CN108681686A - 电暖器及其控制方法、装置、存储介质和处理器 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电暖器及其控制方法、装置、存储介质和处理器。该方法包括：获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息；识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息；使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，其中，第一温度信息用于指示目标区域当前的温度，第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，多组数据中的每组数据均包括：状态信息、温度信息，以及在状态信息所指示的环境状态和温度信息所指示的温度下，是否需要调节电暖器的功率的标签；在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息。通过本发明，达到了提高电暖器的智能化程度的效果。

Description

电暖器及其控制方法、装置、存储介质和处理器

技术领域

本发明涉及电暖器领域，具体而言，涉及一种电暖器及其控制方法、装置、存储介质和处理器。

背景技术

目前，为了使室内温度适宜，需要通过调整电暖器的功率来调整室内温度。而在室内温度变化过大的情况下，如果电暖器的功率并未随温度的变化而进行调节，则将导致室内温度大幅度变化，从而影响室内环境的舒适性。

相关技术中的电暖器的智能化程度较低，不能自动提示用户需要调节电暖器，从而不能及时通过调整电暖器的功率来调整室内温度。

针对现有技术中电暖器的智能化程度比较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种电暖器及其控制方法、装置、存储介质和处理器，以至少解决电暖器的智能化程度比较低的问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种电暖器的控制方法。该方法包括：获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息；识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息，其中，第一状态信息用于指示目标区域当前的环境状态；使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，其中，第一温度信息用于指示目标区域当前的温度，第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，多组数据中的每组数据均包括：状态信息、温度信息，以及在状态信息所指示的环境状态和温度信息所指示的温度下，是否需要调节电暖器的功率的标签，状态信息包括第一状态信息，温度信息包括第一温度信息；在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息，其中，目标提示信息用于提示需要调节电暖器的功率。

可选地，使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率包括：使用第一模型对第一状态信息和目标区域的温度变化状态进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，其中，第一温度信息包括温度变化状态。

可选地，使用第一模型对第一状态信息和目标区域的温度变化状态进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率包括：使用第一模型对第一状态信息和目标区域的温度变化状态进行分析，在温度变化状态指示目标区域的温度的变化超过预设阈值时，确定需要调节电暖器的功率。

可选地，控制电暖器输出目标提示信息包括：控制电暖器输出告警信息，其中，目标提示信息包括告警信息，告警信息用于指示目标区域的温度的变化超过预设阈值。

可选地，使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率包括：使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，在第一状态信息和第一温度信息符合第一目标条件的情况下，确定需要调节电暖器的功率；在第一状态信息和第一温度信息符合第二目标条件的情况下，确定需要保持电暖器的当前功率。

可选地，在使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率之后，该方法还包括：在确定需要调节电暖器的功率的情况下，按照目标规则调节电暖器的功率；在确定不需要调节电暖器的功率的情况下，保持电暖器的当前功率。

可选地，识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息包括：识别第一图像信息中的通风设备的图像信息，得到目标区域的通风状态信息，其中，第一状态信息包括通风状态信息；使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率包括：使用第一模型对通风状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率。

可选地，在使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率之前，该方法还包括：建立初始检测模型，其中，初始检测模型为用于机器学习训练的初始模型；利用多组数据对初始检测模型进行训练，得到第一模型。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种电暖器的控制装置。该装置还包括：获取单元，用于获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息；识别单元，用于识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息，其中，第一状态信息用于指示目标区域当前的环境状态；确定单元，用于使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，其中，第一温度信息用于指示目标区域当前的温度，第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，多组数据中的每组数据均包括：状态信息、温度信息，以及在状态信息所指示的环境状态和温度信息所指示的温度下，是否需要调节电暖器的功率的标签，状态信息包括第一状态信息，温度信息包括第一温度信息；控制单元，用于在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息，其中，目标提示信息用于提示需要调节电暖器的功率。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种存储介质。该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本发明实施例的电暖器的控制方法。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种处理器。该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行本发明实施例的电暖器的控制方法。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种电暖器。该电暖器包括：信息采集装置，用于获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息；图像识别装置，用于识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息，其中，第一状态信息用于指示目标区域当前的环境状态；处理器，处理器运行程序，其中，程序运行时对于从图像识别装置输出的第一状态信息执行如下处理步骤：使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，其中，第一温度信息用于指示目标区域当前的温度，第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，多组数据中的每组数据均包括：状态信息、温度信息，以及在状态信息所指示的环境状态和温度信息所指示的温度下，是否需要调节电暖器的功率的标签，状态信息包括第一状态信息，温度信息包括第一温度信息；在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息，其中，目标提示信息用于提示需要调节电暖器的功率。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种电暖器。该电暖器包括：信息采集装置，用于获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息；图像识别装置，用于识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息，其中，第一状态信息用于指示目标区域当前的环境状态；存储介质，用于存储程序，其中，程序在运行时对于从图像识别装置输出的第一状态信息执行如下处理步骤：使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，其中，第一温度信息用于指示目标区域当前的温度，第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，多组数据中的每组数据均包括：状态信息、温度信息，以及在状态信息所指示的环境状态和温度信息所指示的温度下，是否需要调节电暖器的功率的标签，状态信息包括第一状态信息，温度信息包括第一温度信息；在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息，其中，目标提示信息用于提示需要调节电暖器的功率。

