CN114625020B - 一种电器控制方法、装置及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种电器控制方法、装置及系统，其中该装置包括睡眠监测模块、电器状态监测模块、中央处理模块和控制模块；睡眠监测模块用于采集用户睡眠过程中的用户生理信息；电器状态监测模块用于采集用户睡眠环境内的电器工作状态信息；中央处理模块用于根据接收到的用户生理信息进行分析，获取用户的睡眠状态分析结果；以及当用户的睡眠状态分析结果为用户进入睡眠时，进一步根据获取的用户的睡眠状态分析结果和接收到的电器工作状态信息生成相应的电器控制指令；控制模块用于根据电器控制指令调节相应的电器至对应的睡眠工作状态。本发明有助于提高用户睡眠质量，从而提高用户的身心健康。

Description

一种电器控制方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及电器管控技术领域，特别是一种电器控制方法、装置及系统。
背景技术
目前，人们在睡觉之前，通常会习惯性地躺在床上阅读、听书、观看视频等睡前行为，如果用户在上述睡前行为过程中进入了睡眠，会出现用户还没来得及关灯或者将房间内电器调节至适合睡眠的状态便进入了睡眠，导致用户在睡眠过程中，依然会受到外界的影响（例如灯光、音乐、温度等），不利于用户进入深度睡眠，导致影响用户睡眠质量和身心健康。
发明内容
针对上述提出的在用户进入睡眠后，无法对卧室环境中的电器进行调节至睡眠工作状态，从而影响用户睡眠质量的技术问题，本发明旨在提供一种电器控制方法、装置及系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
第一方面，本发明示出一种电器控制装置，包括睡眠监测模块、电器状态监测模块、中央处理模块和控制模块；其中，
睡眠监测模块用于采集用户睡眠过程中的用户生理信息，并将采集到的用户生理信息传输到中央处理模块；
电器状态监测模块用于采集用户睡眠环境内的电器工作状态信息，并将采集到的电器工作状态信息传输到中央处理模块；
中央处理模块用于根据接收到的用户生理信息进行分析，获取用户的睡眠状态分析结果；以及当用户的睡眠状态分析结果为用户进入睡眠时，进一步根据获取的用户的睡眠状态分析结果和接收到的电器工作状态信息生成相应的电器控制指令；
控制模块用于根据电器控制指令调节相应的电器至对应的睡眠工作状态。
一种实施方式中，用户生理信息包括人体检测信息、用户心率信号和视频图像信号；
睡眠监测模块包括人体检测单元、心率检测单元和视频监测单元；其中，
人体检测单元用于采集智能床垫的压力检测信号，将压力检测信号传输到中央处理模块；
心率检测单元用于采集位于床上用户的用户心率信号，将心率信号传输到中央处理模块；
视频监测单元用于采集位于床上用户的视频图像信号，将视频图像信号传输到中央处理模块。
一种实施方式中，电器状态监测模块包括电器通信单元和状态检测单元；
电器通信单元用于与用户睡眠环境内的电器建立通信连接；
状态检测单元用于采集已连接电器的工作状态信息，并将采集到的电器工作状态信息传输到中央处理模块。
一种实施方式中，中央处理模块包括睡眠状态分析单元和指令生成单元；其中
睡眠状态分析单元用于根据获取的用户生理信息分析用户的睡眠状态，获取用户的睡眠状态分析结果；
指令生成单元用于根据获取的睡眠状态分析结果和获取的电器工作状态信息生成相应的电器控制指令。
一种实施方式中，睡眠状态分析单元进一步包括人体分析单元、心率分析单元、视频分析单元和睡眠分析单元；其中，
人体分析单元用于根据接收到的智能床垫的压力检测信号分析用户是否躺于床上，得到用户位置基础分析结果；
心率分析单元用于当用户躺于床上时，对接收到的心率信号进行分析，得到用户的心跳速率分析结果；
视频分析单元用户当用户躺于床上时，对接收到的视频图像信号进行分析，包括检测用户的人脸区域，并基于检测到的人脸区域检测用户的闭眼情况，得到用户闭眼检测结果；
睡眠分析单元用于根据用户位置基础分析结果、心跳速率分析结果和用户闭眼检测结果判断用户是否已经进入睡眠状态，得到用户的睡眠状态分析结果。
一种实施方式中，视频分析单元进一步包括图像标记单元、增强单元、人脸检测单元、特征提取单元和闭眼分析单元；其中，
图像标记单元用于根据用户位置基础分析结果，按时间维度对检测到用户躺于床上的视频图像信号进行标记；
增强单元，用于对标记的视频图像信号进行增强处理，得到增强处理后的视频图像信号；
人脸检测单元用于根据增强处理后的视频图像信号进行人脸识别处理，获取视频图像中的用户人脸区域；
特征提取单元用于基于用户人脸区域进一步识别用户眼睛并进行特征提取，得到用户眼睛部分的特征参数；
