CN106427466A - 车内空气调节方法及系统 - Google Patents

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CN106427466A CN201610807496.2A CN201610807496A CN106427466A CN 106427466 A CN106427466 A CN 106427466A CN 201610807496 A CN201610807496 A CN 201610807496A CN 106427466 A CN106427466 A CN 106427466A
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    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60H—ARRANGEMENTS OF HEATING, COOLING, VENTILATING OR OTHER AIR-TREATING DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR PASSENGER OR GOODS SPACES OF VEHICLES
    • B60H1/00—Heating, cooling or ventilating [HVAC] devices
    • B60H1/00642—Control systems or circuits; Control members or indication devices for heating, cooling or ventilating devices
    • B60H1/00735—Control systems or circuits characterised by their input, i.e. by the detection, measurement or calculation of particular conditions, e.g. signal treatment, dynamic models
    • B60H1/008—Control systems or circuits characterised by their input, i.e. by the detection, measurement or calculation of particular conditions, e.g. signal treatment, dynamic models the input being air quality
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
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Abstract

一种车内空气调节方法，应用于电子设备中，所述方法包括：采集车辆周围的气味信息；根据所述车辆周围的气味信息判断是否需要调节所述车辆内的空气；当判断结果为是时，根据所述车辆周围的气味信息生成空气调节指令；将所述空气调节指令发送给所述车辆的控制系统，以调节所述车辆内的空气。本发明可以利用电子设备对车辆内的空气进行调节。

Description

车内空气调节方法及系统
技术领域
本发明涉及控制技术领域，具体涉及一种车内空气调节方法及系统。
背景技术
目前，移动终端(例如手机)的使用越来越广泛，实现的功能越来越多样化。随着汽车的普及使用，如何将移动终端应用在车辆控制上，例如用于对车辆内的空气进行调节，成为亟待解决的问题。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提出一种车内空气调节方法，其可以利用电子设备对车辆内的空气进行调节。
本申请的第一方面提供一种车内空气调节方法，应用于电子设备中，所述方法包括：
采集车辆周围的气味信息；
根据所述车辆周围的气味信息判断是否需要调节所述车辆内的空气；
当判断结果为是时，根据所述车辆周围的气味信息生成空气调节指令；
将所述空气调节指令发送给所述车辆的控制系统，以调节所述车辆内的空气。
另一种可能的实现方式中，所述车辆周围的气味信息包括所述车辆内的气味信息，当根据所述车辆内的气味信息判断所述车辆内包含至少一种异味或有害气体时，生成开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令。
另一种可能的实现方式中，所述气味信息包括气体的浓度，当所述至少一种异味或有害气体的浓度大于预设浓度时，生成所述开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令。
