CN111141240B - 基于智能出风口大数据的房屋预测方法和装置 - Google Patents

基于智能出风口大数据的房屋预测方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明实施例涉及智能家居技术领域，具体涉及一种基于智能出风口大数据的房屋预测方法和装置。一种基于智能出风口大数据的房屋预测方法，包括：接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据；根据所述参数数据确定房屋的相关数据；显示所述房屋的相关数据或者向用户推送所述房屋的相关数据。本发明基于智能出风口大数据的房屋预测方法和装置可以通过气压来计算出房屋的海拔高度；通过智能出风口的风压计算出出风量进而确定出房屋的体积，使得用户可以对所处的房屋有基本的了解，提高了用户的体验。

Description

基于智能出风口大数据的房屋预测方法和装置
技术领域
本发明实施例涉及智能家居技术领域，具体涉及一种基于智能出风口大数据的房屋预测方法和装置。
背景技术
房屋是伴随着人类生产、生活的重要物质，房屋勘查在现有技术中比较少见，用户往往只能够凭借直观的肉眼观察房屋内的情况，暂时还没有快捷方便的办法来获取有关房屋的更多的相关数据。
发明内容
为此，本发明实施例提供一种基于智能出风口大数据的房屋预测方法和装置，以方便用户了解自己的房屋。
为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
根据本发明实施例的第一方面，一种基于智能出风口大数据的房屋预测方法，包括：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据；
显示所述房屋的相关数据或者向用户推送所述房屋的相关数据。
进一步地，房屋的相关数据包括：房屋的海拔高度、房屋的体积；
传感器测量的参数数据包括：无出风状态下的静态气压数据、有出风状态下的风压数据。
进一步地，接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据，包括：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的无出风状态下的静态气压数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据，包括：
根据所述静态气压数据确定所述智能出风口所在的房屋的海拔高度；
向用户推送所述房屋的相关数据，包括：向用户的客户端推送所述房屋的海拔高度。
进一步地，接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据，包括：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的有出风状态下的风压数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据，包括：
根据所述风压数据计算智能出风口的出风量；
根据所述出风量推算房屋的体积；
向用户推送所述房屋的相关数据，包括：向用户的客户端推送所述房屋的体积。
进一步地，对于任意一次排风过程，根据所述出风量推算房屋的体积，包括：
获取排风过程中的风压数据和排风前后的房屋内的温度变化值；
根据所述风压数据计算得到智能出风口的出风量；
根据所述出风量、空气的比热容和所述温度变化值计算得到房屋的体积。
进一步地，还包括：
对所述计算得到的体积值进行更新，包括：
在预定时间段内进行多次排风过程，计算每一次排风得到的体积值；
将多个体积值求平均值；
所述平均值作为新的体积值；
将体积值更新为新的体积值。
进一步地，还包括：
根据体积确定房屋的三维模型，
显示房屋的三维模型，或者向用户的客户端推送房屋的三维模型。
进一步地，根据所述风压数据计算智能出风口的出风量，包括：根据以下公式计算出风量：
Figure BDA0002352941370000031
其中，Wp为风压数据、S为智能出风口截面积、Q为出风量、L为计算系数。
根据本发明实施例的第二方面，一种基于智能出风口大数据的房屋预测装置，包括：
接收模块，用于接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据；
处理模块，用于根据所述参数数据确定房屋的相关数据；
还包括显示模块或者推送模块；
所述显示模块，用于显示所述房屋的相关数据；
所述推送模块，用于向用户推送所述房屋的相关数据。
进一步地，所述房屋的相关数据包括：房屋的海拔高度、房屋的体积；
传感器测量的参数数据包括：无出风状态下的静态气压数据、有出风状态下的风压数据；
接收模块，还用于接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的无出风状态下的静态气压数据；
处理模块，还用于根据所述静态气压数据确定所述智能出风口所在的房屋的海拔高度；
显示模块，还用于显示所述房屋的海拔高度；
推送模块，还用于向用户的客户端推送所述房屋的海拔高度。
进一步地，接收模块，还用于接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的有出风状态下的风压数据；
