CN113623831A - 空调器及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种空调器及其控制方法，其中，控制方法包括：获取空调器的室内机工作环境中喂养动物的行为特征；判断行为特征是否为预设的反常行为；若是，获取行为特征的属性信息；根据行为特征的属性信息调整空调器的运行状态。本发明的空调器能够自动调整运行状态，从而减小或避免喂养动物的反常行为所产生的不利影响，提高智能化程度，增强用户体验。本发明的空调器及其控制方法，还能够适用于动物看护中心或者动物医院等场所，既有利于维持良好的场所环境，也有利于节约人工看护成本。

Description

空调器及其控制方法

技术领域

本发明涉及室内环境空气调节技术，特别是涉及空调器及其控制方法。

背景技术

随着生活水平的提高，人们饲养动物作为宠物的热情不断提升。当人们外出工作或学习时，大多数动物均需留守在家中。为提高动物的生活质量，较多用户选择利用空调器调节动物所处环境的环境参数。

然而，部分动物独自活动时可能发生行为反常现象。反常行为可能会破坏居室环境，甚至损害动物健康。

现有技术中，部分空调器仅能按照用户设定的运行参数运行。当无人看护的动物发生反常行为时，空调器无法自动调整运行状态以降低反常行为所产生的不利影响，智能化程度低。

发明内容

本发明的一个目的是要提供一种至少部分地解决上述问题的空调器及其控制方法。

本发明一个进一步的目的是要使得空调器能够减小或避免喂养动物的反常行为所产生的不利影响，提高智能化程度。

本发明一个进一步的目的是要实现空调器的精准调节，以应对反常行为。

本发明一个进一步的目的是要提高空调器运行的可靠性。

本发明一个进一步的目的是要降低空调器的制造成本。

根据本发明的一方面，提供了一种空调器的控制方法，包括：获取空调器的室内机工作环境中喂养动物的行为特征；判断行为特征是否为预设的反常行为；若是，获取行为特征的属性信息；根据行为特征的属性信息调整空调器的运行状态。

可选地，判断行为特征是否为预设的反常行为的步骤包括：获取预设的反常行为特征库；将行为特征与反常行为特征库中的样本进行匹配，得到行为特征与反常行为特征库中的样本之间的匹配率；在匹配率高于设定阈值的情况下，确定行为特征为预设的反常行为。

可选地，根据行为特征的属性信息调整空调器的运行状态的步骤包括：根据行为特征的属性信息确定空调器的运行模式；控制空调器按照运行模式运行。

可选地，行为特征的属性信息包括行为特征的风险控制因子，风险控制因子包括：气味、污染物、细菌、温度、湿度中的至少一项；且根据行为特征的属性信息确定空调器的运行模式的步骤包括：根据风险控制因子配置运行模式。

可选地，行为特征的属性信息包括行为特征的风险控制因子和等级；且根据行为特征的属性信息确定空调器的运行模式的步骤包括：根据风险控制因子确定运行模式；获取运行模式的运行参数；每一运行模式对应设置有运行参数；根据行为特征的的等级调整运行参数。

可选地，在根据行为特征的属性信息确定空调器的运行模式的步骤之后，且在控制空调器按照运行模式运行的步骤之前，还包括：向与空调器数据连接的终端设备发送确认消息，以供终端设备向空调器的用户输出；获取终端设备响应于确认消息的确认指令。

可选地，空调器为多个，分别设置于工作环境中的不同位置；行为特征的属性信息包括：行为特征的发生位置；且根据行为特征的属性信息调整空调器的运行状态的步骤包括：根据发生位置确定出需要调整运行状态的至少一个空调器。

可选地，在根据行为特征的属性信息调整空调器的运行状态的步骤之后，还包括：获取工作环境中自动喂养装置的运行状态；根据自动喂养装置的运行状态进一步调整空调器的运行状态。

可选地，在根据行为特征的属性信息调整空调器的运行状态的步骤之后，还包括：获取喂养动物的躯体姿态和/或活动状态；根据喂养动物的躯体姿态和/或活动状态进一步调整空调器的运行状态。

根据本发明的另一方面，还提供了一种空调器，包括：控制装置，其包括：处理器以及存储器，存储器内存储有控制程序，控制程序被处理器执行时，用于实现上述任一项的控制方法。

