CN110749055A - 控制空调的方法、装置和系统 - Google Patents

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陈英强
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Abstract

本发明公开了一种控制空调的方法、装置和系统。其中，该方法包括：获取目标对象的对象信息以及环境信息，其中，对象信息表征了目标对象的健康状态；基于预设模型对对象信息以及环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数，其中，目标运行参数为与目标对象的健康状态相匹配的参数，预设模型为使用多组数据通过神经网络学习训练得到的，多组数据中的每组数据至少包括：对象信息以及环境信息，以及目标运行参数；控制空调按照目标运行参数运行。本发明解决了现有的空调无法根据用户的身体健康状态对空调的运行模式进行自动调整的技术问题。

Description

控制空调的方法、装置和系统
技术领域
本发明涉及智能家居领域，具体而言，涉及一种控制空调的方法、装置和系统。
背景技术
随着计算机技术的快速发展，智能设备广泛的应用在了人们的日常生活中，其中，智能空调为智能设备中的一种。
现有的智能空调能够根据环境参数(例如，温度以及湿度)自动对空调的运行参数(例如，压缩机频率)进行调节。然而，现有的空调未配备与处于非健康状态的用户相匹配的控制模式，而现有的空调的控制模式对于处于非健康状态的用户而言，可能会出现太冷或太热或太闷等较差的用户体验，甚至加重用户病情。
针对上述的问题，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控制空调的方法、装置和系统，以至少解决现有的空调无法根据用户的身体健康状态对空调的运行模式进行自动调整的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种控制空调的方法，包括：获取目标对象的对象信息以及环境信息，其中，对象信息表征了目标对象的健康状态；基于预设模型对对象信息以及环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数，其中，目标运行参数为与目标对象的健康状态相匹配的参数，预设模型为使用多组数据通过神经网络学习训练得到的，多组数据中的每组数据至少包括：对象信息以及环境信息，以及目标运行参数；控制空调按照目标运行参数运行。
进一步地，控制空调的方法还包括：在获取目标对象的对象信息以及环境信息之后，根据目标对象的对象信息确定目标对象的初始健康状态；在初始健康状态为异常状态时，生成提示信息，其中，提示信息用于提示目标对象是否控制空调进入预设模式，在预设模式下，控制空调执行基于预设模型对对象信息以及环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数的步骤。
进一步地，控制空调的方法还包括：在生成提示信息之后，检测是否接收到目标对象发送的确认指令，其中，确认指令用于控制空调进入预设模式；在接收到确认指令的情况下，控制空调进入预设模式。
进一步地，控制空调的方法还包括：向预设模型输入目标对象的声音信息、目标对象的体温信息、目标对象的位置信息以及环境信息，其中，声音信息至少包括：目标对象的咳嗽次数以及咳嗽声音大小；获取预设模型输出的目标运行参数。
进一步地，控制空调的方法还包括：在向预设模型输入目标对象的声音信息、目标对象的体温信息、目标对象的位置信息以及环境信息之后，在预设模型中，对对象信息以及环境信息进行线性处理和/或非线性处理，得到处理结果；基于神经网络算法对处理结果进行处理，得到目标运行参数；输出目标运行参数。
进一步地，线性处理至少包括：归一化线性处理算法；非线性处理至少包括如下之一：对数变换、平方根变换、立方根变换。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种控制空调的系统，包括：传感器，用于采集目标对象的对象信息以及环境信息，其中，对象信息表征了目标对象的健康状态；控制器，用于基于预设模型对对象信息以及环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数，并控制空调按照目标运行参数运行，其中，目标运行参数为与目标对象的健康状态相匹配的参数，预设模型为使用多组数据通过神经网络学习训练得到的，多组数据中的每组数据至少包括：对象信息以及环境信息，以及目标运行参数。
进一步地，对象信息包括如下至少之一：目标对象的声音信息、目标对象的图像信息、目标对象的体温信息以及目标对象的位置信息；环境信息包括如下至少之一：环境温度、环境湿度；其中，传感器至少包括：声音传感器、红外传感器以及图像传感器，声音传感器用于采集目标对象的声音信息，红外传感器用于采集目标对象的体温信息以及位置信息，图像传感器用于采集目标对象的图像信息。