另一种可能的实现方式中，所述车辆周围的气味信息包括所述车辆外的气味信息，当根据所述车辆外的气味信息判断所述车辆外包含至少一种异味或有害气体时，生成关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令。
另一种可能的实现方式中，所述气味信息包括气体的浓度，当所述至少一种异味或有害气体的浓度大于预设浓度时，生成所述关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令。
本申请的第二方面提供一种车内空气调节系统，应用于电子设备中，所述系统包括：
采集单元，用于采集车辆周围的气味信息；
判断单元，用于根据所述车辆周围的气味信息判断是否需要调节所述车辆内的空气；
生成单元，用于当判断结果为是时，根据所述车辆周围的气味信息生成空气调节指令；
调节单元，用于将所述空气调节指令发送给所述车辆的控制系统，以调节所述车辆内的空气。
另一种可能的实现方式中，所述车辆周围的气味信息包括所述车辆内的气味信息，当根据所述车辆内的气味信息判断所述车辆内包含至少一种异味或有害气体时，生成开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令。
另一种可能的实现方式中，所述气味信息包括气体的浓度，当所述至少一种异味或有害气体的浓度大于预设浓度时，生成所述开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令。
另一种可能的实现方式中，所述车辆周围的气味信息包括所述车辆外的气味信息，当根据所述车辆外的气味信息判断所述车辆外包含至少一种异味或有害气体时，生成关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令。
另一种可能的实现方式中，所述气味信息包括气体的浓度，当所述至少一种异味或有害气体的浓度大于预设浓度时，生成所述关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令。
本发明所提供的实施例中，利用电子设备对车辆内的空气进行检测，根据检测结果对车辆内的空气进行调节。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的车内空气调节方法的流程图。
图2是本发明实施例二提供的车内空气调节方法的流程图。
图3是本发明实施例三提供的车内空气调节方法的流程图。
图4是本发明实施例四、五、六提供的车内空气调节系统的结构图。
主要元件符号说明
采集单元 401
判断单元 402
生成单元 403
调节单元 404
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的车内空气调节方法的流程图。所述车内空气调节方法应用于电子设备(例如手机)中。实施例一说明如何根据车辆周围的气味信息调节所述车辆内的空气。如图1所示，该方法具体包括以下步骤：
101：采集车辆周围的气味信息。所述气味信息可以包括气体的名称、成分、浓度之一或组合。
所述电子设备可以包括气味信息采集装置，所述电子设备可以利用所述气味信息采集装置采集所述车辆周围的气味信息。
所述电子设备可以包括气敏传感器，所述电子设备可以利用所述气敏传感器采集所述车辆周围的气味信号，再对所述车辆周围的气味信号进行识别，得到所述车辆周围的气味信息。例如，所述电子设备包括多个气敏传感器，所述多个气敏传感器构成气敏传感器阵列。所述车辆周围的气味与所述气敏传感器阵列反应，获得所述车辆周围的气味阵列信号。所述电子设备对所述车辆周围的气味阵列信号进行特征提取，获取特征信息，并对所述特征信息进行模式识别，获得所述车辆周围的气味信息。所述特征提取可以根据预先设定的特征模式进行提取，即根据所述气味阵列信号的分布规律，对所述气味阵列信号进行特征提取。所述模式识别采用的方法可以包括参数化的多元统计方法、非参数化的人工神经网络方法。
102：根据所述车辆周围的气味信息判断是否需要调节所述车辆内的空气。当判断结果为否时，返回步骤101。实施例二、三将对如何根据所述车辆内、外的气味信息判断是否需要调节所述车辆内的空气进行具体说明。
103：当判断结果为是时，根据所述车辆周围的气味信息生成空气调节指令。例如，当根据所述车辆周围的气味信息判断需要调节所述车辆内的空气时，根据所述车辆内的气味信息生成开启或关闭车窗的空气调节指令。实施例二、三将对如何生成空气调节指令进行具体说明。
104：将所述空气调节指令发送给所述车辆的控制系统，以调节所述车辆内的空气。例如，将所述开启或关闭车窗的空气调节指令发送给所述车辆的控制系统，使得所述车辆的控制系统根据所述空气调节指令开启或关闭所述车辆的车窗。