本发明的空调器及其控制方法，通过自动获取工作环境中喂养动物的行为特征，并对行为特征进行分析判断，在行为特征为预设的反常行为的情况下，能根据行为特征的属性信息调整空调器的运行状态。使用上述方法，本发明的空调器能够自动调整运行状态，从而减小或避免喂养动物的反常行为所产生的不利影响，提高智能化程度，增强用户体验。本发明的空调器及其控制方法，还能够适用于动物看护中心或者动物医院等场所，既有利于维持良好的场所环境，也有利于节约人工看护成本。

进一步地，本发明的空调器及其控制方法，当工作环境空间较大时，可以在不同位置安装多个空调器，可以先确定行为特征的发生位置，然后根据发生位置确定需要调整运行状态的至少一个空调器，从而可实现空调器的精准调节，以应对反常行为，提高了方法应用的灵活性，也有利于节约能耗，实现资源合理利用。

进一步地，本发明的空调器及其控制方法，在控制空调器按照确定出的运行模式运行之前，能够向终端设备发送确认消息，以供终端设备向空调器的用户输出，并在获取到终端设备响应于确认消息的确认指令之后，再驱动空调器按照运行模式运行。将空调器自动确定出的运行模式发送给用户进行确认，可提高空调器运行的可靠性。

进一步地，本发明的空调器及其控制方法，在根据行为特征的属性信息调整空调器的运行状态后，还能获取工作环境中自动喂养装置的运行状态，并根据自动喂养装置的运行状态进一步调整空调器的运行状态。通过将空调器与自动喂养装置建立数据连接，仅采集自动喂养装置的运行状态，即可控制空调器调整运行状态，以执行相应功能，有利于优化资源配置，无需额外设置某些传感器，可在一定程度上简化空调器的结构，节约制造成本。

根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。

附图说明

后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：

图1是根据本发明一个实施例的空调器的示意性框图；

图2是根据本发明一个实施例的空调器的室内机的示意图；

图3是根据本发明一个实施例的空调器的控制方法的示意图；

图4是根据本发明一个实施例的空调器的控制流程图；

图5是根据本发明一个实施例的空调器的控制流程图。

具体实施方式

图1是根据本发明一个实施例的空调器10的示意性框图，图2是根据本发明一个实施例的空调器10的室内机的示意图；

按照整体结构划分，空调器10一般性地可包括：空气调节系统200和控制装置400。空气调节系统200一般性地可以包括：制冷系统，还可以进一步地包括调湿系统、除味系统、净化系统和除菌系统等系统中的一个或多个。

制冷系统可以为压缩制冷系统。按照部件的安装位置划分，空调器10一般性地可包括：室内机和室外机。空调器10的室内机和室外机通过有效的配合运转，完成空调器10的制冷和制热循环，从而实现室内温度的冷热调节。

控制装置400可以设置在室内机中。

本实施例的室内机可以为立式，例如方形柜机或者圆形柜机，也可以为壁挂式，但不限于此。图2仅以壁挂式空调器10的室内机进行示意，但不应视为对室内机类型的限定。

室内机可以进一步地包括：机壳500、换热器、送风风机。换热器和送风风机设置于机壳500内部。

机壳500可开设有进风口和送风口501。换热器与流经其的空气进行热交换，以改变流经其的空气的温度。送风风机促使从进风口进入机壳500的外部空气流经换热器，并促使经换热器换热后的换热气流朝向送风口501流动，从而将换热气流排向室内机的工作环境。通过调节送风风机的风机转速可以调节室内机的送风口501的出风速度。送风口501处可以设置有摆叶。摆叶通过受控摆动以调节室内机的送风口501的出风风向。

控制装置400具有存储器420以及处理器410，其中存储器420内存储有控制程序421，控制程序421被处理器410执行时用于实现以下任一实施例的空调器10的控制方法。处理器410可以是一个中央处理单元(CPU)，或者为数字处理单元(DSP)等等。存储器420用于存储处理器410执行的程序。存储器420可以是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何介质，但不限于此。存储器420也可以是各种存储器420的组合。由于控制程序421被处理器410执行时实现下述方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

空调器10还可以进一步地包括：信息采集装置。

信息采集装置配置成采集工作环境中喂养动物的信息(例如，喂养动物的图像和/或动态视频)，以根据喂养动物的信息确定喂养动物的行为特征。本实施例的信息采集装置可以包括：图像采集器。图像采集器可以为至少一个摄像头。摄像头可以设置于机壳500上，也可以根据实际需要设置在工作环境中的指定位置。图像采集器可以拍摄喂养动物的图像和/或动态视频。