闭眼分析单元用于根据获取的用户眼睛部分的特征参数，基于训练好的SVM分类模型进行闭眼分析，得到用户闭眼判断结果。
一种实施方式中，控制模块包括指令发送单元；
指令发送单元分别与用户睡眠环境内的电器建立控制通信连接，用于将电器控制指令发送至相应的电器，以控制电器的调节至相应的工作状态。
第二方面，本发明示出一种电器控制方法，包括如下步骤：
采集用户睡眠过程中的用户生理信息，并将采集到的用户生理信息传输到中央处理模块；
采集用户睡眠环境内的电器工作状态信息，并将采集到的电器工作状态信息传输到中央处理模块；
根据接收到的用户生理信息进行分析，获取用户的睡眠状态分析结果；以及当用户的睡眠状态分析结果为用户进入睡眠时，进一步根据获取的用户的睡眠状态分析结果和接收到的电器工作状态信息生成相应的电器控制指令；
根据电器控制指令调节相应的电器至对应的睡眠工作状态。
第三方面，本发明示出一种电器控制系统，包括设置于用户睡眠环境内的智能电器和与智能电器通信连接的控制装置；其中
控制装置包括上面第一方面中任一项实施例中所示的电器控制装置。
本发明的有益效果为： 本发明能够自动对卧室里用户的睡眠状态进行监测，当用户进入睡眠后，能够自动分析并调节卧室里智能电器的工作状态至睡眠工作模式，解决用户在未调节电器的状态便进入睡眠的情况下，智能电器对用户的睡眠质量产生影响的问题，有助于提高用户睡眠质量，从而提高用户的身心健康。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明一种电器控制装置的示例性框架结构图；
图2为本发明一种电器控制装置的示例性功能模块设置示意图；
图3为图2实施例中睡眠状态分析单元的示例性框架结构图；
图4为图3实施例中视频分析单元的示例性框架结构图；
图5为本发明一种电器控制方法的示例性方法示意图；
图6为本发明一种电器控制系统的示例性框架结构图。
附图标记：
睡眠监测模块1、人体检测单元11、心率检测单元12、视频监测单元13、声音监测单元14、电器状态监测模块2、电器通信单元21、状态检测单元22、中央处理模块3、睡眠状态分析单元31、指令生成单元32、人体分析单元311、心率分析单元312、视频分析单元313、图像标记单元313a、增强单元313b、人脸检测单元313c、特征提取单元313d、闭眼分析单元313e、睡眠分析单元314、打鼾分析单元315、控制模块4、指令发送单元41。
具体实施方式
结合以下应用场景对本发明作进一步描述。
参见图1实施例所示一种电器控制装置，包括睡眠监测模块1、电器状态监测模块2、中央处理模块3和控制模块4；其中，
睡眠监测模块1用于采集用户睡眠过程中的用户生理信息，并将采集到的用户生理信息传输到中央处理模块3；
电器状态监测模块2用于采集用户睡眠环境内的电器工作状态信息，并将采集到的电器工作状态信息传输到中央处理模块3；
中央处理模块3用于根据接收到的用户生理信息进行分析，获取用户的睡眠状态分析结果；以及当用户的睡眠状态分析结果为用户进入睡眠时，进一步根据获取的用户的睡眠状态分析结果和接收到的电器工作状态信息生成相应的电器控制指令；
控制模块4用于根据电器控制指令调节相应的电器至对应的睡眠工作状态。
上述实施方式中，电器控制装置设置在用户睡眠环境内（例如房间、卧室）通过睡眠监测状态对位于房间内的用户的生理信息进行采集，同时通过电器状态监测模块2对设置于卧室内且有可能影响用户睡眠质量的智能电器的工作状态信息进行采集，将用户的生理信息和卧室内的电器的工作状态信息共同发送到中央处理模块3进行处理，由中央处理模块3首先根据用户的生理信息分析卧室内的用户是否已经进入睡眠状态，当用户已经进入了睡眠状态后，进一步根据用户的生理信息和当前的电器工作状态信息生成相应的电器控制指令，通过控制模块4将该电器的工作参数调节到对应的睡眠工作状态。上述电器控制装置，能够自动对卧室里用户的睡眠状态进行监测，当用户进入睡眠后，能够自动分析并调节卧室里智能电器的工作状态至睡眠工作模式，解决用户在未调节电器的状态便进入睡眠的情况下，智能电器对用户的睡眠质量产生影响的问题，有助于提高用户睡眠质量，从而提高用户的身心健康。
一种实施方式中，用户生理信息包括人体检测信息、用户心率信号和视频图像信号；
参见图2实施例所示，睡眠监测模块1包括人体检测单元11、心率检测单元12和视频监测单元13；其中，
人体检测单元11用于采集智能床垫的压力检测信号，将压力检测信号传输到中央处理模块3；
心率检测单元12用于采集位于床上用户的用户心率信号，将心率信号传输到中央处理模块3；
视频监测单元13用于采集位于床上用户的视频图像信号，将视频图像信号传输到中央处理模块3。
一种实施方式中，用户生理信息还包括声音信号，