进一步地，目标运行参数至少包括如下之一：压缩机频率、内风机转速、导风板角度。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种控制空调的装置，包括：获取模块，用于获取目标对象的对象信息以及环境信息，其中，对象信息表征了目标对象的健康状态；处理模块，用于基于预设模型对对象信息以及环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数，其中，目标运行参数为与目标对象的健康状态相匹配的参数，预设模型为使用多组数据通过神经网络学习训练得到的，多组数据中的每组数据至少包括：对象信息以及环境信息，以及目标运行参数；控制模块，用于控制空调按照目标运行参数运行。
根据本发明实施例的另一方面，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上述的控制空调的方法。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述的控制空调的方法。
在本发明实施例中，采用基于神经网络模型控制空调的方式，在获取目标对象的对象信息以及环境信息之后，基于预设模型对对象信息以及环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数，并控制空调按照目标运行参数运行。
在上述过程中，由于对象信息表征了目标对象的健康状态，因此，在本申请中，在对空调进行控制的过程中，考虑到了用户的健康状态，从而可使空调按照目标运行参数输出的温湿度更加符合用户的需求，提高了用户的使用体验。
由此可见，本申请所提供的方案达到了根据用户的身体健康状态控制空调的目的，从而实现了提高用户的使用体验的技术效果，进而解决了现有的空调无法根据用户的身体健康状态对空调的运行模式进行自动调整的技术问题。
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一种控制空调的方法流程图；
图2是根据本发明实施例的一种可选的预设模型的示意图；
图3是根据本发明实施例的一种可选的控制空调的方法示意图；
图4是根据本发明实施例的一种控制空调的系统示意图；以及
图5是根据本发明实施例的一种控制空调的装置示意图。
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。
实施例1
根据本发明实施例，还提供了一种控制空调的方法实施例，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。
图1是根据本发明实施例的控制空调的方法流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，获取目标对象的对象信息以及环境信息，其中，对象信息表征了目标对象的健康状态。
在步骤S102中，目标对象为空调所控制区域内的对象，其中，目标对象可以为人、动物等生物。对象信息包括如下至少之一：目标对象的声音信息、目标对象的图像信息、目标对象的体温信息以及目标对象的位置信息；环境信息包括如下至少之一：环境温度、环境湿度。
可选的，空调中的控制器可以为本实施例的执行主体，其中，空调具有传感器，其中，传感器至少包括：声音传感器、红外传感器以及图像传感器，声音传感器用于采集目标对象的声音信息，红外传感器用于采集目标对象的体温信息以及位置信息，图像传感器用于采集目标对象的图像信息。
需要说明的是，传感器还可以包括温度传感器和湿度传感器，其中，温度温度传感器可以采集空调所在区域内的环境温度，湿度传感器可以采集空调所在区域内的环境湿度。
此外，还需要说明的是，通过对目标对象的声音信息、图像信息和/或体温信息进行分析，可以得出目标对象的健康状态，例如，通过分析目标对象的声音信息，可以确定目标对象是否咳嗽、打喷嚏；通过分析目标对象的图像信息，例如，分析目标对象的脸色，可以确定目标对象是否发烧；通过分析目标对象的体温信息也可以确定目标对象是否处于发烧状态。
步骤S104，基于预设模型对对象信息以及环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数，其中，目标运行参数为与目标对象的健康状态相匹配的参数，预设模型为使用多组数据通过神经网络学习训练得到的，多组数据中的每组数据至少包括：对象信息以及环境信息，以及目标运行参数。
在步骤S104中，目标运行参数至少包括如下之一：压缩机频率、内风机转速、导风板角度。
可选的，图2示出了一种可选的预设模型的示意图，由图2可知，预设模型包括输入层、隐藏层以及输出层，输入层用于接收空调的控制器输入的对象信息、环境信息和/或其他信息；隐藏层包括多个隐藏节点(如图2中的隐藏节点1、隐藏节点2、隐藏节点n)，隐藏层对输入层中的数据进行处理，通过输出层输出目标运行参数，其中，由图2可知，目标运行参数还可以包括新风机转速。
步骤S106，控制空调按照目标运行参数运行。
需要说明的是，通过步骤S102至步骤S104可以获知，目标运行参数是根据目标对象的对象信息所确定的，因此，空调按照目标运行参数运行输出的温湿度能够符合目标对象的需求，从而达到了提高用户的使用体验的效果。
基于上述步骤S102至步骤S106所限定的方案，可以获知，采用基于神经网络模型控制空调的方式，在获取目标对象的对象信息以及环境信息之后，基于预设模型对对象信息以及环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数，并控制空调按照目标运行参数运行。
