CN106288208B - 一种空调控制方法及基于红外检测的热源识别滤除方法 - Google Patents
一种空调控制方法及基于红外检测的热源识别滤除方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106288208B CN106288208B CN201610694528.2A CN201610694528A CN106288208B CN 106288208 B CN106288208 B CN 106288208B CN 201610694528 A CN201610694528 A CN 201610694528A CN 106288208 B CN106288208 B CN 106288208B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- heat source
- filtering time
- filtering
- human body
- pixel points
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
本发明涉及一种空调控制方法及基于红外检测的热源识别滤除方法，滤除方法为检测光照强度L；若L＜Lmin，滤除时间为滤除时间t1；若Lmin≤L≤Lmax，滤除时间为滤除时间t2；若L＞Lmax，滤除时间为滤除时间t3；其中，滤除时间t3＜滤除时间t2＜滤除时间t1，Lmin为光照强度最小阈值，Lmax为光照强度最大阈值。本发明基于红外检测的热源识别滤除方法根据光照强度与光照强度最大阈值和最小阈值的关系确定滤除时间，在光照强度减弱时，增加滤除时间，以提高热源判断的准确度。因而，本发明能够更加精确的滤除热源，防止误判，提高检测精度。
Description
技术领域
本发明涉及空调器技术领域，具体地说，是涉及一种空调控制方法及基于红外检测的热源识别滤除方法。
背景技术
为了实现空调的智能控制，红外传感技术在空调上得到应用，空调通过红外检测模块检测热源位置，并根据热源位置控制空调的出风方向、风速、压缩机运行频率以及运行模式等，以便使用户处于任何位置均能够得到最舒适的效果。
但是非人体热源（暖气片、电视）等往往会干扰红外检测模块的检测结果，因此，如何更准确的区分静态热源与人体，并将人体以外的静态热源滤除掉，是红外传感技术在空调上应用的一个重要研究课题。现有的处理方式一般是检测温度高于或低于人体温度即进行滤除，但是，由于温度与检测距离有关，检测距离越大，检测的温度比实际温度要低，因而，此种方式误判率高，精度较差，导致空调的舒适性能较差。而且，光照强度对红外检测模块的检测具有较大影响，在不同光照强度下，若以同等滤除条件，往往导致热源不能够准确滤除。
发明内容
本发明的目的在于提供基于红外检测的热源识别滤除方法，解决了光照强度对现有滤除方法影响较大，导致热源不能准确滤除的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案予以实现：
一种基于红外检测的热源识别滤除方法，所述方法为：
检测光照强度L；
若L＜Lmin，滤除时间为滤除时间t1；
若Lmin≤L≤Lmax，滤除时间为滤除时间t2；
若L＞Lmax，滤除时间为滤除时间t3；
其中，滤除时间t3＜滤除时间t2＜滤除时间t1，Lmin为光照强度最小阈值，Lmax为光照强度最大阈值。
如上所述的基于红外检测的热源识别滤除方法，所述方法为：
检测室内环境温度；
获取热源的温度、热源与空调的距离；
将所述热源的温度与预设温度比较，若热源的温度高于预设温度，判断热源为高温热源，并滤除；
其中，预设温度与所述室内环境温度和热源与空调的距离有关，室内环境温度越高、热源与空调的距离越近，所述预设温度越高；室内环境温度越低、热源与空调的距离越远，所述预设温度越低。
如上所述的基于红外检测的热源识别滤除方法，将所述热源的温度与预设温度比较时，首先根据室内环境温度和热源与空调的距离查询预设温度表，获取预设温度。
如上所述的基于红外检测的热源识别滤除方法，热源与空调的距离≤设定值时，若热源的像素点个数＞人体热源像素点的最大值，滤除时间为第一滤除时间；若热源的像素点个数＜人体热源像素点的最小值，滤除时间为第二滤除时间；若人体热源像素点的最小值≤热源的像素点个数≤人体热源像素点的最大值，滤除时间为第三滤除时间；