睡眠监测模块1还包括声音监测单元14；其中，
声音监测单元14用于采集用户睡眠过程中的声音信号，将声音信号传输到中央处理模块3。
一种场景中，睡眠监测模块1中设置有不同的功能单元对用户的生理信息进行采集。例如通过人体检测单元11与智能床垫进行数据交互，通过设置在智能床垫上的压力检测装置（如压力传感器）来检测用户是否在智能床垫上，由人体检测单元11采集智能床垫的压力检测数据。心率检测单元12包括毫米波雷达单元，通过毫米波雷达单元向人体发射电磁波，并根据接收的反射波检测人体的心跳/心率信号。视频监测单元13包括红外CCD摄像头，通过摄像头对准床的区域，采集床上用户的视频图像。声音监测单元14包括麦克风，采集用户睡眠过程中卧室内的声音信号，例如用户的鼾声等。
一种实施方式中，电器状态监测模块2包括电器通信单元21和状态检测单元22；
电器通信单元21用于与用户睡眠环境内的电器建立通信连接；
状态检测单元22用于采集已连接电器的工作状态信息，并将采集到的电器工作状态信息传输到中央处理模块3。
其中，电器包括设置于房间内的空调、吊顶灯、智能窗帘、智能音响、床头灯、智能床垫等。
一种场景中，状态检测单元22检测当前空调的运行状态参数（例如温度参数、风速、风向等参数），或者采集吊顶灯、床头灯的运行状态状态参数（例如开关状态，亮度、色温等调节参数），或者是智能音响的运行状态状态参数（如开关状态、音量等），或者是智能床垫的状态状态参数（例如可调节躺卧角度、软硬度参数等）。通过状态检测单元22获取当前卧室内不同电器的运行状态参数，有助于为后续在用户进入睡眠后调节电器至睡眠工作状态提供依据。
一种实施方式中，中央处理模块3包括睡眠状态分析单元31和指令生成单元32；其中
睡眠状态分析单元31用于根据获取的用户生理信息分析用户的睡眠状态，获取用户的睡眠状态分析结果；
指令生成单元32用于根据获取的睡眠状态分析结果和获取的电器工作状态信息生成相应的电器控制指令。
其中，指令生成单元32中预先设定有不同电器对应的睡眠工作状态参数，例如针对智能空调的睡眠工作状态（例如：如果当前状态为制冷，则保持制冷、26度、风速小、风向为摆风等），针对吊顶灯和台灯的睡眠工作状态（保持关闭）；即用户能够预先设定对应不同电器的睡眠工作状态参数，当睡眠分析单元314检测到用户进入睡眠状态后，则指令生成单元32根据当前各电器的工作状态与对应的睡眠工作状态进行比对，以调节电器的工作参数至为睡眠工作状态对应的工作参数。
一种实施方式中，参见图3，睡眠状态分析单元31进一步包括人体分析单元311、心率分析单元312、视频分析单元313和睡眠分析单元314；其中，
人体分析单元311用于根据接收到的智能床垫的压力检测信号分析用户是否躺于床上，得到用户位置基础分析结果；
心率分析单元312用于当用户躺于床上时，对接收到的心率信号进行分析，得到用户的心跳速率分析结果；
视频分析单元313用户当用户躺于床上时，对接收到的视频图像信号进行分析，包括检测用户的人脸区域，并基于检测到的人脸区域检测用户的闭眼情况，得到用户闭眼检测结果；
睡眠分析单元314用于根据用户位置基础分析结果、心跳速率分析结果和用户闭眼检测结果判断用户是否已经进入睡眠状态，得到用户的睡眠状态分析结果。
一种场景中，当同时满足以下三种情况时，则判断用户已经进入睡眠状态：
1）用户位于床上；2）用户一段时间内的心跳速率位于设定的标准范围内；3）用户一段时间内持续保持闭眼的状态。
一种实施方式中， 睡眠状态分析单元31还包括打鼾分析单元315；
打鼾分析单元315用于根据接收到的声音信号进行鼾声分析，输出鼾声分析结果。
一种场景中，指令生成单元32还根据鼾声分析结果，当用户发生打鼾时，则向智能床垫发出对应的抑制打鼾控制指令，以使得智能床垫能够根据接收到的控制指令抑制用户打鼾（例如是智能床垫产生周期性的振动等）。有助于指令生成单元32根据获取的睡眠状态分析结果对用户睡眠过程中的异常状态进行干预。有助于提高用户睡眠质量。
其中，针对视频分析单元313基于接收到的视频图像信号分析用户的闭眼情况，本申请还具体提出了一种视频分析单元313设置技术方案，以满足基于视频图像信号完成用户闭眼情况分析的需求。
一种实施方式中，参见图4，视频分析单元313进一步包括图像标记单元313a、增强单元313b、人脸检测单元313c、特征提取单元313d和闭眼分析单元313e；其中，
图像标记单元313a用于根据用户位置基础分析结果，按时间维度对检测到用户躺于床上的视频图像信号进行标记；其中根据人体分析单元311检测到用户躺于床上的时刻，图像标记单元313a则根据获取的视频图像信号，从相应的时刻开始对视频图像信号进行标记；以针对标记的视频图像信号进行进一步的闭眼检测处理；
