CN111457493A - 空气净化控制方法、装置及相关设备 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种空气净化控制方法、装置及相关设备。其中，该方法包括采集环境图像；采用第一图像识别模型，识别环境图像中的目标行为；确定环境图像中存在目标行为，则采用第二图像识别模型，识别环境图像中存在的目标人物；确定环境图像中存在目标人物，则控制空气调节设备进行空气净化。该方法通过环境图像中存在的目标行为和目标人物，识别出应用场景，进而基于该应用场景，控制空气调节设备自动开启空气净化模式，无需用户操作空气调节设备进行空气调节，使净化空气的动作更快速、更智能，为用户提供了智能的保障，为用户提供了一个健康舒适的环境，提升了用户与空气调节设备的交互，提升了用户体验。

Description

空气净化控制方法、装置及相关设备
技术领域
本申请涉及空气净化技术领域，尤其涉及一种空气净化控制方法、装置、电子设备和非临时性计算机可读存储介质。
背景技术
随着现代科学技术的快速发展，在科技改变生活的时代下，用户对生活质量的要求也越来越高，尤其是对室内环境的要求。其中，室内有人吸烟时，对于其他人来说，吸入二手烟比一手烟的危害性更大，严重影响室内空气质量和人体健康。
相关技术中，空气调节设备作为室内主要家电，当室内有人吸烟时，主要通过两种方式实现空气净化。其中，一种是用户主动操作空气调节设备进行空气净化，但是当用户忙于其他事时，无法及时操作空气调节设备，导致用户吸入二手烟，影响身体健康且影响室内环境，导致用户体验差。
发明内容
本申请的目的旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本申请的第一个目的在于提出一种空气净化控制方法，该方法基于场景识别，可自动开启空气净化模式，无需用户操作空气调节设备进行空气调节，使净化空气的动作更快速、更智能，为用户提供了智能的保障，为用户提供了一个健康舒适的环境，提升了用户与空气调节设备的交互，提升了用户体验。
本申请的第二个目的在于提出一种空气净化控制装置。
本申请的第三个目的在于提出一种计算机设备。
本申请的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种空气净化控制方法，包括：
采集环境图像；
采用第一图像识别模型，识别所述环境图像中的目标行为；
确定所述环境图像中存在所述目标行为，则采用第二图像识别模型，识别所述环境图像中存在的目标人物；
确定所述环境图像中存在所述目标人物，则控制空气调节设备进行空气净化。
根据本申请实施例的空气净化控制方法，可采集环境图像，之后采用第一图像识别模型，识别环境图像中的目标行为，然后确定环境图像中存在目标行为，采用第二图像识别模型，识别环境图像中存在的目标人物，之后确定环境图像中存在目标人物，则控制空气调节设备进行空气净化。该方法通过确定环境图像中存在的目标行为，以及确定环境图像中存在的目标人物，即基于场景识别，可实现空气调节设备自动开启空气净化模式，无需用户操作空气调节设备进行空气调节，使净化空气的动作更快速、更智能，为用户提供了智能的保障，为用户提供了一个健康舒适的环境，提升了用户与空气调节设备的交互，提升了用户体验。
根据本申请的一个实施例，所述目标行为包括吸烟行为；所述采用第一图像识别模型，识别所述环境图像中的目标行为之前，还包括：获取吸烟行为的样本图像；采用所述样本图像对所述第一图像识别模型进行训练。
根据本申请的一个实施例，所述获取吸烟行为的样本图像，包括：烟雾传感器探测到烟雾，则采集所述吸烟行为的样本图像。
根据本申请的一个实施例，所述采用第二图像识别模型，识别所述环境图像中存在的目标人物，包括：采用所述第二图像识别模型的特征提取层，提取所述环境图像中呈现人物对象的人体特征；采用所述第二图像识别模型的判别层，根据所述人体特征判别目标人物。
根据本申请的一个实施例，所述人体特征包括人体身高和人体头身比中的一个或多个组合。
为达到上述目的，本申请第二方面实施例提出的空气净化控制装置，所述装置包括：
采集模块，用于采集环境图像；
第一识别模块，用于采用第一图像识别模型，识别所述环境图像中的目标行为；
第二识别模块，用于确定所述环境图像中存在所述目标行为，则采用第二图像识别模型，识别所述环境图像中存在的目标人物；
控制模块，用于确定所述环境图像中存在所述目标人物，则控制空气调节设备进行空气净化。