热源与空调的距离＞设定值时，若热源的像素点个数大于人体热源像素点的最大值，判断热源为非人体热源，直接滤除；若热源的像素点个数小于等于人体热源像素点的最大值，滤除时间为第四滤除时间；
其中，第一滤除时间、第二滤除时间＜第三滤除时间＜第四滤除时间，第一滤除时间与第二滤除时间可以相同或不同。
如上所述的基于红外检测的热源识别滤除方法，所述第一滤除时间、第二滤除时间、第三滤除时间、第四滤除时间均与热源的像素点个数和热源与空调的距离有关；热源的像素点个数越大、热源与空调的距离越近，第一滤除时间、第二滤除时间、第三滤除时间、第四滤除时间越短；热源的像素点个数越小、热源与空调的距离越远、第一滤除时间、第二滤除时间、第三滤除时间、第四滤除时间越长。
如上所述的基于红外检测的热源识别滤除方法，根据热源与空调的距离、热源的像素个数查询滤除时间表，获取第一滤除时间、第二滤除时间、第三滤除时间、第四滤除时间。
如上所述的基于红外检测的热源识别滤除方法，当位置、形状、像素点相同的热源再次出现时，若热源的像素点个数＜人体热源像素点的最小值，滤除时间加长为第一次出现时的n倍；若热源的像素点个数＞人体热源像素点的最大值，直接滤除；若人体热源像素点的最小值≤热源的像素点个数≤人体热源像素点的最大值，热源的像素点越多，滤除时间越少，热源的像素点越少，滤除时间越多。
如上所述的基于红外检测的热源识别滤除方法，若人体热源像素点的最小值≤热源的像素点个数≤人体热源像素点的最大值，首先根据热源的像素点查询滤除时间表，获取滤除时间。
如上所述的基于红外检测的热源识别滤除方法，开机前一段时间内，按照如下方法滤除热源：
红外检测模块扫描多个周期，形状、大小不变化的热源直接滤除，形状、大小发生变化的位置识别为热源。
如上所述的基于红外检测的热源识别滤除方法，所述非人体热源滤除之前首先进行热源的识别，热源识别方法如下：
首帧图像的识别，红外检测模块获取首帧图像，判断首帧图像的像素点与周边像素点的温差，若温差大于人体热源识别阈值T，判定所述像素点为热源像素点，根据所述热源像素点圈出所有热源；同时，获取每个像素点的温度作为背景温度Tei；
后续图像的识别，获取当前帧图像的每个像素点温度Ti，若Ti-Tei≥T，判定所述像素点为热源像素点，满足上述条件的相邻的像素点判定为一个热源；若Ti-Te＜T，则（a*Ti+b*Te）作为下一帧图像的背景温度，其中，0＜a＜1，0＜b＜1，a+b=1。
本发明还提出了一种空调控制方法，所述空调根据上述的基于红外检测的热源识别滤除方法滤除非人体热源后，若有人体热源，根据人体热源位置，对空调进行控制。
如上所述的空调控制方法，根据人体位置对空调的导风板、风速和/或压缩机频率进行控制。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：本发明基于红外检测的热源识别滤除方法根据光照强度与光照强度最大阈值和最小阈值的关系确定滤除时间，在光照强度减弱时，增加滤除时间，以提高热源判断的准确度。因而，本发明能够更加精确的滤除热源，防止误判，提高检测精度。
本发明空调的控制方法由于采用上述基于红外检测的热源识别滤除方法，能够更加精确的滤除非人体热源，确定人体位置，防止非人体热源的干扰，根据人体位置对空调进行控制。因而，空调舒适性能大大提高。
结合附图阅读本发明实施方式的详细描述后，本发明的其他特点和优点将变得更加清楚。
附图说明
图1为本发明具体实施例热源处理的流程图。
图2为本发明具体实施例热源识别的流程图。
图3为本发明具体实施例热源滤除的流程图。
图4为本发明具体实施例空调控制方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行详细地描述。
如图1所示，本实施例提出了一种基于红外检测的热源识别滤除方法，首先对红外检测模块检测的每帧图像的热源进行识别，再根据相邻几帧图像的热源的光照强度、温度、形状、大小、位置的变化情况判定是否为人体热源，若非人体热源，进行滤除，若为人体热源，作为目标热源。其中，通过滤除时间的长短确定相邻几帧图像的数量。
对红外检测模块检测的每帧图像的热源识别方法进行说明：
首帧图像的识别，红外检测模块获取首帧图像，判断首帧图像的像素点与周边像素点的温差，若温差大于人体热源识别阈值T，判定像素点为热源像素点，根据热源像素点圈出所有热源；同时，获取每个像素点的温度作为背景温度Tei；
