CN107883541B - 空调控制方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种空调控制方法及装置。其中，该方法包括：控制设置在空调周围的摄像头对预设区域进行拍照以得到区域图像；对区域图像进行识别以得到区域环境信息；根据区域环境信息，调整空调运行状态。本发明解决了相关技术中空调感温装置延时感应，导致无法及时检测到当前环境中温度的变化，造成空调调节过慢，用户体验度较低的技术问题。

Description

空调控制方法及装置

技术领域

本发明涉及空调控制技术领域，具体而言，涉及一种空调控制方法及装置。

背景技术

相关技术中，空调系统均根据环境温度变化确定需要输出的负荷，受限于环境感温包位置及热量传递转换实际过程需要一段时间，当空调使用人员变化时，即热源增大或减小时，会导致用户使用过程中，温度升高或降低，影响用户体验。

针对上述的相关技术中空调感温装置延时感应，导致无法及时检测到当前环境中温度的变化，造成空调调节过慢，用户体验度较低的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种空调控制方法及装置，以至少解决相关技术中空调感温装置延时感应，导致无法及时检测到当前环境中温度的变化，造成空调调节过慢，用户体验度较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种空调控制方法，包括：控制设置在空调周围的摄像头对预设区域进行拍照以得到区域图像；对所述区域图像进行识别以得到区域环境信息；根据所述区域环境信息，调整空调运行状态。

进一步地，对所述区域图像进行识别以得到区域环境信息包括：将对预设区域进行拍照得到的区域图像与预先拍摄的预设区域的图像进行二值化处理；对进行二值化处理后的图像进行比较；根据不同像素点的数量来确定所述预设区域的区域环境信息。

进一步地，对所述区域图像进行识别以得到区域环境信息包括：将对预设区域进行拍照得到的区域图像输入到模型中以得到所述预设区域的区域环境信息，其中，所述模型是根据预先获取到的多组预设区域的区域图像与区域环境信息的对应关系通过机器学习训练得到模型。

进一步地，所述区域环境信息至少包括下述信息：房间位置信息、室内人物信息、室内房间温湿度参数，根据所述区域环境信息，调整空调运行状态包括：根据室内人物信息和房间位置信息，确定目标温湿度；将所述目标温湿度与当前室内温湿度进行比较；根据比较结果，调整空调状态至目标状态。

进一步地，所述室内人物信息包括室内人物的类型，所述室内人物的类型包括室内人物的年龄对应的人物类型，根据室内人物信息和房间位置信息，确定目标温湿度包括：根据预设计算方式和当前室内人物的类型，确定当前使用环境类型；根据房间位置信息，确定空调参数调整的范围；根据所述当前使用环境类型和所述空调参数调整的范围，确定所述目标温湿度。

进一步地，根据比较结果，调整空调状态至目标状态包括：若所述比较结果为所述目标温湿度大于所述当前室内温湿度，控制所述空调运行在第一目标模式，其中，所述第一目标模式下所述空调增加输出参数以提高室内温湿度；若所述比较结果为所述目标温湿度低于所述当前室内温湿度，控制所述空调运行在第二目标模式，其中，所述第二目标模式下所述空调减小输出参数以降低室内温湿度。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种空调控制装置，包括：控制单元，用于控制设置在空调周围的摄像头对预设区域进行拍照以得到区域图像；识别单元，用于对所述区域图像进行识别以得到区域环境信息；调整单元，用于根据所述区域环境信息，调整空调运行状态。

进一步地，所述识别单元包括：处理模块，用于将对预设区域进行拍照得到的区域图像与预先拍摄的预设区域的图像进行二值化处理；比较模块，用于对进行二值化处理后的图像进行比较；确定模块，用于根据不同像素点的数量来确定所述预设区域的区域环境信息。

进一步地，所述识别单元还包括：输入模块，用于将对预设区域进行拍照得到的区域图像输入到模型中以得到所述预设区域的区域环境信息，其中，所述模型是根据预先获取到的多组预设区域的区域图像与区域环境信息的对应关系通过机器学习训练得到模型。

进一步地，所述区域环境信息至少包括下述信息：房间位置信息、室内人物信息、室内房间温湿度参数，所述调整单元可以包括：第一确定子模块，用于根据室内人物信息和房间位置信息，确定目标温湿度；第一比较模块，用于将所述目标温湿度与当前室内温湿度进行比较；第一调整模块，用于根据比较结果，调整空调状态至目标状态。