该实施例通过获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息；识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息，其中，第一状态信息用于指示目标区域当前的环境状态；使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，其中，第一温度信息用于指示目标区域当前的温度，第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，多组数据中的每组数据均包括：状态信息、温度信息，以及在状态信息所指示的环境状态和温度信息所指示的温度下，是否需要调节电暖器的功率的标签，状态信息包括第一状态信息，温度信息包括第一温度信息；在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息，其中，目标提示信息用于提示需要调节电暖器的功率。由于通过机器学习训练出的第一模型，对第一状态信息和第一温度信息同时进行分析，自动提示用户是否需要调节电暖器功率。解决了电暖器的智能化程度比较低的问题，进而达到了提高电暖器的智能化程度的效果。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，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一种电暖器的控制方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种电暖器的控制装置的示意图；

图3是根据本发明实施例的一种电暖器的示意图；以及

图4是根据本发明实施例的另一种电暖器的示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请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，以便这里描述的本申请的实施例。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。

实施例1

本发明实施例提供了一种电暖器的控制方法。

图1是根据本发明实施例的一种电暖器的控制方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S102，获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息。

在本申请上述步骤S102提供的技术方案中，获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息。

在该实施例中，目标区域为电暖器所处的当前区域，可以为室内区域，比如，为房间区域、客厅区域、办公室区域等，此处不做任何限制。获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息，比如，采集电暖器所处的目标区域的第一图像信息，该第一图像信息可以为目标区域的窗户、门、阳台等通风设备的图像信息，通过目标区域的窗户、门、阳台等通风设备的图像信息可以确定窗户、门是否打开、阳台是否通风等。

步骤S104，识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息。

在本申请上述步骤S104提供的技术方案中，识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息，其中，第一状态信息用于指示目标区域当前的环境状态。

在获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息之后，识别第一图像信息，比如，识别目标区域的窗户、门、阳台等通风设备的图像信息，从而得到目标区域的第一状态信息，该状态信息用于指示当前的环境状态，该环境状态可以为目标区域的通风状态，比如，如果识别出窗户、门的图像信息，确定窗户、门为打开状态，则确定当前目标区域的通风状态良好，如果识别出窗户、门的图像信息，确定窗户、门为关闭状态，则确定当前目标区域的通风状态较差。可选地，当前的环境状态还包括目标区域是否向阳等状态。

步骤S106，使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率。

在本申请上述步骤S106提供的技术方案中，使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，其中，第一温度信息用于指示目标区域当前的温度，第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，多组数据中的每组数据均包括：状态信息、温度信息，以及在状态信息所指示的环境状态和温度信息所指示的温度下，是否需要调节电暖器的功率的标签，状态信息包括第一状态信息，温度信息包括第一温度信息。

在识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息之后，可以检测目标区域的第一温度信息，该第一温度信息用于指示当前目标区域的温度，也可以指示当前区域的温度的变化状态。在检测目标区域的第一温度信息之后，可以使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，比如，通过第一模型分析目标区域的通风设备的通风状态是否良好，第一温度信息所指示的温度是否在适宜温度的范围内，在目标区域的通风设备的通风状态良好，且第一温度信息所指示的温度在适宜温度的范围内的情况下，确定不需要调节电暖器的功率，在目标区域的通风设备的通风状态较差，且第一温度信息所指示的温度不在适宜温度的范围内的情况下，确定需要调节电暖器的功率，其中，适宜温度为在目标区域内，使用户感觉舒适的温度。