在一些可选的实施例中，信息采集装置还可以包括：AI智能识别系统。信息采集装置可利用AI智能识别系统对图像采集器拍摄的图像和/或动态视频进行处理，从而识别出喂养动物的行为特征。

在一些可选的实施例中，信息采集装置可与至少一个外部摄像头或AI智能识别系统预先建立数据连接，而无需为空调器10单独配置图像采集器或AI智能识别系统，有利于降低制造成本。

图3是根据本发明一个实施例的空调器10的控制方法的示意图。该空调器10的控制方法一般性地可以包括：

步骤S302，获取空调器10的室内机工作环境中喂养动物的行为特征。

获取空调器10的室内机工作环境中喂养动物的行为特征的步骤可以包括：获取工作环境中喂养动物的图像或动态视频；根据喂养动物的图像或动态视频确定喂养动物的行为特征。喂养动物的图像或动态视频中还含有工作环境的场景信息。行为特征可以为喂养动物的姿态特征、毛发特征等特征中的一个或多个。

例如，基于AI智能识别系统，可对喂养动物进行动作跟踪、特征提取。采用基于深度学习的动物姿态动作识别，结合场景信息分析，对动态视频内的喂养动物进行动作识别，得到喂养动物的行为特征。

动物的行为可以分为：反常行为和正常行为两个类型。其中，预设的反常行为可以包括：异地排泄行为、踢翻盛水容器行为等行为中的一个或多个。其中，异地排泄行为是指喂养动物未在指定位置排泄的行为。本实施例中，指定位置处设置有自动铲屎器。自动铲屎器的整体可以呈长方体形状，具有设定高度。喂养动物在钻入自动铲屎器内排泄时躯体的弯曲程度比在其他位置排泄时躯体的弯曲程度增大。因此，通过对喂养动物的行为特征(例如，姿态特征)进行识别，可以判断喂养动物的行为特征是否为预设的反常行为。

步骤S304，判断行为特征是否为预设的反常行为。判断行为特征是否为预设的反常行为的步骤包括：获取预设的反常行为特征库，将行为特征与反常行为特征库中的样本进行匹配，得到行为特征与反常行为特征库中的样本之间的匹配率，在匹配率高于设定阈值的情况下，确定行为特征为预设的反常行为。

反常行为特征库中预先保存有至少一种反常行为的行为特征子模型作为样本。反常行为特征库的建立方法是本领域技术人员所习知的，在此不做赘述。行为特征子模型的数量和类型可以由用户根据实际关心的一种或多种反常行为进行设置。

若用户仅关心喂养动物的反常行为A，则反常行为特征库中的行为特征子模型仅为一个，将与反常行为A对应的行为特征子模型作为样本保存至反常行为特征库。用户也可以命名行为特征子模型的名称。本实施例仅以行为特征子模型为一个的情况进行示例，在了解本实施例的基础上，本领域技术人员针对于行为特征子模型的数量为多个的情况应当完全有能力进行扩展，此处不做赘述。

匹配率是指行为特征与行为特征子模型(即，样本)一致的概率，或者可以指行为特征与行为特征子模型相符合的程度。匹配率越高，行为特征与行为特征子模型一致的概率越大。若匹配率为100％，则表示行为特征与行为特征子模型完全一致。

设定阈值可以为70％～100％范围内的任意值，例如，可以为70％，80％，90％或者95％。

例如，本实施例中，行为特征子模型的名称为“异地排泄行为”，若喂养动物的行为特征与该行为特征子模型的匹配率为95％，设定阈值为90％，则该行为特征为反常行为。

步骤S306，若喂养动物的行为特征为预设的反常行为，获取行为特征的属性信息。

本实施例中，属性信息包括：行为特征的风险控制因子。风险控制因子为用于减小反常行为对工作环境和/或喂养动物的损害的关键控制因子。每一反常行为对应有至少一个风险控制因子。风险控制因子包括：气味、污染物、细菌、温度、湿度中的至少一项。将反常行为对应的风险控制因子作为行为特征的风险控制因子。

云端数据库中预先设置各个行为特征子模型的名称与风险控制因子的对应关系。获取反常行为的风险控制因子的步骤包括：向云端数据库发送查询请求，以获取与行为特征子模型的名称相对应的风险控制因子。