进一步地，所述室内人物信息包括室内人物的类型，所述室内人物的类型包括室内人物的年龄对应的人物类型，第一确定模块包括：第一确定子模块，用于根据预设计算方式和当前室内人物的类型，确定当前使用环境类型；第二确定子模块，用于根据房间位置信息，确定空调参数调整的范围；第三确定子模块，用于根据所述当前使用环境类型和所述空调参数调整的范围，确定所述目标温湿度。

进一步地，所述调整单元包括：第一控制模块，用于若所述比较结果为所述目标温湿度大于所述当前室内温湿度，控制所述空调运行在第一目标模式，其中，所述第一目标模式下所述空调增加输出参数以提高室内温湿度；第二控制模块，用于若所述比较结果为所述目标温湿度低于所述当前室内温湿度，控制所述空调运行在第二目标模式，其中，所述第二目标模式下所述空调减小输出参数以降低室内温湿度。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述任意一项所述的空调控制方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述的空调控制方法。

在本发明实施例中，可以控制设置在空调周围的摄像头对预设区域进行拍照以得到区域图像，并对区域图像进行识别以得到区域环境信息，最后可以根据区域环境信息，调整空调运行状态。在该实施例中，可以利用设置在预设区域的摄像头实时的拍摄区域图像，从而分析区域环境信息，以及时检测到当前环境中温度的变化，从而自动根据温度变化参数，调整空调运行状态至与当前环境温度变化的参数相适应的参数，进而解决相关技术中空调感温装置延时感应，导致无法及时检测到当前环境中温度的变化，造成空调调节过慢，用户体验度较低的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的空调控制方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的空调控制装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为方便用户理解本发明，下面对本发明中涉及的部分术语或名词进行解释：

像素：是计算机屏幕上所能显示的最小单位，用来表示图像的单位，指可以显示出的水平和垂直像素的数组，屏幕中的像素点越多，画面的分辨率越高，图像就越细腻逼真。

像素点：指像素的数值。

CNN，卷积神经网络，描述了对输入图像的操作，输出一组描述图像内容的分类或分类的概率，即对输入的图像进行识别，以输出图像中的对象的概率；通过一系列卷积层级建构出更为抽象的概念，包括建立多个神经元，并建立对应的输入层和输出层，从而将输入的节点通过神经元不断关联，得到优化对象，一般会包括卷积层、过滤层，通过前向传导、损失函数、后向传导、以及函数更新作为一个学习周期，对每一训练图片，程序将重复固定数目的周期过程，以不断优化训练学习结果。

二值化：对摄像头拍摄的图片，大多数是彩色图像，彩色图像所含信息量巨大，对于图片的内容，可以简单的分为前景与背景，先对彩色图进行处理，使图片只有前景信息与背景信息，可以简单的定义前景信息为黑色，背景信息为白色，这就是二值化图了。

根据本发明实施例，提供了一种空调控制的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

以下实施例可以应用于各种电器设备中，对于电器设备的类型不做限定，包括但不限于：洗衣机、空调、冰箱、电饭煲等，本申请中以空调为例，对本发明做出说明。

下述实施例中，可以适用于各种空调设备，其中，本发明中对于空调的类型不做限定，其可以包括但不限于：壁挂机空调、柜机空调、天花机空调、窗机、移动式空调、嵌入式空调。其中，洗衣机中有多个部件，主要包括水泵、风机和管路系统，其具体可以包括：压缩机，冷凝器，蒸发器，四通阀，单向阀毛细管组件。相关技术中，对于空调的使用，一般是根据用户设置的空调运行温度，结合当前室内外温度，对室内温湿度参数进行调节，但是这种方式，无法根据室内人员数量和用户对象(如大人、小孩、老人)，对运行参数进行调整，导致用户使用空调的舒适度下降，并且，在当前使用空调时，每个房间的空调使用情况不同，而且对不同的用户对象需要调节相应的温度，当前的空调无法及时调节温湿度参数。本发明中可以在空调内设置处理模块，根据设置在各个房间的摄像头采集室内图像，并根据室内图像分析当前室内用户对象，以根据分析得到的用户对象调节空调运行方式达到与用户对象对应的温湿度参数。本发明中可以及时调节室内温湿度参数。