处理模块，还用于根据所述风压数据计算智能出风口的出风量；根据所述出风量推算房屋的体积；
显示模块，还用于显示房屋的体积；
推送模块，还用于向用户的客户端推送所述房屋的体积
进一步地，处理模块，还用于获取排风过程中的风压数据和排风前后的房屋内的温度变化值；
根据所述风压数据计算得到智能出风口的出风量；
根据所述出风量、空气的比热容和所述温度变化值计算得到房屋的体积。
进一步地，处理模块还用于，
对所述计算得到的体积值进行更新，包括：
在预定时间段内进行多次排风过程，计算每一次排风得到的体积值；
将多个体积值求平均值；
所述平均值作为新的体积值；
将体积值更新为新的体积值。
进一步地，处理模块，还用于根据体积确定房屋的三维模型，
显示模块，还用于显示房屋的三维模型；
推送模块，还用于向用户的客户端推送房屋的三维模型。
进一步地，处理模块，还用于根据以下公式计算出风量：
Figure BDA0002352941370000041
其中，Wp为风压数据、S为智能出风口截面积、Q为出风量、L为计算系数。
根据本发明实施例的第三方面，一种基于智能出风口大数据的房屋模型建立设备，包括：至少一个处理器和至少一个存储器；
所述存储器用于存储一个或多个程序指令；
所述处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行以下的步骤：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据；
显示所述房屋的相关数据或者向用户推送所述房屋的相关数据。
进一步地，所述房屋的相关数据包括：房屋的海拔高度、房屋的体积；
传感器测量的参数数据包括：无出风状态下的静态气压数据、有出风状态下的风压数据。
进一步地，接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据，包括：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的无出风状态下的静态气压数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据，包括：
根据所述静态气压数据确定所述智能出风口所在的房屋的海拔高度；
向用户推送所述房屋的相关数据，包括：向用户的客户端推送所述房屋的海拔高度。
进一步地，接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据，包括：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的有出风状态下的风压数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据，包括：
根据所述风压数据计算智能出风口的出风量；
根据所述出风量推算房屋的体积；
向用户推送所述房屋的相关数据，包括：向用户的客户端推送所述房屋的体积。
进一步地，对于任意一次排风过程，根据所述出风量推算房屋的体积，包括：
获取排风过程中的风压数据和排风前后的房屋内的温度变化值；
根据所述风压数据计算得到智能出风口的出风量；
根据所述出风量、空气的比热容和所述温度变化值计算得到房屋的体积。
进一步地，还包括：
对所述计算得到的体积值进行更新，包括：
在预定时间段内进行多次排风过程，计算每一次排风得到的体积值；
将多个体积值求平均值；
所述平均值作为新的体积值；
将体积值更新为新的体积值。
进一步地，还包括：
根据体积确定房屋的三维模型，
显示房屋的三维模型，或者向用户的客户端推送房屋的三维模型。
进一步地，根据所述风压数据计算智能出风口的出风量，包括：根据以下公式计算出风量：
Figure BDA0002352941370000061
其中，Wp为风压数据、S为智能出风口截面积、Q为出风量、L为计算系数。
根据本发明实施例的第四方面，一种基于智能出风口大数据的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于被执行以下的步骤：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据；
显示所述房屋的相关数据或者向用户推送所述房屋的相关数据。
进一步地，房屋的相关数据包括：房屋的海拔高度、房屋的体积；
传感器测量的参数数据包括：无出风状态下的静态气压数据、有出风状态下的风压数据。
进一步地，接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据，包括：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的无出风状态下的静态气压数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据，包括：
根据所述静态气压数据确定所述智能出风口所在的房屋的海拔高度；
向用户推送所述房屋的相关数据，包括：向用户的客户端推送所述房屋的海拔高度。
进一步地，接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据，包括：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的有出风状态下的风压数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据，包括：
