CN112696372A - 风扇调节方法、风扇和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及智能家居领域，特别涉及一种风扇调节方法、风扇和存储介质，该方法包括：采集所述风扇搭载的摄像头拍摄的图像，得到目标图像，所述目标图像包括至少一个用户；根据所述目标图像确定所述目标图像中用户的位置坐标；根据所述位置坐标设置对应的送风范围，并调节所述风扇的转动角度以按照所述送风范围进行送风。通过采集风扇搭载的摄像头拍摄的图像，可以根据目标图像确定用户的位置坐标并根据位置坐标对应调节风扇的送风范围，实现自动根据用户的实际位置调节送风范围的效果，提高了用户吹风时的舒适性和体验度。

Description

风扇调节方法、风扇和存储介质

技术领域

本申请涉及智能家居领域，尤其涉及一种风扇调节方法、风扇和存储介质。

背景技术

现有的电风扇大多数是固定范围的送风模式，需要人工操作实现摇头，例如旋钮、遥控、触屏按键、手机app进行控制。由于现有电风扇设计的是固定范围的送风模式，无法根据用户的实际位置调节送风范围，造成资源浪费且舒适性差，降低了用户的体验度。

发明内容

本申请提供了一种风扇调节方法、风扇和存储介质，以自动地根据用户的实际位置调节风扇的送风范围，进而提高了用户的体验度。

第一方面，本申请提供了一种风扇调节方法，所述方法包括：

采集所述风扇搭载的摄像头拍摄的图像，得到目标图像，所述目标图像包括至少一个用户；

根据所述目标图像确定所述目标图像中用户的位置坐标；

根据所述位置坐标设置对应的送风范围，并调节所述风扇的转动角度以按照所述送风范围进行送风。

第二方面，本申请还提供了一种风扇，所述风扇包括摄像头、存储器和处理器；

所述摄像头，用于采集图像；

所述存储器，用于存储计算机程序；

所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如上述的风扇调节方法。

第三方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上述的风扇调节方法。

本申请公开了一种风扇调节方法、风扇和存储介质，首先采集风扇搭载的摄像头拍摄的图像，得到包括至少一个用户的目标图像；然后根据目标图像确定目标图像中用户的位置坐标；最后根据位置坐标设置对应的送风范围，并调节风扇的转动角度以按照送风范围进行送风，实现自动根据用户的实际位置调节送风范围这一效果，可以提高吹风时的舒适性，进而提高了用户的体验度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请的实施例提供的一种风扇的结构示意性框图；

图2是本申请的实施例提供的一种风扇调节方法的步骤示意流程图；

图3是图2中设置送风范围和调节风扇的转动角度的子步骤示意流程图；

图4是本申请实施例提供的确定用户的偏离角度的场景示意图；

图5是本申请另一实施例提供的确定用户的偏离角度的场景示意图；

图6是本申请实施例提供的调整送风范围的场景示意图；

图7是本申请实施例提供的用户远离风扇的场景示意图；

图8是本申请实施例提供的用户离开拍摄范围的场景示意图；

图9为本申请实施例提供的一种风扇的结构示意性框图。

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，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

请参阅图1，图1是本申请提供的一种风扇的示意性框图。以下将结合图1，对本申请实施例中的风扇进行说明。

如图1所示，该风扇10包括电机11、风扇转头12、立杆13、底座14。其中，立杆13上设有拍摄装置15和功能控制装置16，通过拍摄装置15可进行图像采集，并将采集的图像发送给功能控制装置16；风扇转头12设有叶片120。

可以理解的是，风扇10可以是台扇、落地扇、壁扇等。风扇10的送风可以是常温风、冷风或暖风。

在一些实施例中，拍摄装置15包括摄像头，该摄像头可以是普通摄像头，当然也可以是其他摄像头，比如深度摄像头。

可以理解的是，普通摄像头是只用于拍摄目标的摄像头；深度摄像头除了可以拍摄目标，还可用于拍摄深度图像，功能控制装置16可以根据深度图像检测目标到摄像头的距离。

在一些实施例中，功能控制装置16与所述拍摄装置15电连接，用于处理所述拍摄装置15拍摄的图像。

功能控制装置16可以包括处理器与存储器。所述存储器用于存储图像数据和计算机程序，所述处理器与电机11连接，用于控制所述电机11的工作状态，比如转动角度与转速。所述电机11可以带动所述风扇转头12转动，也可以带动所述叶片120旋转。