根据本申请实施例的空气净化控制装置，可采集环境图像，之后采用第一图像识别模型，识别环境图像中的目标行为，然后确定环境图像中存在目标行为，采用第二图像识别模型，识别环境图像中存在的目标人物，之后确定环境图像中存在目标人物，则控制空气调节设备进行空气净化。由此通过确定环境图像中存在的目标行为，以及确定环境图像中存在的目标人物，即基于场景识别，可实现空气调节设备自动开启空气净化模式，无需用户操作空气调节设备进行空气调节，使净化空气的动作更快速、更智能，为用户提供了智能的保障，为用户提供了一个健康舒适的环境，提升了用户与空气调节设备的交互，提升了用户体验。
根据本申请的一个实施例，所述目标行为包括吸烟行为；第一识别模块之前，所述装置还包括：获取模块，用于获取吸烟行为的样本图像；训练模块，用于采用所述样本图像对所述第一图像识别模型进行训练。
根据本申请的一个实施例，获取模块，具体用于：烟雾传感器探测到烟雾，则采集所述吸烟行为的样本图像。
为达到上述目的，本申请第三方面实施例提出的电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现本申请第一方面的空气净化控制方法。
为达到上述目的，本申请第四方面实施例提出的非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现本申请第一方面的空气净化控制方法。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是根据本申请一个实施例的空气净化控制方法的流程图。
图2是根据本申请一个具体实施例的空气净化控制方法的流程图。
图3是根据本申请一个具体实施例的空气净化控制方法的流程图。
图4是根据本申请一个实施例的空气净化控制装置的结构示意图。
图5是根据本申请一个实施例的空气净化控制装置的结构示意图。
图6是根据本申请一个实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
相关技术中，空气调节设备作为室内主要家电，当室内有人吸烟时，主要通过两种方式实现空气净化。其中，一种是用户主动操作空气调节设备进行空气净化，但是当用户忙于其他事时，无法及时操作空气调节设备，导致吸入二手烟影响身体健康且影响室内环境，导致用户体验变差。
为了解决上述现有技术中存在的技术问题，本申请提出了一种空气净化控制方法，该方法可采集环境图像，之后采用第一图像识别模型，识别环境图像中的目标行为，然后确定环境图像中存在目标行为，采用第二图像识别模型，识别环境图像中存在的目标人物，之后确定环境图像中存在目标人物，则控制空气调节设备进行空气净化。
图1是根据本申请一个实施例的空气净化控制方法的流程图。需要说明的是，本申请实施例的空气净化控制方法可应用于本申请实施例的空气净化控制装置。该空气净化控制装置可配置于电子设备上，其中，电子设备可以是终端设备，例如无线视频监控设备、移动终端等。
如图1所示，该空气净化控制方法可以包括：
S110，采集环境图像。
在本申请的实施例中，在有用户的环境场景中，可通过无线视频监控设备采集环境图像，也可通过移动终端中的图像采集装置采集环境图像。其中，环境图像包括但不仅限于家庭室内环境图像、商场室内环境图像等。
S120，采用第一图像识别模型，识别环境图像中的目标行为。
其中，目标行为是对于气体导致污染的行为，例如，目标行为可以包括吸烟行为。
在本申请的一个实施例中，采集到环境图像，可通过第一图像识别模型，识别环境图像中的目标行为。其中，第一图像识别模型是呈现目标行为的场景图像和人物图像等训练得到的卷积神经网络学习模型。例如，目标行为是吸烟行为时，可以采集吸烟过程中涉及的姿态动作，作为呈现目标行为的场景图像和人物图像。
也就是说，第一图像识别模型可通过卷积神经网络算法提取出场景图像和人物图像的图像特征，学习得到图像特征与目标行为之间的关联性。
在本申请的另一个实施例中，采集到环境图像，可通过第一图像识别模型，识别出环境图像中目标行为关联的实体，进而识别出环境图像中的目标行为。例如，目标行为是吸烟行为时，目标行为关联实体则可以为香烟和烟雾。脸部和手的相关形态也可以用于配合识别吸烟行为。
也就是说，采集到环境图像，可将采集到的环境图像输入第一图像识别模型中，第一图像识别模型基于脸部、手和香烟对环境图像进行匹配，以判断出环境图像中是否有吸烟行为。