步骤S308，根据行为特征的属性信息调整空调器10的运行状态。

根据行为特征的属性信息调整空调器10的运行状态的步骤包括：根据行为特征的属性信息确定空调器10的运行模式(例如，换新风模式、除菌模式、自清洁模式、制冷模式、制热模式、加湿模式、除湿模式等模式中的一个或多个)，控制空调器10按照运行模式运行。空调器10的运行状态可以包括空调器10的运行模式。

行为特征的属性信息包括行为特征的风险控制因子。根据行为特征的属性信息确定空调器10的运行模式的步骤包括：根据风险控制因子配置运行模式。

可以预先建立行为特征的风险控制因子与运行模式的对应关系。确定与行为特征的属性信息相对应的运行模式的过程中，基于对应关系，可以直接根据行为特征的的风险控制因子查询到对应的运行模式。每个风险控制因子可以与多个类型的运行模式对应设置。

例如，对于异地排泄行为，预设的风险控制因子可以为气味、细菌。与气味对应的运行模式为换新风模式，与细菌对应的运行模式为除菌模式。当检测到喂养动物出现异地排泄行为时，可以确定空调器10的运行模式为换新风模式和除菌模式，从而可以驱动空调器10按照换新风模式和除菌模式运行，以降低该反常行为对工作环境的影响。

运行模式包括：运行参数。每一运行模式对应设置有预设的运行参数，例如，换新风模式的运行参数包括：风机转速、新风量等参数中的一个或多个，除菌模式的运行参数包括：风机转速、除菌介质排放量等参数中的一个或多个。

在根据行为特征的属性信息确定空调器10运行模式的过程中，可以直接根据风险控制因子配置空调器10的运行模式，运行模式的各个运行参数为预设的初始值。

在另一些可选的实施例中，行为特征的属性信息还可以进一步地包括行为特征的等级。在根据行为特征的属性信息确定空调器10的运行模式的过程中，还可以增加对运行参数进行调整的步骤。

行为特征的属性信息可以包括行为特征的风险控制因子和等级。根据行为特征的属性信息确定空调器10的运行模式的步骤包括：根据风险控制因子确定运行模式，获取运行模式的运行参数，根据行为特征的等级调整运行参数。每一运行模式对应设置有运行参数。

行为特征的等级是指反常行为的高低级别，用于描述反常行为的危害程度。等级的数量可以设置为2～10范围内的任意值。本实施例中，等级的数量可以为三个，分别为高等级，中等级和低等级。其中，

可以根据行为特征的持续时长来评估行为特征的等级。利用AI智能识别系统采集行为特征的持续时长。例如，若喂养动物的异地排泄行为的持续时长较长，表明排泄物可能较多，对工作环境的影响较大。当行为特征的持续时长高于第一设定时长时，确定行为特征为高等级。当行为特征的持续时长不高于第一设定时长且高于第二设定时长时，确定行为特征为中等级。当行为特征的持续时长不高于第二设定时长时，确定行为特征为低等级。

若行为特征为中等级，则不调整运行参数；若行为特征为低等级，则调低运行参数；若行为特征为高等级，则调高运行参数。若无法确定行为特征的等级，则不调整运行参数。以风机转速这一运行参数为例。送风风机的转速预设有多个等级。若行为特征为低等级，则可以将风机转速调低一个等级，若行为特征为中等级，则不调整风机转速，若行为特征为高等级，则可以将风机转速调高一个等级。

在另一些可选的实施例中，行为特征的属性信息还可以进一步地包括：发生位置。考虑到工作环境的空间比较大，空调器10可以设置为多个，且分别设置于工作环境的不同位置。喂养动物可能会在不同位置表现出反常行为。若控制所有空调器10同时调整运行状态，则会导致巨大能源浪费。

为解决这一问题，在根据行为特征的属性信息确定空调器10的运行模式的步骤之前，可以增加确定空调器10调节位置的步骤，确定出需要调整运行状态的空调器10。

例如，在根据行为特征的属性信息确定空调器10的运行模式的步骤之前，根据行为特征的属性调整空调器10的运行状态的步骤还包括：确定行为特征的发生位置，根据发生位置确定出需要调整运行状态的至少一个空调器10。

根据发生位置确定出需要调整运行状态的空调器10的步骤包括：根据发生位置确定空调器10的调节位置，根据调节位置确定出需要调整运行状态的至少一个空调器10。

可以直接根据信息采集装置获取反常行为的发生位置，例如，利用图像采集器拍摄工作环境的场景图片和/或动态视频，从而利用AI智能识别系统识别行为特征的发生位置。

使用上述方法，本实施例的空调器10，根据调节位置驱动对应的至少一个空调器10调整运行状态，从而可实现空调器10的精准调节，以应对反常行为，提高了方法应用的灵活性，也有利于节约能耗，实现资源合理利用。