图2为本发明实施例二提供的车内空气调节方法的流程图。所述车内空气调节方法应用于电子设备(例如手机)中。实施例二说明如何根据车辆内的气味调节所述车辆内的空气。如图2所示，该方法具体包括以下步骤：
201：采集所述车辆内的气味信息。所述气味信息可以包括气体的名称、成分、浓度之一或组合。
所述电子设备可以包括气味信息采集装置，所述电子设备可以利用所述气味信息采集装置采集所述车辆内的气味信息。
所述电子设备可以包括气敏传感器，所述电子设备可以利用所述气敏传感器采集所述车辆内的气味信号，再对所述车辆内的气味信号进行识别，得到所述车辆内的气味信息。例如，所述电子设备包括多个气敏传感器，所述多个气敏传感器构成气敏传感器阵列。所述车辆内的气味与所述气敏传感器阵列反应，获得所述车辆内的气味阵列信号。所述电子设备对所述车辆内的气味阵列信号进行特征提取，获取特征信息，并对所述特征信息进行模式识别，获得所述车辆内的气味信息。所述特征提取可以根据预先设定的特征模式进行提取，即根据所述气味阵列信号的分布规律，对所述气味阵列信号进行特征提取。所述模式识别采用的方法可以包括参数化的多元统计方法、非参数化的人工神经网络方法。
202：根据所述车辆内的气味信息判断所述车辆内是否包含至少一种异味或有害气体。例如，所述电子设备可以根据所述车辆内的气味信息检测所述车辆内是否包含一氧化碳、二氧化氮、二氧化硫、硫化氢、氨气等异味或有害气体。当所述车辆内不包含异味或有害气体时，返回步骤201。
203：当所述车辆内包含至少一种异味或有害气体时，判断所述至少一种异味或有害气体的浓度是否大于预设浓度。例如，当检测到所述车辆内包含二氧化氮时，判断所述二氧化氮的浓度是否大于预设浓度。当所述至少一种异味或有害气体的浓度不大于预设浓度时，返回步骤201。
204：当所述至少一种异味或有害气体的浓度大于预设浓度时，生成开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令。例如，当所述车辆内包含的二氧化氮的浓度大于预设浓度时，生成开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令。
205：将所述开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令发送给所述车辆的控制系统，以调节所述车辆内的空气。例如，将所述开启车窗的空气调节指令发送给所述车辆的控制系统，使得所述车辆的控制系统根据所述空气调节指令开启所述车辆的车窗。
实施例二根据所述车辆内的气味信息判断所述车辆内是否包含至少一种异味或有害气体，以及判断所述至少一种异味或有害气体的浓度是否大于预设浓度，当所述至少一种异味或有害气体的浓度大于预设浓度时，生成所述开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令。在其他的实施例中，可以只根据所述车辆内的气味信息判断所述车辆内是否包含至少一种异味或有害气体，当所述车辆内包含至少一种异味或有害气体时，生成所述开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令。
图3为本发明实施例三提供的车内空气调节方法的流程图。所述车内空气调节方法应用于电子设备(例如手机)中。实施例三说明如何根据车辆外的气味调节所述车辆内的空气。如图3所示，该方法具体包括以下步骤：
301：采集所述车辆外的气味信息。所述气味信息可以包括气体的名称、成分、浓度之一或组合。
所述电子设备可以包括气味信息采集装置，所述电子设备可以利用所述气味信息采集装置采集所述车辆外的气味信息。
所述电子设备可以包括气敏传感器，所述电子设备可以利用所述气敏传感器采集所述车辆外的气味信号，再对所述车辆外的气味信号进行识别，得到所述车辆外的气味信息。例如，所述电子设备包括多个气敏传感器，所述多个气敏传感器构成气敏传感器阵列。所述车辆外的气味与所述气敏传感器阵列反应，获得所述车辆外的气味阵列信号。所述电子设备对所述车辆外的气味阵列信号进行特征提取，获取特征信息，并对所述特征信息进行模式识别，获得所述车辆外的气味信息。所述特征提取可以根据预先设定的特征模式进行提取，即根据所述气味阵列信号的分布规律，对所述气味阵列信号进行特征提取。所述模式识别采用的方法可以包括参数化的多元统计方法、非参数化的人工神经网络方法。
302：根据所述车辆外的气味信息判断所述车辆外是否包含至少一种异味或有害气体。例如，所述电子设备可以根据所述车辆外的气味信息检测所述车辆外是否包含一氧化碳、二氧化氮、二氧化硫、硫化氢、氨气等异味或有害气体。当所述车辆外不包含异味或有害气体时，返回步骤301。
