CN114719414A - 净化设备控制方法、装置和净化设备 - Google Patents
净化设备控制方法、装置和净化设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114719414A CN114719414A CN202210355518.1A CN202210355518A CN114719414A CN 114719414 A CN114719414 A CN 114719414A CN 202210355518 A CN202210355518 A CN 202210355518A CN 114719414 A CN114719414 A CN 114719414A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pollution source
- purification
- type
- working area
- pollution
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 61
- 238000000746 purification Methods 0.000 claims abstract description 152
- 238000004887 air purification Methods 0.000 claims abstract description 70
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims abstract description 25
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 claims abstract description 18
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 17
- 241000700605 Viruses Species 0.000 claims description 19
- 238000005202 decontamination Methods 0.000 claims description 18
- 230000003588 decontaminative effect Effects 0.000 claims description 18
- 239000013618 particulate matter Substances 0.000 claims description 17
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 15
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 14
- 239000000779 smoke Substances 0.000 claims description 13
- 238000011109 contamination Methods 0.000 claims description 8
- 238000010926 purge Methods 0.000 claims description 8
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 7
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 6
- 238000005352 clarification Methods 0.000 claims description 4
- 230000009323 psychological health Effects 0.000 abstract 1
- 235000019504 cigarettes Nutrition 0.000 description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 12
- 241000220225 Malus Species 0.000 description 9
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 description 9
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 235000021016 apples Nutrition 0.000 description 6
- 238000003915 air pollution Methods 0.000 description 5
- 239000003973 paint Substances 0.000 description 5
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000003571 electronic cigarette Substances 0.000 description 4
- 230000036541 health Effects 0.000 description 4
- 239000000077 insect repellent Substances 0.000 description 4
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 241000255925 Diptera Species 0.000 description 3
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 3
- WSFSSNUMVMOOMR-UHFFFAOYSA-N Formaldehyde Chemical compound O=C WSFSSNUMVMOOMR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N Ozone Chemical compound [O-][O+]=O CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000004630 mental health Effects 0.000 description 3