在一些可选的实施例中，在根据行为特征的属性信息确定空调器10的运行模式的步骤之后，且在控制空调器10按照运行模式运行的步骤之前，还包括：向与空调器10数据连接的终端设备发送确认消息，以供终端设备向空调器10的用户输出，获取终端设备响应于确认消息的确认指令。即，在空调器10自动确定出运行模式之后，向与空调器10数据连接的终端设备推送确认消息，以供用户确认。确认消息中可以包含运行模式的信息。

终端设备可以为移动终端，例如，手机、平板电脑等。终端设备也可以为与用户进行交互的其他交互模块，例如，空调器10的触控屏，或者安装于工作环境中其他家电上的触控屏、语音交互装置等。

若空调器10接收到终端设备反馈的确认指令，则保存运行模式，以供空调器10运行时调用。若空调器10接收到终端设备反馈的拒绝指令，则向终端设备推送运行模式的定义界面，以供用户自定义运行模式。

使用上述方法，本实施例的空调器10，在根据行为特征的属性信息确定空调器10的运行模式的步骤之后，先向终端设备发送确认消息，以供终端设备向空调器10的用户输出，并在获取到终端设备响应于确认消息的确认指令之后，再驱动空调器10运行。将空调器10自动确定出的运行模式等信息发送给用户进行确认，可提高空调器10运行的可靠性。

在另一些可选的实施例中，空调器10可与工作环境中的自动喂养装置预先建立数据连接。在根据行为特征的属性信息调整空调器10的运行状态的步骤之后，还包括：获取工作环境中自动喂养装置的运行状态，根据自动喂养装置的运行状态进一步调整空调器10的运行状态。自动喂养装置可以包括：自动喂食器、自动铲屎器、自动喂水器等。

例如，根据自动喂养装置的运行状态调整空调器10的运行状态的过程可包括：在自动铲屎器开机后，控制空调器10按照预设的换新风模式和除菌模式运行。一般情况下，自动铲屎器在检测到喂养动物的排泄物的情况下开机启动，以对排泄物进行处理。

由于排泄物会散发刺激性气味，或者会向工作环境散布细菌，导致工作环境遭受污染。在自动铲屎器开机启动后，立即启动空调器10的换新风模式和除菌模式，可及时排出刺激性气味，消杀细菌，从而使得工作环境得到及时的净化，有利于维持工作环境的良好状态，避免工作环境的卫生状态恶化，从而提高用户体验。

根据自动喂养装置的运行状态进一步调整空调器10的运行状态的步骤还可以包括：在检测到自动喂水器处于漏水状态的情况下，控制空调器10按照预设的除湿模式或风干模式运行。风干模式是指空调器10向漏水部位吹送热风，以快速风干漏出的水分。

通过将空调器10与自动喂养装置建立数据连接，仅采集自动喂养装置的运行状态，即可控制空调器10调整运行状态，以执行相应功能，有利于优化资源配置，无需设置气味传感器或污染物含量传感器，可在一定程度上简化空调器10的结构，节约制造成本。

