CN111043732A

CN111043732A - 基于智能家居的室内温度控制方法及装置

Info

Publication number: CN111043732A
Application number: CN201910980636.XA
Authority: CN
Inventors: 王钦泉; 李福官
Original assignee: Guangzhou Yihengyun Software Technology Co Ltd
Current assignee: Guangzhou Yihengyun Software Technology Co Ltd
Priority date: 2019-10-16
Filing date: 2019-10-16
Publication date: 2020-04-21

Abstract

本发明公开一种智能空调控制方法及装置，涉及智能家居技术领域，能够根据用户的睡眠状态动态调节空调的输出温度，保持用户的体感处于适宜的温度。该方法包括：扫描室内环境生成温度热成像，同时采集人体心率参数判断用户睡眠状态；根据温度热成像判断人体所处位置，以及根据一段时间内人体所处位置的频率判断床体所处位置；基于室内温度热成像中人体表面温度、床体表面温度及剩余区域的温度获得人体散热量变化情况；通过人体散热量变化情况与用户睡眠状态动态调节空调的输出温度。该装置应用有上述方案所提的方法。

Description

基于智能家居的室内温度控制方法及装置

技术领域

本发明涉及智能家居技术领域，尤其涉及一种智能空调控制方法及装置。

背景技术

人处于睡眠状态和非睡眠状态时体感的适宜温度不同，用户开着空调准备入睡(非睡眠状态)时，设定了一个适宜的温度，随着用户睡眠状态的改变人体适宜温度也会随之改变，若空调仍以之前设定的温度持续运行，不能够随着用户的睡眠状态精确调节室内温度，深入睡眠时可能会出现过冷而被冻醒或过热而被热醒的现象。

现有技术都是通过预设睡眠曲线的方式对空调进行控制，例如开启睡眠功能后，间隔一定时间定量调节空调的输出温度，例如，1小时后调高设定温度1℃，2个小时后再调高温度1℃，由于这种固定温度调节的控制方式不能使用户始终处于体表适宜环境，因此用户体检不佳。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能空调控制方法及装置，能够根据用户的睡眠状态动态调节空调的输出温度，保持用户的体感处于适宜的温度。

为了实现上述目的，本发明的一方面提供一种智能空调控制方法，包括：

扫描室内环境生成温度热成像，同时采集人体心率参数判断用户睡眠状态；

根据所述温度热成像判断人体所处位置，以及根据一段时间内人体所处位置的频率判断床体所处位置；

基于所述室内温度热成像中人体表面温度、床体表面温度及剩余区域的温度获得人体散热量变化情况；

通过人体散热量变化情况与用户睡眠状态动态调节空调的输出温度。

具体地，采集人体心率参数判断用户睡眠状态的方法包括：

通过手环采集人体的当前心率参数，在当前心率参数等于预设心率参数时，发出振动提示并接收用户的振动反馈，其中，发出振动提示n次，间隔振动提示的时间为t，所述振动反馈的形式包括手臂动一次、手臂动多次和手臂不动；

当预设时间内接收到用户的振动反馈为手臂动多次，判断用户处于非睡眠状态；

当预设时间内接收到用户的振动反馈为手臂动一次，判断用户处于浅睡眠状态；

当预设时间内接收到用户的振动反馈为手臂不动，判断用户处于深睡眠状态。

优选地，在接收到用户的振动反馈，判断是否发出下次振动提示的方法包括：

比较当前心率参数与上一时刻心率参数；

在当前心率参数相比较于上一时刻心率参数未发生变化时，判断用户当前的睡眠状态与上一时刻的睡眠状态一致，暂不发出下次振动提示；

在当前心率参数相比较于上一时刻心率参数发生变换时，判断用户当前的睡眠状态与上一时刻的睡眠状态不一致，发出下次振动提示。

较佳地，根据所述温度热成像判断人体所处位置，以及根据一段时间内人体所处位置的频率判断床体所处位置的方法包括：

计算温度热成像所有区域的平均温度Tb，筛选温度热成像中所有高于平均温度Tb且超过温度阈值Th的区域，其中面积最大的区域即为人体所处位置；

将温度热成像划分为多个分区，统计一段时间内各个分区内人体出现的频率，将人体出现频率最高的分区设定为床体所处位置。

较佳地，基于所述室内温度热成像中人体所处位置、床体所处位置及剩余区域的温度获得人体散热量变化情况的方法包括：

当用户处于非睡眠状态、浅睡眠状态和深睡眠状态时，分别基于人体表面温度Tc1、床体表面温度Ta和环境辐射温度Tr，计算用户对应状态下的初始人体散热量H0；

根据用户当前的睡眠状态每间隔一段时间计算一次实时人体散热量H；

将所述实时人体散热量H与对应状态下的所述初始人体散热量H0比较，若所述人体散热量H大于所述初始人体散热量H0，则表明当前室内温度偏低，若所述人体散热量H小于所述初始人体散热量H0，则表明当前室内温度偏高。