后续图像的识别，获取当前帧图像的每个像素点温度Ti，若Ti-Tei≥T，判定像素点为热源像素点，满足上述条件的相邻的像素点判定为一个热源；若Ti-Te＜T，则（a*Ti+b*Te）作为下一帧图像的背景温度，其中，0＜a＜1，0＜b＜1，a+b=1。|Ti-Te|越大a值越小，|Ti-Te|越小a值越大，最大为0.5。
如图2所示，识别方法包括如下步骤：
S1、开始。
S2、判断是否是首帧图像；若是，进入步骤S3，否则，进入步骤S5。
S3、找出像素点与周边像素点的温差大于人体热源识别阈值T的所有热源像素点。
S4、根据热源像素点圈出所有热源。
S5、获取每个像素点的温度作为背景温度Tei，获取下一帧图像的每个像素点温度Ti；
S6、Ti-Tei≥T？若是，进入步骤S7，若否，进入步骤S8；
S7、判定像素点为热源像素点，满足上述条件的相邻的像素点判定为一个热源。
S8、以（a*Ti+b*Te）作为下一帧图像的背景温度，返回至步骤S5。
对红外检测模块检测的热源滤除方法进行说明：
（1）首先滤除高温热源
检测室内环境温度Tr；获取热源的温度、热源与空调的距离X。室内环境温度一般通过温度检测模块获得。热源的温度通过红外检测模块获得。热源与空调的距离X通过红外检测模块检测的热源所在的与空调最近的像素行数表示。
根据室内环境温度和热源与空调的距离查询预设温度表，获取预设温度Ts。
预设温度表如下所示：
| X1（行） | X2（行） | X3（行） | X4（行） | … | |
| Tr1 | Ts1 | Ts1-a | Ts1- b | Ts1-c | … |
| Tr2 | Ts2 | Ts2-a | Ts2-b | Ts2-c | … |
| Tr3 | Ts3 | Ts3-a | Ts3-b | Ts3-c | … |
| Tr4 | Ts4 | Ts4-a | Ts4-b | Ts4-c | … |
| Tr5 | Ts5 | Ts5-a | Ts5-b | Ts5-c | … |
| … | … | … | … | … |
其中，Tr1 ＞Tr2 ＞Tr3＞ Tr4＞ Tr5；X1＜ X2＜ X3＜ X4；
Ts1＞ Ts2＞ Ts3＞ Ts4＞Ts5；a＜b＜c。
预设温度与室内环境温度和热源与空调的距离有关，室内环境温度越高、热源与空调的距离越近，预设温度越高；室内环境温度越低、热源与空调的距离越远，预设温度越低。
将热源的温度与预设温度比较，若热源的温度高于预设温度，判断热源为高温热源，并滤除。
（2）再滤除静态热源
热源与空调的距离X≤设定值时，
若热源的像素点个数N＞人体热源像素点的最大值，滤除时间为第一滤除时间；
若热源的像素点个数N＜人体热源像素点的最小值，滤除时间为第二滤除时间；
若人体热源像素点的最小值≤热源的像素点个数N≤人体热源像素点的最大值，滤除时间为第三滤除时间。
其中，第一滤除时间、第二滤除时间＜第三滤除时间，对第一滤除时间和第二滤除时间的大小不做限定，二者可以相同，也可不同。
热源与空调的距离X＞设定值时，
若热源的像素点个数N＞人体热源像素点的最大值，判断热源为非人体热源，直接滤除；
若热源的像素点个数N小于等于人体热源像素点的最大值，滤除时间为第四滤除时间。
其中，第一滤除时间、第二滤除时间＜第三滤除时间＜第四滤除时间，对第一滤除时间和第二滤除时间的大小不做限定，二者可以相同，也可不同。
根据热源与空调的距离、热源的像素个数查询滤除时间表，获取第一滤除时间、第二滤除时间、第三滤除时间、第四滤除时间。
第一滤除时间t表如下所示：
| X1（行） | X2（行） | X3(行） | … | 设定值 | |
| 1-N1 | t1 | t1+a | t1+b | … | t1+m |
| (N1+1)-N2 | t2 | t2+a | t2+b | … | t2+m |
| (N2+1)-N3 | t3 | t3+a | t3+b | … | t3+m |
| (N3+1)-N4 | t4 | t4+a | t4+b | … | t4+m |
| (N4+1)-N5 | t5 | t5+a | t5+b | … | t5+m |
| … | … | … | … | … |
其中，X1＜ X2＜ X3＜ X4；t1＞ t2＞ t3＞ t4＞ t5；a＜b＜m。
第二滤除时间、第三滤除时间与第一滤除时间表类似，不再说明。
第四滤除时间t表如下所示：
| 设定值 | 设定值+1（行） | 设定值+2(行） | … | |