该空调可以应用于各种环境中，包括但不限于：大的应用环境中，厂房、城市、大厦、地下室等，也可以应用于小区域中，例如，家庭各个房间、办公区域、会议室内。本发明中以家用空调为例，对本发明进行说明，在家庭中，一般会包括多个房间，包括大厅、卧室、厨房等房间，每个房间的用户对象不相同，在空调使用过程中，可以根据预先获取的图像实时调节运行方式，以达到适合该用户对象的参数，从而提高用户使用的体验感。

下面结合优选的实施步骤对本发明进行说明，图1是根据本发明实施例的空调控制方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，控制设置在空调周围的摄像头对预设区域进行拍照以得到区域图像。

上述步骤中的预设区域可以是家庭中的各个区域，包括但不限于：客厅、卧室、厨房、书房等，其中，卧室可能会有多个。对不同的预设区域，可以预先设置多个摄像头，以实时获取到预设区域内的图像，其中，在获取图像时，可以是每组摄像头获取同一个子区域的图像，例如，在一个卧室内，包括门口处、床上、书桌等子区域，在每一个子区域都设置一组摄像头，以获取到该子区域的图像。本发明中对于各个房间内设置的摄像头的位置不做限定，例如，空调上方。本发明中，可以在每个房间都设置一个或多个空调，以调节各个房间内的温湿度参数，在空调周围设置的摄像头也可以设置在空调外壳上，本发明中对于摄像头设置的位置不做限定。

其中，上述的摄像头可以与空调联网，以在拍摄得到图像后，可以将拍摄得到的图像发送至空调所在的存储设备中，从而让空调分析拍摄图像。在同一个房间内，可以结合多个子区域的图像对房间内的区域环境信息进行分析。在拍摄图像时，可以重点中用户对象进行拍照，得到房间内的用户对象的数量变化信息。

本发明中对于拍摄的图像的类别不做限定，包括但不限于：黑白图像(灰度图像)、彩色图像(RGB图像)。

步骤S104，对区域图像进行识别以得到区域环境信息。

上述步骤S104中，可以对区域图像进行分析，从而确定出预设区域的环境信息，其可以包括：将对预设区域进行拍照得到的区域图像与预先拍摄的预设区域的图像进行二值化处理；对进行二值化处理后的图像进行比较；根据不同像素点的数量来确定预设区域的区域环境信息。

上述实施方式中，可以直接对拍摄到的图像进行分析处理，在二值化处理时，可以重点分析区域图像中与历史区域图像不同的地方，例如，在该区域图像中有用户对象存在，则需要分析用户对象的类型，本发明中，用户对象可以包括：大人、孩子、老人，可以在数据库中预先存储家庭中每个用户对象的图像，并存储每个用户对象的基本生理信息，该基本生理信息可以包括但不限于：用户对象的身高、体重、五官特征、发型、手掌特征、手臂特征、腿部特征等，在数据库中可以存储每个用户对象对应于基本生理信息的基准图像。并且，在数据库中还可以预先存储每个用户对象在每个房间中的基准图像，以在拍摄到最新的区域图像后，需要分析用户对象时，可以直接与基准图像进行比较，得出当前房间内的用户对象和用户对象的数量。而对于特殊区域，可能会同时存在多个用户对象，这时就需要进行对用户对象的数量进行分析，以调节空调运行参数。

本发明实施例中的用户对象可以包括多个，例如，在一个家庭中存在5个人，包括：两个孩子、两个中年人、一个老人，这时，就需要根据不同房间的用户对象信息，调节空调运行参数。

而在对区域图像进行分析，得到区域环境信息时，可以是根据二值化处理方式，直接分析出区域环境信息，其中，区域环境信息至少包括下述信息：房间位置信息、室内人物信息、室内房间温湿度参数，室内人物信息可以为上述的用户对象信息，这里以用户对象进行说明。对于室内房间温湿度参数，可以是根据温湿度传感器或者温湿度感温包获取的当前温湿度数据，这样，就可以结合分析得到的室内人物信息确定调整参数。而房间位置信息，可以是当前房间的位置相对位置(例如，厨房和卧室的布局)，也包括空调在房间内的位置信息，例如，空调放置在卧室的墙壁上，确定空调送风的角度。