增强单元313b，用于对标记的视频图像信号进行增强处理，以去除视频图像信号中收到的噪声干扰和提高视频图像信号的质量，得到增强处理后的视频图像信号；
人脸检测单元313c用于根据增强处理后的视频图像信号进行人脸识别处理，获取视频图像中的用户人脸区域；其中基于视频图像信号进行人脸识别处理，可以采用本领域常规的人脸识别模型进行，以检测视频图像中的人脸区域；
特征提取单元313d用于基于用户人脸区域进一步识别用户眼睛并进行特征提取，得到用户眼睛部分的特征参数；基于检测到的人脸区域，进一步根据识别模板获取人脸区域中眼睛部分的特征信息，得到能够反映眼睛睁闭特征的特征参数（如纹理信息、灰度变化信息、模板匹配信息等）。
闭眼分析单元313e用于根据获取的用户眼睛部分的特征参数，基于训练好的SVM分类模型进行闭眼分析，得到用户闭眼判断结果；通过训练好的SVM分类模型，对获取的特征参数进行进一步的睁眼/闭眼识别，得到SVM模型输出的闭眼判断结果。
考虑到用户在卧室内睡眠的场景下，由于卧室的环境容易受到不同角度灯光（例如台灯、吊顶灯、床头灯等）光照的影响，使得采集到的视频图像信号容易出现突亮（灯光直射导致画面整体亮度过高）或者过于灰暗（亮度不足，阴影等情况）的情况，影响视频图像信号的质量，从而影响用户闭眼判断结果的准确性，因此，本申请还特别提出了一种针对视频图像信号进行增强处理的技术方案，以提高视频图像画面的清晰度。
一种实施方式中，增强单元313b，对标记的视频图像信号进行增强处理，具体包括：
对标记的视频图像信号从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间，得到视频图像信号的色调分量H、强度分量I和饱和度分量S；
针对各像素点的强度分量进行强度分量直方图统计，将各像素点的强度分量值小到大排列；其中，获取强度分量值排在第65%的强度分量之作为分割阈值
Figure 873097DEST_PATH_IMAGE001
，将强度分量值大于等于分割阈值
Figure 824873DEST_PATH_IMAGE001
的像素点标记为高强度像素点，并将高强度像素点集合作为高强度层
Figure 828601DEST_PATH_IMAGE002
；将强度分量值小于分割阈值
Figure 410892DEST_PATH_IMAGE001
的像素点标记为低强度像素点，并将低强度像素点集合作为低强度层
Figure 867281DEST_PATH_IMAGE003
；
根据高强度层所包含的像素点数量
Figure 888327DEST_PATH_IMAGE004
和低强度层所包含的像素点数量
Figure 746561DEST_PATH_IMAGE005
进行判断：
（1）若
Figure 765333DEST_PATH_IMAGE006
，则对低强度层中的像素点进行强度提升处理，其中采用的强度提升处理函数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
其中，满足像素点
Figure 505756DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 2596DEST_PATH_IMAGE003
表示低强度层；
式中，
Figure 980916DEST_PATH_IMAGE009
表示强度提升处理后像素点
Figure 967327DEST_PATH_IMAGE010
的强度分量值，
Figure 601571DEST_PATH_IMAGE011
表示像素点
Figure 698840DEST_PATH_IMAGE010
的强度分量值，
Figure 540456DEST_PATH_IMAGE012
表示设定的标准强度分量值,
Figure 901030DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 819307DEST_PATH_IMAGE001
表示分割阈值，
Figure 720267DEST_PATH_IMAGE014
表示像素点
Figure 407600DEST_PATH_IMAGE010
的饱和度分量值；
将强度提升处理后的低强度层和高强度层结合，得到处理后的强度分量
Figure 939076DEST_PATH_IMAGE015
；
（2）若
Figure 344649DEST_PATH_IMAGE016
，则对高强度层中的像素点进行强度抑制处理，其中采用的强度提升抑制函数为：
Figure 49300DEST_PATH_IMAGE017
其中，满足像素点