进一步地，通过人体散热量变化情况与用户睡眠状态动态调节空调的输出温度的方法包括：

在当前室内温度偏低且用户处于非睡眠状态时，通过振动提示用户手动调节空调温度；

在当前室内温度偏低且用户处于浅睡眠状态时，每间隔T1时段上调空调温度0.5℃；

在当前室内温度偏低且用户处于深睡眠状态时，计算当前室内温度与当前室外温度的温度差ΔT℃，每间隔T2时段上调空调温度

在当前室内温度偏高且用户处于非睡眠状态时，通过振动提示用户手动调节空调温度；

在当前室内温度偏高且用户处于浅睡眠状态时，每间隔T1时段下调空调温度0.5℃；

在当前室内温度偏高且用户处于深睡眠状态时，计算当前室内温度与当前室外温度的温度差ΔT℃，每间隔T2时段下调空调温度

且T1＞T2。

示例性地，所述人体表面温度Tc1为温度热成像中人体所在区域的平均温度，所述床体表面温度Ta为温度热成像中床体所在区域的平均温度，所述环境辐射温度Tr为温度热成像中除了人体所在区域和床体所在区域的剩余区域的平均温度。

与现有技术相比，本发明提供的智能空调控制方法具有以下有益效果：

本发明提供的智能空调控制方法中，通过扫描室内环境获取室内的温度热成像，以及通过采集人体心率参数识别用户的睡眠状态，然后识别温度热成像定位出人体所处位置，并基于一段时间内人体所处位置的频率判断床体所处位置，进而根据人体表面温度、床体表面温度及剩余区域的温度统计出人体散热量变化情况，并结合用户睡眠状态动态调节空调的输出温度，使得用户时刻处于适宜的体感温度，提高用户的空调使用体验。

本发明的另一方面提供一种智能空调控制装置，应用有上述技术方案提到的智能空调控制方法，该装置包括:

采集单元，用于扫描室内环境生成温度热成像，同时采集人体心率参数判断用户睡眠状态；

定位识别单元，用于根据所述温度热成像判断人体所处位置，以及根据一段时间内人体所处位置的频率判断床体所处位置；

计算单元，基于所述室内温度热成像中人体表面温度、床体表面温度及其他区域的温度获得人体散热量变化情况；

温度调节单元，用于通过人体散热量变化情况与用户睡眠状态动态调节空调的输出温度。

与现有技术相比，本发明提供的智能空调控制装置的有益效果与上述技术方案提供的智能空调控制方法的有益效果相同，在此不做赘述。

本发明的第三方面提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述智能空调控制方法的步骤。

与现有技术相比，本发明提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述技术方案提供的智能空调控制方法的有益效果相同，在此不做赘述。

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，构成本发明的一部分，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为本发明实施例一中智能空调控制方法的流程示意图；

图2为本发明实施例二中智能空调控制装置的结构框图。,

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，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作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，均属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本实施例提供一种智能空调控制方法，包括：

扫描室内环境生成温度热成像，同时采集人体心率参数判断用户睡眠状态；根据温度热成像判断人体所处位置，以及根据一段时间内人体所处位置的频率判断床体所处位置；基于室内温度热成像中人体表面温度、床体表面温度及剩余区域的温度获得人体散热量变化情况；通过人体散热量变化情况与用户睡眠状态动态调节空调的输出温度。

本实施例提供的智能空调控制方法中，通过扫描室内环境获取室内的温度热成像，以及通过采集人体心率参数识别用户的睡眠状态，然后识别温度热成像定位出人体所处位置，并基于一段时间内，如1小时人体所处位置的频率判断床体所处位置，进而根据人体表面温度、床体表面温度及剩余区域的温度统计出人体散热量变化情况，并结合用户睡眠状态动态调节空调的输出温度，使得用户时刻处于适宜的体感温度，提高用户的空调使用体验。

具体地，上述实施例中采集人体心率参数判断用户睡眠状态的方法包括：

通过手环采集人体的当前心率参数，在当前心率参数等于预设心率参数时，发出振动提示并接收用户的振动反馈，其中，发出振动提示n次，间隔振动提示的时间为t，振动反馈的形式包括手臂动一次、手臂动多次和手臂不动；