S130，确定环境图像中存在目标行为，则采用第二图像识别模型，识别环境图像中存在的目标人物。
其中，目标人物是受累于污染气体的人群，例如，目标人物可以包括但不仅限于婴儿、儿童、老人等。
也就是说，确定环境图像中有吸烟行为时，可采用第二图像识别模型的特征提取层，提取环境图像中呈现人物对象的人体特征，之后采用第二图像识别模型的判别层，根据人体特征判别目标人物。
其中，人体特征包括人体身高和人体头身比中的一个或多个组合。
S140，确定环境图像中存在目标人物，则控制空气调节设备进行空气净化。
为了提供一个舒适健康的环境，在本申请的实施例中，在确定环境图像中存在目标人物时，可控制空气调节设备开启空气净化模式，以对该环境进行空气净化。
根据本申请实施例的空气净化控制方法，可采集环境图像，之后采用第一图像识别模型，识别环境图像中的目标行为，然后确定环境图像中存在目标行为，采用第二图像识别模型，识别环境图像中存在的目标人物，之后确定环境图像中存在目标人物，则控制空气调节设备进行空气净化。该方法通过确定环境图像中存在的目标行为，以及确定环境图像中存在的目标人物，即基于场景识别，实现空气调节设备可自动开启空气净化模式，无需用户操作空气调节设备进行空气调节，使净化空气的动作更快速、更智能，为用户提供了智能的保障，为用户提供了一个健康舒适的环境，提升了用户与空气调节设备的交互，提升了用户体验。
图2是根据本申请一个具体实施例的空气净化控制方法的流程图。具体地，如图2所示，该空气净化控制方法可以包括：
S210，采集环境图像。
举例而言，探测到用户进入在家庭室内环境时，可通过无线视频监控设备采集环境图像。其中，环境图像包括但不仅限于家庭室内环境中的沙发图像、人物图像、衣柜图像等。
S220，获取吸烟行为的样本图像。
在本申请的实施例中，烟雾传感器探测到烟雾，则采集吸烟行为的样本图像。
举例而言，当家庭室内中的烟雾传感器探测到烟雾时，烟雾传感器可将探测到烟雾的信号发送给无线视频监控设备，无线视频监控设备接收到该烟雾信号时，可采集吸烟行为的样本图像。
S230，采用样本图像对第一图像识别模型进行训练。
也就是说，获取到吸烟行为的样本图像，可将吸烟行为的样本图像输入第一图像识别模型中进行训练，进而得到训练后的吸烟行为。
S240，采用第一图像识别模型，识别环境图像中的目标行为。
举例而言，采集到人物图像，可通过第一图像识别模型中的卷积神经网络算法对人物图像信息进行分析，以便分析出人物图像的行为动作，并根据第一图像识别模型中的经过训练的吸烟行为，判断人物图像中的行为动作是否存在吸烟行为，进而确定人物图像中的行为动作是否存在吸烟行为。
S250，确定环境图像中存在目标行为，则采用第二图像识别模型，识别环境图像中存在的目标人物。
也就是说，确定环境图像中有吸烟行为时，可采用第二图像识别模型的特征提取层，提取环境图像中呈现人物对象的人体特征，之后采用第二图像识别模型的判别层，根据人体特征判别目标人物。
其中，人体特征包括人体身高和人体头身比中的一个或多个组合。
举例而言，确定人物图像中的行为动作存在吸烟行为时，第二图像识别模型的特征提取层可提取家庭室内环境中所有人物图像的人体身高，根据人物图像的人体身高判断家庭室内环境中是否有婴儿。
S260，确定环境图像中存在目标人物，则控制空气调节设备进行空气净化。
举例而言，根据人物图像的人体身高判别家庭室内环境中有婴儿时，无线视频监控设备可将家庭室内环境中有婴儿的指令发送给空气调节设备，空气调节设备接收到该指令时，开启空气净化模式，以便为婴儿提供一个健康舒适的环境。其中，无线视频监控设备可安装在空气调节设备上方位置。
在本申请的一个实施例中，控制空气调节设备进行空气净化的同时，还可通过无线视频监控设备进行语音播报，以提示用户吸烟有害自己以及他人的健康，请勿吸烟。
在本申请的具体实施例中，如图3所示，用户进入在家庭室内环境时，可通过无线视频监控设备采集人物图像，之后无线视频监控设备可采用第一图像识别模型中的卷积神经网络算法对人物图像信息进行分析，以便分析出人物图像的行为动作，并根据第一图像识别模型中的经过训练的吸烟行为，判断人物图像中的行为动作是否存在吸烟行为，若存在，无线视频监控设备中的第二图像识别模型的特征提取层可提取家庭室内环境中所有人物图像的人体身高，无线视频监控设备可根据人物图像的人体身高判别家庭室内环境中是否有婴儿，若有，无线视频监控设备可将家庭室内环境中有婴儿的指令发送给空气调节设备，空气调节设备接收到该指令时，开启空气净化模式，以便为婴儿提供一个健康舒适的环境，同时无线视频监控设备进行语音播报，以提示用户吸烟有害自己以及他人的健康。