303：当所述车辆外包含至少一种异味或有害气体时，判断所述至少一种异味或有害气体的浓度是否大于预设浓度。例如，当检测到所述车辆外包含二氧化氮时，判断所述二氧化氮的浓度是否大于预设浓度。当所述至少一种异味或有害气体的浓度不大于预设浓度时，返回步骤301。
304：当所述至少一种异味或有害气体的浓度大于预设浓度时，生成关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令。例如，当所述车辆外包含的二氧化氮的浓度大于预设浓度时，生成关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令。
305：将所述关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令发送给所述车辆的控制系统，以调节所述车辆内的空气。例如，将所述关闭车窗的空气调节指令发送给所述车辆的控制系统，使得所述车辆的控制系统根据所述空气调节指令关闭所述车辆的车窗。
实施例三根据所述车辆外的气味信息判断所述车辆外是否包含至少一种异味或有害气体，以及判断所述至少一种异味或有害气体的浓度是否大于预设浓度，当所述至少一种异味或有害气体的浓度大于预设浓度时，生成所述关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令。在其他的实施例中，可以只根据所述车辆外的气味信息判断所述车辆外是否包含至少一种异味或有害气体，当所述车辆外包含至少一种异味或有害气体时，生成关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令。
图4为本发明实施例四、五、六提供的车内空气调节系统的结构图，所述车内空气调节系统应用于电子设备中。如图4所示，所述车内空气调节系统可以包括：采集单元401、判断单元402、生成单元403及调节单元404。
实施例四
实施例四说明如何根据车辆周围的气味信息调节所述车辆内的空气。
采集单元401，用于采集车辆周围的气味信息。所述气味信息可以包括气体的名称、成分、浓度之一或组合。
所述电子设备可以包括气味信息采集装置，所述电子设备可以利用所述气味信息采集装置采集所述车辆周围的气味信息。
所述电子设备可以包括气敏传感器，所述电子设备可以利用所述气敏传感器采集所述车辆周围的气味信号，再对所述车辆周围的气味信号进行识别，得到所述车辆周围的气味信息。例如，所述电子设备包括多个气敏传感器，所述多个气敏传感器构成气敏传感器阵列。所述车辆周围的气味与所述气敏传感器阵列反应，获得所述车辆周围的气味阵列信号。所述电子设备对所述车辆周围的气味阵列信号进行特征提取，获取特征信息，并对所述特征信息进行模式识别，获得所述车辆周围的气味信息。所述特征提取可以根据预先设定的特征模式进行提取，即根据所述气味阵列信号的分布规律，对所述气味阵列信号进行特征提取。所述模式识别采用的方法可以包括参数化的多元统计方法、非参数化的人工神经网络方法。
判断单元402，用于根据所述车辆周围的气味信息判断是否需要调节所述车辆内的空气。实施例五、六将对如何根据所述车辆内、外的气味信息判断是否需要调节所述车辆内的空气进行具体说明。
生成单元403，用于当判断结果为是时，根据所述车辆周围的气味信息生成空气调节指令。例如，当根据所述车辆周围的气味信息判断需要调节所述车辆内的空气时，根据所述车辆内的气味信息生成开启或关闭车窗的空气调节指令。实施例五、六将对如何生成空气调节指令进行具体说明。
调节单元404，用于将所述空气调节指令发送给所述车辆的控制系统，以调节所述车辆内的空气。例如，将所述开启或关闭车窗的空气调节指令发送给所述车辆的控制系统，使得所述车辆的控制系统根据所述空气调节指令开启或关闭所述车辆的车窗。
实施例五
实施例五说明如何根据车辆内的气味调节所述车辆内的空气。
采集单元401，用于采集所述车辆内的气味信息。所述气味信息可以包括气体的名称、成分、浓度之一或组合。
所述电子设备可以包括气味信息采集装置，所述电子设备可以利用所述气味信息采集装置采集所述车辆内的气味信息。
所述电子设备可以包括气敏传感器，所述电子设备可以利用所述气敏传感器采集所述车辆内的气味信号，再对所述车辆内的气味信号进行识别，得到所述车辆内的气味信息。例如，所述电子设备包括多个气敏传感器，所述多个气敏传感器构成气敏传感器阵列。所述车辆内的气味与所述气敏传感器阵列反应，获得所述车辆内的气味阵列信号。所述电子设备对所述车辆内的气味阵列信号进行特征提取，获取特征信息，并对所述特征信息进行模式识别，获得所述车辆内的气味信息。所述特征提取可以根据预先设定的特征模式进行提取，即根据所述气味阵列信号的分布规律，对所述气味阵列信号进行特征提取。所述模式识别采用的方法可以包括参数化的多元统计方法、非参数化的人工神经网络方法。