根据所述风压数据计算智能出风口的出风量；
根据所述出风量推算房屋的体积；
向用户推送所述房屋的相关数据，包括：向用户的客户端推送所述房屋的体积。
进一步地，对于任意一次排风过程，根据所述出风量推算房屋的体积，包括：
获取排风过程中的风压数据和排风前后的房屋内的温度变化值；
根据所述风压数据计算得到智能出风口的出风量；
根据所述出风量、空气的比热容和所述温度变化值计算得到房屋的体积。
进一步地，还包括：
对所述计算得到的体积值进行更新，包括：
在预定时间段内进行多次排风过程，计算每一次排风得到的体积值；
将多个体积值求平均值；
所述平均值作为新的体积值；
将体积值更新为新的体积值。
进一步地，还包括：
根据体积确定房屋的三维模型，
显示房屋的三维模型，或者向用户的客户端推送房屋的三维模型。
进一步地，根据所述风压数据计算智能出风口的出风量，包括：根据以下公式计算出风量：
Figure BDA0002352941370000081
其中，Wp为风压数据、S为智能出风口截面积、Q为出风量、L为计算系数。
本发明实施例具有如下优点：接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据；根据所述参数数据确定房屋的相关数据；显示所述房屋的相关数据或者向用户推送所述房屋的相关数据。房屋的相关数据包括：房屋的海拔高度、房屋的体积；传感器测量的参数数据包括：无出风状态下的静态气压数据、有出风状态下的风压数据。根据所述静态气压数据确定所述智能出风口所在的房屋的海拔高度；根据接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的有出风状态下的风压数据来推算房屋的体积；显示房屋的海拔高度、房屋的体积；或者向用户的客户端推送房屋的海拔高度、房屋的体积；根据体积确定房屋的三维模型；显示房屋的三维模型，或者向用户的客户端推送房屋的三维模型。有利于用户对房屋的了解，提高了用户的体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对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。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。
图1为本发明实施例一提供的一种基于智能出风口大数据的房屋预测方法流程图；
图2为本发明实施例二提供的一种基于智能出风口大数据的房屋预测装置的结构示意图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
一种基于智能出风口大数据的房屋预测方法，包括：
步骤S101，接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据；
其中，传感器可以是气压传感器；可以设置在智能出风口的内侧或附近，用来检测气压或风压；并且将检测到的气压或风压数据转换为电信号发送给接收设备。
步骤S102，根据所述参数数据确定房屋的相关数据；
其中，房屋的相关数据包括：房屋的海拔高度、房屋的体积；
传感器测量的参数数据包括：智能出风口无出风状态下的静态气压数据、智能出风口有出风状态下的风压数据。
步骤S103，显示所述房屋的相关数据或者向用户推送所述房屋的相关数据。
其中，上述方法的接收设备可以应用在云端服务器；可以应用在用户的客户端；
如果应用在云端的服务器，则服务器向客户端推送房屋的相关的数据；如果应用在用户的客户端，则显示房屋的相关数据；以使得用户对房屋的情况有所了解，提升用户体验；用户的客户端可以为用户的手机客户端。
在一种实施方式中，接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据时，采取以下的步骤：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的无出风状态下的静态气压数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据，包括：
根据所述静态气压数据确定所述智能出风口所在的房屋的海拔高度；
向用户推送所述房屋的相关数据，包括：向用户的客户端推送所述房屋的海拔高度。
在一种实施方式中，接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据时，采取以下的步骤：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的有出风状态下的风压数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据，包括：
根据所述风压数据计算智能出风口的出风量；
根据所述出风量推算房屋的体积；
向用户推送所述房屋的相关数据，包括：向用户的客户端推送所述房屋的体积。
在一种实施方式中，对于任意一次排风过程，根据所述出风量推算房屋的体积，包括：
获取排风过程中的风压数据和排风前后的房屋内的温度变化值；
根据所述风压数据计算得到智能出风口的出风量；
根据所述出风量、空气的比热容和所述温度变化值计算得到房屋的体积。
下面举例介绍体积的计算方法：
制冷量Q冷＝冷负荷Q空+冷量损失△Pj；