容易注意到的是，在上述过程中，由于对象信息表征了目标对象的健康状态，因此，在本申请中，在对空调进行控制的过程中，考虑到了用户的健康状态，从而可使空调按照目标运行参数输出的温湿度更加符合用户的需求，提高了用户的使用体验。
由此可见，本申请所提供的方案达到了根据用户的身体健康状态控制空调的目的，从而实现了提高用户的使用体验的技术效果，进而解决了现有的空调无法根据用户的身体健康状态对空调的运行模式进行自动调整的技术问题。
在一种可选的实施例中，在获取目标对象的对象信息以及环境信息之后，空调的控制器根据目标对象的对象信息确定目标对象的初始健康状态，然后在初始健康状态为异常状态时，生成提示信息，其中，提示信息用于提示目标对象是否控制空调进入预设模式，在预设模式下，控制空调执行基于预设模型对对象信息以及环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数的步骤。
进一步地，在生成提示信息之后，控制器检测是否接收到目标对象发送的确认指令，其中，确认指令用于控制空调进入预设模式。然后，在接收到确认指令的情况下，控制器控制空调进入预设模式。
可选的，图3示出了一种可选的控制空调的方法示意图，在图3中，空调通过声音传感器采集目标对象的咳嗽次数以及咳嗽声音大小，红外传感器采集目标对象的体温信息以及目标对象的位置。控制器接收到传感器采集到的数据，并对传感器采集到的数据进行分析来确定目标对象是否处于异常状态，例如，在图3中，控制器检测目标对象的咳嗽次数是否达到预设次数，和/或，目标对象的体温是否达到预设体温，和/或，目标对象的咳嗽声音大小是否达到预设大小，在检测到检测目标对象的咳嗽次数达到预设次数，和/或，目标对象的体温达到预设体温，和/或，目标对象的咳嗽声音大小达到预设大小时，控制器可确定目标对象是否处于异常状态，还可确定目标对象的异常类型，其中，异常类型表征了目标对象的患病类型(例如，感冒)。
进一步地，在确定目标对象处于异常状态之后，控制器向目标对象发送提示信息，提醒目标对象是否进入预设模式，其中，提示信息可以为但不限于语音提示信息、图像提示信息、文本提示信息等。目标对象可向空调输入是否进入预设模式的指令，当空调的控制器检测到目标对象输入了确认之后，控制器控制空调进入预设模式；如果检测到目标对象未输入确认指令，则控制器控制空调维持原状态运行。
在一种可选的实施例中，在确认空调进入预设模式之后，空调的控制器可基于预设模型对对象信息以及环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数。具体的，空调的控制器向预设模型输入目标对象的声音信息、目标对象的体温信息、目标对象的位置信息以及环境信息，其中，声音信息至少包括：目标对象的咳嗽次数以及咳嗽声音大小，然后获取预设模型输出的目标运行参数。
其中，在向预设模型输入目标对象的声音信息、目标对象的体温信息、目标对象的位置信息以及环境信息之后，在预设模型中，对对象信息以及环境信息进行线性处理和/或非线性处理，得到处理结果，然后基于神经网络算法对处理结果进行处理，得到目标运行参数，并输出目标运行参数。其中，线性处理至少包括：归一化线性处理算法；非线性处理至少包括如下之一：对数变换、平方根变换、立方根变换。
可选的，在预设模型中，预设模型通过神经网络算法对目标对象的对象信息进行分析，可以确定目标对象对应的患病类型，然后，在确定该患病类型最适宜的目标环境信息，并检测当前的环境信息(即空调所在区域内的当前环境信息)与目标环境信息是否匹配，如果二者不匹配，则通过互联网或者预设数据表获取与目标环境信息所对应的空调的运行参数，将该运行参数作为目标运行参数；如果二者匹配，则控制当前环境信息下所对应的空调的运行参数作为目标运行参数。
需要说明的是，目标对象的对象信息中还包括目标对象所在的位置信息。可选的，在通过预设模型得到压缩机频率、内风机转速之后，预设模型根据目标对象的位置信息确定导风板角度，例如，确定目标对象的患病类型为感冒，感冒患者不适宜在吹风，预设模型根据目标对象的位置信息确定导风板角度，使得空调的出风方向远离目标对象。
由上述内容可知，本申请所提供的方案可以解决现有的空调对于患病人群存在用户体验差的问题，并达到了提升用户体验的效果。
实施例2
根据本发明实施例，还提供了一种控制空调的系统实施例，其中，图4是根据本发明实施例的控制空调的系统示意图，如图4所示，该系统包括：传感器401以及控制器403。
其中，传感器401，用于采集目标对象的对象信息以及环境信息，其中，对象信息表征了目标对象的健康状态；控制器403，用于基于预设模型对对象信息以及环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数，并控制空调按照目标运行参数运行，其中，目标运行参数为与目标对象的健康状态相匹配的参数，预设模型为使用多组数据通过神经网络学习训练得到的，多组数据中的每组数据至少包括：对象信息以及环境信息，以及目标运行参数。