判断单元402，用于根据所述车辆内的气味信息判断所述车辆内是否包含至少一种异味或有害气体。例如，所述电子设备可以根据所述车辆内的气味信息检测所述车辆内是否包含一氧化碳、二氧化氮、二氧化硫、硫化氢、氨气等异味或有害气体。
判断单元402，还用于当所述车辆内包含至少一种异味或有害气体时，判断所述至少一种异味或有害气体的浓度是否大于预设浓度。例如，当检测到所述车辆内包含二氧化氮时，判断所述二氧化氮的浓度是否大于预设浓度。
生成单元403，用于当所述至少一种异味或有害气体的浓度大于预设浓度时，生成开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令。例如，当所述车辆内包含的二氧化氮的浓度大于预设浓度时，生成开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令。
调节单元404，用于将所述开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令发送给所述车辆的控制系统，以调节所述车辆内的空气。例如，将所述开启车窗的空气调节指令发送给所述车辆的控制系统，使得所述车辆的控制系统根据所述空气调节指令开启所述车辆的车窗。
实施例五中，判断单元402用于根据所述车辆内的气味信息判断所述车辆内是否包含至少一种异味或有害气体，以及判断所述至少一种异味或有害气体的浓度是否大于预设浓度，生成单元403用于当所述至少一种异味或有害气体的浓度大于预设浓度时，生成所述开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令。在其他的实施例中，判断单元402可以只用于根据所述车辆内的气味信息判断所述车辆内是否包含至少一种异味或有害气体，生成单元403可以用于当所述车辆内包含至少一种异味或有害气体时，生成所述开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令。
实施例六
实施例六说明如何根据车辆外的气味调节所述车辆内的空气。
采集单元401，用于采集所述车辆外的气味信息。所述气味信息可以包括气体的名称、成分、浓度之一或组合。
所述电子设备可以包括气味信息采集装置，所述电子设备可以利用所述气味信息采集装置采集所述车辆外的气味信息。
所述电子设备可以包括气敏传感器，所述电子设备可以利用所述气敏传感器采集所述车辆外的气味信号，再对所述车辆外的气味信号进行识别，得到所述车辆外的气味信息。例如，所述电子设备包括多个气敏传感器，所述多个气敏传感器构成气敏传感器阵列。所述车辆外的气味与所述气敏传感器阵列反应，获得所述车辆外的气味阵列信号。所述电子设备对所述车辆外的气味阵列信号进行特征提取，获取特征信息，并对所述特征信息进行模式识别，获得所述车辆外的气味信息。所述特征提取可以根据预先设定的特征模式进行提取，即根据所述气味阵列信号的分布规律，对所述气味阵列信号进行特征提取。所述模式识别采用的方法可以包括参数化的多元统计方法、非参数化的人工神经网络方法。
判断单元402，用于根据所述车辆外的气味信息判断所述车辆外是否包含至少一种异味或有害气体。例如，所述电子设备可以根据所述车辆外的气味信息检测所述车辆外是否包含一氧化碳、二氧化氮、二氧化硫、硫化氢、氨气等异味或有害气体。
判断单元402，还用于当所述车辆外包含至少一种异味或有害气体时，判断所述至少一种异味或有害气体的浓度是否大于预设浓度。例如，当检测到所述车辆外包含二氧化氮时，判断所述二氧化氮的浓度是否大于预设浓度。
生成单元403，用于当所述至少一种异味或有害气体的浓度大于预设浓度时，生成关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令。例如，当所述车辆外包含的二氧化氮的浓度大于预设浓度时，生成关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令。
调节单元404，用于将所述关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令发送给所述车辆的控制系统，以调节所述车辆内的空气。例如，将所述关闭车窗的空气调节指令发送给所述车辆的控制系统，使得所述车辆的控制系统根据所述空气调节指令关闭所述车辆的车窗。
