CN112283906A - 一种空调控制方法及装置、控制设备、空调、存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例公开了一种空调控制方法及装置、控制设备、空调、计算机存储介质，包括：利用飞行时间TOF传感器获取室内目标的三维3D图像；所述室内目标包括用户；基于所述3D图像，确定所述用户的睡眠模式数据；所述睡眠模式数据表示用户的睡眠情况；根据所述睡眠模式数据，对所述空调的运行参数进行控制。

Description

一种空调控制方法及装置、控制设备、空调、存储介质
技术领域
本申请实施例属于智能家居技术领域，尤其涉及一种空调控制方法及装置、控制设备、空调、计算机存储介质。
背景技术
随着技术的发展，现有卧室空调搭载了各种智能传感器，尤其是针对儿童睡眠监测的智能空调搭载了红外热成像传感器，可通过监测儿童睡眠时体表温度变化判断是否发生踢被子、体动等睡眠状况；一旦检测到儿童踢被子则调高空调温度防止儿童着凉，或向家长发出预警。然而，仅通过温度检测，并根据温度变化判断儿童睡眠过程中的状况，容易受到其他热源的干扰而产生误判断，例如，热风把床单吹热、开灯等干扰，会降低空调控制的准确性；另外，由于存在因空调温度过高而踢被子的情况，因而，在检测到儿童踢被子时，继续调高空调温度，会降低空调控制的智能程度。
发明内容
本申请实施例提供一种空调控制方法及装置、控制设备、空调、计算机存储介质。
本申请实施例的技术方案是这样实现的：
本申请实施例提供一种空调控制方法，所述方法包括：
利用飞行时间(Time Of Flight，TOF)传感器获取室内目标的三维(ThreeDimensions，3D)图像；所述室内目标包括用户；
基于所述3D图像，确定所述用户的睡眠模式数据；所述睡眠模式数据表示用户的睡眠情况；
根据所述睡眠模式数据，对所述空调的运行参数进行控制。
在本申请的一些实施例中，所述基于所述3D图像，确定所述用户的睡眠模式数据，包括：
基于所述3D图像，统计预设时间间隔内所述用户的移动次数和/或平均移动幅度；
根据所述移动次数和/或所述平均移动幅度，确定所述用户的睡眠模式数据。
在本申请的一些实施例中，所述室内目标还包括被子，所述根据所述移动次数和/或所述平均移动幅度，确定所述用户的睡眠模式数据，包括：
根据所述移动次数和/或所述平均移动幅度，确定所述用户的睡眠模式数据表示用户处于睡眠状态；
确定所述室内目标表面各个点到所述TOF传感器的第一距离；
获取所述第一距离处于增大趋势对应的点，并确定所述第一距离处于增大趋势对应的点组成的面积；
所述面积大于设定面积，确定所述用户的睡眠模式数据表示用户处于踢被子状态。
在本申请的一些实施例中，所述室内目标还包括被子，所述基于所述3D图像，确定所述用户的睡眠模式数据，包括：
基于所述3D图像，确定所述室内目标的形态数据；
根据所述形态数据，确定所述用户的睡眠模式数据表示用户处于踢被子状态。
在本申请的一些实施例中，在确定所述用户的睡眠模式数据表示用户处于踢被子状态后，所述根据所述睡眠模式数据，对所述空调的运行参数进行控制，包括：
基于所述3D图像，确定所述用户的当前位置；
根据预设的环境参数修正量与位置的对应关系，得到所述用户当前位置的环境参数修正量；
根据所述环境参数修正量，确定所述用户当前位置对应的环境参数；
根据所述环境参数，确定所述用户的体感温度；
基于所述体感温度，对所述空调的运行参数进行控制。
在本申请的一些实施例中，所述睡眠模式数据包括用户的体动等级，所述基于所述体感温度，对所述空调的运行参数进行控制，包括：
根据预设的修正参数和所述体动等级，确定对所述体感温度进行修正的第一修正量；
根据预设的体感温度修正量与睡眠姿态的对应关系，确定对所述体感温度进行修正的第二修正量；
根据修正数据和所述用户当前位置对应的温度，得到修正后的体感温度；所述修正数据包括：所述第一修正量和/或所述第二修正量；
基于所述修正后的体感温度和预设体感温度，对所述空调的运行参数进行控制。
在本申请的一些实施例中，所述室内目标还包括床，所述根据所述移动次数和/或平均移动幅度，确定所述用户的睡眠模式数据，包括：
根据所述移动次数和/或所述平均移动幅度，确定所述用户的睡眠模式数据表示用户处于睡眠状态；
所述根据所述睡眠模式数据，对所述空调的运行参数进行控制，包括：
获取所述用户与所述床的3D图像；
确定所述用户与所述床的边缘的第二距离；
所述第二距离小于第二设定距离，控制所述空调发送预警信息。
本申请实施例提供一种空调控制装置，所述装置包括：
获取模块，用于利用TOF传感器获取室内目标的3D图像；所述室内目标包括用户；
确定模块，用于基于所述3D图像，确定所述用户的睡眠模式数据；所述睡眠模式数据表示用户的睡眠情况；