另外，上述步骤S104还可以包括：将对预设区域进行拍照得到的区域图像输入到模型中以得到预设区域的区域环境信息，其中，模型是根据预先获取到的多组预设区域的区域图像与区域环境信息的对应关系通过机器学习训练得到模型。即可以通过机器学习训练得到的模型确定出区域环境信息，重点可以分析出区域中的人物信息和房间大小，包括确定人物的数量和用户对象的类型信息，该模型可以通过历史过程中拍摄的图像，识别出区域图像和区域环境信息的对应关系。另外，也可以通过CNN算法建立神经元，每个神经元都会有对应的学习函数，以对输入的图像进行训练，从而建立多个图像特征和区域环境信息之间的关联关系，每个图像可以对应有一个神经元，神经元分为多层，每层的运算函数可以是一致的，这样就可以分析出区域图像和区域环境信息的关系。

其中，在建立模型时，可以将空调与终端设备或者服务器建立网络连接，在空调内部可以设置通讯模块，该通讯模块可以包括但不限于：无线网卡、蓝牙模块等，通过该通讯模块，可以不断将拍摄的图像与分析的区域环境信息传送至服务器中，以建立一个较为完整的模型，其中，对于区域环境信息，可以明确的区分出各自的类型，并建立相应的数据表格，在数据表格中可以包含各个区域环境信息。在检测到用户启动空调后，摄像头实时拍摄到预设区域的区域图像，可以将每张图像与模型中相应的图像进行比较，从而得到拍摄的区域图像对应的区域环境信息。

在确定出该次拍摄的图像对应的区域环境信息后，可以将该次拍摄的图像保存在数据库中，以备下次比较使用，这样通过不断的学习训练，可以利用机器的学习功能不断地加强分析效果和分析的准确度。

步骤S106，根据区域环境信息，调整空调运行状态。

可选的，上述步骤可以包括：根据室内人物信息和房间位置信息，确定目标温湿度；将目标温湿度与当前室内温湿度进行比较；根据比较结果，调整空调状态至目标状态。

其中，上述室内人物信息包括室内人物的类型，室内人物的类型包括室内人物的年龄对应的人物类型，根据室内人物信息和房间位置信息，确定目标温湿度包括：根据预设计算方式和当前室内人物的类型，确定当前使用环境类型；根据房间位置信息，确定空调参数调整的范围；根据当前使用环境类型和空调参数调整的范围，确定目标温湿度。

其中，预设计算方式可以是累加或累积计算方式，通过对室内面积和当前温湿度参数的计算，确定适应于当前室内人物数量和用户对象的温湿度参数。例如，在当前卧室内存在两个孩子，而检测到当前室内温度为22摄氏度，根据预设参数，可以调整室内温度至25摄氏度，以使孩子在使用空调时感到舒适。当前室内人物的类型可以包括但不限于：孩子、青年人、老人，可以预先将每个人物类型的特征输入至数据库中，在分析室内人物的类型时，可以将区域图像与数据库存储的图像进行比较，确定出任务类型，例如，在分析人物类型时，可以重点根据任务的身高比例，来确定室内人物的类型。对于房间位置信息，例如，当前房间内是孩子房间，则可以获取到对孩子的空调控制参数，例如，设置空调温度在25摄氏度至32摄氏度的范围内，而对于空调参数的调整范围，可以是对于每个房间内的人物类型，确定不同的参数范围，例如，在孩子房间设置温度范围在25摄氏度至32摄氏度，在老人房间设置温度范围在22摄氏度至27摄氏度，在青年人房间设置温度在20摄氏度至25摄氏度。

上述实施方式中包括：若比较结果为目标温湿度大于当前室内温湿度，控制空调运行在第一目标模式，其中，第一目标模式下空调增加输出参数以提高室内温湿度；若比较结果为目标温湿度低于当前室内温湿度，控制空调运行在第二目标模式，其中，第二目标模式下空调减小输出参数以降低室内温湿度。

即可以在空调运行时，每隔预设时间段(如每隔3分钟)进行一次检查，确定当前房间内的人物类型、人物数量、人物当前活动方式、当前环境温度以及空调设定参数(即用户设置的参数)。然后，可以根据人物类型和人物数量，确定合理的房间温度参数(即目标温湿度参数)，将该参数与当前环境温湿度进行比较，确定运行模式。如在目标温湿度大于当前室内温湿度时，可以提高空调系统的能力输出，以达到目标温湿度，而在目标温湿度低于当前室内温湿度，可以减小空调系统的能力输出。对于目标温湿度与当前室内温湿度相同时，可以保持当前空调系统的运行状态。