可以理解的，所述电机11通过带动所述风扇10内部的齿轮，该齿轮与连杆的一端连接，连杆一端固定不动，因此电机11可以带动所述风扇转头12转动，并可以控制所述风扇转头12的转动角度。

其中，所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

需要说明的是，在图1中，以拍摄装置15为普通摄像头以及功能控制装置16包括处理器与存储器为例进行示例，但并不构成对拍摄装置15和功能控制装置16的限定。

在风扇10中，拍摄装置15用于采集图像数据，并将采集的图像数据发送至功能控制装置16。功能控制装置16中的处理器对采集的图像数据进行用户的位置坐标预测，得到用户的位置坐标，并根据位置坐标确定用户对应的送风范围。功能控制装置16还可以根据确定的送风范围，控制电机11的转动角度，以实现自动根据用户的位置坐标调节所述风扇10的转动角度。

可以理解的，图1中的风扇10以及上述对于风扇10的各部件的命名仅仅出于标识的目的，并不因此对本申请实施例进行限制。

以下将基于图1中的风扇10，对本申请的实施例提供的风扇调节方法进行详细介绍。

请参阅图2，图2是本申请一实施例提供的一种风扇调节方法的步骤示意流程图。风扇调节方法可应用在风扇上，以使得风扇自动根据用户的实际位置调节送风范围。

如图2所示，该风扇调节方法包括步骤S10至步骤S30。

步骤S10、采集所述风扇搭载的摄像头拍摄的图像，得到目标图像，所述目标图像包括至少一个用户。

示例性的，所述风扇中搭载的摄像头拍摄到的目标图像包括至少一个用户。若在送风范围方向有两个用户，则所述目标图像包括两个用户。

在一个实施例中，采集所述风扇搭载的摄像头拍摄的图像，可以是根据开启指令采集所述风扇搭载的摄像头拍摄的图像，得到包括至少一个用户的目标图像。

其中，所述开启指令根据用户的操作而生成的用于开启所述风扇的指令。例如，用户可以操作旋钮、遥控、触屏按键或手机app开启风扇，则生成开启指令。示例性的，在接收到开启指令时，启动摄像头进行拍摄图像。

在一些实施例中，在采集所述风扇搭载的摄像头拍摄的图像之后，还可以对所述图像进行预处理，例如对所述目标图像进行尺寸调整、转换色彩空间以及归一化处理，得到目标图像。

在一些实施例中，根据预设尺寸调整所述图像的高度与宽度，得到调整后的图像。

可以理解的，若所述摄像头在拍摄图像的尺寸没有与人体检测识别模型中需要的预设尺寸保持一致，通过调整所述图像的尺寸，可以保证调整后的图像的尺寸与所述预设尺寸一致。

示例性的，所述预设尺寸是预先设定的尺寸，例如所述预设尺寸为高度为a，宽度为b。这里的高度a、宽度b的单位为像素。

在一些实施例中，若所述图像的尺寸与所述预设尺寸不一致，例如所述图像的高度为c像素，宽度为d像素；则可以根据所述预测尺寸对所述图像进行调整。示例性的，将所述图像的高度调整为a像素，宽度调整为b像素。

