CN108175968A - 基于加速感应器数据的自适应送风方法及智能电动口罩 - Google Patents
基于加速感应器数据的自适应送风方法及智能电动口罩 Download PDFInfo
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Abstract
本发明属于防护口罩技术领域，提供了一种基于加速感应器数据的自适应送风方法及智能电动口罩。该方法包括获取加速感应器数据，对加速感应器数据进行过滤处理，根据过滤后的加速感应器数据，进行计算，确定重力矢量，根据重力矢量，对活动状态进行分类，确定活动状态类型，根据活动状态类型，确定智能电动口罩中电动机控制信号的参数。本发明基于加速感应器数据的自适应送风方法及智能电动口罩，能够实现自动调节风速的功能，达到自适应送风效果。
Description
技术领域
本发明涉及防护口罩技术领域，具体涉及一种基于加速感应器数据的自适应送风方法及智能电动口罩。
背景技术
目前，随着技术增长、工业发展，空气污染越来越严重。针对PM2.5，市面出现了很多防霾口罩，以降低对人体的伤害。
虽然，大部分口罩可以过滤雾霾、灰尘或其他有毒物质，防止其进入人体肺部。但是，用户使用口罩时的呼吸体验不好，容易出现送风量不足的现象。
尽管部分智能电动口罩具备送风功能，但是，智能电动口罩的风速不能控制，或者智能电动口罩仅能够提供几个固定档位，风速大小受到限制，无法实现自适应送风的功能，用户呼吸体验差。
如何实现自动调节风速的功能，达到自适应送风效果，是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明提供了一种基于加速感应器数据的自适应送风方法及智能电动口罩，能够实现自动调节风速的功能，达到自适应送风效果。
第一方面，本发明提供一种基于加速感应器数据的自适应送风方法，该方法包括：获取加速感应器数据；
对所述加速感应器数据进行过滤处理；
根据过滤后的加速感应器数据，进行计算，确定重力矢量；
根据所述重力矢量，对活动状态进行分类，确定活动状态类型；
根据所述活动状态类型，确定智能电动口罩中电动机控制信号的参数。
进一步地，对所述加速感应器数据进行过滤处理，具体包括：
对所述加速感应器数据依次进行低通滤波处理和卡尔曼滤波处理。
基于上述任意基于加速感应器数据的自适应送风方法实施例，进一步地，获取加速感应器数据之前，该方法还包括：获取的APP控制指令；
根据所述APP控制指令，控制所述加速感应器的状态，输出相应状态下的加速感应器数据。
进一步地，获取的APP控制指令之前，该方法还包括：
检测触力感压按键的按压状态：
若所述触力感压按键被按压，则激活蓝牙模式：
所述蓝牙模式处于激活状态时，传输所述加速感应器数据至APP终端。
进一步地，激活蓝牙模式，具体包括：
根据所述触力感压按键被按压，则生成蓝牙连接指令，记录连接时间；
判断所述连接时间是否超过指定时间：
若是，则生成重新按压所述触力感压按键，在所述触力感压按键被按压时，再次生成蓝牙连接指令，
若否，则所述蓝牙模式被激活。
第二方面，本发明提供一种智能电动口罩，该智能电动口罩包括口罩本体，所述口罩本体的内部设有加速感应器和处理器，所述加速感应器与所述处理器连接，所述加速感应器用于获取加速感应器数据，并传输至所述处理器，所述处理器用于对所述加速感应器数据进行过滤处理，根据过滤后的加速感应器数据，进行计算，确定重力矢量，根据所述重力矢量，对活动状态进行分类，确定活动状态类型，根据所述活动状态类型，确定智能电动口罩中电动机控制信号的参数。
进一步地，本实施例智能电动口罩还包括触力感压按键，所述触力感压按键，位于所述口罩本体的内部，且与所述处理器连接。
进一步地，所述处理器包括链接模块，所述链接模块，包括蓝牙组件，用于在所述触力感压按键被按压时，激活蓝牙模式：所述蓝牙模式处于激活状态时，传输所述加速感应器数据至APP终端。
进一步地，本实施例智能电动口罩还包括电池，所述电池位于所述口罩本体的内部，且通过蓝牙组件与所述处理器连接，所述蓝牙组件还用于在所述蓝牙模式处于激活状态时，传输电量数据至APP终端。
基于上述任意智能电动口罩实施例，进一步地，所述加速感应器为三轴加速感应器。