通过上述步骤，可以控制设置在空调周围的摄像头对预设区域进行拍照以得到区域图像，并对区域图像进行识别以得到区域环境信息，最后可以根据区域环境信息，调整空调运行状态。在该实施例中，可以利用设置在预设区域的摄像头实时的拍摄区域图像，从而分析区域环境信息，以及时检测到当前环境中温度的变化，从而自动根据温度变化参数，调整空调运行状态至与当前环境温度变化的参数相适应的参数，进而解决相关技术中空调感温装置延时感应，导致无法及时检测到当前环境中温度的变化，造成空调调节过慢，用户体验度较低的技术问题。

下面结合另一种实施例对本发明进行说明。

首先，可以通过空调上相应设备收集如下信息：

(1)运用地点信息(客厅、卧室、厨房等)；

(2)使用人员信息(大人、小孩)；

(3)人员使用方式(小运动量、大运动量)；

(4)当前室内环境温度；

(5)当前用户初始设定温度；

(6)室外环境温度。

其中，相应设备可以包括但不限于：摄像头、数据存储设备(存储房间面积等信息)、温湿度传感器等

然后，可以对采集的信息进行分析处理，可以检测并记录空调所在环境空间，利于算法和活动人员类型，确认当前使用环境类型(使用环境类型也可根据遥控器设置)。另外，在空调运行时，可以每a分钟对周围环境参数进行一次检测，确定空调房间人员类型，人员数量及活动方式,最后可以调整空调运行状态。具体调整方式如下：

检测用户对象的类型，并确定每个用户对象的活动方式，确定在预设时间段内的热量变化参数，并根据确定出热量变化参数调整空调输出参数，其中，在确定空调输出参数后，可以将能力需求变化g和当前环境空调输出需求h进行对比：

若能力需求变化g>输出能力需求h，则空调系统增加能力输出。

若能力需求变化g<输出能力需求h，则空调系统减少能力输出。

若能力需求变化g＝输出能力需求h，则空调系统保持当前状态。

本实施例中通过结合摄像头的方案，实现负荷需求的及时变化，降低因人员使用场景变化时，即冷热负荷变化时，空调系统需求反应不及时，导致的用户体验差问题，提升用户使用空调的舒适性。

图2是根据本发明实施例的空调控制装置的示意图，如图2所示，该装置可以包括：控制单元21，用于控制设置在空调周围的摄像头对预设区域进行拍照以得到区域图像；识别单元23，用于对区域图像进行识别以得到区域环境信息；调整单元25，用于根据区域环境信息，调整空调运行状态。

通过上述实施例，可以利用控制单元21控制设置在空调周围的摄像头对预设区域进行拍照以得到区域图像，并通过识别单元23对区域图像进行识别以得到区域环境信息，最后可以通过调整单元25根据区域环境信息，调整空调运行状态。在该实施例中，可以利用设置在预设区域的摄像头实时的拍摄区域图像，从而分析区域环境信息，以及时检测到当前环境中温度的变化，从而自动根据温度变化参数，调整空调运行状态至与当前环境温度变化的参数相适应的参数，进而解决相关技术中空调感温装置延时感应，导致无法及时检测到当前环境中温度的变化，造成空调调节过慢，用户体验度较低的技术问题。

其中，上述识别单元23可以包括：处理模块，用于将对预设区域进行拍照得到的区域图像与预先拍摄的预设区域的图像进行二值化处理；比较模块，用于对进行二值化处理后的图像进行比较；确定模块，用于根据不同像素点的数量来确定预设区域的区域环境信息。

另外，识别单元23还可以包括：输入模块，用于将对预设区域进行拍照得到的区域图像输入到模型中以得到预设区域的区域环境信息，其中，模型是根据预先获取到的多组预设区域的区域图像与区域环境信息的对应关系通过机器学习训练得到模型。

对于上述实施例，区域环境信息至少包括下述信息：房间位置信息、室内人物信息、室内房间温湿度参数，调整单元25可以包括：第一确定子模块，用于根据室内人物信息和房间位置信息，确定目标温湿度；第一比较模块，用于将目标温湿度与当前室内温湿度进行比较；第一调整模块，用于根据比较结果，调整空调状态至目标状态。