通过根据预设尺寸调整所述图像的尺寸，使所述图像能够输入人体检测识别模型进行检测。

在一些实施例中，对所述调整后的图像进行色彩空间转换，得到转换后的图像。

具体地，对于不同型号的摄像头，拍摄得到的图像的色彩空间类型也不同。因此需要对摄像头拍摄的图像进行色彩空间转换，以得到人体检测识别模块需要的图像的色彩空间。

示例性的，所述色彩空间类型可以包括RGB、HSI、HSL、HSV、HSB、YCrCb、CIEXYZ、CIELab等类型。

在本申请的实施例中，所述图像的色彩空间类型默认为RGB色彩空间，若所述图像不是RGB色彩空间，则需要将所述图像的色彩空间转换为RGB色彩空间。

在一些实施例中，若采集到的图像的色彩空间类型为HSB色彩空间，则需要将所述图像的色彩空间转换为RGB色彩空间。示例性的，可以通过色彩空间转化函数cv2.cvtColor()对所述图像进行色彩空间的转换。例如根据语句“image_bgr＝cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_HSB2RGB)”可以实现将HSB色彩空间转换成RGB色彩空间。

通过对图像的色彩空间进行转换，使图像的色彩空间类型一致，在检测图像中用户的位置坐标时，可以提高预测坐标的准确度以及预测概率的准确率。

在一些实施例中，可以对所述转换后的图像进行归一化处理，得到目标图像。

示例性的，在得到转换后的图像之后，还可以对所述转换后的图像进行归一化处理，得到目标图像。

需要说明的是，所述归一化是指将图像数据的0-255的UNIT型数据转换到0-1之间。所述归一化可以包括坐标中心化、x-shearing归一化、缩放归一化和旋转归一化等过程。

通过对所述转换后的图像进行归一化处理，可以找出所述转换后的图像中的不变量，例如可以减小所述转换后的图像由于光线不均匀造成的干扰，从而提高后续的预测坐标的准确度以及预测概率的准确率。

步骤S20、根据所述目标图像确定所述目标图像中用户的位置坐标。

具体地，将所述目标图像输入训练好的人体检测识别模型中进行检测，输出所述用户对应的预测概率和所述用户对应的预测坐标。根据所述用户的预测坐标可以确定所述用户在所述目标图像中的位置坐标。

示例性的，所述人体检测识别模型可以是卷积神经网络、受限玻尔兹曼机或循环神经网络。

所述人体检测识别模型可以通过预设的样本图像对卷积神经网络中训练至收敛得到。所述卷积神经网络通过卷积层、池化层和全连接层对样本图像进行处理，输出样本图像中用户对应的预测概率和用户对应的预测坐标。所述预设的样本图像包括在不同位置的不同用户的图像。因此所述训练好的人体检测识别模型可以更准确地预测出图像中是否存在用户的预测概率以及用户的预测坐标。

在一些实施例中，可以将所述摄像头采集得到的且经预处理的目标图像输入训练好的人体检测识别模型中进行检测。

在一些实施例中，将所述目标图像输入训练好的人体检测识别模型，对所述目标图像进行若干次卷积和池化处理，再将处理的结果经全连接处理和归一化处理，识别得到所述目标图像中用户的预测概率与所述用户对应的预测坐标。

示例性的，若所述目标图像中包括两个用户，得到的预测结果可以包括：[person,90％,(20,40),(148,128)]和[person,75％,(40,60),(128,108)]；其中90％是person类别的预测概率，(20,40)和(148,128)表示person在所述目标图像中的左上角坐标和右下角坐标，单位为像素。

可以理解的，图像坐标系是以图像的左上角为原点，根据左上角坐标和右下角坐标可以得到所述目标图像中用户的中心点的位置坐标。

具体地，在得到所述目标图像中用户的预测概率之后，需要判断所述用户对应的预测概率是否大于预设阈值，以确定所述目标图像中的位置坐标存在用户。

示例性的，所述预设阈值可以是80％。

具体地，若所述用户对应的预测概率大于所述预设阈值，则确定所述目标图像的位置坐标存在用户，将所述用户的预测坐标作为所述用户的位置坐标。

在一些实施例中，若所述用户对应的预测概率为90％，大于所述预设阈值的80％，则确定所述目标图像的位置坐标存在用户。根据所述预测的左上角坐标与右下角坐标得到用户在所述目标图像中的位置坐标，例如左上角坐标为(20,40)，右下角坐标为(148,128)，则用户在所述目标图像中的位置坐标为(84,84)。