需要说明的是，对象信息包括如下至少之一：目标对象的声音信息、目标对象的图像信息、目标对象的体温信息以及目标对象的位置信息；环境信息包括如下至少之一：环境温度、环境湿度；其中，传感器至少包括：声音传感器、红外传感器以及图像传感器，声音传感器用于采集目标对象的声音信息，红外传感器用于采集目标对象的体温信息以及位置信息，图像传感器用于采集目标对象的图像信息。
可选的，目标运行参数至少包括如下之一：压缩机频率、内风机转速、导风板角度。
由上可知，采用基于神经网络模型控制空调的方式，在获取目标对象的对象信息以及环境信息之后，基于预设模型对对象信息以及环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数，并控制空调按照目标运行参数运行。
容易注意到的是，在上述过程中，由于对象信息表征了目标对象的健康状态，因此，在本申请中，在对空调进行控制的过程中，考虑到了用户的健康状态，从而可使空调按照目标运行参数输出的温湿度更加符合用户的需求，提高了用户的使用体验。
由此可见，本申请所提供的方案达到了根据用户的身体健康状态控制空调的目的，从而实现了提高用户的使用体验的技术效果，进而解决了现有的空调无法根据用户的身体健康状态对空调的运行模式进行自动调整的技术问题。
需要说明的是，本实施例中的控制器可执行实施例1中的控制空调的方法，相关内容已在实施例1中进行说明，在此不再赘述。
实施例3
根据本发明实施例，还提供了一种控制空调的装置实施例，其中，图5是根据本发明实施例的控制空调的装置示意图，如图5所示，该装置包括：获取模块501、处理模块503以及控制模块505。
其中，获取模块501，用于获取目标对象的对象信息以及环境信息，其中，对象信息表征了目标对象的健康状态；处理模块503，用于基于预设模型对对象信息以及环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数，其中，目标运行参数为与目标对象的健康状态相匹配的参数，预设模型为使用多组数据通过神经网络学习训练得到的，多组数据中的每组数据至少包括：对象信息以及环境信息，以及目标运行参数；控制模块505，用于控制空调按照目标运行参数运行。
此处需要说明的是，上述获取模块501、处理模块503以及控制模块505对应于上述实施例的步骤S102至步骤S106，三个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例所公开的内容。
在一种可选的实施例中，控制空调的装置还包括：第一确定模块以及生成模块。其中，第一确定模块，用于在获取目标对象的对象信息以及环境信息之后，根据目标对象的对象信息确定目标对象的初始健康状态；生成模块，用于在初始健康状态为异常状态时，生成提示信息，其中，提示信息用于提示目标对象是否控制空调进入预设模式，在预设模式下，控制空调执行基于预设模型对对象信息以及环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数的步骤。
在一种可选的实施例中，控制空调的装置还包括：检测模块以及第一控制模块。其中，检测模块，用于在生成提示信息之后，检测是否接收到目标对象发送的确认指令，其中，确认指令用于控制空调进入预设模式；第一控制模块，用于在接收到确认指令的情况下，控制空调进入预设模式。
在一种可选的实施例中，处理模块包括：输入模块以及第一获取模块。其中，输入模块，用于向预设模型输入目标对象的声音信息、目标对象的体温信息、目标对象的位置信息以及环境信息，其中，声音信息至少包括：目标对象的咳嗽次数以及咳嗽声音大小；第一获取模块，用于获取预设模型输出的目标运行参数。
在一种可选的实施例中，控制空调的装置还包括：第一处理模块、第二处理模块以及输出模块。其中，第一处理模块，用于在向预设模型输入目标对象的声音信息、目标对象的体温信息、目标对象的位置信息以及环境信息之后，在预设模型中，对对象信息以及环境信息进行线性处理和/或非线性处理，得到处理结果；第二处理模块，用于基于神经网络算法对处理结果进行处理，得到目标运行参数；输出模块，用于输出目标运行参数。
可选的，线性处理至少包括：归一化线性处理算法；非线性处理至少包括如下之一：对数变换、平方根变换、立方根变换。
实施例4
根据本发明实施例的另一方面，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上述实施例1中的控制空调的方法。
实施例5
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述实施例1中的控制空调的方法。
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。
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。
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-Only 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 (12)

1.一种控制空调的方法，其特征在于，包括：
获取目标对象的对象信息以及环境信息，其中，所述对象信息表征了所述目标对象的健康状态；