可选的，室内人物信息包括室内人物的类型，室内人物的类型包括室内人物的年龄对应的人物类型，第一确定模块包括：第一确定子模块，用于根据预设计算方式和当前室内人物的类型，确定当前使用环境类型；第二确定子模块，用于根据房间位置信息，确定空调参数调整的范围；第三确定子模块，用于根据当前使用环境类型和空调参数调整的范围，确定目标温湿度。

其中，调整单元25可以包括：第一控制模块，用于若比较结果为目标温湿度大于当前室内温湿度，控制空调运行在第一目标模式，其中，第一目标模式下空调增加输出参数以提高室内温湿度；第二控制模块，用于若比较结果为目标温湿度低于当前室内温湿度，控制空调运行在第二目标模式，其中，第二目标模式下空调减小输出参数以降低室内温湿度。

上述空调控制装置还可以包括处理器和存储器，上述控制单元21、识别单元23、调整单元25等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来根据拍摄的图像分析区域环境信息，以调整空调运行状态，提高用户的体验度。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(f l ash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述任意一项的空调控制方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述任意一项的空调控制方法。

本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：控制设置在空调周围的摄像头对预设区域进行拍照以得到区域图像；对区域图像进行识别以得到区域环境信息；根据区域环境信息，调整空调运行状态。

可选的，上述处理器在执行程序时，可以将对预设区域进行拍照得到的区域图像与预先拍摄的预设区域的图像进行二值化处理；对进行二值化处理后的图像进行比较；根据不同像素点的数量来确定预设区域的区域环境信息。

可选的，上述处理器在执行程序时，可以对预设区域进行拍照得到的区域图像输入到模型中以得到预设区域的区域环境信息，其中，模型是根据预先获取到的多组预设区域的区域图像与区域环境信息的对应关系通过机器学习训练得到模型。

可选的，区域环境信息至少包括下述信息：房间位置信息、室内人物信息、室内房间温湿度参数，上述处理器在执行程序时，可以将根据室内人物信息和房间位置信息，确定目标温湿度；将目标温湿度与当前室内温湿度进行比较；根据比较结果，调整空调状态至目标状态。

可选的，室内人物信息包括室内人物的类型，室内人物的类型包括室内人物的年龄对应的人物类型，上述处理器在执行程序时，可以根据预设计算方式和当前室内人物的类型，确定当前使用环境类型；根据房间位置信息，确定空调参数调整的范围；根据当前使用环境类型和空调参数调整的范围，确定目标温湿度。

可选的，上述处理器在执行程序时，可以若比较结果为目标温湿度大于当前室内温湿度，控制空调运行在第一目标模式，其中，第一目标模式下空调增加输出参数以提高室内温湿度；若比较结果为目标温湿度低于当前室内温湿度，控制空调运行在第二目标模式，其中，第二目标模式下空调减小输出参数以降低室内温湿度。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：控制设置在空调周围的摄像头对预设区域进行拍照以得到区域图像；对区域图像进行识别以得到区域环境信息；根据区域环境信息，调整空调运行状态。

可选的，上述数据处理设备在执行程序时，可以将对预设区域进行拍照得到的区域图像与预先拍摄的预设区域的图像进行二值化处理；对进行二值化处理后的图像进行比较；根据不同像素点的数量来确定预设区域的区域环境信息。

可选的，上述数据处理设备在执行程序时，可以对预设区域进行拍照得到的区域图像输入到模型中以得到预设区域的区域环境信息，其中，模型是根据预先获取到的多组预设区域的区域图像与区域环境信息的对应关系通过机器学习训练得到模型。

可选的，区域环境信息至少包括下述信息：房间位置信息、室内人物信息、室内房间温湿度参数，上述数据处理设备在执行程序时，可以将根据室内人物信息和房间位置信息，确定目标温湿度；将目标温湿度与当前室内温湿度进行比较；根据比较结果，调整空调状态至目标状态。

可选的，室内人物信息包括室内人物的类型，室内人物的类型包括室内人物的年龄对应的人物类型，上述数据处理设备在执行程序时，可以根据预设计算方式和当前室内人物的类型，确定当前使用环境类型；根据房间位置信息，确定空调参数调整的范围；根据当前使用环境类型和空调参数调整的范围，确定目标温湿度。

可选的，上述数据处理设备在执行程序时，可以若比较结果为目标温湿度大于当前室内温湿度，控制空调运行在第一目标模式，其中，第一目标模式下空调增加输出参数以提高室内温湿度；若比较结果为目标温湿度低于当前室内温湿度，控制空调运行在第二目标模式，其中，第二目标模式下空调减小输出参数以降低室内温湿度。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，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一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-On ly Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种空调控制方法，其特征在于，包括：