该实施例的第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，其中，多组数据可以为预先采集的大量样本数据，多组数据中的每组数据均包括：预先采集的状态信息、温度信息，以及在状态信息所指示的环境状态和温度信息所指示的温度下，是否需要调节电暖器的功率的标签，比如，预先采集的每组数据包括较好的通风状态、一般的通风状态、较差的通风状态、在适宜温度范围内的温度的信息、不在适宜温度范围内的温度的信息、较高温度的信息，较低温度的信息等大量信息，还包括在上述不同状态信息所指示的环境状态和不同温度信息所指示的温度下，是否需要调节电暖器的功率的标签等。

步骤S108，在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息。

在本申请上述步骤S108提供的技术方案中，在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息，其中，目标提示信息用于提示需要调节电暖器的功率。

在使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率之后，在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息，比如，第一状态信息指示的当前环境状态中的通风状态较差，第一温度信息所指示的温度过高，则输出“当前室内通风状态较差，室内温度过高，需要调节电暖器功率”的目标提示信息，该目标提示信息可以为语音形式的提示信息，也可以为文字加语音形式的提示信息等，此处不做任何限制，从而方便用户快速获知需要调节电暖器的功率的信息，用户根据自己的需要选择调整电暖器的功率，以避免室内温度的大幅度变化。

该实施例通过获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息；识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息，其中，第一状态信息用于指示目标区域当前的环境状态；使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，其中，第一温度信息用于指示目标区域当前的温度，第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，多组数据中的每组数据均包括：状态信息、温度信息，以及在状态信息所指示的环境状态和温度信息所指示的温度下，是否需要调节电暖器的功率的标签，状态信息包括第一状态信息，温度信息包括第一温度信息；在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息，其中，目标提示信息用于提示需要调节电暖器的功率。由于通过机器学习训练出的第一模型，对第一状态信息和第一温度信息同时进行分析，自动提示用户是否需要调节电暖器功率。解决了电暖器的智能化程度比较低的问题，进而达到了提高电暖器的智能化程度的效果。

作为一种可选的实施方式，步骤S106，使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率包括：使用第一模型对第一状态信息和目标区域的温度变化状态进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，其中，第一温度信息包括温度变化状态。

在该实施例中，第一温度信息可以包括温度变化状态，可以在识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息之后，检测目标区域的温度变化状态，比如，检测目标区域的温度变化幅度，该温度变化幅度可以为与上次检测到的温度相比的变化幅度，上次检测到的温度可以为已经调节好的处于适宜温度温度范围内的温度，其中，包括温度变化幅度较大，温度变化幅度大，温度变化幅度小，温度变化幅度较小等，还可以通过具体的数值来指示温度变化的程度，比如，通过温度变化的具体数值来指示温度变化的程度。

在检测目标区域的温度变化状态之后，使用第一模型对第一状态信息和目标区域的温度变化状态进行分析，比如，使用第一模型对目标区域的通风状态和目标区域的温度变化状态进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，其中，在目标区域的通风状态较差、目标区域的温度变化幅度较大的情况下，确定需要调节电暖器的功率，在目标区域的通风状态较好、目标区域的温度变化幅度较小的情况下，确定不需要调节电暖器的功率。可选地，在目标区域的通风状态较好，而目标区域的温度变化幅度依然较大的情况下，确定需要调节电暖器的功率，进而在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息，达到了提高电暖器的智能化程度的效果。

作为一种可选的实施方式，步骤S106，使用第一模型对第一状态信息和目标区域的温度变化状态进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率包括：使用第一模型对第一状态信息和目标区域的温度变化状态进行分析，在温度变化状态指示目标区域的温度的变化超过预设阈值时，确定需要调节电暖器的功率。

在该实施例中，预设阈值可以为目标区域的适宜温度的变化范围的临界值，当目标区域的温度的变化超过该预设阈值时，表明目标区域的温度变化过大，如果不及时调节电暖器的功率，会使目标区域的温度大幅变化，进而影响目标区域的舒适性。在使用第一模型对第一状态信息和目标区域的温度变化状态进行分析，在分析出的温度变化状态指示目标区域的温度变化超过预设阈值时，也即，在目标区域的温度的变化超过了适宜温度的范围时，比如，在目标区域的温度升高一定幅度之后，使当前温度高出适宜温度的范围，或者在目标区域的温度降低一定幅度之后，使当前温度低于适宜温度的范围，则确定需要调节电暖器的功率，进而在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息，达到了提高电暖器的智能化程度的效果。