在另一些实施例中，若所述预测坐标对应的预测概率为75％，小于所述预设阈值的80％，则判定所述目标图像的位置坐标不存在用户，需要重新通过所述摄像头采集图像并进行用户的位置预测。

步骤S30、根据所述位置坐标设置对应的送风范围，并调节所述风扇的转动角度以按照所述送风范围进行送风。

在得到所述目标图像中用户的位置坐标后，可以根据所述位置坐标设置对应的送风范围。

在一些实施例中，如图3所示，根据所述位置坐标设置对应的送风范围包括步骤S31a和步骤S32a。

步骤S31a、根据所述用户的位置坐标以及摄像头的视场角确定所述用户的偏离角度，所述偏离角度为所述用户的位置坐标相对所述视场角的中心线偏离的角度。

示例性，若所述目标图像包括一个用户，例如只有甲用户，则根据所述用户的位置坐标以及摄像头的视场角确定所述用户的偏离角度，然后根据所述偏离角度确定对应的送风范围。

可以理解的，所述视场角是指：以所述摄像头的镜头为顶点，以被测目标的物象可通过镜头的最大范围的两条边缘构成的夹角。

需要说明的是，所述偏离角度为所述用户的位置坐标相对所述视场角的中心线偏离的角度。

在一些实施例中，根据所述用户的位置坐标以及摄像头的视场角确定所述用户的偏离角度，包括：获取所述目标图像的宽度，根据所述位置坐标的横坐标与所述图像的宽度之比，得到第一比值；根据所述摄像头的视场角与所述第一比值，计算所述用户偏离所述中心线的角度，得到所述用户的偏离角度。

具体地，如图4所示，图4是根据所述用户的位置坐标以及摄像头的视场角确定所述用户的偏离角度的场景示意图。其中，将以所述目标图像的左上角为原点的图像坐标系转换成以所述目标图像的中心点为原点的图像坐标系，相应地，将以像素值为单位的图像坐标系转换成以厘米为单位的图像坐标系。所述目标图像的宽度为w，位置坐标的横坐标为l，其中，w和l是由图像像素值表示转换成厘米表示得到的。转换比例为每厘米等于28个像素。

在图4中，角B为所述摄像头的一半视场角，记为θ，H为所述摄像头到所述目标图像的中心点的距离，记为h；角A为甲用户的位置坐标相对所述视场角的中心线偏离的角度，记为

C点是甲用户的中心点的位置坐标，可以将甲用户的横坐标记为l。

根据三角形的正切公式可以得到：

进一步可以得到偏离角度的计算公式：

可以理解的是，w/2是指所述目标图像的宽度的一半。

在一些实施例中，可以根据相似三角形公式计算得到所述用户的偏离角度。

示例性的，获取所述目标图像的宽度w，根据所述位置坐标的横坐标l与所述目标图像的宽度之比，得到第一比值

然后根据所述摄像头的一半视场角θ与所述第一比值

计算所述用户偏离所述中心线的角度，得到甲用户的偏离角度

所述目标图像在预处理时，已经调整为预设尺寸，因此可以得到所述目标图像的宽度w。例如所述目标图像的宽度w为12cm。

示例性的，若所述摄像头的视场角为120°，则θ为60°；所述目标图像的宽度w为12cm，则w/2为6cm；若所述位置坐标为(-3,3)，则l为-3；因此可以计算出所述用户的偏离角度

为-41°。

步骤S32a、根据所述偏离角度确定对应的送风范围。

在一些实施例中，在计算出所述用户的偏离角度之后，根据所述偏离角度确定对应的送风范围。

示例性的，在根据所述偏离角度确定对应的送风范围，可以将送风范围设置比所述偏离角度大一些，例如将所述偏离角度左移5°和右移5°，得到所述偏离角度对应的送风范围。若所述偏离角度为-41°，则可以将送风范围设置为(-46°,-36°)。

