CN113156830B - 一种基于人脸识别的智能家居控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能家居控制技术领域，为了解决现有的墙体在出现发霉情况时不易发现，导致墙体发霉蔓延的问题，提供了一种基于人脸识别的智能家居控制系统，包括采集模块，用于采集墙体的墙面图像；识别模块，用于根据采集到的墙面图像对墙面是否具有污点进行识别；开窗模块，用于在识别出有污点时打开窗户；存储模块，预存有开窗程度范围从小到大的不同开窗模式，开窗模式包括初级模式和高级模式；采集模块还用于采集室内图像，识别模块还用于根据室内图像对室内是否有儿童进行识别；在识别出室内有儿童时，开窗模块根据初级模式打开窗户，在识别出室内没有儿童时，开窗模块根据高级模式打开窗户。
Description
技术领域
本发明涉及智能家居控制技术领域，具体为一种基于人脸识别的智能家居控制系统。
背景技术
墙体如果发霉，就会在墙上长出霉菌，这些墙体霉菌将会在墙面形成黑斑。墙体发霉不可忽视,不仅是因为它影响美观以及发霉的味道,霉菌的孢子粉会随着空气流动,长期接触吸入,会引发呼吸道疾病和过敏的症状,如支气管炎,扁桃体炎,花粉热等。
当墙面小范围发霉时，可以通过牙刷将霉斑刷净，再用软布蘸酒精轻轻擦拭即刻。但是，当墙面小范围发霉时，人们并不容易发现。而随着霉斑蔓延，当墙体出现大范围霉斑时，再采用这种擦拭的方式将不再适用，需要配置漂白溶液后再进行清洁。而由于漂白溶液有着刺激性气味，当喷过漂白溶液后，房间内也就将会有刺激性气味，尤其是对于儿童所在的儿童房来说，还将会对儿童的正常发育造成影响。
发明内容
本发明意在提供一种基于人脸识别的智能家居控制系统，以解决现有的墙体在出现发霉情况时不易发现，导致墙体上霉斑蔓延的问题。
本发明提供基础方案是：一种基于人脸识别的智能家居控制系统，包括采集模块，用于采集墙体的墙面图像；
识别模块，用于根据采集到的墙面图像对墙面是否具有污点进行识别；
开窗模块，用于在识别出有污点时打开窗户；
存储模块，预存有开窗程度范围从小到大的不同开窗模式，开窗模式包括初级模式和高级模式；
采集模块还用于采集室内图像，识别模块还用于根据室内图像对室内是否有儿童进行识别；在识别出室内有儿童时，开窗模块根据初级模式打开窗户，在识别出室内没有儿童时，开窗模块根据高级模式打开窗户。
基础方案的工作原理及有益效果是：本方案中，采集模块采集墙体的墙面图像后，由识别模块对墙面图像进行识别，判定墙体是否有污点，在识别到墙面上有污点的时候，则有可能是墙面发霉，污点则是霉斑，为了避免墙体发霉的情况继续蔓延，而墙体发霉主要是因为墙体潮湿，因此本方案中，还设置有开窗模块，通过开窗实现房间内的通风，通风后能够降低墙体潮湿程度，从而防止墙体上霉斑继续蔓延。
而考虑到对于儿童房来说，虽然开窗通风后可以减小墙体继续发霉的情况，但是由于儿童的抵抗力较差，如果通风程度过大，室内的温度将会骤降，从而导致儿童出现感冒等疾病，因此本方案中，还利用采集模块采集室内图像，由识别模块根据室内图像识别室内是否有儿童，在有儿童的时候，开窗模块根据开窗程度范围小的初级模式打开窗户，在这种情况下，由于开窗程度小，通风程度也就小，也就不会出现温度骤降的情况，在实现了房间通风的情况下还能够避免房间内温度骤降，从而也就能够避免儿童房内的儿童因为房间内温度骤降而生病的情况；而在识别模块识别出室内没有儿童的时候，此时为了加快墙体的干燥速度，开窗模块根据开窗程度范围大的高级模式打开窗户，通过增大通风程度能够保证对霉斑蔓延的有效抑制。
与现有技术相比，本方案中，通过采集模块和识别模块的配合实现对墙体是否出现霉斑进行识别，以及时发现墙体发霉的情况，然后由开窗模块根据识别模块对室内是否有儿童的识别结果控制窗户不同程度的开启，一方面实现了房间内的通风，减小了墙体上霉斑继续蔓延的情况，另一方面根据室内是否有儿童实现不同程度的通风，还能够减少因为房间内温度骤降而导致儿童出现感冒等问题。