作为一种可选的实施方式，步骤S108，控制电暖器输出目标提示信息包括：控制电暖器输出告警信息，其中，目标提示信息包括告警信息，告警信息用于指示目标区域的温度的变化超过预设阈值。

在该实施例中，目标提示信息可以包括告警信息，在温度变化状态指示目标区域的温度的变化超过预设阈值时，确定需要调节电暖器的功率之后，控制电暖器输出告警信息。该告警信息与一般提示用户调整电暖器的功率的提示信息不同，可以使用户快速分辨出目标区域的温度的变化已经超过预设阈值，为保证目标区域的环境的舒适性，需要及时调整电暖器的功率。

作为一种可选的实施方式，步骤S106，使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率包括：使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，在第一状态信息和第一温度信息符合第一目标条件的情况下，确定需要调节电暖器的功率；在第一状态信息和第一温度信息符合第二目标条件的情况下，确定需要保持电暖器的当前功率。

该实施例在使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率时，可以在第一状态信息和第一温度信息符合第一目标条件的情况下，确定需要调节电暖器的功率，该第一目标条件可以为第一状态信息所指示的通风状态较差，第一温度信息所指示的温度的变化幅度较大的条件，比如，在通风状态较差的情况下，室内由于电器设备在工作时散热，导致室内温度升高，或者第一状态信息所指示的通风状态较好，而第一温度信息所指示的温度的变化幅度较大的条件，比如，在严寒的冬天中，由于通风状态较好，可能向室内带来室外的寒气，从而使得室内的温度的降低，在这样的情况下，确定需要调节电暖器的当前功率，以调整目标区域的温度；在第一状态信息和第一温度信息符合第二目标条件的情况下，确定需要保持电暖器的当前功率，该第二条件可以为第一状态信息所指示的通风状态较好，第一温度信息所指示的温度的变化幅度较小的条件，比如，由于通风状态较好，可以将室内多余的热量散去，在更新室内空气的同时，使室内温度的变化幅度较小，或者第一状态信息所指示的通风状态较差，第一温度信息所指示的温度的变化幅度较小的条件，比如，在通风状态较差的情况下，室内由于电器设备在工作时散热，而室内又存在待烘干的衣物，会吸收室内的热量，则室内温度的变化幅度较小，在这样的情况下，确定需要保持电暖器的当前功率。

作为一种可选的实施方式，在步骤S106，使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率之后，该方法还包括：在确定需要调节电暖器的功率的情况下，按照目标规则调节电暖器的功率；在确定不需要调节电暖器的功率的情况下，保持电暖器的当前功率。

该实施例在使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率之后，在确定需要调节电暖器的功率的情况下，按照目标规则调节电暖器的功率，比如，在第一状态信息所指示的通风状态较差，目标区域的第一温度信息所指示的温度的升高幅度较大的情况下，自动降低电暖器的功率，在第一状态信息所指示的通风状态较好，目标区域的第一温度信息所指示的温度的降低幅度较大的情况下，自动升高电暖器的功率，直至目标区域的温度处于适宜温度范围之内。在确定不需要调节电暖器的功率的情况下，可以保持电暖器的当前功率，不用对目标区域的温度进行调节。

作为一种可选的实施方式，步骤S104，识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息包括：识别第一图像信息中的通风设备的图像信息，得到目标区域的通风状态信息，其中，第一状态信息包括通风状态信息；步骤S106，使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率包括：使用第一模型对通风状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率。

在该实施例中，通风设备用于目标区域进行通风，可以为室内的门、窗、阳台、抽油烟机等通风设备等，此处不不做任何限制。在识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息时，可以识别第一图像信息中的通风设备的图像信息，比如，识别室内的门、窗、阳台、抽油烟机等的图像信息，确定门、窗、阳台、抽油烟机等是否为打开状态。在门、窗、阳台、抽油烟机等为打开状态的情况下，确定目标区域的通风状态良好，在门、窗、阳台、抽油烟机等为关闭状态的情况下，确定目标区域的通风状态较差，从而得到目标区域的通风状态信息，进而使用第一模型对通风状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，并且在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息，达到了提高电暖器的智能化程度的效果。