基于预设模型对所述对象信息以及所述环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数，其中，所述目标运行参数为与所述目标对象的健康状态相匹配的参数，所述预设模型为使用多组数据通过神经网络学习训练得到的，所述多组数据中的每组数据至少包括：所述对象信息以及所述环境信息，以及所述目标运行参数；
控制所述空调按照所述目标运行参数运行。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取目标对象的对象信息以及环境信息之后，所述方法还包括：
根据所述目标对象的对象信息确定所述目标对象的初始健康状态；
在所述初始健康状态为异常状态时，生成提示信息，其中，所述提示信息用于提示所述目标对象是否控制所述空调进入预设模式，在所述预设模式下，控制所述空调执行所述基于预设模型对所述对象信息以及所述环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数的步骤。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在生成提示信息之后，所述方法还包括：
检测是否接收到所述目标对象发送的确认指令，其中，所述确认指令用于控制所述空调进入所述预设模式；
在接收到所述确认指令的情况下，控制所述空调进入所述预设模式。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于预设模型对所述对象信息以及所述环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数，包括：
向所述预设模型输入所述目标对象的声音信息、所述目标对象的体温信息、所述目标对象的位置信息以及所述环境信息，其中，所述声音信息至少包括：所述目标对象的咳嗽次数以及咳嗽声音大小；
获取所述预设模型输出的目标运行参数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在向所述预设模型输入所述目标对象的声音信息、所述目标对象的体温信息、所述目标对象的位置信息以及所述环境信息之后，所述方法还包括：
在所述预设模型中，对所述对象信息以及所述环境信息进行线性处理和/或非线性处理，得到处理结果；
基于神经网络算法对所述处理结果进行处理，得到所述目标运行参数；
输出所述目标运行参数。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述线性处理至少包括：归一化线性处理算法；所述非线性处理至少包括如下之一：对数变换、平方根变换、立方根变换。
7.一种控制空调的系统，其特征在于，包括：
传感器，用于采集目标对象的对象信息以及环境信息，其中，所述对象信息表征了所述目标对象的健康状态；
控制器，用于基于预设模型对所述对象信息以及所述环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数，并控制所述空调按照所述目标运行参数运行，其中，所述目标运行参数为与所述目标对象的健康状态相匹配的参数，所述预设模型为使用多组数据通过神经网络学习训练得到的，所述多组数据中的每组数据至少包括：所述对象信息以及所述环境信息，以及所述目标运行参数。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述对象信息包括如下至少之一：所述目标对象的声音信息、所述目标对象的图像信息、所述目标对象的体温信息以及所述目标对象的位置信息；所述环境信息包括如下至少之一：环境温度、环境湿度；其中，所述传感器至少包括：声音传感器、红外传感器以及图像传感器，所述声音传感器用于采集所述目标对象的声音信息，所述红外传感器用于采集所述目标对象的体温信息以及位置信息，所述图像传感器用于采集所述目标对象的图像信息。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述目标运行参数至少包括如下之一：压缩机频率、内风机转速、导风板角度。
10.一种控制空调的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标对象的对象信息以及环境信息，其中，所述对象信息表征了所述目标对象的健康状态；
处理模块，用于基于预设模型对所述对象信息以及所述环境信息进行处理，得到空调的目标运行参数，其中，所述目标运行参数为与所述目标对象的健康状态相匹配的参数，所述预设模型为使用多组数据通过神经网络学习训练得到的，所述多组数据中的每组数据至少包括：所述对象信息以及所述环境信息，以及所述目标运行参数；
控制模块，用于控制所述空调按照所述目标运行参数运行。
11.一种存储介质，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6中任意一项所述的控制空调的方法。
12.一种处理器，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6中任意一项所述的控制空调的方法。
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