Figure 794402DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 559096DEST_PATH_IMAGE002
表示高强度层；
式中，
Figure 186386DEST_PATH_IMAGE009
表示强度提升处理后像素点
Figure 366832DEST_PATH_IMAGE010
的强度分量值，
Figure 28758DEST_PATH_IMAGE011
表示像素点
Figure 964352DEST_PATH_IMAGE010
的强度分量值，
Figure 282201DEST_PATH_IMAGE012
表示设定的标准强度分量值,
Figure 63076DEST_PATH_IMAGE013
；
将强度提升处理后的低强度层和高强度层结合得到过度强度分量
Figure 845087DEST_PATH_IMAGE019
，并对所有像素点的强度分量进行拉伸，得到处理后的强度分量
Figure 889266DEST_PATH_IMAGE015
，其中采用的拉伸函数为：
Figure 491149DEST_PATH_IMAGE020
其中，像素点
Figure 341293DEST_PATH_IMAGE021
，
Figure 712232DEST_PATH_IMAGE019
表示过度强度分量；
式中，
Figure 724050DEST_PATH_IMAGE022
表示拉伸处理后像素点
Figure 750912DEST_PATH_IMAGE010
的强度分量值，
Figure 142097DEST_PATH_IMAGE023
表示过度强度分量中像素点
Figure 633122DEST_PATH_IMAGE010
的强度分量值，
Figure 19104DEST_PATH_IMAGE024
和
Figure 595578DEST_PATH_IMAGE025
分别表示过度强度分量中的最小和最大强度分量值；
（3）若
Figure 787525DEST_PATH_IMAGE026
或
Figure 867477DEST_PATH_IMAGE027
，则对强度分量进行整体调节处理，其中采用的整体调节函数为：
Figure 689939DEST_PATH_IMAGE028
其中，像素点
Figure 753710DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure 218190DEST_PATH_IMAGE030
表示强度分量；
式中，
Figure 621489DEST_PATH_IMAGE022
表示强度提升处理后像素点
Figure 677170DEST_PATH_IMAGE010
的强度分量值，
Figure 697079DEST_PATH_IMAGE011
表示像素点
Figure 434090DEST_PATH_IMAGE010
的强度分量值，
Figure 488634DEST_PATH_IMAGE012
表示设定的标准强度分量值,
Figure 449637DEST_PATH_IMAGE013
；
将整体调节后的强度分量作为处理后的强度分量
Figure 222421DEST_PATH_IMAGE015
；
根据视频图像信号的色调分量H、处理后的强度分量
Figure 497544DEST_PATH_IMAGE015
和饱和度分量S进行重构并重新转换至RGB颜色空间，得到增强处理后的视频图像信号。
上述实施方式，提出了一种在检测到用户躺于床上后，对采集到的用户的视频图像信号进行增强处理的技术方案，其中上述方案中将视频图像信号首先转换到HIS颜色空间，并基于得到的强度分量来对视频图像画面的清晰度进行调节，其中，首先根据视频图像信号的亮度分布情况，获取图像中的低强度层和高强度层，并根据低强度层和高强度层站图像中的比例大小来自适应选择相应的处理方案；针对图像偏暗，即低强度层所占面积较大的情况下，提出了一种针对性的强度提升处理函数来对图像的偏暗部分进行强度提升，有注意提高图像的强度水平。针对图像偏亮，即高强度层所占的面积较大的情况下，提出了一种针对性的强度抑制处理函数来对图像的偏亮部分进行强度抑制，有助于降低图像中曝光过高部分的影响，同时针对强度抑制的情况下可能存在的过抑制情况导致图像变得偏暗（强度分布集中在较小的范围）的情况，特别在进行亮度抑制后，进一步对整体的强度分量进行拉伸处理，能够使得图像中的强度分布更加合理，提高图像的观感和清晰度。针对图像没有明显的偏暗或者偏亮的情况，则对图像整体进行自适应的强度调节处理，将图像的整体强度水平调整至合适的水平，从而提高图像的整体清晰度。最后基于处理后的强度分量重新转换到RGB颜色空间，输出正常显示的视频图像信号，提升了视频图像信号的清晰度，有助于为后续进一步针对视频图像信号中的人脸部分进行进一步的处理奠定基础。