作为一种可选的实施方式，在步骤S106，使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率之前，该方法还包括：建立初始检测模型，其中，初始检测模型为用于机器学习训练的初始模型；利用多组数据对初始检测模型进行训练，得到第一模型。

可选地，在该实施例中，初始检测模型可以为初始神经网络模型。在使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率之前，可以建立初始神经网络模型，并从大量目标区域中获取到多组数据，即状态信息、温度信息，以及在状态信息所指示的环境状态和温度信息所指示的温度下，是否需要调节电暖器的功率的标签，可以利用处理后的多组数据对初始检测模型进行训练，从而得到训练后的第一模型。

通过上述方案，可以通过机器学习方式，利用多组数据训练得到第一模型，并通过训练后的第一模型对第一对象的信息进行分析，对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，并且在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息，实现了使电暖器自动提示用户需要调节电暖器功率，达到了提高电暖器的智能化程度的效果。

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。

实施例2

本发明实施例还提供了一种电暖器的控制装置。需要说明的是，该实施例的电暖器的控制装置可以用于执行本发明实施例的电暖器的控制方法。

图2是根据本发明实施例的一种电暖器的控制装置的示意图。如图2所示，该装置包括：获取单元10、识别单元20、确定单元30和控制单元40。

获取单元10，用于获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息。

识别单元20，用于识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息，其中，第一状态信息用于指示目标区域当前的环境状态。

确定单元30，用于使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，其中，第一温度信息用于指示目标区域当前的温度，第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，多组数据中的每组数据均包括：状态信息、温度信息，以及在状态信息所指示的环境状态和温度信息所指示的温度下，是否需要调节电暖器的功率的标签，状态信息包括第一状态信息，温度信息包括第一温度信息。

控制单元40，用于在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息，其中，目标提示信息用于提示需要调节电暖器的功率。

可选地，确定单元30包括：第一确定模块，用于使用第一模型对第一状态信息和目标区域的温度变化状态进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，其中，第一温度信息包括温度变化状态。

可选地，确定单元30包括：第二确定模块，用于使用第一模型对第一状态信息和目标区域的温度变化状态进行分析，在温度变化状态指示目标区域的温度的变化超过预设阈值时，确定需要调节电暖器的功率。

可选地，控制单元40包括：控制模块，用于控制电暖器输出告警信息，其中，目标提示信息包括告警信息，告警信息用于指示目标区域的温度的变化超过预设阈值。

可选地，确定单元30包括：第三确定模块和第四确定模块。其中，第三确定模块，使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，在第一状态信息和第一温度信息符合第一目标条件的情况下，确定需要调节电暖器的功率；第四确定模块，用于在第一状态信息和第一温度信息符合第二目标条件的情况下，确定需要保持电暖器的当前功率。

可选地，该装置还包括：调节单元和保持单元。其中，调节单元，用于在使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率之后，在确定需要调节电暖器的功率的情况下，按照目标规则调节电暖器的功率；保持单元，用于在确定不需要调节电暖器的功率的情况下，保持电暖器的当前功率。

可选地，识别单元20包括：识别模块，用于识别第一图像信息中的通风设备的图像信息，得到目标区域的通风状态信息，其中，第一状态信息包括通风状态信息；确定单元30包括：第五确定模块，用于使用第一模型对通风状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率。

可选地，该装置包括：建立单元和训练单元。其中，建立单元，用于在使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率之前，建立初始检测模型，其中，初始检测模型为用于机器学习训练的初始模型；训练单元，用于利用多组数据对初始检测模型进行训练，得到第一模型。

该实施例通过获取单元10获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息，通过识别单元20识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息，其中，第一状态信息用于指示目标区域当前的环境状态，通过确定单元30使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，其中，第一温度信息用于指示目标区域当前的温度，第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，多组数据中的每组数据均包括：状态信息、温度信息，以及在状态信息所指示的环境状态和温度信息所指示的温度下，是否需要调节电暖器的功率的标签，状态信息包括第一状态信息，温度信息包括第一温度信息，通过控制单元40在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息，其中，目标提示信息用于提示需要调节电暖器的功率。由于通过机器学习训练出的第一模型，对第一状态信息和第一温度信息同时进行分析，自动提示用户是否需要调节电暖器功率。解决了电暖器的智能化程度比较低的问题，进而达到了提高电暖器的智能化程度的效果。