优选方案一：作为基础方案的优选，开窗模块还包括中级模式；采集模块还用于根据室内图像对室内是否有老人进行识别，在识别出室内有老人时，开窗模块根据中级模式打开窗户。有益效果：考虑到在初级模式下的通风程度较低，对墙体霉斑蔓延的抑制效果可能会有所降低，而由于平时儿童的家长需要上班，家里通常都是孩子的爷爷奶奶或外公外婆一类老人在带，因此本方案中，还对室内是否有老人进行识别，在识别出有老人的时候，此时开窗模块根据中级模式打开窗户，与初始模式相比，此时通风程度会有所增强，对墙体霉斑蔓延的抑制效果也就有所增强，而且，因为有老人在，虽然通风程度有所增加，老人也会适当的为儿童增添衣物或盖被，也就能够减少儿童出现感冒的问题。
优选方案二：作为优选方案一的优选，在识别模块识别出室内有老人时，识别模块还识别老人的穿着，在识别出老人穿着为厚衣物时，开窗模块根据中级模式打开窗户。有益效果：考虑到老人的抵抗力也相对较弱，因此本方案中，在识别出室内有老人时，还会对老人的穿着进行识别，只有在识别到老人穿着为厚衣物时，此时开窗模块才根据中级模式打开窗户，从而避免室内温差较大导致老人出现感冒等问题。
优选方案三：作为基础方案的优选，存储模块还根据采集时间存储采集到的墙面图像；识别模块在识别出墙面图像中有污点时，识别模块还对相应墙面图像之后的多张墙面图像进行识别，在识别出墙面图像内污点数量有增长时，开窗模块根据不同的开窗模式打开窗户。说明：本方案中，相应墙面图像之后的多张墙面图像指的是采集时间在相应墙面图像之后的墙面图像。有益效果：由于墙体在日常使用过程中也可能会粘上污点，如打扫房间时污水溅到了墙面形成污点，但是这类日常污点与霉斑相比，由于霉斑蔓延后霉斑数量必然是会增加，而日常污点是因为日常生活中偶尔出现的，并不会必然增加，因此本方案中，先根据采集时间存储采集到的墙面图像后，在识别模块识别到墙面图像中有污点时，还对之后的多张墙面图像进行识别，并在识别到墙面图像的污点数量增长后，则表明污点极大可能是霉斑，因此此时开窗模式才会根据不同的开窗模式打开窗户，以实现房间内通风，降低霉斑蔓延的目的。
优选方案四：作为基础方案或优选方案三的优选，存储模块还预设有温差阈值；还包括检测模块，用于检测室内外的温差值；比较模块，用于比较温差阈值和温差值，在温差值大于温差阈值时，开窗模块开启窗户。有益效果：由于霉斑是在墙体潮湿的时候才会蔓延，而墙体潮湿则是因为室内外温度过大导致，因此本方案中，还设置有检测模块对室内外的温差值进行检测，由比较模块比较检测到的温差值和存储模块预存的温差阈值，在比较出温差值大于温差阈值时，表明此时室内外温差较大，墙体会出现潮湿，也就可能会导致霉斑蔓延，因此此时开窗模块打开窗户，实现室内外的通风，从而消除或降低墙体的潮湿情况，也就能够抑制霉斑的蔓延。
优选方案五：作为基础方案的优选，还包括有通信模块，用于在识别出墙面有污点时向用户终端发送提示信息。有益效果：本方案中，在识别模块识别出墙体有污点时，还通过设置的通信模块向用户终端发送提示信息，以提醒用户及时对墙体上的污点进行处理，若污点是霉斑，及时对霉斑的处理能够避免霉斑蔓延成严重情况，难以清洁，而若污点是日常污点，对污点的处理则能够降低对霉斑识别的影响，提高霉斑识别的准确性。
优选方案六：作为优选方案四的优选，检测模块还用于检测室内墙体的湿度并得到湿度值，存储模块预设有湿度阈值，比较模块还用于比较湿度值和湿度阈值，在湿度值大于湿度阈值时，开窗模块开启窗户。有益效果：考虑到墙体发霉主要是因为墙体潮湿导致，因此本方案中，还利用检测模块检测墙体的湿度值，在比较出墙体的湿度值超过湿度阈值时，则表明墙体已经足够潮湿，很容易滋生霉斑，因此此时开窗模块开启窗户，在通风后，墙体的潮湿情况将会得到改善，从而可以预防或抑制霉斑的滋生。
附图说明
图1为本发明一种基于人脸识别的智能家居控制系统实施例一的示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明：
实施例一
基本如附图1所示：一种基于人脸识别的智能家居控制系统，包括采集模块，用于采集墙体的墙面图像；
识别模块，用于根据采集到的墙面图像对墙面是否具有污点进行识别；
开窗模块，用于在识别出有污点时打开窗户；