图4是根据本发明一个实施例的空调器10的控制流程图。

步骤S402，获取空调器10的室内机工作环境中喂养动物的行为特征。例如，在宠物照料模式下，空调器10驱动信息采集装置获取喂养动物的行为特征。

步骤S404，获取预设的反常行为特征库。

步骤S406，确定行为特征与反常行为特征库中的样本之间的匹配率。将行为特征与反常行为特征库中的样本进行匹配，得到匹配率。

步骤S408，判断上述匹配率是否高于设定阈值，若是，执行步骤S410，若否，返回执行步骤S402。

步骤S410，确定喂养动物的行为特征为预设的反常行为。

步骤S412，获取行为特征的风险控制因子。

步骤S414，根据风险控制因子配置运行模式。

步骤S416，控制空调器10按照运行模式运行。

图5是根据本发明一个实施例的空调器10的控制流程图。

步骤S502，获取空调器10的室内机工作环境中喂养动物的行为特征。

步骤S504，获取预设的反常行为特征库。

步骤S506，确定行为特征与反常行为特征库中的样本之间的匹配率。

步骤S508，判断上述匹配率是否高于设定阈值，若是，执行步骤S510，若否，返回执行步骤S502。

步骤S510，确定喂养动物的行为特征为预设的反常行为。

步骤S512，获取行为特征的发生位置、等级和风险控制因子。

步骤S514，根据发生位置确定出需要调整运行状态的空调器10。

步骤S516，根据风险控制因子确定运行模式。

步骤S518，获取运行模式的运行参数。

步骤S520，根据行为特征的等级调整运行参数。

步骤S522，向与空调器10数据连接的终端设备发送确认消息。

步骤S524，获取终端设备响应于确认消息的确认指令。

步骤S526，控制空调器10按照运行模式运行。即，控制空调器10按照调整后的运行模式的运行参数运行。

使用上述方法，本实施例的空调器10，通过自动获取工作环境中喂养动物的行为特征，并对行为特征进行分析判断，在行为特征为预设的反常行为的情况下，能根据行为特征的属性信息调整空调器10的运行状态。使用上述方法，本发明的空调器10能够自动调整运行状态，从而减小或避免喂养动物的反常行为所产生的不利影响，提高智能化程度，增强用户体验。本发明的空调器10及其控制方法，还能够适用于动物看护中心或者动物医院等场所，既有利于维持良好的场所环境，也有利于节约人工看护成本。

至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。

Claims (10)

1.一种空调器的控制方法，包括：

获取所述空调器的室内机工作环境中喂养动物的行为特征；

判断所述行为特征是否为预设的反常行为；

若是，获取所述行为特征的属性信息；

根据所述行为特征的属性信息调整所述空调器的运行状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其中

所述判断所述行为特征是否为预设的反常行为的步骤包括：

获取预设的反常行为特征库；

将所述行为特征与所述反常行为特征库中的样本进行匹配，得到所述行为特征与所述反常行为特征库中的样本之间的匹配率；

在所述匹配率高于设定阈值的情况下，确定所述行为特征为预设的反常行为。

3.根据权利要求1所述的方法，其中

所述根据所述行为特征的属性信息调整所述空调器的运行状态的步骤包括：

根据所述行为特征的属性信息确定所述空调器的运行模式；

控制所述空调器按照所述运行模式运行。

4.根据权利要求3所述的方法，其中

所述行为特征的属性信息包括所述行为特征的风险控制因子，所述风险控制因子包括：气味、污染物、细菌、温度、湿度中的至少一项；且

所述根据所述行为特征的属性信息确定所述空调器的运行模式的步骤包括：

根据所述风险控制因子配置所述运行模式。

5.根据权利要求3所述的方法，其中

所述行为特征的属性信息包括所述行为特征的风险控制因子和等级；且

所述根据所述行为特征的属性信息确定所述空调器的运行模式的步骤包括：

根据所述风险控制因子确定所述运行模式；

获取所述运行模式的运行参数；每一所述运行模式对应设置有所述运行参数；

根据所述行为特征的等级调整所述运行参数。

6.根据权利要求3所述的方法，其中，在所述根据所述行为特征的属性信息确定所述空调器的运行模式的步骤之后，且在所述控制所述空调器按照所述运行模式运行的步骤之前，还包括：

向与所述空调器数据连接的终端设备发送确认消息，以供所述终端设备向所述空调器的用户输出；

获取所述终端设备响应于所述确认消息的确认指令。

7.根据权利要求3所述的方法，其中

所述空调器为多个，分别设置于所述工作环境中的不同位置；

所述行为特征的属性信息包括：所述行为特征的发生位置；且

所述根据所述行为特征的属性信息调整所述空调器的运行状态的步骤包括：

根据所述发生位置确定出需要调整运行状态的至少一个所述空调器。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述根据所述行为特征的属性信息调整所述空调器的运行状态的步骤之后，还包括：

获取所述工作环境中自动喂养装置的运行状态；

根据所述自动喂养装置的运行状态进一步调整所述空调器的运行状态。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述根据所述行为特征的属性信息调整所述空调器的运行状态的步骤之后，还包括：

获取所述喂养动物的躯体姿态和/或活动状态；

根据所述喂养动物的躯体姿态和/或活动状态进一步调整所述空调器的运行状态。

10.一种空调器，包括：

控制装置，其包括：处理器以及存储器，所述存储器内存储有控制程序，所述控制程序被所述处理器执行时，用于实现根据权利要求1-9中任一项所述的控制方法。

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