在另一些实施例中，根据所述位置坐标设置对应的送风范围还可以包括步骤S31b和步骤S32b。

步骤S31b、若所述目标图像包括至少两个用户，根据所述至少两个用户的位置坐标以及摄像头的视场角确定至少两个所述用户的偏离角度，所述偏离角度为所述用户的位置坐标相对所述视场角的中心线偏离的角度。

在本实施例中，若所述目标图像包括至少两个用户，例如包括甲用户与乙用户，则根据所述用户的位置坐标以及摄像头的视场角确定至少两个所述用户的偏离角度，所述偏离角度为所述用户的位置坐标相对所述视场角的中心线偏离的角度。

具体地，如图5所示，图5是根据所述用户的位置坐标以及摄像头的视场角确定所述用户的偏离角度的另一场景示意图。

在图5中，角A为甲用户的位置坐标相对所述视场角的中心线偏离的角度，记为α；角E为乙用户的位置坐标相对所述视场角的中心线偏离的角度，记为β。

在一实施例中，若甲用户的中心点的位置坐标为(-3,3)，乙用户的中心点的位置坐标为(3,3)，根据上述偏离角度的计算公式，可以计算出甲用户的偏离角度α为-41°，乙用户的偏离角度β为41°。

步骤S32b、根据至少两个所述用户的偏离角度确定对应的送风范围。

在根据所述偏离角度确定对应的送风范围，可以将送风范围设置比所述偏离角度大一些，例如将所述偏离角度左移5°或右移5°，得到所述偏离角度对应的送风范围。

在一些实施例中，若有甲用户与乙用户，其中甲用户的偏离角度α为-41°，乙用户的偏离角度β为41°，则可以将甲用户的偏离角度α左移5°，乙用户的偏离角度β右移5°，得到的送风范围为(-46°,46°)。

具体的，如图3所示，根据所述位置坐标设置对应的送风范围，并调节所述风扇的转动角度以按照所述送风范围进行送风，还包括步骤S33。

步骤S33、根据所述送风范围与所述风扇的转动角度的映射关系，调整所述风扇的送风范围。

具体地，在根据所述位置坐标设置对应的送风范围之后，调节所述风扇的转动角度以按照所述送风范围进行送风。

需要说明的是，转动角度是指风扇的风扇转头左右反复转动的角度。

可以理解的，所述映射关系是指送风范围的角度与风扇的转动角度一一对应，例如送风范围为(-30°,30°)，风扇的转动角度也为(-30°,30°)。

在一些实施例中，可以根据所述送风范围与所述风扇的转动角度的映射关系，调整所述风扇的送风范围。示例性的，若所述送风范围为(-35°,35°)，则所述风扇的转动角度为(-35°,35°)。

具体地，如图6所示，图6是根据所述风扇的转动角度调整所述风扇的送风范围的场景示意图。

在一些实施例中，若所述风扇原来的送风范围为(-50°,50°)，所述功能控制装置16经过检测图像中用户的位置坐标，得到用户的实际位置，并根据用户的偏离角度得到新的送风范围，如(-25°,25°)。则可以根据新的送风范围设定所述风扇的转动角度，如(-25°,25°)。所述功能控制装置16可以将所述送风范围的数据转换成控制信号，将该控制信号传送电机11中，以控制电机11的转动角度，如(-25°,25°)，从而所述风扇的送风范围调整为(-25°,25°)。

在一些实施例中，所述摄像头可以是深度摄像头。

可以理解的，所述深度摄像头可以拍摄深度图像，所述功能控制装置16可以根据深度图像检测目标到摄像头之间的距离。

示例性的，如图7所示，图7是用户远离风扇的场景示意图。

在一些实施例中，若所述用户远离所述风扇，所述处理器通过所述深度摄像头检测到所述用户的移动距离，根据所述移动距离调节电机的转速，从而可以加大风扇的转速，提高了用户的体验度。

