的控制方法，其特征在于，采集图像数据，根据所述图像数据获取人眼的特征信息的步骤具体包括：
实时采集图像数据；
对所述图像数据进行人脸检测；
若检测到人脸，则进行人眼定位分析，定位到人眼的特征信息。
3.根据权利要求2所述的智能空调的控制方法，其特征在于，若检测到人脸，则进行人眼定位分析，定位到人眼的特征信息的步骤具体包括：
对检测到的人脸进行识别，获取人脸的特征信息；
根据人脸的特征信息进行人脸学习库匹配，得到用户特征信息；
根据用户特征信息获得用户的行为习惯信息；
对检测到的人脸进行人眼定位分析，定位到人眼的特征信息。
4.根据权利要求1所述的智能空调的控制方法，其特征在于，根据聚焦状态信息获取聚焦状态的持续时间，若持续时间大于阈值，则执行相应的控制操作的步骤具体包括：
根据所述聚焦状态信息分析眼球聚焦状态；
根据分析结果计算眼球聚焦状态持续时间；
将聚焦状态持续时间与时间阈值进行比较；
若聚焦状态持续时间大于时间阈值，则执行相应的控制操作。
5.根据权利要求3所述的智能空调的控制方法，其特征在于，执行相应的控制操作的步骤具体包括：
按照用户的行为习惯对智能空调执行相应的控制操作。
6.一种智能空调的控制系统，其特征在于，包括：
图像处理模块，用于采集图像数据，根据所述图像数据获取人眼的特征信息；
人眼分析模块，用于对人眼的特征信息进行图像分析，获取眼球的聚焦状态信息；
控制模块，用于根据聚焦状态信息获取聚焦状态的持续时间，若持续时间大于阈值，则执行相应的控制操作。
7.根据权利要求6所述的智能空调的控制系统，其特征在于，所述图像处理模块具体包括：
数据采集单元，用于实时采集图像数据；
人脸检测单元，用于对所述图像数据进行人脸检测；
人眼定位单元，用于若检测到人脸，则进行人眼定位分析，定位到人眼的特征信息。
8.根据权利要求7所述的智能空调的控制系统，其特征在于，所述人眼定位单元具体包括：
识别子单元，用于对人脸进行识别，获取人脸的特征信息；
匹配子单元，用于根据人脸的特征信息进行人脸学习库匹配，得到用户特征信息；
行为习惯获取子单元，用于根据用户特征信息获得用户的行为习惯信息；
定位子单元，用于对检测到的人脸进行人眼定位分析，定位到人眼的特征信息。
9.根据权利要求6所述的智能空调的控制系统，其特征在于，所述控制模块具体包括：
分析单元，用于根据所述聚焦状态信息分析眼球聚焦状态；
计算单元，用于根据分析结果计算眼球聚焦状态持续时间；
比较单元，用于将聚焦状态持续时间与时间阈值进行比较；
控制单元，用于若聚焦状态持续时间大于时间阈值，则执行相应的控制操作。
10.根据权利要求8所述的智能空调的控制系统，其特征在于，所述控制模块中，按照用户的行为习惯对智能空调执行相应的控制操作。
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