控制模块，用于根据所述睡眠模式数据，对所述空调的运行参数进行控制。
本申请实施例提供一种控制设备，应用于空调中，所述控制设备包括：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前述一个或多个技术方案提供的空调控制方法。
本申请实施例提供一种空调，所述空调包括前述记载的空调控制装置或控制设备。
本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现前述一个或多个技术方案提供的空调控制方法。
本申请实施例中，首先，利用TOF传感器获取室内目标的3D图像；室内目标包括用户；然后，基于3D图像，确定用户的睡眠模式数据；睡眠模式数据表示用户的睡眠情况；最后，根据睡眠模式数据，对空调的运行参数进行控制。可以看出，空调通过搭载TOF传感器获取用户的3D图像，并根据3D图像确定的睡眠模式数据来控制空调的运行参数，实现智能的空调控制。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一个应用场景的示意图；
图2为本申请实施例提供的一种空调控制方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的TOF传感器进行3D成像的示意图；
图4为本申请实施例提供的一种空调控制装置的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
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。
应当理解，此处所描述的一些实施例仅仅用以解释本申请的技术方案，并不用于限定本申请的技术范围。
相关技术中，因为涉及到隐私问题，可见光摄像头通常不用于卧室空调。常用的智能传感器是红外热成像传感器，其具有隐私保护、不受光照影响、同时可非接触测温的优点。
相关技术中，通过红外热成像传感器进行儿童睡眠监测存在以下缺点：
1)相关技术中，红外热成像传感器通过检测温度，并根据温度变化确定儿童睡眠过程中的状况；这种方式容易受到其他热源的干扰而产生误判断，例如，热风把床单吹热、开灯等干扰，会降低空调控制的准确性。
2)相关技术中，在检测到儿童踢被子时，直接调高空调温度；然而，存在因空调温度过高而踢被子的情况，此时，若继续调高空调温度，会降低空调的舒适度。
3)相关技术中，红外热成像传感器不能对用户进行定位，即，无法通过检测睡眠时的用户位置范围，来预估床的位置及范围；进而，不能进行掉床预警等智能控制应用，降低空调的应用范围。
针对上述技术问题，提出以下各实施例。
在本申请的一些实施例中，空调控制方法可以利用空调控制装置中的处理器实现，上述处理器可以为特定用途集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、数字信号处理装置(DigitalSignal Processing Device，DSPD)、可编程逻辑装置(Programmable Logic Device，PLD)、现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。
本申请实施例的空调控制方法，能够应用于监测用户睡眠等应用场景中；图1为本申请实施例提供的一个应用场景的示意图，如图1所示，空调100中搭载TOF传感器101，可以通过TOF传感器101获取室内用户102、被子103和床104的3D图像；根据获取到的3D图像确定用户102的睡眠模式数据，基于用户102的睡眠模式数据，对空调100的运行参数进行控制。进而，实现智能的空调控制。
图2为本申请实施例提供的一种空调控制方法的流程示意图，如图2所示，空调控制方法包括：
S200：利用TOF传感器获取室内目标的3D图像；室内目标包括用户。
本申请实施例中，室内可以表示一定范围内、且安装有空调的区域；例如，可以是卧室、休息室等；室内目标可以表示室内的任意物体，除了包括用户外，还可以包括床、沙发等；本申请实施例对空调的类型不做限制；例如，可以是挂壁式空调、立柜式空调等。
这里，TOF传感器是一种基于飞行时间的检测传感器，通过发射调制信号并对反射信号进行捕捉、解析，得到检测目标与传感器的距离，距离精度可以达到1厘米级别。
在一些实施例中，TOF传感器在空调中的设置位置可以根据实际应用场景进行设置；其中，TOF传感器可以为TOF面阵传感器，也可以是其他类型的TOF传感器；本申请实施例不作限制。