根据本申请实施例的空气净化控制方法，通过确定环境图像中存在的目标行为，以及确定环境图像中存在的目标人物，即基于场景识别，实现空气调节设备可自动开启空气净化模式，无需用户操作空气调节设备进行空气调节，使净化空气的动作更快速、更智能，使开启空气净化模式更智能、更快速，为用户提供了智能的保障，为用户提供了一个健康舒适的环境，提升了用户与空气调节设备的交互，提升了用户体验。
上述几种实施例提供的空气净化控制方法相对应，本申请的一种实施例还提供一种空气净化控制装置，由于本申请实施例提供的空气净化控制装置与上述几种实施例提供的空气净化控制方法相对应，因此在前述空气净化控制方法的实施方式也适用于本实施例提供的空气净化控制装置，在本实施例中不再详细描述。图4是根据本申请一个实施例的空气净化控制装置的结构示意图。
如图4所示，该新风机系统的除霜控制装置400可以包括：采集模块410、第一识别模块420、第二识别模块430和控制模块440。
具体地，采集模块410用于采集环境图像。
第一识别模块420用于采用第一图像识别模型，识别所述环境图像中的目标行为。
第二识别模块430用于确定所述环境图像中存在所述目标行为，则采用第二图像识别模型，识别所述环境图像中存在的目标人物。
控制模块440用于确定所述环境图像中存在所述目标人物，则控制空气调节设备进行空气净化。
在本申请的一个实施例中，如图5所示，所述目标行为包括吸烟行为；第一识别模块之前，所述空气净化控制装置还包括：获取模块450和训练模块460，其中，获取模块450用于获取吸烟行为的样本图像；训练模块460用于采用所述样本图像对所述第一图像识别模型进行训练。
在本申请的一个实施例中，获取模块450具体用于：烟雾传感器探测到烟雾，则采集所述吸烟行为的样本图像。
根据本申请实施例的空气净化控制装置，可采集环境图像，之后采用第一图像识别模型，识别环境图像中的目标行为，然后确定环境图像中存在目标行为，采用第二图像识别模型，识别环境图像中存在的目标人物，之后确定环境图像中存在目标人物，则控制空气调节设备进行空气净化。由此，通过确定环境图像中存在的目标行为，以及确定环境图像中存在的目标人物，即基于场景识别，实现空气调节设备可自动开启空气净化模式，无需用户操作空气调节设备进行空气调节，使净化空气的动作更快速、更智能，为用户提供了智能的保障，为用户提供了一个健康舒适的环境，提升了用户与空气调节设备的交互，提升了用户体验。
为了实现上述实施例，本申请还提出了一种电子设备。
图6示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性电子设备的框图。图6显示的电子设备12仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，电子设备12以通用电子设备的形式表现。电子设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture；以下简称：ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture；以下简称：MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics StandardsAssociation；以下简称：VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral ComponentInterconnection；以下简称：PCI)总线。
电子设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(Random Access Memory；以下简称：RAM)30和/或高速缓存存储器32。电子设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图6未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图6中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如：光盘只读存储器(Compact Disc Read OnlyMemory；以下简称：CD-ROM)、数字多功能只读光盘(Digital Video Disc Read OnlyMemory；以下简称：DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。