在一些实施例中，如图8所示，所述调节所述风扇的转动角度以按照所述送风范围进行送风之后，还可以继续采集所述风扇搭载的摄像头拍摄的图像，若所述图像不包括用户，则将所述风扇停止送风。

在一些实施例中，若用户离开所述摄像头的拍摄范围，比如不在所述摄像头的视场角范围内，因此所述摄像头采集到的图像不包括任一用户。在检测图像中的用户时，没有输出任一用户的预测概率与预测坐标，则发送一个停止工作的控制信号到电机，以控制所述电机停止工作。

上述实施例提供的风扇调节方法，通过采集风扇搭载的摄像头拍摄的图像，得到包括至少一个用户的目标图像，并对目标图像进行预处理，可以提高预测位置坐标的准确度；然后通过训练好的人体检测识别模型检测目标图像中用户的位置坐标；根据位置坐标计算用户对应的送风范围，根据送风范围调节风扇的转动角度进行送风，实现自动根据用户的实际位置调节送风范围的效果，可以提高吹风时的舒适性，进而提高了用户的体验度。

请参阅图9，图9是本申请一实施例提供的风扇的示意性框图。该风扇10包括摄像头101、处理器102和存储器103，摄像头101、处理器102和存储器103通过总线连接，该总线比如为I2C(Inter-integrated Circuit)总线。

具体地，所述摄像头101用于拍摄图像。所述摄像头101可以是普通摄像头，当然也可以是其他摄像头，比如深度摄像头。

其中，普通摄像头是只可以拍摄目标的摄像头；深度摄像头除了可以拍摄目标，还可以用于拍摄深度图像。

具体地，处理器102可以是微控制单元(Micro-controller Unit，MCU)、中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)或数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)等。

具体地，存储器103可以是Flash芯片、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)磁盘、光盘、U盘或移动硬盘等。

其中，所述处理器102用于运行存储在存储器103中的计算机程序，并在执行所述计算机程序时实现如下步骤：

采集所述风扇搭载的摄像头拍摄的图像，得到目标图像，所述目标图像包括至少一个用户；根据所述目标图像确定所述目标图像中用户的位置坐标；根据所述位置坐标设置对应的送风范围，并调节所述风扇的转动角度以按照所述送风范围进行送风。

在一些实施例中，所述处理器102在实现采集所述风扇搭载的摄像头拍摄的图像之后，还实现：

根据预设尺寸调整所述图像的高度与宽度，得到调整后的图像；对所述调整后的图像进行色彩空间转换，得到转换后的图像；对所述转换后的图像进行归一化处理，得到目标图像。

在一些实施例中，所述处理器102在实现根据所述目标图像确定所述目标图像中用户的位置坐标时，实现：

将所述目标图像输入训练好的人体检测识别模型中进行检测，输出所述用户对应的预测概率和所述用户的预测坐标；若所述用户对应的预测概率大于预设阈值，将所述用户的预测坐标作为所述用户的位置坐标。

在一些实施例中，所述处理器102在实现根据所述位置坐标设置对应的送风范围时，实现：

根据所述用户的位置坐标以及摄像头的视场角确定所述用户的偏离角度，所述偏离角度为所述用户的位置坐标相对所述视场角的中心线偏离的角度；根据所述偏离角度确定对应的送风范围。

在一些实施例中，所述目标图像包括至少两个用户；所述处理器102在实现根据所述位置坐标设置对应的送风范围时，实现：

若所述目标图像包括至少两个用户，根据所述至少两个用户的位置坐标以及摄像头的视场角确定至少两个所述用户的偏离角度，所述偏离角度为所述用户的位置坐标相对所述视场角的中心线偏离的角度；根据至少两个所述用户的偏离角度确定对应的送风范围。

在一些实施例中，所述处理器102在实现根据所述用户的位置坐标以及摄像头的视场角确定所述用户的偏离角度时，实现：

获取所述目标图像的宽度，根据所述位置坐标的横坐标与所述图像的宽度之比，得到第一比值；根据所述摄像头的视场角与所述第一比值，计算所述用户偏离所述中心线的角度，得到所述用户的偏离角度。