| 1-N1 | t1 | t1+a | t1+b | … |
| (N1+1)-N2 | t2 | t2+a | t2+b | … |
| (N2+1)-N3 | t3 | t3+a | t3+b | … |
| (N3+1)-N4 | t4 | t4+a | t4+b | … |
| … | … | … | … | … |
| 人体热源像素点最小值 | tn | tn+a | tn+b | … |
其中， t1＞t2＞ t3＞ t4＞ tn；a＜b。
第一滤除时间、第二滤除时间、第三滤除时间、第四滤除时间均与热源的像素点个数和热源与空调的距离有关；热源的像素点个数越大、热源与空调的距离越近，第一滤除时间、第二滤除时间、第三滤除时间、第四滤除时间越短；热源的像素点个数越小、热源与空调的距离越远、第一滤除时间、第二滤除时间、第三滤除时间、第四滤除时间越长。
在滤除时间内，通过热源形状、大小、位置是否变化判断热源是否为静态非人体热源。
本实施例中，为了更加精确的检测，人体热源像素点的最小值和最大值与热源与空调的距离相关，也可通过查表的方式获取。其中，热源与空调的距离越大，人体热源像素点的最小值、最大值越大；热源与空调的距离越小，人体热源像素点的最小值、最大值越小。
本实施例通过滤除时间的确定，可以加快检测速度，减少空调的反应时间，尽快达到舒适状态。
（3）对位置、形状、像素点相同的热源再次出现时的滤除，具体方法如下：
若热源的像素点个数＜人体热源像素点的最小值，滤除时间加长为第一次出现时的n倍；
若热源的像素点个数＞人体热源像素点的最大值，直接滤除；
若人体热源像素点的最小值≤热源的像素点个数≤人体热源像素点的最大值，根据热源的像素点查询滤除时间表，获取滤除时间，热源的像素点越多，滤除时间越少，热源的像素点越少，滤除时间越多。
同样，在滤除时间内，通过热源形状、大小、位置是否变化判断热源是否为静态非人体热源。
在上述（2）、（3）滤除方法中，均需要增加光照强度的滤除条件：
检测光照强度L；
若L＜Lmin，判定为夜晚模式滤除时间为滤除时间t1；
若Lmin≤L≤Lmax，判定为弱光或者阴天模式，滤除时间为滤除时间t2；
若L＞Lmax，判定为强光模式，滤除时间为滤除时间t3；
其中，滤除时间t3＜滤除时间t2＜滤除时间t1，Lmin为光照强度最小阈值，Lmax为光照强度最大阈值。
假设在（2）、（3）中确认滤除时间（包括第一滤除时间、第二滤除时间、第三滤除时间、第四滤除时间）为t，则，滤除时间t1=2t，t2=t，t3=t/2。
为了提高空调的开机响应速度，开机前一段时间内，按照如下方法滤除热源：红外检测模块扫描多个周期，形状、大小不变化的热源直接滤除，形状、大小发生变化的位置识别为热源。开机一段时间后再按照（1）、（2）、（3）及光照强度的滤除方法滤除热源。
如图3所示，滤除方法包括如下步骤：
S1、开始。
S2、判断开机时间＞Tc？若是，进入步骤S3，否则，进入步骤S4。
S3、按照（1）、（2）、（3）及光照强度的滤除方法滤除热源。
S4、红外检测模块扫描多个周期。
S5、判断热源形状、大小是否变化，若是，进入步骤S6，否则，进入步骤S7。
S6、识别为人体热源。
S7、识别为非人体热源，滤除。
基于上述红外检测的非人体热源滤除方法的设计，本实施例还提出了一种空调的控制方法，如图4所示，包括如下步骤：
S1、利用上述方法滤除非人体热源.
S2、判断是否有人体热源，若有，进入步骤S3，否则，进入步骤S4。
S3、获得人体热源位置，根据人体位置对空调进行导风板、风速和/或压缩机频率进行控制。
S4、对空调进行正常控制。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (11)
1.一种基于红外检测的非人体热源滤除方法，其特征在于，所述方法为：
热源与空调的距离≤设定值时，若热源的像素点个数＞人体热源像素点的最大值，滤除时间为第一滤除时间；若热源的像素点个数＜人体热源像素点的最小值，滤除时间为第二滤除时间；若人体热源像素点的最小值≤热源的像素点个数≤人体热源像素点的最大值，滤除时间为第三滤除时间；
热源与空调的距离＞设定值时，若热源的像素点个数大于人体热源像素点的最大值，判断热源为非人体热源，直接滤除；若热源的像素点个数小于等于人体热源像素点的最大值，滤除时间为第四滤除时间；
其中，第一滤除时间、第二滤除时间＜第三滤除时间＜第四滤除时间，第一滤除时间与第二滤除时间相同或不同；