其中，通过TOF传感器进行3D成像的过程为：TOF传感器连续发出经调制的近红外光，并捕获遇目标物体后反射回的近红外光，TOF传感器通过计算光线发射和反射的时间差或相位差，来确定TOF传感器与目标物体的距离，以产生深度信息；从深度信息中可以获取目标物体更加丰富的位置信息；此外，再结合相机拍摄，就能将目标物体的三维轮廓呈现出来。
本申请实施例中，通过在空调中搭载TOF传感器，再利用TOF传感器获取室内目标的3D图像；由于TOF传感器能够精确地检测室内目标表面各个点与传感器的距离，通过距离计算可以得到室内目标的3D图像。图3为本申请实施例提供的TOF传感器进行3D成像的示意图；可以看出，通过TOF传感器可以获取到用户表面各个点的位置信息；根据该位置信息可以确定用户的三维轮廓。
本申请的一些实施例中，可以在空调处于工作状态时，启动TOF传感器获取室内目标的3D图像；也可以在空调未处于工作状态时，启动TOF传感器获取室内目标的3D图像；这里，工作状态可以包括：制冷状态、制热状态、除湿状态或睡眠状态等。
S201：基于3D图像，确定用户的睡眠模式数据；睡眠模式数据表示用户的睡眠情况。
在一些实施例中，通过3D图像可以明确用户当前的形态；根据用户在不同时刻的3D图像，可以得到用户的一系列形态变化；而基于用户的形态和形态变化可以确定用户的睡眠模式数据。
本申请实施例中，睡眠模式数据可以包括用户的睡眠姿势；其中，睡眠姿势可以包括：仰卧、侧卧、俯卧或蜷缩等。睡眠模式数据也可以包括用户的睡眠状态；其中，用户的睡眠状态可以包括：入睡、轻睡或深睡等。睡眠模式数据还可以表示用户处于未睡状态、翻滚状态或起床状态等。
在一些实施例中，可以根据用户在某一时刻的形态，确定用户的睡眠姿势；可以根据用户在某一段时间内的形态变化，确定用户的睡眠状态；示例性地，可以根据用户的3D图像，确定用户的睡眠姿势为仰卧，以及用户的睡眠状态为深睡。
本申请的一些实施例中，基于3D图像，确定用户的睡眠模式数据，可以包括：基于3D图像，统计预设时间间隔内用户的移动次数和/或平均移动幅度；根据移动次数和/或平均移动幅度，确定用户的睡眠模式数据。
在一些实施例中，通过实时获取用户在不同时刻的3D图像，并基于不同时刻的3D图像，统计预设时间间隔内的用户移动次数和/或平均移动幅度，得到统计结果；进而，根据统计结果确定用户的睡眠模式数据。
这里，预设时间间隔可以根据实际应用场景进行设置，本申请实施例不做限制；例如，可以为十五分钟、一小时等。
在一种实施方式中，若统计用户在凌晨一点到两点的移动次数为10次，可以确定用户处于轻睡状态，若统计用户在凌晨两点到三点的移动次数为1次，可以确定用户处于深睡状态。
进一步地，基于3D图像对用户的形态进行分析，如果确定用户在凌晨一点到两点的这10次移动中每次移动幅度较小，可以说明用户处于睡眠状态；如果确定用户在凌晨两点到三点的这1次移动中移动幅度较大，说明可以说明用户的睡眠姿势发生变化；例如，用户的睡眠姿势从仰卧变成侧卧。
本申请的一些实施例中，室内目标还包括被子，基于3D图像，确定用户的睡眠模式数据，可以包括：基于3D图像，确定室内目标的形态数据；根据形态数据，确定用户的睡眠模式数据表示用户处于踢被子状态。
本申请实施例中，基于用户和被子的3D图像，确定用户和被子的形态数据，该形态数据能够表明用户和被子的形态轮廓；通过对用户和被子的形态轮廓进行图像分析，可以确定用户的睡眠模式数据是否处于踢被子状态。
本申请的一些实施例中，室内目标还包括被子，根据移动次数和/或平均移动幅度，确定用户的睡眠模式数据，可以包括：根据移动次数和/或平均移动幅度，判定用户的睡眠模式数据是否处于睡眠状态；在判定用户的睡眠模式数据处于睡眠状态的情况下，确定室内目标表面各个点到TOF传感器的第一距离；获取第一距离处于增大趋势对应的点，并确定第一距离处于增大趋势对应的点组成的面积；在该面积大于设定面积的情况下，确定用户的睡眠模式数据表示用户处于踢被子状态。
本申请实施例中，通过统计预设时间间隔内用户的移动次数和/或平均移动幅度，确定用户的睡眠模式数据是否处于睡眠状态。
在一种实施方式中，在用户盖被子睡觉的情况下，确定用户和被子表面各个点到TOF传感器的第一距离；在用户处于踢被子状态时，用户原先被被子盖住的部分将被展开，这样，该部分表面各个点到TOF传感器的第一距离将从被子对应部分到TOF传感器的第一距离变成用户对应部分到TOF传感器的第一距离；即，该部分表面各个点表示第一距离处于增大趋势对应的点；获取第一距离处于增大趋势对应的点，并确定第一距离处于增大趋势对应的点组成的面积；如果确定第一距离增大部分的面积大于设定面积，则确定用户处于踢被子状态。
其中，设定面积可以根据实际应用场景进行设置；本申请实施例不作限制。