- SNICXCGAKADSCV-JTQLQIEISA-N (-)-Nicotine Chemical compound CN1CCC[C@H]1C1=CC=CN=C1 SNICXCGAKADSCV-JTQLQIEISA-N 0.000 description 2
- 239000000809 air pollutant Substances 0.000 description 2
- 231100001243 air pollutant Toxicity 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 description 2
- 239000000356 contaminant Substances 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 231100000206 health hazard Toxicity 0.000 description 2
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 229960002715 nicotine Drugs 0.000 description 2
- SNICXCGAKADSCV-UHFFFAOYSA-N nicotine Natural products CN1CCCC1C1=CC=CN=C1 SNICXCGAKADSCV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 2
- 239000011941 photocatalyst Substances 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 231100000331 toxic Toxicity 0.000 description 2
- 230000002588 toxic effect Effects 0.000 description 2
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 1
- 239000013566 allergen Substances 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 235000008429 bread Nutrition 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000003197 catalytic effect Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000003749 cleanliness Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000005034 decoration Methods 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000003517 fume Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 1
- 229910021389 graphene Inorganic materials 0.000 description 1
- WSFSSNUMVMOOMR-NJFSPNSNSA-N methanone Chemical compound O=[14CH2] WSFSSNUMVMOOMR-NJFSPNSNSA-N 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- -1 mold Chemical compound 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000001179 sorption measurement Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
- F24F11/63—Electronic processing
- F24F11/64—Electronic processing using pre-stored data
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
- F24F11/63—Electronic processing
- F24F11/65—Electronic processing for selecting an operating mode
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/89—Arrangement or mounting of control or safety devices
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
- G06T1/0014—Image feed-back for automatic industrial control, e.g. robot with camera
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
- F24F2110/50—Air quality properties
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Robotics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
本申请涉及一种净化设备控制方法、装置、净化设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：控制净化设备在移动过程中，拍摄工作区域图像；对所述工作区域图像进行识别，当识别到所述工作区域存在的污染源时，确定污染源类型；获取基于污染源类型所触发的空气净化指令，控制净化设备对工作区域进行空气净化。采用本方法能够保障用户的身心健康。