控制设置在空调周围的摄像头对预设区域进行拍照以得到区域图像；

对所述区域图像进行识别以得到区域环境信息；

根据所述区域环境信息，调整空调运行状态，

其中，对所述区域图像进行识别以得到区域环境信息包括：将对预设区域进行拍照得到的区域图像输入到模型中以得到所述预设区域的区域环境信息，其中，所述模型是根据预先获取到的多组预设区域的区域图像与区域环境信息的对应关系通过机器学习训练得到模型；或者，通过卷积神经网络建立神经元，每个神经元有对应的学习函数，以对输入的区域图像进行训练，建立多个图像特征和区域环境信息之间的关联关系，其中，每个所述区域图像对应有一个神经元，

所述区域环境信息至少包括下述信息：房间位置信息、室内人物信息、室内房间温湿度参数，根据所述区域环境信息，调整空调运行状态包括：根据室内人物信息和房间位置信息，确定目标温湿度；将所述目标温湿度与当前室内温湿度进行比较；根据比较结果，调整空调状态至目标状态，

分析区域图像时，在数据库中预先存储每个用户对象的基本生理信息和对应于基本生理信息的基准图像，该基本生理信息包括：身高、体重、五官特征、发型、手掌特征、手臂特征、腿部特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述区域图像进行识别以得到区域环境信息包括：

将对预设区域进行拍照得到的区域图像与预先拍摄的预设区域的图像进行二值化处理；

对进行二值化处理后的图像进行比较；

根据不同像素点的数量来确定所述预设区域的区域环境信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述室内人物信息包括室内人物的类型，所述室内人物的类型包括室内人物的年龄对应的人物类型，根据室内人物信息和房间位置信息，确定目标温湿度包括：

根据预设计算方式和当前室内人物的类型，确定当前使用环境类型；

根据房间位置信息，确定空调参数调整的范围；

根据所述当前使用环境类型和所述空调参数调整的范围，确定所述目标温湿度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据比较结果，调整空调状态至目标状态包括：

若所述比较结果为所述目标温湿度大于所述当前室内温湿度，控制所述空调运行在第一目标模式，其中，所述第一目标模式下所述空调增加输出参数以提高室内温湿度；

若所述比较结果为所述目标温湿度低于所述当前室内温湿度，控制所述空调运行在第二目标模式，其中，所述第二目标模式下所述空调减小输出参数以降低室内温湿度。

5.一种空调控制装置，其特征在于，包括：

控制单元，用于控制设置在空调周围的摄像头对预设区域进行拍照以得到区域图像；

识别单元，用于对所述区域图像进行识别以得到区域环境信息；

调整单元，用于根据所述区域环境信息，调整空调运行状态，

所述识别单元还包括：输入模块，用于将对预设区域进行拍照得到的区域图像输入到模型中以得到所述预设区域的区域环境信息，其中，所述模型是根据预先获取到的多组预设区域的区域图像与区域环境信息的对应关系通过机器学习训练得到模型；或者，通过卷积神经网络建立神经元，每个神经元有对应的学习函数，以对输入的区域图像进行训练，建立多个图像特征和区域环境信息之间的关联关系，其中，每个所述区域图像对应有一个神经元，

所述区域环境信息至少包括下述信息：房间位置信息、室内人物信息、室内房间温湿度参数，所述调整单元可以包括：第一确定子模块，用于根据室内人物信息和房间位置信息，确定目标温湿度；第一比较模块，用于将所述目标温湿度与当前室内温湿度进行比较；第一调整模块，用于根据比较结果，调整空调状态至目标状态，

分析区域图像时，在数据库中预先存储每个用户对象的基本生理信息和对应于基本生理信息的基准图像，该基本生理信息包括：身高、体重、五官特征、发型、手掌特征、手臂特征、腿部特征。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述识别单元包括：

处理模块，用于将对预设区域进行拍照得到的区域图像与预先拍摄的预设区域的图像进行二值化处理；

比较模块，用于对进行二值化处理后的图像进行比较；

确定模块，用于根据不同像素点的数量来确定所述预设区域的区域环境信息。

7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至4中任意一项所述的空调控制方法。

8.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至4中任意一项所述的空调控制方法。

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