当预设时间内接收到用户的振动反馈为手臂动多次，判断用户处于非睡眠状态；当预设时间内接收到用户的振动反馈为手臂动一次，判断用户处于浅睡眠状态；当预设时间内接收到用户的振动反馈为手臂不动，判断用户处于深睡眠状态。

具体实施时，预设的心率参数为该用户多次浅睡眠状态下采集心率参数的平均值，通过用户佩戴的手环可实现对用户心率参数的实时采集，并在当前心率参数等于预设心率参数时表明用户可能有睡意，此时可通过振动提示并接收用户的振动反馈进一步监测用户当前状态，例如，在用户的振动反馈为手臂动多次识别为用户处于非睡眠状态，在用户的振动反馈为手臂动一次识别为用户处于浅睡眠状态，在用户的振动反馈为手臂不动识别为用户处于深睡眠状态，基于上述判断逻辑可准确识别该用户的当前状态，进而精准控制空调温度的输出。

进一步地，上述实施例中在接收到用户的振动反馈，判断是否发出下次振动提示的方法包括：

比较当前心率参数与上一时刻心率参数；在当前心率参数相比较于上一时刻心率参数未发生变化时，判断用户当前的睡眠状态与上一时刻的睡眠状态一致，暂不发出下次振动提示；在当前心率参数相比较于上一时刻心率参数发生变换时，判断用户当前的睡眠状态与上一时刻的睡眠状态不一致，发出下次振动提示。

通过结合用户心率参数的变化来确定下次振动提示的发出时间，能够减少用户的打扰率，提高用户的使用体验。

具体地，上述实施例中根据温度热成像判断人体所处位置，以及根据一段时间内人体所处位置的频率判断床体所处位置的方法包括：

计算温度热成像所有区域的平均温度Tb，筛选温度热成像中所有高于平均温度Tb且超过温度阈值Th的区域，其中面积最大的区域即为人体所处位置；将温度热成像划分为多个分区，统计一段时间内各个分区内人体出现的频率，将人体出现频率最高的分区设定为床体所处位置。

具体实施时，通过分布在室内的红外温度传感器扫描室内环境生成温度热成像，获取室内的温度分布情况，再通过对温度热成像的分析可计算出人体和床体的所在位置，其中，高于平均温度Tb且超过温度阈值Th的区域平均温度Tb且超过温度阈值Th的区域，考虑到用户在房间内可能会走动，很难直接确定人体位置的周围一定范围内未床体所在区域，而用户在房间内床上所待的时间最上，因此将人体出现频率最高的分区设定为床体所处位置。温度阈值Th可由用户基于样本数据自由设定，本实施例再此不做限定。

上述实施例中基于室内温度热成像中人体所处位置、床体所处位置及剩余区域的温度获得人体散热量变化情况的方法包括：

当用户处于非睡眠状态、浅睡眠状态和深睡眠状态时，分别基于人体表面温度Tc1、床体表面温度Ta和环境辐射温度Tr，计算用户对应状态下的初始人体散热量H0；根据用户当前的睡眠状态每间隔一段时间计算一次实时人体散热量H；将实时人体散热量H与对应状态下的初始人体散热量H0比较，若人体散热量H大于初始人体散热量H0，则表明当前室内温度偏低，若人体散热量H小于初始人体散热量H0，则表明当前室内温度偏高。

示例性地，人体表面温度Tc1为温度热成像中人体所在区域的平均温度，床体表面温度Ta为温度热成像中床体所在区域的平均温度，环境辐射温度Tr 为温度热成像中除了人体所在区域和床体所在区域的剩余区域的平均温度。

具体实施时，根据国际通用模型，人体的散热量H计算方法如下：

H＝R+C+K+Esk+Eres+Cres，其中：

R：辐射产生的热量[W/m2]；

C：对流产生的散热量[W/m2]；

K：传导产生的散热量[W/m2]；

Esk：因皮肤的水分蒸发而产生的散热量[W/m2]；

Eres：呼气水分蒸发而产生的散热量[W/m2]；

Cres：呼气对流产生的散热量[W/m2]。

以上参数中起主要作用的是R和C，其他参数可以忽略不计。因此本实施例中散热量计算方法简化为：

H＝R+C

其中，辐射产生的热量R计算的计算方法如下：

R＝f_eff×f_cl×hr×(Tcl-Tr)