Description
技术领域
本申请涉及净化设备技术领域，特别是涉及一种净化设备控制方法、装置、净化设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
随着净化设备技术的发展，国民生活水平提高，空气净化设备的普及率越来越高。
目前市场上的可服务型空气净化器(如可移动式空气净化器)在做净化处理时，一般是通过对某一个特定的工作区域做全局净化处理，然而随着用户对健康的关注度越来越高，当前的空气净化器的清理方式，已经很难满足用户对健康的关注度需求。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够及时保障用户身心健康的净化设备控制方法、装置、净化设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面，本申请提供了一种净化设备控制方法，所述方法包括：
控制净化设备在移动过程中，拍摄工作区域图像；
对所述工作区域图像进行识别，当识别到所述工作区域存在的污染源时，确定污染源类型；
获取基于所述污染源类型所触发的空气净化指令，控制所述净化设备对工作区域进行空气净化。
在其中一个实施例中，所述控制所述净化设备对工作区域进行空气净化，包括：根据所述污染源类型确定所述净化设备的净化模式；控制所述净化设备按照所述净化模式执行净化动作。
在其中一个实施例中，所述对所述工作区域图像进行识别，当识别到所述工作区域存在的污染源时，确定污染源类型，包括：对所述工作区域图像进行识别，确定所述工作区域图像中的各实体的类别；将识别到的实体的类别在污染源库中进行查询，当所述实体的类别命中所述污染源库时，确定所述工作区域存在污染源，以及确定污染源类型。
在其中一个实施例中，所述确定污染源类型的之后，包括：若所述工作区域有多个污染源，则获取各所述污染源产生的危害性程度值；基于预设污染排序规则，对各所述污染源进行污染程度排序，获得污染程度排序结果；将所述污染源以及所述污染程度排序结果发送至用户终端。
在其中一个实施例中，所述污染源类型包括颗粒污染源类型、病毒污染源类型以及化学烟雾污染源类型中的任意一种；所述根据所述污染源类型确定所述净化设备的净化模式，包括：若所述污染源类型为颗粒污染源类型，确定所述净化设备的净化模式为第一净化模式；若所述污染源类型为病毒污染源类型，确定所述净化设备的净化模式为第二净化模式；若所述污染源类型为化学烟雾污染源类型，确定所述净化设备的净化模式为第三净化模式。
在其中一个实施例中，基于工作区域地图，确定各工作区域图像所对应的工作区域位置；所述空气净化指令包括空气净化位置，所述空气净化位置根据所述污染源类型所在的工作区域图像的工作区域位置确定；所述控制净化设备对工作区域进行空气净化，包括：控制净化设备根据所述工作区域地图移动至所述空气净化位置进行空气净化。
在其中一个实施例中，当所述污染源有多个时，控制净化设备根据所述工作区域地图移动至所述空气净化位置进行空气净化，包括：控制净化设备根据污染源处理优先级，依次控制净化设备根据所述工作区域地图移动至所述空气净化位置进行空气净化。
第二方面，本申请还提供了一种净化设备的控制装置，所述装置包括：
图像获取模块，用于控制净化设备在移动过程中，拍摄工作区域图像；
污染源类型确定模块，用于对所述工作区域图像进行识别，当识别到所述工作区域存在的污染源时，确定污染源类型；
空气净化模块，用于获取基于所述污染源类型所触发的空气净化指令，控制所述净化设备对工作区域进行空气净化。
第三方面，本申请还提供了一种净化设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述净化设备控制方法的步骤。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述净化设备控制方法的步骤。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述净化设备控制方法的步骤。
上述净化设备控制方法、装置、净化设备、存储介质和计算机程序产品，通过控制净化设备在移动过程中，拍摄工作区域图像，从而对拍摄的工作区域图像进行识别，若存在污染源，确定污染源类型，使得用户监测室内可造成空气污染或健康危害的污染源，进一步的，在确定污染源类型后，通过获取基于污染源类型所触发的空气净化指令，控制净化设备对工作区域进行空气净化，可以及时制止和减少污染的产生，保障用户身心健康。
附图说明
图1为一个实施例中净化设备控制方法的应用环境图；
图2为一个实施例中净化设备控制方法的流程示意图；
图3为一个实施例中净化设备控制方法的流程框图；
图4为一个实施例中净化设备控制装置的结构框图；
图5为一个实施例中净化设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例提供的净化设备控制方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。该应用环境可以涉及到净化设备102、控制器104以及装配于净化设备的壳体外部的摄像头106，其中，控制器104可以独立于净化设备102，也可以与净化设备102集成为一体，如图1所示，控制器104独立于净化设备102。其中，控制器104可以但不限于是各种控制芯片、个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。
在其中一个实施例中，控制器102控制净化设备104在移动过程中，通过摄像头106拍摄工作区域图像；对所述工作区域图像进行识别，当识别到所述工作区域存在的污染源时，确定污染源类型；获取基于污染源类型所触发的空气净化指令，控制净化设备对工作区域进行空气净化。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种净化设备控制方法，以该方法应用于图1中的控制器104为例进行说明，包括以下步骤：
步骤S202，控制净化设备在移动过程中，拍摄工作区域图像。