检测光照强度L；
若L＜Lmin，滤除时间为滤除时间t1；
若Lmin≤L≤Lmax，滤除时间为滤除时间t2；
若L＞Lmax，滤除时间为滤除时间t3；
其中，滤除时间t3＜滤除时间t2＜滤除时间t1，Lmin为光照强度最小阈值，Lmax为光照强度最大阈值。
2.根据权利要求1所述的基于红外检测的非人体热源滤除方法，其特征在于，所述方法为：
检测室内环境温度；
获取热源的温度、热源与空调的距离；
将所述热源的温度与预设温度比较，若热源的温度高于预设温度，判断热源为高温热源，并滤除；
其中，预设温度与所述室内环境温度和热源与空调的距离有关，室内环境温度越高、热源与空调的距离越近，所述预设温度越高；室内环境温度越低、热源与空调的距离越远，所述预设温度越低。
3.根据权利要求2所述的基于红外检测的非人体热源滤除方法，其特征在于，将所述热源的温度与预设温度比较时，首先根据室内环境温度和热源与空调的距离查询预设温度表，获取预设温度。
4.根据权利要求1所述的基于红外检测的非人体热源滤除方法，其特征在于，所述第一滤除时间、第二滤除时间、第三滤除时间、第四滤除时间均与热源的像素点个数和热源与空调的距离有关；热源的像素点个数越大、热源与空调的距离越近，第一滤除时间、第二滤除时间、第三滤除时间、第四滤除时间越短；热源的像素点个数越小、热源与空调的距离越远、第一滤除时间、第二滤除时间、第三滤除时间、第四滤除时间越长。
5.根据权利要求4所述的基于红外检测的非人体热源滤除方法，其特征在于，根据热源与空调的距离、热源的像素个数查询滤除时间表，获取第一滤除时间、第二滤除时间、第三滤除时间、第四滤除时间。
6.根据权利要求1所述的基于红外检测的非人体热源滤除方法，其特征在于，当位置、形状、像素点相同的热源再次出现时，若热源的像素点个数＜人体热源像素点的最小值，滤除时间加长为第一次出现时的n倍；若热源的像素点个数＞人体热源像素点的最大值，直接滤除；若人体热源像素点的最小值≤热源的像素点个数≤人体热源像素点的最大值，热源的像素点越多，滤除时间越少，热源的像素点越少，滤除时间越多。
7.根据权利要求6所述的基于红外检测的非人体热源滤除方法，其特征在于，若人体热源像素点的最小值≤热源的像素点个数≤人体热源像素点的最大值，首先根据热源的像素点查询滤除时间表，获取滤除时间。
8.根据权利要求1-7任意一项所述的基于红外检测的非人体热源滤除方法，其特征在于，开机前一段时间内，按照如下方法滤除热源：
红外检测模块扫描多个周期，形状、大小不变化的热源直接滤除，形状、大小发生变化的位置识别为热源。
9.根据权利要求1-7任意一项所述的基于红外检测的非人体热源滤除方法，其特征在于，所述非人体热源滤除之前首先进行热源的识别，热源识别方法如下：
首帧图像的识别，红外检测模块获取首帧图像，判断首帧图像的像素点与周边像素点的温差，若温差大于人体热源识别阈值T，判定所述像素点为热源像素点，根据所述热源像素点圈出所有热源；同时，获取每个像素点的温度作为背景温度Tei；
后续图像的识别，获取当前帧图像的每个像素点温度Ti，若Ti-Tei≥T，判定所述像素点为热源像素点，满足上述条件的相邻的像素点判定为一个热源；若Ti-Te＜T，则（a*Ti+b*Te）作为下一帧图像的背景温度，其中，0＜a＜1，0＜b＜1，a+b=1。
10.一种空调控制方法，其特征在于，所述空调根据权利要求1-9任意一项所述的基于红外检测的非人体热源滤除方法滤除非人体热源后，若有人体热源，根据人体热源位置，对空调进行控制。
11.根据权利要求10所述的空调控制方法，其特征在于根据人体位置对空调的导风板、风速和/或压缩机频率进行控制。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610694528.2A CN106288208B (zh) | 2016-08-19 | 2016-08-19 | 一种空调控制方法及基于红外检测的热源识别滤除方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610694528.2A CN106288208B (zh) | 2016-08-19 | 2016-08-19 | 一种空调控制方法及基于红外检测的热源识别滤除方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106288208A CN106288208A (zh) | 2017-01-04 |