实施例六中，判断单元402用于根据所述车辆外的气味信息判断所述车辆外是否包含至少一种异味或有害气体，以及判断所述至少一种异味或有害气体的浓度是否大于预设浓度，生成单元403用于当所述至少一种异味或有害气体的浓度大于预设浓度时，生成所述关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令。在其他的实施例中，判断单元402可以只用于根据所述车辆外的气味信息判断所述车辆外是否包含至少一种异味或有害气体，生成单元403用于当所述车辆外包含至少一种异味或有害气体时，生成关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在相同处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在相同单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是手持式电子设备，如智能手机、笔记本电脑、个人数字助理(Personal DigitalAssistant，PDA)、智能式穿戴式设备等，也可以是桌面式电子设备，如台式机、智能电视等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或系统也可以由同一个单元或系统通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
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限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种车内空气调节方法，应用于电子设备中，其特征在于，所述方法包括：
采集车辆周围的气味信息；
根据所述车辆周围的气味信息判断是否需要调节所述车辆内的空气；
当判断结果为是时，根据所述车辆周围的气味信息生成空气调节指令；
将所述空气调节指令发送给所述车辆的控制系统，以调节所述车辆内的空气。
2.如权利要求1所述的车内空气调节方法，其特征在于，所述车辆周围的气味信息包括所述车辆内的气味信息，当根据所述车辆内的气味信息判断所述车辆内包含至少一种异味或有害气体时，生成开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令。
3.如权利要求2所述的车内空气调节方法，其特征在于，所述气味信息包括气体的浓度，当所述至少一种异味或有害气体的浓度大于预设浓度时，生成所述开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令。
4.如权利要求1所述的车内空气调节方法，其特征在于，所述车辆周围的气味信息包括所述车辆外的气味信息，当根据所述车辆外的气味信息判断所述车辆外包含至少一种异味或有害气体时，生成关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令。
5.如权利要求4所述的车内空气调节方法，其特征在于，所述气味信息包括气体的浓度，当所述至少一种异味或有害气体的浓度大于预设浓度时，生成所述关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令。
6.一种车内空气调节系统，应用于电子设备中，其特征在于，所述系统包括：
采集单元，用于采集车辆周围的气味信息；
判断单元，用于根据所述车辆周围的气味信息判断是否需要调节所述车辆内的空气；
生成单元，用于当判断结果为是时，根据所述车辆周围的气味信息生成空气调节指令；
调节单元，用于将所述空气调节指令发送给所述车辆的控制系统，以调节所述车辆内的空气。
7.如权利要求6所述的车内空气调节系统，其特征在于，所述车辆周围的气味信息包括所述车辆内的气味信息，当根据所述车辆内的气味信息判断所述车辆内包含至少一种异味或有害气体时，生成开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令。
8.如权利要求7所述的车内空气调节系统，其特征在于，所述气味信息包括气体的浓度，当所述至少一种异味或有害气体的浓度大于预设浓度时，生成所述开启车窗、开启空调外循环及/或加大空调排风量的空气调节指令。
9.如权利要求6所述的车内空气调节系统，其特征在于，所述车辆周围的气味信息包括所述车辆外的气味信息，当根据所述车辆外的气味信息判断所述车辆外包含至少一种异味或有害气体时，生成关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令。
10.如权利要求9所述的车内空气调节系统，其特征在于，所述气味信息包括气体的浓度，当所述至少一种异味或有害气体的浓度大于预设浓度时，生成所述关闭车窗及/或开启空调内循环的空气调节指令。
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