本申请实施例中，利用TOF传感器，不仅可以确定用户相对于传感器的位置和距离，还可以同时检测用户是否盖了被子；当用户踢开被子后，用户踢开部分表面各个点与传感器的第一距离将会增大，获取第一距离处于增大趋势对应的点，并确定第一距离处于增大趋势对应的点组成的面积，若面积超过设定面积，可以确定用户处于踢被子状态；也可以直接根据用户和被子的形态数据，确定用户处于踢被子状态。
相关技术中，针对用户睡眠监测的空调搭载了红外热成像传感器，可通过监测用户睡眠时体表温度变化判断是否发生踢被子等状况，而这种方式容易受到其他热源的干扰而产生误判断；本申请实施例中，利用TOF传感器检测用户表面各个点到TOF传感器的第一距离，并确定第一距离处于增大趋势对应的点组成的面积；根据面积与设定面积的比较结果，判断用户睡眠时是否发生踢被子等状况；可以看出，这种方式不会受到其他热源的干扰而产生误判断，提高确定用户睡眠模式数据的准确性。
S202：根据睡眠模式数据，对空调的运行参数进行控制。
在一种实施方式中，可以在确定用户的睡眠模式数据表示用户处于踢被子状态后，根据睡眠模式数据，对空调的运行参数进行控制；其中，运行参数可以包括：温度、风速或导风板位置等。
在一种实施方式中，如果根据睡眠模式数据，确定用户的睡眠状态为未睡或入睡，则控制空调按照初始设定温度运行；这里，初始设定温度可以用户根据自身需求预先设置在空调中。
在一种实施方式中，如果根据睡眠模式数据，确定用户的睡眠状态为深睡，则每隔第一设定时间控制空调设定温度增加第一预设调整值；空调设定温度的总增加量不超过第一设定值。
在一种实施方式中，确定用户的睡眠状态为深睡时，每隔1小时增加0.5℃；且控制空调设定温度的总增加量不超过2℃。
由于用户进入深睡后人体代谢降低，需要稍高一点的温度；此过程中可以将空调风速调整到低风，且水平导风板往上打到最上位置，同时垂直导风板避开用户所在方向；另外，空调设定温度如果大于28℃，则按28℃运行避免过热。
在一种实施方式中，如果根据睡眠模式数据，确定用户的睡眠模式数据表示用户处于翻滚状态，则每隔第二设定时间控制空调设定温度增加第二预设调整值；空调设定温度的总增加量不超过第二设定值。
在一种实施方式中，确定用户处于翻滚状态时，每隔1小时降低0.5℃；且控制空调设定温度的总减少量不超过2℃。
如果睡眠过程中出现因温度偏高或其他原因检测到用户不停翻滚，则控制空调每隔1个小时降低0.5℃，累计减少量不超过2℃，同时空调设定温度如果小于27℃，则按27℃运行避免用户着凉。这里，通过适当调低温度，以使用户更容易再次入睡。
这里，第一设定时间可以与第二设定时间可以相同，也可以不同；第一设定值可以与第二设定值相同，也可以不同；具体根据实际应用场景进行对应设置。
在一种实施方式中，在确定用户起床时，控制调低空调温度以使用户更为清醒；例如，将空调温度调至用户未睡前的初始设定温度。
本申请的一些实施例中，在确定用户的睡眠模式数据表示用户处于踢被子状态后，根据睡眠模式数据，对空调的运行参数进行控制，可以包括：基于3D图像，确定用户的当前位置；根据预设的环境参数修正量与位置的对应关系，得到用户当前位置的环境参数修正量；根据环境参数修正量，确定用户当前位置对应的环境参数用户当前位置对应的环境参数；根据环境参数，确定用户的体感温度；基于体感温度，对空调的运行参数进行控制。
本申请实施例中，基于TOF传感器获得的3D图像，可以确定用户的当前位置；当前位置可以通过坐标(x,y)进行表示，其中，x表示用户相对于TOF传感器的横坐标，y表示用户相对于TOF传感器的纵坐标。
本申请的一些实施例中，环境参数包括以下至少之一：温度、湿度、风速；环境参数修正量包括以下至少之一：温度修正量、湿度修正量、风速修正量。
在一种实施方式中，可以预先构造环境参数修正量与室内不同位置的关系表；通过查询该关系表，可以确定用户当前位置对应的环境参数修正量；还可以预先构造环境参数修正量与室内不同位置的关系表达式；通过该关系表达式，可以确定用户当前位置对应的环境参数修正量；进而，根据该环境参数修正量，确定用户当前位置对应的环境参数。
在一种实施方式中，通过上述方式如果确定用户当前位置相对于空调温度T1，湿度Rh1和风速V1的环境参数修正量分别为ΔT(x,y)、ΔRh(x,y)和ΔV(x,y)；则用户当前所在位置的温度T2、湿度Rh2和风速V2分别如公式(1)、(2)、(3)所示：
T2＝T1+ΔT(x,y) (1)
Rh2＝Rh1+ΔRh(x,y) (2)
V2＝V1+ΔV(x,y) (3)
本申请实施例中，在确定用户当前位置对应的环境参数后，根据环境参数确定用户的体感温度；这里，体感温度表示用户所感受到的冷暖程度；用户的体感温度会受到温度、风速与湿度的综合影响。
在一种实施方式中，可以根据用户当前位置对应的温度、湿度和风速的其中一个确定用户的体感温度；也可以根据用户当前位置对应的温度、湿度和风速共同确定用户的体感温度。