| CN106288208B true CN106288208B (zh) | 2020-02-21 |
Family
ID=57662284
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610694528.2A Active CN106288208B (zh) | 2016-08-19 | 2016-08-19 | 一种空调控制方法及基于红外检测的热源识别滤除方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106288208B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009257677A (ja) * | 2008-04-17 | 2009-11-05 | Panasonic Corp | 空気調和機 |
| JP2011094826A (ja) * | 2009-10-27 | 2011-05-12 | Mitsubishi Electric Corp | 人体検出装置及びそれを用いた空気調和機 |
| CN105485849A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-04-13 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种空调控制方法、装置和空调装置 |
| CN105485855A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-04-13 | 广东美的制冷设备有限公司 | 空调送风控制方法及装置 |
| CN105757903A (zh) * | 2016-04-01 | 2016-07-13 | 广东美的制冷设备有限公司 | 一种空调器控制方法、系统及空调器 |
-
2016
- 2016-08-19 CN CN201610694528.2A patent/CN106288208B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009257677A (ja) * | 2008-04-17 | 2009-11-05 | Panasonic Corp | 空気調和機 |
| JP2011094826A (ja) * | 2009-10-27 | 2011-05-12 | Mitsubishi Electric Corp | 人体検出装置及びそれを用いた空気調和機 |
| CN105485849A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-04-13 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种空调控制方法、装置和空调装置 |
| CN105485855A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-04-13 | 广东美的制冷设备有限公司 | 空调送风控制方法及装置 |
| CN105757903A (zh) * | 2016-04-01 | 2016-07-13 | 广东美的制冷设备有限公司 | 一种空调器控制方法、系统及空调器 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106288208A (zh) | 2017-01-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US9456183B2 (en) | Image processing occupancy sensor | |
| CN107525213B (zh) | 送风角度控制方法、送风角度控制装置和空调器 | |
| CN104896663B (zh) | 空调器送风方式的调整方法、调整系统及空调器 | |
| JP6157477B2 (ja) | マルチポイントセンサー較正を伴うオープンループとクローズドループとが統合された日光及び人工照明のコントロール | |
| CN106247555B (zh) | 一种空调控制方法及基于红外检测的非人体热源滤除方法 | |