存储模块，预存有开窗程度范围从小到大的不同开窗模式，开窗模式包括初级模式、中级模式和高级模式；本实施例中，采用水平推拉式窗户，开窗程度范围指的是窗扇水平推动的距离，三种开窗模式对应的开窗程度范围如表一所示；本实施例中，采用水平推拉式窗户，开窗模块为滑臂式或推拉式电动开窗器，具体的，在本实施例中采用推拉式电动开窗器，推拉式电动开窗器能够水平推动或拉动窗扇，从而实现窗户的自动开窗。在其他实施例中，还可以采用上翻窗，则开窗程度指的是窗户向上翻起的角度，角度为窗扇与窗框之间的夹角角度。
表一
| 开窗模式 | 开窗程度范围 |
| 初级模式 | 0～X1cm |
| 中级模式 | X1～X2cm |
| 高级模式 | X2～X3cm |
表一中，X1＜X2＜X3，其中，X表示窗扇被推开的距离。在开窗模块根据不同模式开启窗户时，可以从相应开窗模式的开窗程度范围中随机选出一个开窗程度值进行开窗，如在根据初级模式打开窗户时，从0～X1中随机选出一个开窗程度值Xk，则开窗模式沿水平方向推送窗扇Xkcm。在其他实施例中，在开窗模块根据不同模式开启窗户时，还可以将相应开窗模式的开窗程度范围的平均值作为开窗程度值，如在根据初级模式打开窗户时，开窗模式沿水平方向推送窗扇移动的开窗程度值则为X1/2。
采集模块还用于采集室内图像，识别模块还用于在识别出有污点时根据室内图像对室内是否有儿童进行识别；在识别出室内没有儿童时，开窗模块根据高级模式打开窗户；在识别出室内有儿童时，还对室内是否有老人进行识别，当识别到室内没有老人时，开窗模块根据初级模式打开窗户；当识别出室内有老人时，还会对老人的穿着进行识别，在识别到老人穿着为厚衣物时，开窗模块根据中级模式打开窗户，在识别到老人穿着不为厚衣物时，开窗模块根据初级模式打开窗户。
本实施例中，在识别室内是否有儿童或老人时，采用人脸识别技术，当识别出用户年龄为12岁及其以下时，判定该用户为儿童，当识别出用户年龄为60岁及其以上时，判定该用户为老人；而对老人的穿着进行识别时，通过存储模块中预存老人的穿着，并预先对不同穿着根据薄厚程度进行分类，然后将采集到的室内图像中老人穿着与预存的穿着分类进行对比，从而对老人穿着是否为厚衣物进行识别。
识别结果如表二所示。
表二
通信模块，用于在识别出墙面有污点时向用户终端发送提示信息。
具体实施过程如下：使用时，由采集模块获取儿童房内的墙面图像和室内图像，具体的，本实施例中，采集模块安装在儿童房内的摄像头，由采集模块对儿童房内进行拍摄，从而得到墙面图像和室内图像。
在采集到墙面图像后，识别模块对墙面图像进行识别，识别墙面图像是否有污点，当识别出墙面图像内有污点时，此时开窗模块打开窗户。
考虑到在窗户打开后，室内温度会下降，而为了避免室内温度骤降导致在儿童房内的儿童出现感冒等问题，因此在开窗时，还根据采集到的室内图像对儿童房内是否有儿童、老人以及老人的穿着进行识别，根据识别来确定窗户的开窗模式，如表二所示，则当识别到儿童房内有儿童和老人，且老人穿着为厚衣物时，在这种情况下，开窗模式根据中级模式开启窗户。
实施例二
与实施例一不同之处在于，本实施例中，存储模块还根据采集时间存储采集到的墙面图像；识别模块在识别出墙面图像中有污点时，识别模块还对相应墙面图像之后的多张墙面图像进行识别，在识别出墙面图像内污点数量有增长时，开窗模块根据不同的开窗模式打开窗户。
由于墙体在日常使用过程中也可能会沾上污点，如打扫房间时污水溅到了墙面形成污点，但是由于霉斑在蔓延后霉斑数量必然是会增加，而日常污点由于是在日常生活中偶尔出现的，所以并不属于必然增加的情况，而且增加的情况也并不会是在同一地方增加，因此本实施例中，在从墙面图像中识别出污点时，还会将之后的多张墙面图像进行识别，本实施例中，按照采集时间对墙面图像进行存储，设定时间为T1、T2、……、TN，识别到时间T2的墙面图像中有污点，识别模块将还会对之后的多张墙面图像进行识别，本实施例中设定为五张，则识别模块还会对时间分别为T3、T4、T5、T6和T7的五张墙面图像进行识别，若识别到墙面图像的污点数量增长后，则表明污点极大可能是霉斑，因此此时开窗模式才会根据不同的开窗模式打开窗户，以实现房间内通风，降低霉斑蔓延的目的。
实施例三
与实施例一和实施例二不同之处在于，本实施例中，存储模块还预设有温差阈值和湿度阈值；设定温差阈值为C，湿度阈值为S；