一种实施方式中，控制模块4包括指令发送单元41；
指令发送单元41分别与用户睡眠环境内的电器建立控制通信连接，用于将电器控制指令发送至相应的电器，以控制电器的调节至相应的工作状态。
其中指令发送单元41能够直接将控制指令发送至相应的电器，对电器进行控制，以完成电器睡眠工作状态的调节。
上述电器控制装置，能够自动对卧室里用户的睡眠状态进行监测，当用户进入睡眠后，能够自动分析并调节卧室里智能电器的工作状态至睡眠工作模式，解决用户在未调节电器的状态便进入睡眠的情况下，智能电器对用户的睡眠质量产生影响的问题，有助于提高用户睡眠质量，从而提高用户的身心健康。
参见图5实施例所示，本发明还提出一种电器控制方法，包括如下步骤：
S1采集用户睡眠过程中的用户生理信息；
S2采集用户睡眠环境内的电器工作状态信息；
S3根据接收到的用户生理信息进行分析，获取用户的睡眠状态分析结果；以及当用户的睡眠状态分析结果为用户进入睡眠时，进一步根据获取的用户的睡眠状态分析结果和接收到的电器工作状态信息生成相应的电器控制指令；
S4根据电器控制指令调节相应的电器至对应的睡眠工作状态。
需要说明的是，本申请提出的电器控制方法，其中该方法的每个步骤，能够实现上述电器控制装置各功能模块/单元中各实施例对应的处理步骤，本申请在此不再重复叙述。
参见图6实施例所示一种电器控制系统，包括设置于用户睡眠环境内的智能电器和与智能电器通信连接的控制装置；其中
控制装置包括上面图1-图4实施例中任一种实施例所示的电器控制装置。
需要说明的是，在本发明各个实施例中的各功能单元/模块可以集成在一个处理单元/模块中，也可以是各个单元/模块单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元/模块集成在一个单元/模块中。上述集成的单元/模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元/模块的形式实现。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解，可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现，处理器可以在一个或多个下列单元中实现：专用集成电路（ASIC）、数字信号处理器（DSP）、数字信号处理设备（DSPD）、可编程逻辑器件（PLD）、现场可编程门阵列（FPGA）、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现，实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。实现时，可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者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其他介质。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当分析，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (4)

1.一种电器控制装置，其特征在于，包括睡眠监测模块、电器状态监测模块、中央处理模块和控制模块；其中，
睡眠监测模块用于采集用户睡眠过程中的用户生理信息，并将采集到的用户生理信息传输到中央处理模块；
电器状态监测模块用于采集用户睡眠环境内的电器工作状态信息，并将采集到的电器工作状态信息传输到中央处理模块；
中央处理模块用于根据接收到的用户生理信息进行分析，获取用户的睡眠状态分析结果；以及当用户的睡眠状态分析结果为用户进入睡眠时，进一步根据获取的用户的睡眠状态分析结果和接收到的电器工作状态信息生成相应的电器控制指令；
控制模块用于根据电器控制指令调节相应的电器至对应的睡眠工作状态；
用户生理信息包括人体检测信息、用户心率信号和视频图像信号；
睡眠监测模块包括人体检测单元、心率检测单元和视频监测单元；其中，
人体检测单元用于采集智能床垫的压力检测信号，将压力检测信号传输到中央处理模块；
心率检测单元用于采集位于床上用户的用户心率信号，将心率信号传输到中央处理模块；
视频监测单元用于采集位于床上用户的视频图像信号，将视频图像信号传输到中央处理模块；
电器状态监测模块包括电器通信单元和状态检测单元；
电器通信单元用于与用户睡眠环境内的电器建立通信连接；
状态检测单元用于采集已连接电器的工作状态信息，并将采集到的电器工作状态信息传输到中央处理模块；