由此，房屋体积＝Q冷×t冷，t冷为制冷时间；
其中，冷负荷Q空＝K×S×ΔT；
其中，K为传热系数，S为智能出风口截面积，ΔT为温度变化值；
风压WP与风速V的关系为：
Figure BDA0002352941370000111
其中，L为计算系数；优选地，L为40；L取值也可以在40左右浮动；WP为风压数据，V为风速；
冷量损失△Pj＝ξ×ρ×V2/2；
其中，ξ为阻力系数，ρ为空气密度，V为风速；
热量
Figure BDA0002352941370000112
其中，qs为显热负荷，CP为空气的比热容，ρ为空气密度，ΔT为温度变化值，M为计算系数；优选地，M为3600；M取值也可以在3600左右浮动；
由此，房屋体积＝Q热×t热，t热为制热时间。
在一种实施方式中，还包括对所述计算得到的体积值进行更新的步骤，
在预定时间段内进行多次排风过程，计算每一次排风得到的体积值；
将多个体积值求平均值；
所述平均值作为新的体积值；
将体积值更新为新的体积值。
在一种实施方式中，还包括生成三维模型的步骤，具体为：
根据体积确定房屋的三维模型；
显示房屋的三维模型，或者向用户的客户端推送房屋的三维模型。
其中，云端服务器中自带了三维模型绘图软件；预先存储了三维模型；只要确定了房屋的体积；经过查找，就可以确定出与体积对应的三维模型，可以把相关的三维模型推送给用户的客户端。
或者用户的手机客户端中预先存储了各种体积对应的三维模型的集合，当确定出体积时，根据体积可以查找到对应的三维模型；显示三维模型。
为了更加精确地确定出三维模型，还可以接收部分用户输入的数据，包括，比如房屋的长度、宽度；如此可以缩小范围，实现更加精确地查找。下面分两种方式介绍，一种实施方式中，
根据出风量确定房屋的三维模型，包括：
接收用户输入的房屋的参数信息；
所述参数信息包括房屋的长度和宽度；
其中，长度和宽度是用户自己测量的，但是用户无法测量房屋的高度。
根据所述出风量和所述房屋的长度和宽度计算房屋的高度；
根据所述长度、宽度和高度确定房屋的三维模型。
在另一种实施方式中，根据出风量确定房屋模型，包括：
接收用户输入的房屋的参数信息；
所述参数信息包括房屋的高度；
根据所述出风量和所述房屋的高度计算房屋的横截面积；
根据所述横截面积和高度确定所述房屋的三维模型。
其中，用户已知房屋的高度，但是不知道房屋的长度和宽度。
在一种实施方式中，根据所述风压数据计算智能出风口的出风量，包括：根据以下公式计算出风量：
Figure BDA0002352941370000121
其中，Wp为风压数据、S为智能出风口截面积、Q为出风量、L为计算系数；优选地，L为40；L取值也可以在40左右浮动。
下面详细介绍一下本申请的完整流程；参见附图1，
1.该发明方案是基于智能出风口实施的，首先会采用智能出风口上的气压传感器、温湿度传感器来对气压、出风口处的风压、房屋内的温湿度进行检测和上传到云端服务器。
2.在云处理中将上传的气压数据、风压数据或温湿度数据进行整理记录，对接收到的风压数据进行公式计算得出风量值，并将结果整理记录；同时与温湿度信息整理成日志记录下来；获取时间戳，记录对房屋升降温的时间段。
3.整理记录数据一段时间，通常设定为一周，后期会对一周的气压值、风压值、风量值、温湿度值及变化值和时间进行计算处理，将处理结果存储备以调用。
4.在数据存储达到一个季度后，对存储的数据进行再次整理，并通过公式计算房屋的体积，同时通过用户设定的房屋中各个房间高度来对房屋的各房间的模型进行预测，房屋的各房间的的模型预测汇总就会得到一个房屋的总体模型的结构。
5.对数据中的温湿度值与气压值进行汇总处理，云端服务器对大数据分析，得出海拔高度，来与用户的设定的地理位置进行同步处理，得出房屋的方位的预测模型和地势的预测模型。
实施例2
根据本发明实施例的第二方面，一种基于智能出风口大数据的房屋预测装置，参见附图2所示的房屋预测装置的示意图；该装置包括：
接收模块21，用于接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据；
处理模块22，用于根据所述参数数据确定房屋的相关数据；
还包括显示模块或者推送模块；
所述显示模块，用于显示所述房屋的相关数据；
推送模块，用于向用户推送所述房屋的相关数据。
进一步地，房屋的相关数据包括：房屋的海拔高度、房屋的体积；
传感器测量的参数数据包括：智能出风口无出风状态下的静态气压数据、智能出风口有出风状态下的风压数据；
接收模块21，还用于接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的无出风状态下的静态气压数据；
处理模块22，还用于根据所述静态气压数据确定所述智能出风口所在的房屋的海拔高度；
显示模块，还用于显示房屋的海拔高度；
推送模块，还用于向用户的客户端推送所述房屋的海拔高度。
进一步地，接收模块21，还用于接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的有出风状态下的风压数据；
处理模块22，还用于根据所述风压数据计算智能出风口的出风量；
根据所述出风量推算房屋的体积；
显示模块，还用于显示房屋的体积；
推送模块，还用于向用户的客户端推送所述房屋的体积。
进一步地，处理模块22还用于，获取排风过程中的风压数据和排风前后的房屋内的温度变化值；