本申请的一些实施例中，基于体感温度，对空调的运行参数进行控制，可以包括：根据预设的修正参数和体动等级，确定对体感温度进行修正的第一修正量；根据预设的体感温度修正量与睡眠姿态的对应关系，确定对体感温度进行修正的第二修正量；根据修正数据和用户当前位置对应的温度，得到修正后的体感温度；修正数据包括：第一修正量和/或第二修正量；基于修正后的体感温度和预设体感温度，对空调的运行参数进行控制。
本申请实施例中，预设的修正参数可以是常数，也可以是关系表达式；可以根据实际应用场景进行设置，本申请实施例不作限制。
本申请的一些实施例中，睡眠模式数据还可以包括用户的体动等级。
本申请实施例中，可以预先获取一定时间间隔内的历史体动数据，再根据历史体动数据确定用户的体动规律；体动规律表示用户的体动变化情况。示例性地，体动规律可以分为若干个体动等级，体动等级可以依次为0、1、2…；其中，0表示用户没有体动，体动等级越大表示用户的体动越频繁。
本申请实施例中，可以通过统计预设时间间隔内用户的移动次数和/或平均移动幅度，确定预设时间间隔内用户的体动等级。
在一种实施例中，如果确定用户4在凌晨两点到三点的睡眠模式数据表示用户处于深睡状态，可以认为该时间间隔内用户4的体动等级为0。
本申请实施例中，在根据预设的修正参数和体动等级，得到对体感温度的进行修正第一修正量后，确定用户睡眠姿态对体感温度进行修正的第二修正量；这里，可以预先设置用户不同睡眠姿态对应的第二修正量；其中，不同睡眠姿势对应的第二修正量不相同。
本申请实施例中，通过第一修正量和第二修正量中的其中一个对用户的体感温度进行修正，也可以通过第一修正量和第二修正量共同对用户的体感温度进行修正。
在一种实施方式中，假设在修正前用户的体感温度为T，第一修正量为ΔTM，第二修正量为ΔTs，则通过第一修正量对用户的体感温度进行修正的体感温度为T+TM；则通过第二修正量对用户的体感温度进行修正的体感温度为T+ΔTs；则第一修正量和第二修正量共同对用户的体感温度进行修正的体感温度为T+TM+ΔTs。
本申请实施例中，预设体感温度表示用户的舒适体感温度；其中，预设体感温度可以是预先在空调中设置完成的，也可以是用户根据自身需要进行预先设置的；例如，可以设置舒适体感温度T0＝25℃。
本申请实施例中，在得到修正的体感温度后，再结合预设体感温度，确定空调温度的调整幅度；可以通过预设体感温度与修正的体感温度的差值确定空调温度的调整幅度；进而，根据空调温度的调整幅度，实现对空调运行参数的控制。
本申请的一些实施例中，在调整幅度为正值的情况下，对空调当前设定温度按照调整幅度进行增加，能够避免用户因为踢被子而着凉的情况；在调整幅度为负值的情况下，对空调当前设定温度按照调整幅度进行降低，能够在用户因为太热而踢被子时，避免再次调高温度，进而，提高用户的舒适度。
本申请的一些实施例中，室内目标还包括床，根据移动次数和/或平均移动幅度，确定用户的睡眠模式数据，可以包括：根据移动次数和/或平均移动幅度，确定用户的睡眠模式数据表示用户处于睡眠状态；根据睡眠模式数据，对空调的运行参数进行控制，包括：获取用户与床的3D图像；确定用户与床的边缘的第二距离；第二距离小于第二设定距离，控制空调发送预警信息。
本申请实施例中，在室内目标包括用户和床，且确定用户的睡眠模式数据表示用户处于睡眠状态用户的情况下，可以通过获取用户的床的3D图像；并基于两者的3D图像，确定用户与床的边缘的第二距离。
本申请实施例中，第二设定距离表示用户与床的边缘的临界值；可以根据用户需要进行设置，也可以根据其他方式进行设置；例如，第二设定距离为25厘米。
这里，若判定用户与床的边缘的第二距离大于或等于第二设定距离，说明该用户接下来发生掉床危险的可能性不大，此时，对空调不作处理；若判定用户与床的边缘的第二距离小于第二设定距离，说明该用户接下来很可能会发生掉床危险；此时，需要控制空调发送预警信息。
本申请的一些实施例中，控制空调发送预警信息，包括以下至少一项：通过语音方式控制空调发送预警信息；控制空调向预定设备发送预警信息；通过点亮灯光方式控制空调发送预警信息。
在一种实施方式中，可以通过语音、手机APP等方式通知用户家属，同时点亮空调灯光，以便用户家属观察情况。
可以看出，本申请实施例中，除了能够对空调的运行参数进行控制外，还可以通过精确地检测用户与床的边缘的距离，进行用户掉床预警；进而，提高空调的应用范围。
本申请实施例中，首先，利用TOF传感器获取室内目标的3D图像；室内目标包括用户；然后，基于3D图像，确定用户的睡眠模式数据；睡眠模式数据表示用户的睡眠情况；最后，根据睡眠模式数据，对空调的运行参数进行控制。可以看出，空调通过搭载TOF传感器获取用户的3D图像，并根据3D图像确定的睡眠模式数据来控制空调的运行参数，实现智能的空调控制。