其中：

f_eff：有效辐射面积系数，取常数0.71；

f_cl：着装人体面积系数，夏季取常数1.1，冬季取1.15；

Tcl：人体表面温度，由红外传感器检测得到；

Tr：环境辐射温度，由红外传感器检测得到；

hr：辐射换热系数，与人体表面温度Tcl有关：hr＝4.6×(1+0.01Tcl)。

对流产生的热量C的计算方法如下：

C＝fcl*hc×(Tcl-Ta)

其中：

f_cl：着装人体面积系数，夏季取常数1.1，冬季取1.15；

Tcl：人体表面温度，由红外传感器检测得到；

Tr：环境辐射温度，由红外传感器检测得到；

Ta：床体表面温度，由红外传感器检测得到；

Hc：辐射换热系数，与风速v有关：hc＝12.1×v1/2计算，其中风速v 通过空调风机转速关联得到，单位为m/s。

当用户调整好空调运行参数，分别采集用户处于非睡眠状态、浅睡眠状态和深睡眠状态时，对应的人体表面温度Tc1、床体表面温度Ta和环境辐射温度Tr，进而对应计算出用户在非睡眠状态时的初始人体散热量H0，在浅睡眠状态时的初始人体散热量H0，在深睡眠状态时的初始人体散热量H0，并以此为参考散热量控制整个人体散热量H始终接近H0。之后，通过手环获取用户的当前睡眠状态，并每间隔一段时间如10分钟，获取一次人体表面温度Tcl、床体表面温度Ta和环境辐射温度Tr，同时根据风机转速计算获得风速v，实时计算人体散热量H，对空调根据ΔH＝H–H0的大小进行不同控制方式，散热量变化ΔH为正时表示人体感到冷，此时需适当调高空调设定温度，散热量变化ΔH为负时表示人体感到热，此时需适当调低设定温度。

进一步地，上述实施例中通过人体散热量变化情况与用户睡眠状态动态调节空调的输出温度的方法包括：

在当前室内温度偏低且用户处于非睡眠状态时，通过振动提示用户手动调节空调温度；在当前室内温度偏低且用户处于浅睡眠状态时，每间隔T1时段上调空调温度0.5℃；在当前室内温度偏低且用户处于深睡眠状态时，计算当前室内温度与当前室外温度的温度差ΔT℃，每间隔T2时段上调空调温度

在当前室内温度偏高且用户处于非睡眠状态时，通过振动提示用户手动调节空调温度；在当前室内温度偏高且用户处于浅睡眠状态时，每间隔T1 时段下调空调温度0.5℃；在当前室内温度偏高且用户处于深睡眠状态时，计算当前室内温度与当前室外温度的温度差ΔT℃，每间隔T2时段下调空调温度

且T1＞T2。

具体实施时，当用户处于非睡眠状态时可通过振动提示用户手动调节空调温度，当用户处于浅睡眠状态时，需每间隔T1时段上调/下调空调温度0.5℃，此时缓慢调整温度是为了避免室内温度忽高忽低，使用户的体感温度逐渐适应至最佳温度，当用户处于深睡眠状态时，计算当前室内温度与当前室外温度的温度差ΔT℃，每间隔T2时段上调空调温度

基于室内室外的温度差调整空调的输出温度，能够使用户尽快感受到最佳的体表温度。

实施例二

请参阅图2，本实施例提供一种智能空调控制装置，包括：

与现有技术相比，本实施例提供的智能空调控制装置的有益效果与上述实施例提供的智能空调控制方法的有益效果相同，在此不做赘述。

实施例三

本实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述智能空调控制方法的步骤。

与现有技术相比，本实施例提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述技术方案提供的智能空调控制方法的有益效果相同，在此不做赘述。

本领域普通技术人员可以理解，实现上述发明方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，上述程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，包括上述实施例方法的各步骤，而的存储介质可以是：ROM/RAM、磁碟、光盘、存储卡等。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种智能空调控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集人体心率参数判断用户睡眠状态的方法包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在接收到用户的振动反馈，判断是否发出下次振动提示的方法包括：

比较当前心率参数与上一时刻心率参数；

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，根据所述温度热成像判断人体所处位置，以及根据一段时间内人体所处位置的频率判断床体所处位置的方法包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述室内温度热成像中人体所处位置、床体所处位置及剩余区域的温度获得人体散热量变化情况的方法包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过人体散热量变化情况与用户睡眠状态动态调节空调的输出温度的方法包括：

且T1＞T2。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述人体表面温度Tc1为温度热成像中人体所在区域的平均温度，所述床体表面温度Ta为温度热成像中床体所在区域的平均温度，所述环境辐射温度Tr为温度热成像中除了人体所在区域和床体所在区域的剩余区域的平均温度。

8.一种智能空调控制装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1至7任一项所述方法的步骤。