| US8929592B2 (en) | Camera-based 3D climate control | |
| US9414464B2 (en) | Lighting system | |
| US20150125032A1 (en) | Object detection device | |
| EP2538757A1 (en) | Illumination apparatus | |
| CN108917117B (zh) | 空调及其控制方法、装置 | |
| CN104833049A (zh) | 空调器的导风条控制方法和空调系统 | |
| CN109319639B (zh) | 电梯轿厢参数控制方法、装置和系统 | |
| CN104501361B (zh) | 空调器及其控制方法 | |
| CN110701756A (zh) | 运行控制方法、运行控制装置、空调器和存储介质 | |
| CN110248112A (zh) | 一种图像传感器的曝光控制方法 | |
| CN104976740B (zh) | 一种空调控制方法和装置 | |
| CN104279711A (zh) | 一种空调器及其室温自适应调节控制方法和系统 | |
| CN102927659A (zh) | 空调器除霜控制系统及方法 | |
| CN104266312B (zh) | 空调控制方法、系统及空调设备 | |
| CN110410982B (zh) | 送风设备及其送风量控制方法、装置、存储介质和系统 | |
| CN106288208B (zh) | 一种空调控制方法及基于红外检测的热源识别滤除方法 | |
| CN112333904B (zh) | 一种智能家居照明控制方法及系统 | |
| US20150351198A1 (en) | Lighting control analyzer | |
| CN113623815A (zh) | 空调器的控制方法、系统、空调器及存储介质 | |
| JP5877372B2 (ja) | 照明制御装置及び照明システム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20200914 Address after: 266101 Haier Industrial Park, Haier Road, Laoshan District, Shandong, Qingdao, China Co-patentee after: Qingdao Haier Parts Co., Ltd Patentee after: QINGDAO HAIER AIR CONDITIONER GENERAL Corp.,Ltd. Address before: 266101 Haier Industrial Park, Haier Road, Laoshan District, Shandong, Qingdao, China Patentee before: QINGDAO HAIER AIR CONDITIONER GENERAL Corp.,Ltd. |
|
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20201104 Address after: 266101 Haier Industrial Park, Haier Road, Laoshan District, Shandong, Qingdao, China Patentee after: QINGDAO HAIER AIR CONDITIONER GENERAL Corp.,Ltd. Patentee after: Qingdao Haier Parts Co., Ltd Patentee after: Haier Zhijia Co.,Ltd. Address before: 266101 Haier Industrial Park, Haier Road, Laoshan District, Shandong, Qingdao, China Patentee before: QINGDAO HAIER AIR CONDITIONER GENERAL Corp.,Ltd. Patentee before: Qingdao Haier Parts Co., Ltd |