根据所述风压数据计算得到智能出风口的出风量；
根据所述出风量、空气的比热容和所述温度变化值计算得到房屋的体积。
进一步地，处理模块22还用于，
对所述计算得到的体积值进行更新，包括：
在预定时间段内进行多次排风过程，计算每一次排风得到的体积值；
将多个体积值求平均值；
所述平均值作为新的体积值；
将体积值更新为新的体积值。
进一步地，处理模块22，还用于根据体积确定房屋的三维模型；
显示模块，还用于显示房屋的三维模型；
推送模块，还用于向用户的客户端推送房屋的三维模型。
进一步地，处理模块22还用于，根据以下公式计算出风量：
Figure BDA0002352941370000141
其中，Wp为风压数据、S为智能出风口截面积、Q为出风量、L为计算系数。
实施例3
根据本发明实施例的第三方面，一种基于智能出风口大数据的房屋模型建立设备，包括：至少一个处理器和至少一个存储器；
所述存储器用于存储一个或多个程序指令；
所述处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行以下的步骤：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据；
显示所述房屋的相关数据或者向用户推送所述房屋的相关数据。
进一步地，实施房屋的相关数据包括：房屋的海拔高度、房屋的体积；
传感器测量的参数数据包括：无出风状态下的静态气压数据、有出风状态下的风压数据。
进一步地，接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据，包括：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的无出风状态下的静态气压数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据，包括：
根据所述静态气压数据确定所述智能出风口所在的房屋的海拔高度；
向用户推送所述房屋的相关数据，包括：向用户的客户端推送所述房屋的海拔高度。
进一步地，接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据，包括：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的有出风状态下的风压数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据，包括：
根据所述风压数据计算智能出风口的出风量；
根据所述出风量推算房屋的体积；
向用户推送所述房屋的相关数据，包括：向用户的客户端推送所述房屋的体积。
进一步地，对于任意一次排风过程，根据所述出风量推算房屋的体积，包括：
获取排风过程中的风压数据和排风前后的房屋内的温度变化值；
根据所述风压数据计算得到智能出风口的出风量；
根据所述出风量、空气的比热容和所述温度变化值计算得到房屋的体积。
进一步地，还包括：
对所述计算得到的体积值进行更新，包括：
在预定时间段内进行多次排风过程，计算每一次排风得到的体积值；
将多个体积值求平均值；
所述平均值作为新的体积值；
将体积值更新为新的体积值。
进一步地，还包括：
根据体积确定房屋的三维模型，
显示房屋的三维模型，或者向用户的客户端推送房屋的三维模型。
进一步地，根据所述风压数据计算智能出风口的出风量，包括：根据以下公式计算出风量：
Figure BDA0002352941370000161
其中，Wp为风压数据、S为智能出风口截面积、Q为出风量、L为计算系数。
实施例4
根据本发明实施例的第四方面，一种基于智能出风口大数据的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于被执行以下的步骤：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据；
显示所述相关房屋的数据或者向用户推送所述相关数据。
进一步地，所述房屋的相关数据包括：房屋的海拔高度、房屋的体积；
传感器测量的参数数据包括：无出风状态下的静态气压数据、有出风状态下的风压数据。
进一步地，接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据，包括：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的无出风状态下的静态气压数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据，包括：
根据所述静态气压数据确定所述智能出风口所在的房屋的海拔高度；
向用户推送所述房屋的相关数据，包括：向用户的客户端推送所述房屋的海拔高度。
进一步地，接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据，包括：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的有出风状态下的风压数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据，包括：
根据所述风压数据计算智能出风口的出风量；
根据所述出风量推算房屋的体积；
向用户推送所述房屋的相关数据，包括：向用户推送所述房屋的体积。