由上述技术方案可知，本实施例提供的基于加速感应器数据的自适应送风方法及智能电动口罩，通过加速感应器数据传输至处理器，处理器进行过滤处理，以确定人体的活动状态的类型，实现自适应送风调节。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1示出了本发明所提供的一种基于加速感应器数据的自适应送风方法的第一方法流程图；
图2示出了本发明所提供的一种基于加速感应器数据的自适应送风方法的第二方法流程图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只是作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。
需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
第一方面，本发明实施例所提供的一种基于加速感应器数据的自适应送风方法，结合图1或图2，该方法包括：
步骤S1，获取加速感应器数据。
步骤S2，对所述加速感应器数据进行过滤处理。
步骤S3，根据过滤后的加速感应器数据，进行计算，确定重力矢量。
步骤S4，根据所述重力矢量，对活动状态进行分类，确定活动状态类型，从而根据加速感应器数据，测算人体的活动状态。
步骤S5，根据所述活动状态类型，确定智能电动口罩中电动机控制信号的参数，从而在明确人体的活动状态后，控制电动机控制信号PWM信号的参数，实现风速调节。
由上述技术方案可知，本实施例提供的基于加速感应器数据的自适应送风方法，通过采集加速感应器数据，进行过滤处理，以确定活动状态的类型，实现自适应送风调节。
为了进一步提高本实施例基于加速感应器数据的自适应送风方法的准确性，具体地，在滤波处理方面，对所述加速感应器数据进行过滤处理时，具体实现过程如下：
对所述加速感应器数据依次进行低通滤波处理和卡尔曼滤波处理。
在此，本实施例基于加速感应器数据的自适应送风方法，依次经过上述两种过滤方法进行处理，除去加速感应器数据等原始数据中的噪声，以便于提高重力矢量计算的准确度。
具体地，在加速感应器指令控制方面，本实施例基于加速感应器数据的自适应送风方法，能够实现APP终端控制，具体实现过程如下：
获取加速感应器数据之前，该方法还包括：获取的APP控制指令。例如，采用APP终端发送APP控制指令。
根据所述APP控制指令，控制所述加速感应器的状态，输出相应状态下的加速感应器数据。
在此，本实施例基于加速感应器数据的自适应送风方法，采用APP控制指令，控制加速感应器的状态，解放用户双手，实现风速调节。
并且，本实施例基于加速感应器数据的自适应送风方法还能够达到节省电能源的效果，具体实现过程如下：
获取的APP控制指令之前，该方法还能够检测触力感压按键的按压状态：若所述触力感压按键被按压，则激活蓝牙模式：
所述蓝牙模式处于激活状态时，传输所述加速感应器数据至APP终端，等待APP终端更进一步处理。
在此，本实施例基于加速感应器数据的自适应送风方法，在触力感压按键被按压时，激活蓝牙模式，并且，该方法还能够通过触力感压按键所处状态，判定是否激活蓝牙模式，既方便用户使用，又节省电能源。
其中，激活蓝牙模式的具体实现过程如下：
根据所述触力感压按键被按压，则生成蓝牙连接指令，记录连接时间。
判断所述连接时间是否超过指定时间：若是，则生成重新按压所述触力感压按键，在所述触力感压按键被按压时，再次生成蓝牙连接指令，
若否，则所述蓝牙模式被激活。
在此，本实施例基于加速感应器数据的自适应送风方法，在蓝牙模式连接超时，会再次执行激活操作，以确保蓝牙模式被激活，方便用户使用。
第二方面，本发明实施例所提供的一种智能电动口罩，该智能电动口罩包括口罩本体，所述口罩本体的内部设有加速感应器和处理器，所述加速感应器与所述处理器连接，所述加速感应器用于获取加速感应器数据，并传输至所述处理器，所述处理器用于对所述加速感应器数据进行过滤处理，根据过滤后的加速感应器数据，进行计算，确定重力矢量，根据所述重力矢量，对活动状态进行分类，确定活动状态类型，根据所述活动状态类型，确定智能电动口罩中电动机控制信号的参数。
其中，所述加速感应器为三轴加速感应器，例如，传输的加速度感应器数据为(Ax,Ay,Az,Gx,Gy,Gz)。
由上述技术方案可知，本实施例提供的智能电动口罩，通过加速感应器数据传输至处理器，处理器进行过滤处理，以确定活动状态的类型，实现自适应送风调节。