电子设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器12交互的设备通信，和/或与使得该计算机系统/服务器12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，电子设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network；以下简称：LAN)，广域网(Wide Area Network；以下简称：WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与电子设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现前述实施例中提及的方法。
为了实现上述实施例，本申请还提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本申请上述任一项所述的空气净化控制方法。
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。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，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模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种空气净化控制方法，其特征在于，所述方法包括：
采集环境图像；
采用第一图像识别模型，识别所述环境图像中的目标行为；
确定所述环境图像中存在所述目标行为，则采用第二图像识别模型，识别所述环境图像中存在的目标人物；
确定所述环境图像中存在所述目标人物，则控制空气调节设备进行空气净化。
2.根据权利要求1所述的空气净化控制方法，其特征在于，所述目标行为包括吸烟行为；所述采用第一图像识别模型，识别所述环境图像中的目标行为之前，还包括：
获取吸烟行为的样本图像；
采用所述样本图像对所述第一图像识别模型进行训练。
3.根据权利要求2所述的空气净化控制方法，其特征在于，所述获取吸烟行为的样本图像，包括：
烟雾传感器探测到烟雾，则采集所述吸烟行为的样本图像。
4.根据权利要求1-3任一项所述的空气净化控制方法，其特征在于，所述采用第二图像识别模型，识别所述环境图像中存在的目标人物，包括：
采用所述第二图像识别模型的特征提取层，提取所述环境图像中呈现人物对象的人体特征；
采用所述第二图像识别模型的判别层，根据所述人体特征判别目标人物。
5.根据权利要求4所述的空气净化控制方法，其特征在于，所述人体特征包括人体身高和人体头身比中的一个或多个组合。
6.一种空气净化控制装置，其特征在于，所述装置包括：
采集模块，用于采集环境图像；
第一识别模块，用于采用第一图像识别模型，识别所述环境图像中的目标行为；
第二识别模块，用于确定所述环境图像中存在所述目标行为，则采用第二图像识别模型，识别所述环境图像中存在的目标人物；
控制模块，用于确定所述环境图像中存在所述目标人物，则控制空气调节设备进行空气净化。
7.根据权利要求6所述的空气净化控制装置，其特征在于，所述目标行为包括吸烟行为；第一识别模块之前，所述装置还包括：
获取模块，用于获取吸烟行为的样本图像；
训练模块，用于采用所述样本图像对所述第一图像识别模型进行训练。
8.根据权利要求7所述的空气净化控制装置，其特征在于，获取模块，具体用于：
烟雾传感器探测到烟雾，则采集所述吸烟行为的样本图像。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-5中任一所述的空气净化控制方法。
10.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的空气净化控制方法。
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