为了能够更加体现本申请的目的，在本申请上述实施例的基础上，结合儿童睡眠场景，并对该场景下的空调控制方法进行进一步的说明，该方法包括以下流程。
利用TOF传感器的获得儿童的3D图像，可以根据3D图像检测儿童的位置和距离，同时检测是否盖了被子，当儿童踢开被子后，其表面与传感器的距离将会增大，如果距离超过预设值，则确定儿童的睡眠模式数据表示儿童处于踢被子状态。
当检测到发生踢被子后，则通过下列步骤进行空调控制：
步骤A1：根据TOF传感器获取到的3D图像，计算儿童相对空调的位置坐标(x，y)；根据预先构造的温度、湿度、风速位置修正量关系表，查找到儿童当前位置相对空调温度T1，湿度Rh1和风速V1的修正量ΔT(x,y)、ΔRh(x,y)和ΔV(x,y)；则儿童所在位置的温度、湿度和风速分别为(4)、(5)、(6)：
Tb＝T1+ΔT(x,y) (4)
Rhb＝Rh1+ΔRh(x,y) (5)
Vb＝V1+ΔV(x,y) (6)
步骤A2：使用公式(7)计算儿童的体感温度：
Td＝1.07Tb+0.2e-0.65Vb-2.7 (7)
其中，e＝0.01*Rhb*6.105*exp(17.27Tb/(237.7+Tb))。
步骤A3：检测儿童的体动幅度和频率，及统计预设时间间隔内的移动次数和平均移动幅度。根据体动规律把儿童睡眠过程中的体动M(分为若干个等级0、1、2，…)，0表示没有体动，越大表示体动越频繁，预设对体感温度的修正量ΔTM＝kM，k为常数，例如0.2；
步骤A4：根据3D图像分析儿童的睡眠姿态S，分别为仰卧、侧卧、俯卧和蜷缩，预设各种睡眠姿态对体感温度的修正量ΔTS；
步骤A5：确定修正后的体感温度Td’＝Td+ΔTM+ΔTS；
步骤A6：预设舒适体感温度T0，如果未进行设定，则默认T0＝25℃为舒适体感温度。则空调温度的调整幅度ΔT＝T0-Td’；即，控制空调的设定温度TS＝TS+ΔT。
可以看出，上述实施例利用TOF传感器获得室内和儿童的3D图像，通过3D图像进行儿童踢被子检测和体动检测。一旦检测到儿童发生踢被子现象，通过3D图像分析儿童的睡眠姿态，同时检测儿童与空调的相对位置；根据相对位置关系和空调风口的温度T1、湿度Rh1和风速V1，关联得到儿童所在位置的温度Tb、湿度Rhb和风速Vb，从而计算儿童体感温度Td；进一步，因为不同睡姿和体动状态下人体的散热功率不同，因此，进一步根据睡姿和体动对体感温度进行修正；最终根据修正后的体感温度Td’确定空调温度的调整幅度，为儿童踢被子后营造舒适的体感温度，提高空调的舒适度。
图4为本申请实施例提供的一种空调控制装置的结构示意图，如图4所示，空调控制装置包括：获取模块400、确定模块401和控制模块402，其中：
获取模块400，用于利用TOF传感器获取室内目标的3D图像；室内目标包括用户；
确定模块401，用于基于3D图像，确定用户的睡眠模式数据；睡眠模式数据表示用户的睡眠情况；
控制模块402，用于根据睡眠模式数据，对空调的运行参数进行控制。
在本申请的一些实施例中，确定模块301，用于基于3D图像，确定用户的睡眠模式数据，包括：
基于3D图像，统计预设时间间隔内用户的移动次数和/或平均移动幅度；
根据移动次数和/或平均移动幅度，确定用户的睡眠模式数据。
在本申请的一些实施例中，室内目标还包括被子，确定模块401，用于根据移动次数和/或平均移动幅度，确定用户的睡眠模式数据，包括：
根据移动次数和/或平均移动幅度，确定用户的睡眠模式数据表示用户处于睡眠状态；
确定室内目标表面各个点到TOF传感器的第一距离；
获取第一距离处于增大趋势对应的点，并确定第一距离处于增大趋势对应的点组成的面积；
面积大于设定面积，确定用户的睡眠模式数据表示用户处于踢被子状态。
在本申请的一些实施例中，室内目标还包括被子，确定模块401，用于基于3D图像，确定用户的睡眠模式数据，包括：
基于3D图像，确定室内目标的形态数据；
根据形态数据，确定用户的睡眠模式数据表示用户处于踢被子状态。
在本申请的一些实施例中，在确定用户的睡眠模式数据表示用户处于踢被子状态后，控制模块402，用于根据睡眠模式数据，对空调的运行参数进行控制，包括：
基于3D图像，确定用户的当前位置；
根据预设的环境参数修正量与位置的对应关系，得到用户当前位置的环境参数修正量；
根据环境参数修正量，确定用户当前位置对应的环境参数；
根据环境参数，确定用户的体感温度；
基于体感温度，对空调的运行参数进行控制。
在本申请的一些实施例中，睡眠模式数据包括用户的体动等级，控制模块402，用于基于体感温度，对空调的运行参数进行控制，包括：
根据预设的修正参数和体动等级，确定对体感温度进行修正的第一修正量；