为了进一步提高本实施例智能电动口罩的用户体验，具体地，在按键控制方面，本实施例智能电动口罩还包括触力感压按键，所述触力感压按键，位于所述口罩本体的内部，且与所述处理器连接，以便于检测按键的不同状态，控制蓝牙模式，方便用户操作。
其中，触力感压按键处于按键状态时，若所述触力感压按键被按压，则激活蓝牙模式：所述蓝牙模式处于激活状态时，传输所述加速感应器数据至APP终端，同时，也能够将APP终端的APP控制指令传输至处理器，以根据所述APP控制指令，控制所述加速感应器的状态，输出相应状态下的加速感应器数据，实现智能电动口罩与APP终端的数据交互，即所述处理器包括链接模块，所述链接模块，包括蓝牙组件用于在所述触力感压按键被按压时，激活蓝牙模式：所述蓝牙模式处于激活状态时，传输所述加速感应器数据至APP终端，既方便用户使用，又节省电能源。
并且，本实施例智能电动口罩还包括电池，所述电池位于所述口罩本体的内部，且通过蓝牙组件与所述处理器连接，所述蓝牙组件还用于在所述蓝牙模式处于激活状态时，传输电量数据至APP终端，以实现电量控制，降低电量控制。
本发明的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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，或者对其中部分或者全部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范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
Claims (10)
1.一种基于加速感应器数据的自适应送风方法，其特征在于，包括：
获取加速感应器数据；
对所述加速感应器数据进行过滤处理；
根据过滤后的加速感应器数据，进行计算，确定重力矢量；
根据所述重力矢量，对活动状态进行分类，确定活动状态类型；
根据所述活动状态类型，确定智能电动口罩中电动机控制信号的参数。
2.根据权利要求1所述基于加速感应器数据的自适应送风方法，其特征在于，对所述加速感应器数据进行过滤处理，具体包括：
对所述加速感应器数据依次进行低通滤波处理和卡尔曼滤波处理。
3.根据权利要求1所述基于加速感应器数据的自适应送风方法，其特征在于，获取加速感应器数据之前，该方法还包括：获取的APP控制指令；
根据所述APP控制指令，控制所述加速感应器的状态，输出相应状态下的加速感应器数据。
4.根据权利要求3所述基于加速感应器数据的自适应送风方法，其特征在于，获取的APP控制指令之前，该方法还包括：
检测触力感压按键的按压状态：
若所述触力感压按键被按压，则激活蓝牙模式：
所述蓝牙模式处于激活状态时，传输所述加速感应器数据至APP终端。
5.根据权利要求4所述基于加速感应器数据的自适应送风方法，其特征在于，激活蓝牙模式，具体包括：
根据所述触力感压按键被按压，则生成蓝牙连接指令，记录连接时间；
判断所述连接时间是否超过指定时间：
若是，则生成重新按压所述触力感压按键，在所述触力感压按键被按压时，再次生成蓝牙连接指令，
若否，则所述蓝牙模式被激活。
6.一种智能电动口罩，其特征在于，包括：口罩本体，
所述口罩本体的内部设有加速感应器和处理器，
所述加速感应器与所述处理器连接，
所述加速感应器，用于获取加速感应器数据，并传输至所述处理器，
所述处理器，用于对所述加速感应器数据进行过滤处理，根据过滤后的加速感应器数据，进行计算，确定重力矢量，根据所述重力矢量，对活动状态进行分类，确定活动状态类型，根据所述活动状态类型，确定智能电动口罩中电动机控制信号的参数。
7.根据权利要求6所述智能电动口罩，其特征在于，还包括：
触力感压按键，
所述触力感压按键，位于所述口罩本体的内部，且与所述处理器连接。
8.根据权利要求7所述智能电动口罩，其特征在于，
所述处理器包括链接模块，
所述链接模块，包括蓝牙组件，用于在所述触力感压按键被按压时，激活蓝牙模式：所述蓝牙模式处于激活状态时，传输所述加速感应器数据至APP终端。
9.根据权利要求8所述智能电动口罩，其特征在于，还包括：
电池，所述电池位于所述口罩本体的内部，且通过蓝牙组件与所述处理器连接，
所述蓝牙组件，还用于在所述蓝牙模式处于激活状态时，传输电量数据至APP终端。
10.根据权利要求6所述智能电动口罩，其特征在于，
所述加速感应器为三轴加速感应器。
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