中央处理模块包括睡眠状态分析单元和指令生成单元；其中
睡眠状态分析单元用于根据获取的用户生理信息分析用户的睡眠状态，获取用户的睡眠状态分析结果；
指令生成单元用于根据获取的睡眠状态分析结果和获取的电器工作状态信息生成相应的电器控制指令；
睡眠状态分析单元进一步包括人体分析单元、心率分析单元、视频分析单元和睡眠分析单元；其中，
人体分析单元用于根据接收到的智能床垫的压力检测信号分析用户是否躺于床上，得到用户位置基础分析结果；
心率分析单元用于当用户躺于床上时，对接收到的心率信号进行分析，得到用户的心跳速率分析结果；
视频分析单元用户当用户躺于床上时，对接收到的视频图像信号进行分析，包括检测用户的人脸区域，并基于检测到的人脸区域检测用户的闭眼情况，得到用户闭眼检测结果；
睡眠分析单元用于根据用户位置基础分析结果、心跳速率分析结果和用户闭眼检测结果判断用户是否已经进入睡眠状态，得到用户的睡眠状态分析结果；
视频分析单元进一步包括图像标记单元、增强单元、人脸检测单元、特征提取单元和闭眼分析单元；其中，
图像标记单元用于根据用户位置基础分析结果，按时间维度对检测到用户躺于床上的视频图像信号进行标记；
增强单元，用于对标记的视频图像信号进行增强处理，得到增强处理后的视频图像信号；
人脸检测单元用于根据增强处理后的视频图像信号进行人脸识别处理，获取视频图像中的用户人脸区域；
特征提取单元用于基于用户人脸区域进一步识别用户眼睛并进行特征提取，得到用户眼睛部分的特征参数；
闭眼分析单元用于根据获取的用户眼睛部分的特征参数，基于训练好的SVM分类模型进行闭眼分析，得到用户闭眼判断结果；
其中，增强单元，对标记的视频图像信号进行增强处理，具体包括：
对标记的视频图像信号从RGB颜色空间转换到HIS颜色空间，得到视频图像信号的色调分量H、强度分量I和饱和度分量S；
针对各像素点的强度分量进行强度分量直方图统计，将各像素点的强度分量值小到大排列；其中，获取强度分量值排在第65%的强度分量之作为分割阈值
Figure 805307DEST_PATH_IMAGE001
，将强度分量值大于等于分割阈值
Figure 217834DEST_PATH_IMAGE002
的像素点标记为高强度像素点，并将高强度像素点集合作为高强度层
Figure 917937DEST_PATH_IMAGE003
；将强度分量值小于分割阈值
Figure 99519DEST_PATH_IMAGE005
的像素点标记为低强度像素点，并将低强度像素点集合作为低强度层
Figure 289192DEST_PATH_IMAGE006
；
根据高强度层所包含的像素点数量
Figure 126698DEST_PATH_IMAGE007
和低强度层所包含的像素点数量
Figure 692809DEST_PATH_IMAGE008
进行判断：
（1）若
Figure 932160DEST_PATH_IMAGE009
，则对低强度层中的像素点进行强度提升处理，其中采用的强度提升处理函数为：
Figure 292734DEST_PATH_IMAGE010
其中，像素点
Figure 679853DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 987338DEST_PATH_IMAGE014
表示低强度层；
式中，
Figure 877933DEST_PATH_IMAGE015
表示强度提升处理后像素点
Figure 612671DEST_PATH_IMAGE016
的强度分量值，
Figure 221507DEST_PATH_IMAGE017
表示像素点
Figure 332683DEST_PATH_IMAGE018
的强度分量值，
Figure 343364DEST_PATH_IMAGE019
表示设定的标准强度分量值,
Figure 311320DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure 345135DEST_PATH_IMAGE021
表示分割阈值，
Figure 56739DEST_PATH_IMAGE022
表示像素点
Figure 921927DEST_PATH_IMAGE023
的饱和度分量值；
将强度提升处理后的低强度层和高强度层结合，得到处理后的强度分量
Figure 998467DEST_PATH_IMAGE024
；
（2）若
Figure 581895DEST_PATH_IMAGE025
，则对高强度层中的像素点进行强度抑制处理，其中采用的强度提升抑制函数为：
Figure 769294DEST_PATH_IMAGE026
其中，满足像素点