根据预设的体感温度修正量与睡眠姿态的对应关系，确定对体感温度进行修正的第二修正量；
根据修正数据和用户当前位置对应的温度，得到修正后的体感温度；修正数据包括：第一修正量和/或第二修正量；
基于修正后的体感温度和预设体感温度，对空调的运行参数进行控制。
在本申请的一些实施例中，室内目标还包括床，确定模块401，用于根据移动次数和/或平均移动幅度，确定用户的睡眠模式数据，包括：
根据移动次数和/或平均移动幅度，确定用户的睡眠模式数据表示用户处于睡眠状态；
控制模块402，用于根据睡眠模式数据，对空调的运行参数进行控制，包括：
获取用户与床的3D图像；
确定用户与床的边缘的第二距离；
第二距离小于第二设定距离，控制空调发送预警信息。
实际应用中，获取模块400、确定模块401和控制模块402，可以利用电子设备中的处理器实现；上述处理器可以为ASIC、DSP、DSPD、PLD、FPGA、CPU、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。
另外，在本实施例中的各功能模块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模块的形式实现。
集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并非作为独立的产品进行销售或使用时，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，本实施例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(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或processor(处理器)执行本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、移动硬盘、只读存储器(Read OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
具体来讲，本实施例中的一种空调控制方法对应的计算机程序指令可以被存储在光盘，硬盘，U盘等存储介质上，当存储介质中的与一种空调控制方法对应的计算机程序指令被一电子设备读取或被执行时，实现前述实施例的任意一种空调控制方法。
基于前述实施例相同的技术构思，参见图5，其示出了本申请实施例提供的一种电子设备500，可以包括：存储器501和处理器502；其中，
存储器501，用于存储计算机程序和数据；
处理器502，用于执行存储器中存储的计算机程序，以实现前述实施例的任意一种空调控制方法。
在实际应用中，上述存储器501可以是易失性存储器(volatile memory)，例如RAM；或者非易失性存储器(non-volatile memory)，例如ROM，快闪存储器(flash memory)，硬盘(Hard Disk Drive，HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)；或者上述种类的存储器的组合，并向处理器502提供指令和数据。
上述处理器502可以为ASIC、DSP、DSPD、PLD、FPGA、CPU、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的增强现实云平台，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本申请实施例不作具体限定。
本申请实施例提供一种空调，空调包括空调控制装置或控制设备。
在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述
本申请所提供的各方法实施例中所揭露的方法，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例。
本申请所提供的各产品实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的产品实施例。
本申请所提供的各方法或设备实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例或设备实施例。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理模块中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的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，执行包括上述方法实施例的步骤。