实施例3

本发明实施例还提供了一种存储介质。该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本发明实施例的电暖器的控制方法。

实施例4

本发明实施例还提供了一种处理器。该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行本发明实施例的电暖器的控制方法。

实施例5

本发明实施例还提供了一种电暖器。需要说明的是，该实施例的电暖器可以用于执行本发明实施例的电暖器的控制方法。

图3是根据本发明实施例的一种电暖器的示意图。如图3所示，该电暖器包括：信息采集装置50、图像识别装置60和处理器70。

信息采集装置50，用于获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息。

图像识别装置60，用于识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息，其中，第一状态信息用于指示目标区域当前的环境状态。

处理器70，处理器运行程序，其中，程序运行时对于从图像识别装置输出的第一状态信息执行如下处理步骤：使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，其中，第一温度信息用于指示目标区域当前的温度，第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，多组数据中的每组数据均包括：状态信息、温度信息，以及在状态信息所指示的环境状态和温度信息所指示的温度下，是否需要调节电暖器的功率的标签，状态信息包括第一状态信息，温度信息包括第一温度信息；在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息，其中，目标提示信息用于提示需要调节电暖器的功率。

实施例6

本发明实施例还提供了一种电暖器。需要说明的是，该实施例的电暖器可以用于执行本发明实施例的电暖器的控制方法。

图4是根据本发明实施例的另一种电暖器的示意图。如图4所示，该电暖器包括：信息采集装置80、图像识别装置90和存储介质100。

信息采集装置80，用于获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息。

图像识别装置90，用于识别第一图像信息，得到目标区域的第一状态信息，其中，第一状态信息用于指示目标区域当前的环境状态。

存储介质100，用于存储程序，其中，程序在运行时对于从图像识别装置输出的第一状态信息执行如下处理步骤：使用第一模型对第一状态信息和目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节电暖器的功率，其中，第一温度信息用于指示目标区域当前的温度，第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，多组数据中的每组数据均包括：状态信息、温度信息，以及在状态信息所指示的环境状态和温度信息所指示的温度下，是否需要调节电暖器的功率的标签，状态信息包括第一状态信息，温度信息包括第一温度信息；在确定需要调节电暖器的功率的情况下，控制电暖器输出目标提示信息，其中，目标提示信息用于提示需要调节电暖器的功率。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种电暖器的控制方法，其特征在于，包括：

获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息；

识别所述第一图像信息，得到所述目标区域的第一状态信息，其中，所述第一状态信息用于指示所述目标区域当前的环境状态；

使用第一模型对所述第一状态信息和所述目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节所述电暖器的功率，其中，所述第一温度信息用于指示所述目标区域当前的温度，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：状态信息、温度信息，以及在所述状态信息所指示的环境状态和所述温度信息所指示的温度下，是否需要调节所述电暖器的功率的标签，所述状态信息包括所述第一状态信息，所述温度信息包括所述第一温度信息；

在确定需要调节所述电暖器的功率的情况下，控制所述电暖器输出目标提示信息，其中，所述目标提示信息用于提示需要调节所述电暖器的功率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用第一模型对所述第一状态信息和所述目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节所述电暖器的功率包括：

使用所述第一模型对所述第一状态信息和所述目标区域的温度变化状态进行分析，确定是否需要调节所述电暖器的功率，其中，所述第一温度信息包括所述温度变化状态。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用所述第一模型对所述第一状态信息和所述目标区域的温度变化状态进行分析，确定是否需要调节所述电暖器的功率包括：

使用所述第一模型对所述第一状态信息和所述目标区域的温度变化状态进行分析，在所述温度变化状态指示所述目标区域的温度的变化超过预设阈值时，确定需要调节所述电暖器的功率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，控制所述电暖器输出目标提示信息包括：

控制所述电暖器输出告警信息，其中，所述目标提示信息包括所述告警信息，所述告警信息用于指示所述目标区域的温度的变化超过所述预设阈值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用所述第一模型对所述第一状态信息和所述目标区域的所述第一温度信息进行分析，确定是否需要调节所述电暖器的功率包括：

使用所述第一模型对所述第一状态信息和所述目标区域的所述第一温度信息进行分析，在所述第一状态信息和所述第一温度信息符合第一目标条件的情况下，确定需要调节所述电暖器的功率；