Figure 754568DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure 64326DEST_PATH_IMAGE028
表示高强度层；
式中，
Figure 72734DEST_PATH_IMAGE030
表示强度提升处理后像素点
Figure 126140DEST_PATH_IMAGE031
的强度分量值，
Figure 903603DEST_PATH_IMAGE032
表示像素点
Figure 384263DEST_PATH_IMAGE031
的强度分量值，
Figure 676704DEST_PATH_IMAGE019
表示设定的标准强度分量值,
Figure 471485DEST_PATH_IMAGE033
；
将强度提升处理后的低强度层和高强度层结合得到过度强度分量
Figure 165772DEST_PATH_IMAGE035
，并对所有像素点的强度分量进行拉伸，得到处理后的强度分量
Figure 755016DEST_PATH_IMAGE036
，其中采用的拉伸函数为：
Figure 800332DEST_PATH_IMAGE037
其中，像素点
Figure 195542DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure 682018DEST_PATH_IMAGE035
表示过度强度分量；
式中，
Figure 770059DEST_PATH_IMAGE039
表示拉伸处理后像素点
Figure 974776DEST_PATH_IMAGE031
的强度分量值，
Figure 173676DEST_PATH_IMAGE040
表示过度强度分量中像素点
Figure 576976DEST_PATH_IMAGE031
的强度分量值，
Figure 773602DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 527931DEST_PATH_IMAGE042
分别表示过度强度分量中的最小和最大强度分量值；
若
Figure 264943DEST_PATH_IMAGE043
或
Figure 726011DEST_PATH_IMAGE044
，则对强度分量进行整体调节处理，其中采用的整体调节函数为：
Figure 155856DEST_PATH_IMAGE045
其中，像素点
Figure 69585DEST_PATH_IMAGE046
，
Figure 610288DEST_PATH_IMAGE048
表示强度分量；
式中，
Figure 253759DEST_PATH_IMAGE039
表示强度提升处理后像素点
Figure 526608DEST_PATH_IMAGE031
的强度分量值，
Figure 255530DEST_PATH_IMAGE049
表示像素点
Figure 272027DEST_PATH_IMAGE031
的强度分量值，
Figure 770005DEST_PATH_IMAGE050
表示设定的标准强度分量值,
Figure 276072DEST_PATH_IMAGE051
；
将整体调节后的强度分量作为处理后的强度分量
Figure 429973DEST_PATH_IMAGE052
；
根据视频图像信号的色调分量H、处理后的强度分量
Figure 312479DEST_PATH_IMAGE052
和饱和度分量S进行重构并重新转换至RGB颜色空间，得到增强处理后的视频图像信号。
2.根据权利要求1所述的一种电器控制装置，其特征在于，控制模块包括指令发送单元；
指令发送单元分别与用户睡眠环境内的电器建立控制通信连接，用于将电器控制指令发送至相应的电器，以控制电器的调节至相应的工作状态。
3.一种基于权利要求1-2中任一项所述的电器控制装置的电器控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
采集用户睡眠过程中的用户生理信息；
采集用户睡眠环境内的电器工作状态信息；
根据接收到的用户生理信息进行分析，获取用户的睡眠状态分析结果；以及当用户的睡眠状态分析结果为用户进入睡眠时，进一步根据获取的用户的睡眠状态分析结果和接收到的电器工作状态信息生成相应的电器控制指令；
根据电器控制指令调节相应的电器至对应的睡眠工作状态。
4.一种电器控制系统，其特征在于，包括设置于用户睡眠环境内的智能电器和与智能电器通信连接的控制装置；其中
控制装置包括如权利要求1-2任一项所述的电器控制装置。
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