还包括检测模块，用于检测室内外的温差值，还用于检测室内墙体的湿度并得到湿度值；具体的，检测模块分别检测室内的温度值和室外的温度值后得到温差值，设定检测到的温差值为C0，检测到的湿度值为S0；
比较模块，用于比较温差阈值和温差值，在温差值大于温差阈值时，开窗模块根据初级模式开启窗户；还用于比较湿度值和湿度阈值，在湿度值大于湿度阈值时，开窗模块根据初级模式开启窗户。
由于墙体上会出现霉斑的一个原因是因为室内外温差大，导致墙体潮湿，从而滋生出霉斑。因此为了预防霉斑滋生，就需要在室内外温差大或墙体较为潮湿的时候，及时进行通风，对墙体进行干燥，从而防止或抑制霉斑滋生。因此本实施例中，当比较到检测出的温差值C0超过温差阈值C，即C0＞C时，或检测到的湿度值S0大于湿度阈值S时，即S0＞S时，开窗模块就会根据初级模式开启窗户，实现室内通风，从而降低室内外温差或墙体的潮湿情况。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (7)
1.一种基于人脸识别的智能家居控制系统，其特征在于：包括采集模块，用于采集墙体的墙面图像；
识别模块，用于根据采集到的墙面图像对墙面是否具有污点进行识别；所述根据采集到的墙面图像对墙面是否具有污点进行识别，包括：按照采集时间对墙面图像进行存储，设定时间为T1、T2、…TN，识别到时间T2的墙面图像中有污点，在从墙面图像中识别出污点时，对之后的预设张数的墙面图像进行识别，若识别到墙面图像的污点数量增长，则污点是霉斑；
开窗模块，用于在识别出有污点时打开窗户；
存储模块，预存有开窗程度范围从小到大的不同开窗模式，所述开窗模式包括初级模式和高级模式；
所述初级模式为开窗程度范围在0～X1厘米之间，所述高级模式为开窗程度范围在X2～X3厘米之间，所述开窗程度范围是指窗扇水平推动的距离，其中，X1＜X2＜X3，X表示窗扇被推开的距离；
所述采集模块还用于采集室内图像，识别模块还用于根据室内图像对室内是否有儿童进行识别；在识别出室内有儿童时，开窗模块根据初级模式打开窗户，在识别出室内没有儿童时，开窗模块根据高级模式打开窗户。
2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的智能家居控制系统，其特征在于：所述开窗模块还包括中级模式；所述中级模式为开窗程度范围在X1～X2厘米之间；
所述采集模块还用于根据室内图像对室内是否有老人进行识别，在识别出室内有老人时，所述开窗模块根据中级模式打开窗户。
3.根据权利要求2所述的基于人脸识别的智能家居控制系统，其特征在于：在识别模块识别出室内有老人时，识别模块还识别老人的穿着，在识别出老人穿着为厚衣物时，所述开窗模块根据中级模式打开窗户；
所述识别老人的穿着，包括：通过存储模块中预存老人的穿着，并预先对不同穿着根据薄厚程度进行分类，然后将采集到的室内图像中老人穿着与预存的穿着分类进行对比，对老人穿着是否为厚衣物进行识别。
4.根据权利要求1所述的基于人脸识别的智能家居控制系统，其特征在于：所述存储模块还根据采集时间存储采集到的墙面图像；所述识别模块在识别出墙面图像中有污点时，所述识别模块还对多张墙面图像进行识别，在识别出墙面图像内污点数量有增长时，所述开窗模块根据不同的开窗模式打开窗户。
5.根据权利要求1或4所述的基于人脸识别的智能家居控制系统，其特征在于：所述存储模块还预设有温差阈值；还包括检测模块，用于检测室内外的温差值；比较模块，用于比较所述温差阈值和温差值，在所述温差值大于所述温差阈值时，所述开窗模块开启窗户。
6.根据权利要求1所述的基于人脸识别的智能家居控制系统，其特征在于：还包括有通信模块，用于在识别出墙面有污点时向用户终端发送提示信息。
7.根据权利要求5所述的基于人脸识别的智能家居控制系统，其特征在于：所述检测模块还用于检测室内墙体的湿度并得到湿度值，所述存储模块预设有湿度阈值，所述比较模块还用于比较所述湿度值和湿度阈值，在所述湿度值大于所述湿度阈值时，所述开窗模块开启窗户。
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