在所述第一状态信息和所述第一温度信息符合第二目标条件的情况下，确定需要保持所述电暖器的当前功率。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在使用第一模型对所述第一状态信息和所述目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节所述电暖器的功率之后，所述方法还包括：

在确定需要调节所述电暖器的功率的情况下，按照目标规则调节所述电暖器的功率；

在确定不需要调节所述电暖器的功率的情况下，保持所述电暖器的当前功率。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

识别所述第一图像信息，得到所述目标区域的第一状态信息包括：识别所述第一图像信息中的通风设备的图像信息，得到所述目标区域的通风状态信息，其中，所述第一状态信息包括所述通风状态信息；

使用所述第一模型对所述第一状态信息和所述目标区域的所述第一温度信息进行分析，确定是否需要调节所述电暖器的功率包括：使用所述第一模型对所述通风状态信息和所述目标区域的所述第一温度信息进行分析，确定是否需要调节所述电暖器的功率。

8.根据权利要求1至7中任意一项所述的方法，其特征在于，在使用所述第一模型对所述第一状态信息和所述目标区域的所述第一温度信息进行分析，确定是否需要调节所述电暖器的功率之前，所述方法还包括：

建立初始检测模型，其中，所述初始检测模型为用于机器学习训练的初始模型；

利用所述多组数据对所述初始检测模型进行训练，得到所述第一模型。

9.一种电暖器的控制装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息；

识别单元，用于识别所述第一图像信息，得到所述目标区域的第一状态信息，其中，所述第一状态信息用于指示所述目标区域当前的环境状态；

确定单元，用于使用第一模型对所述第一状态信息和所述目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节所述电暖器的功率，其中，所述第一温度信息用于指示所述目标区域当前的温度，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：状态信息、温度信息，以及在所述状态信息所指示的环境状态和所述温度信息所指示的温度下，是否需要调节所述电暖器的功率的标签，所述状态信息包括所述第一状态信息，所述温度信息包括所述第一温度信息；

控制单元，用于在确定需要调节所述电暖器的功率的情况下，控制所述电暖器输出目标提示信息，其中，所述目标提示信息用于提示需要调节所述电暖器的功率。

10.一种存储介质，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8中任意一项所述的电暖器的控制方法。

11.一种处理器，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8中任意一项所述的电暖器的控制方法。

12.一种电暖器，其特征在于，包括：

信息采集装置，用于获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息；

图像识别装置，用于识别所述第一图像信息，得到所述目标区域的第一状态信息，其中，所述第一状态信息用于指示所述目标区域当前的环境状态；

处理器，所述处理器运行程序，其中，所述程序运行时对于从所述图像识别装置输出的所述第一状态信息执行如下处理步骤：使用第一模型对所述第一状态信息和所述目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节所述电暖器的功率，其中，所述第一温度信息用于指示所述目标区域当前的温度，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：状态信息、温度信息，以及在所述状态信息所指示的环境状态和所述温度信息所指示的温度下，是否需要调节所述电暖器的功率的标签，所述状态信息包括所述第一状态信息，所述温度信息包括所述第一温度信息；在确定需要调节所述电暖器的功率的情况下，控制所述电暖器输出目标提示信息，其中，所述目标提示信息用于提示需要调节所述电暖器的功率。

13.一种电暖器，其特征在于，包括：

信息采集装置，用于获取电暖器所处的目标区域的第一图像信息；

图像识别装置，用于识别所述第一图像信息，得到所述目标区域的第一状态信息，其中，所述第一状态信息用于指示所述目标区域当前的环境状态；

存储介质，用于存储程序，其中，所述程序在运行时对于从所述图像识别装置输出的所述第一状态信息执行如下处理步骤：使用第一模型对所述第一状态信息和所述目标区域的第一温度信息进行分析，确定是否需要调节所述电暖器的功率，其中，所述第一温度信息用于指示所述目标区域当前的温度，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：状态信息、温度信息，以及在所述状态信息所指示的环境状态和所述温度信息所指示的温度下，是否需要调节所述电暖器的功率的标签，所述状态信息包括所述第一状态信息，所述温度信息包括所述第一温度信息；在确定需要调节所述电暖器的功率的情况下，控制所述电暖器输出目标提示信息，其中，所述目标提示信息用于提示需要调节所述电暖器的功率。