进一步地，对于任意一次排风过程，根据所述出风量推算房屋的体积，包括：
获取排风过程中的风压数据和排风前后的房屋内的温度变化值；
根据所述风压数据计算得到出智能出风口的风量；
根据所述出风量、空气的比热容和所述温度变化值计算得到房屋的体积。
进一步地，还包括：
对所述计算得到的体积值进行更新，包括：
在预定时间段内进行多次排风过程，计算每一次排风得到的体积值；
将多个体积值求平均值；
所述平均值作为新的体积值；
将体积值更新为新的体积值。
进一步地，还包括：
根据体积确定房屋的三维模型，
显示房屋的三维模型，或者向用户的客户端推送房屋的三维模型。
进一步地，根据所述风压数据计算智能出风口的出风量，包括：根据以下公式计算出风量：
Figure BDA0002352941370000181
其中，Wp为风压数据、S为智能出风口截面积、Q为出风量、L为计算系数。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (5)

1.一种基于智能出风口大数据的房屋预测方法，其特征在于，包括：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据；
显示所述房屋的相关数据或者向用户推送所述房屋的相关数据；
所述房屋的相关数据包括：房屋的海拔高度、房屋的体积；
传感器测量的参数数据包括：无出风状态下的静态气压数据、有出风状态下的风压数据；
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据，包括：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的无出风状态下的静态气压数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据，包括：
根据所述静态气压数据确定所述智能出风口所在的房屋的海拔高度；
向用户推送所述房屋的相关数据，包括：向用户的客户端推送所述房屋的海拔高度；
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据，包括：
接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的有出风状态下的风压数据；
根据所述参数数据确定房屋的相关数据，包括：
根据所述风压数据计算智能出风口的出风量；
根据所述出风量推算房屋的体积；
向用户推送所述房屋的相关数据，包括：向用户的客户端推送所述房屋的体积；
对于任意一次排风过程，根据所述出风量推算房屋的体积，包括：
获取排风过程中的风压数据和排风前后的房屋内的温度变化值；
根据所述风压数据计算得到智能出风口的出风量；
根据所述出风量、空气的比热容和所述温度变化值计算得到房屋的体积。
2.根据权利要求1所述的房屋预测方法，其特征在于，还包括：
对所述计算得到的体积值进行更新，包括：
在预定时间段内进行多次排风过程，计算每一次排风得到的体积值；
将多个体积值求平均值；
所述平均值作为新的体积值；
将体积值更新为新的体积值。
3.根据权利要求1所述的房屋预测方法，其特征在于，还包括：
根据体积确定房屋的三维模型，
显示房屋的三维模型，或者向用户的客户端推送房屋的三维模型。
4.根据权利要求1所述的房屋预测方法，其特征在于，根据所述风压数据计算智能出风口的出风量，包括：根据以下公式计算出风量：
Figure FDA0002704408180000021
其中，Wp为风压数据、S为智能出风口截面积、Q为出风量、L为计算系数。
5.一种基于智能出风口大数据的房屋预测装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的参数数据；
处理模块，用于根据所述参数数据确定房屋的相关数据；
还包括显示模块或者推送模块；
所述显示模块，用于显示所述房屋的相关数据；
所述推送模块，用于向用户推送所述房屋的相关数据；
所述房屋的相关数据包括：房屋的海拔高度、房屋的体积；
传感器测量的参数数据包括：无出风状态下的静态气压数据、有出风状态下的风压数据；
接收模块，还用于接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的无出风状态下的静态气压数据；
处理模块，还用于根据所述静态气压数据确定所述智能出风口所在的房屋的海拔高度；显示模块，还用于显示房屋的海拔高度；
推送模块，还用于向用户的客户端推送所述房屋的海拔高度；
接收模块，还用于接收设置在房屋内的智能出风口的传感器测量的有出风状态下的风压数据；
处理模块，还用于根据所述风压数据计算智能出风口的出风量；根据所述出风量推算房屋的体积；
显示模块，还用于显示房屋的体积；
推送模块，还用于向用户的客户端推送所述房屋的体积；
处理模块，还用于根据体积确定房屋的三维模型，
显示模块，还用于显示房屋的三维模型；
推送模块，还用于向用户的客户端推送房屋的三维模型；
对于任意一次排风过程，根据所述出风量推算房屋的体积，包括：
获取排风过程中的风压数据和排风前后的房屋内的温度变化值；
根据所述风压数据计算得到智能出风口的出风量；
根据所述出风量、空气的比热容和所述温度变化值计算得到房屋的体积。
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