以上，仅为本申请的具体实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (11)

1.一种空调控制方法，其特征在于，所述方法包括：
利用飞行时间TOF传感器获取室内目标的三维3D图像；所述室内目标包括用户；
基于所述3D图像，确定所述用户的睡眠模式数据；所述睡眠模式数据表示用户的睡眠情况；
根据所述睡眠模式数据，对所述空调的运行参数进行控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述3D图像，确定所述用户的睡眠模式数据，包括：
基于所述3D图像，统计预设时间间隔内所述用户的移动次数和/或平均移动幅度；
根据所述移动次数和/或所述平均移动幅度，确定所述用户的睡眠模式数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述室内目标还包括被子，所述根据所述移动次数和/或所述平均移动幅度，确定所述用户的睡眠模式数据，包括：
根据所述移动次数和/或所述平均移动幅度，确定所述用户的睡眠模式数据表示用户处于睡眠状态；
确定所述室内目标表面各个点到所述TOF传感器的第一距离；
获取所述第一距离处于增大趋势对应的点，并确定所述第一距离处于增大趋势对应的点组成的面积；
所述面积大于设定面积，确定所述用户的睡眠模式数据表示用户处于踢被子状态。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述室内目标还包括被子，所述基于所述3D图像，确定所述用户的睡眠模式数据，包括：
基于所述3D图像，确定所述室内目标的形态数据；
根据所述形态数据，确定所述用户的睡眠模式数据表示用户处于踢被子状态。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，在确定所述用户的睡眠模式数据表示用户处于踢被子状态后，所述根据所述睡眠模式数据，对所述空调的运行参数进行控制，包括：
基于所述3D图像，确定所述用户的当前位置；
根据预设的环境参数修正量与位置的对应关系，得到所述用户当前位置的环境参数修正量；
根据所述环境参数修正量，确定所述用户当前位置对应的环境参数；
根据所述环境参数，确定所述用户的体感温度；
基于所述体感温度，对所述空调的运行参数进行控制。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述睡眠模式数据包括用户的体动等级，所述基于所述体感温度，对所述空调的运行参数进行控制，包括：
根据预设的修正参数和所述体动等级，确定对所述体感温度进行修正的第一修正量；
根据预设的体感温度修正量与睡眠姿态的对应关系，确定对所述体感温度进行修正的第二修正量；
根据修正数据和所述用户当前位置对应的温度，得到修正后的体感温度；所述修正数据包括：所述第一修正量和/或所述第二修正量；
基于所述修正后的体感温度和预设体感温度，对所述空调的运行参数进行控制。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述室内目标还包括床，所述根据所述移动次数和/或平均移动幅度，确定所述用户的睡眠模式数据，包括：
根据所述移动次数和/或所述平均移动幅度，确定所述用户的睡眠模式数据表示用户处于睡眠状态；
所述根据所述睡眠模式数据，对所述空调的运行参数进行控制，包括：
获取所述用户与所述床的3D图像；
确定所述用户与所述床的边缘的第二距离；
所述第二距离小于第二设定距离，控制所述空调发送预警信息。
8.一种空调控制装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于利用飞行时间TOF传感器获取室内目标的三维3D图像；所述室内目标包括用户；
确定模块，用于基于所述3D图像，确定所述用户的睡眠模式数据；所述睡眠模式数据表示用户的睡眠情况；
控制模块，用于根据所述睡眠模式数据，对所述空调的运行参数进行控制。
9.一种控制设备，其特征在于，应用于空调中，所述控制设备包括：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权利要求1至7任一项所述的空调控制方法。
10.一种空调，其特征在于，包括权利要求8所述的空调控制装置或权利要求9所述的控制设备。
11.一种计算机存储介质，其上存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1至7任一项所述的空调控制方法。
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