在一些实施例中，所述处理器102在实现调节所述风扇的转动角度以按照所述送风范围进行送风时，实现：

根据所述送风范围与所述风扇的转动角度的映射关系，调整所述风扇的送风范围。

在一些实施例中，所述处理器102在实现调节所述风扇的转动角度以按照所述送风范围进行送风之后，还实现：

继续采集所述风扇搭载的摄像头拍摄的图像，若所述图像不包括用户，则将所述风扇停止送风。

本申请的实施例中还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序中包括程序指令，所述处理器执行所述程序指令，实现本申请实施例提供的任一项风扇调节方法。

其中，所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的风扇的内部存储单元，例如所述风扇的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述风扇的外部存储设备，例如所述风扇上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字卡(Secure Digital，SD)，闪存卡(Flash Card)等。

以上所述，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，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改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 (10)

1.一种风扇调节方法，其特征在于，包括：

采集所述风扇搭载的摄像头拍摄的图像，得到目标图像，所述目标图像包括至少一个用户；

根据所述目标图像确定所述目标图像中用户的位置坐标；

根据所述位置坐标设置对应的送风范围，并调节所述风扇的转动角度以按照所述送风范围进行送风。

2.根据权利要求1所述的风扇调节方法，其特征在于，所述采集所述风扇搭载的摄像头拍摄的图像之后，还包括：

根据预设尺寸调整所述图像的高度与宽度，得到调整后的图像；

对所述调整后的图像进行色彩空间转换，得到转换后的图像；

对所述转换后的图像进行归一化处理，得到目标图像。

3.根据权利要求1或2所述的风扇调节方法，其特征在于，所述根据所述目标图像确定所述目标图像中用户的位置坐标，包括：

将所述目标图像输入训练好的人体检测识别模型中进行检测，输出所述用户对应的预测概率和所述用户的预测坐标；

若所述用户对应的预测概率大于预设阈值，将所述用户的预测坐标作为所述用户的位置坐标。

4.根据权利要求1所述的风扇调节方法，其特征在于，所述根据所述位置坐标设置对应的送风范围，包括：

根据所述用户的位置坐标以及摄像头的视场角确定所述用户的偏离角度，所述偏离角度为所述用户的位置坐标相对所述视场角的中心线偏离的角度；

根据所述偏离角度确定对应的送风范围。

5.根据权利要求1所述的风扇调节方法，其特征在于，所述根据所述位置坐标设置对应的送风范围，包括：

若所述目标图像包括至少两个用户，根据所述至少两个用户的位置坐标以及摄像头的视场角确定至少两个所述用户的偏离角度，所述偏离角度为所述用户的位置坐标相对所述视场角的中心线偏离的角度；

根据至少两个所述用户的偏离角度确定对应的送风范围。

6.根据权利要求4中所述的风扇调节方法，其特征在于，所述根据所述用户的位置坐标以及摄像头的视场角确定所述用户的偏离角度，包括：

获取所述目标图像的宽度，根据所述位置坐标的横坐标与所述图像的宽度之比，得到第一比值；

根据所述摄像头的视场角与所述第一比值，计算所述用户偏离所述中心线的角度，得到所述用户的偏离角度。

7.根据权利要求1所述的风扇调节方法，其特征在于，所述调节所述风扇的转动角度以按照所述送风范围进行送风，包括：

根据所述送风范围与所述风扇的转动角度的映射关系，调整所述风扇的送风范围。

8.根据权利要求1所述的风扇调节方法，其特征在于，所述调节所述风扇的转动角度以按照所述送风范围进行送风之后，还包括：

继续采集所述风扇搭载的摄像头拍摄的图像，若所述图像不包括用户，则将所述风扇停止送风。

9.一种风扇，其特征在于，所述风扇包括摄像头、存储器和处理器；

所述摄像头用于采集图像；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8中任一项所述的风扇调节方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如权利要求1至8中任一项所述的风扇调节方法。

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