其中，净化设备是指可以吸附、分解或转化各种空气污染物(一般包括PM2.5、粉尘、花粉、异味、甲醛之类的装修污染、细菌、过敏原等)，可以有效提高空气清洁度的可移动空气净化设备，工作区域可以是指待净化的区域，工作区域可以为用户办公的场所，也可以为用户生活的场所，具体的，工作区域为用户生活的场所，则工作区域可以为用户的卧室、厨房以及卫生间等。
其中，工作区域图像是指净化设备在工作区域中移动时，通过净化设备壳体外部装配的摄像头(如小型广角RGB摄像头)拍摄的图像，其中，小型广角RGB摄像头可以为360°旋转摄像头或超广角摄像头，其内部设定有拍摄程序，在拍摄过程中，可以扩大拍摄角度，具体的，可以设定每旋转30°拍摄一组图像，若旋转360°，则可以拍摄12组图片，在将12组图片处理完以后，再循环拍摄。
在其中一个实施例中，控制器104可以在接收到净化设备启动指令后，控制净化设备移动，并在移动过程中，拍摄工作图像，其中，净化设备启动指令可以是用户通过手机、电脑等任意移动设备发送至控制器102，从而控制器102响应于净化设备启动指令，则控制净化设备移动，净化设备启动指令也可以是在达到净化设备内置的限定条件时，通过判定是否达到内置的限定条件，如果达到了限定条件，则通过内置的净化设备启动指令，控制净化设备移动，相应的，其中的内置的限定条件可以为通过设置一个具体的时间间隔或者设置一个具体的时间点，例如，设置每间隔24小时控制净化设备在工作区域移动，在达到该间隔时间段时，即达到净化设备的移动条件，又如，设置下午两点为净化设备移动的时间点，当时间到达下午两点时，即达到净化设备的移动条件。
步骤S204，对所述工作区域图像进行识别，当识别到所述工作区域存在的污染源时，确定污染源类型。
其中，污染源是指可能会造成空气污染的物品，污染源可以为打印机中的墨盒、发霉的苹果、点燃的香烟、蚊香、油漆、涂料、电子烟等，针对不同的污染源，均对应有相应的污染源类型，例如，香烟对应的污染源类型可以为颗粒污染源类型，油漆对应的污染源类型可以为病毒污染源类型。
步骤S206，获取基于所述污染源类型所触发的空气净化指令，控制所述净化设备对工作区域进行空气净化。
其中，空气净化指令可以是指用于控制净化设备对工作区域进行空气净化的指令，空气净化指令与污染源类型相关，在确定污染源类型后，可以获取基于污染源类型触发的空气净化指令，在存在有多个污染源时，则可以获取多个污染源类型所触发的多个空气净化指令。
在其中一个实施例中，空气净化指令可以是基于污染源类型自动触发，即各个污染源类型均设定有对应的空气净化模式，当确定污染源的污染源类型之后，则会基于污染源类型自动触发空气净化指令。
在其中一个实施例中，空气净化指令还可以由用户根据污染源类型指定触发，具体的，在确定污染源的污染源类型之后，可以将污染源以及对应的污染源类型发送给用户，用户根据接收到的污染源类型，可以结合自身的需求，选择关注的污染源类型，通过手机、平板等移动设备发送与用户关注的污染源类型对应的空气净化指令。例如，用户关注的污染源类型为颗粒污染源类型，则用户发送的空气净化指令则是基于颗粒污染源类型触发的空气净化指令，若用户关注的污染源类型为颗粒污染源类型和病毒污染源类型，则用户发送的空气净化指令则分别是基于颗粒污染源类型触发的空气净化指令、基于病毒污染源类型触发的空气净化指令。
上述净化设备的控制方法中，通过控制净化设备在移动过程中，拍摄工作区域图像，从而对拍摄的工作区域图像进行识别，若存在污染源，确定污染源类型，使得用户监测室内可造成空气污染或健康危害的污染源，进一步的，在确定污染源类型后，通过获取基于污染源类型所触发的空气净化指令，控制净化设备对工作区域进行空气净化，可以及时制止和减少污染的产生，保障用户身心健康。
在其中一个实施例中，所述控制所述净化设备对工作区域进行空气净化，包括：根据所述污染源类型确定所述净化设备的净化模式；控制所述净化设备按照所述净化模式执行净化动作。
其中，各不同的污染源类型，均对应有相应的净化模式，在确定污染源类型之后，可以根据污染源类型确定净化模式，从而控制净化设备按照与污染源类型对应的净化模式执行净化动作，从而使得净化设备可以针对性的执行净化工作，提高净化效率。
在其中一个实施例中，所述污染源类型包括颗粒污染源类型、病毒污染源类型以及化学烟雾污染源类型中的任意一种；所述根据所述污染源类型确定所述净化设备的净化模式，包括：若所述污染源类型为颗粒污染源类型，确定所述净化设备的净化模式为第一净化模式；若所述污染源类型为病毒污染源类型，确定所述净化设备的净化模式为第二净化模式；若所述污染源类型为化学烟雾污染源类型，确定所述净化设备的净化模式为第三净化模式。
其中，颗粒污染源类型是指会产生PM2.5、PM10、尼古丁等颗粒物的污染物的类型，病毒污染源类型是指会产生霉菌、甲醛的污染物的类型，化学烟雾污染源类型是指会产生臭氧的污染物的类型。其中，属于颗粒污染源类型的污染物可以有：香烟、电子烟、蚊香等，属于病毒污染源类型的污染物可以有：油漆、涂料等，属于化学烟雾污染源类型的污染物可以有：打印机的墨盒等。
其中，针对各不同的污染源类型，均对应有相应的净化模式，具体的，颗粒污染源类型对应第一净化模式，病毒污染源类型对应第二净化模式，化学烟雾污染源类型对应第二净化模式，化学烟雾污染源类型对应第三净化模式，其中，第一净化模式、第二净化模式以及第三净化模式可以对应于净化设备不同的净化方式，第一净化模式、第二净化模式、第三净化模式也可以为同一种净化方式下不同的净化档位，具体的，当第一净化模式、第二净化模式以及第三净化模式可以对应于净化设备不同的净化方式时，可以是指第一净化模式对应A净化方式，第二净化模式对应B净化方式，第三净化模式对应B净化方式，当第一净化模式、第二净化模式、第三净化模式为同一种净化方式下不同的净化档位时，可以是指第一净化模式为A净化方式的第一档位，第二净化模式为A净化方式的第二档位，第三净化模式为A净化方式的第三档位。其中，在具体设定净化模式时，可以根据污染源的类型进行针对性的选择。
在其中一个实施例中，第一净化模式是颗粒污染源类型对应的净化模式，则第一净化模式可以为过滤模式，从而有效的过滤调空气中的颗粒物，第二净化模式是病毒污染源类型对应的净化模式，则第二净化模式可以为光触媒模式，光触媒一般以涂层的方式存在，在光的作用下产生催化降解功能，能够降解空气中的有毒有害气体，第三净化模式是针对化学烟雾污染源类型对应的净化模式，则可以活性炭吸附模式，则可以有效的吸附空气中产生的化学烟雾污染物。
在其中一个实施例中，所述对所述工作区域图像进行识别，当识别到所述工作区域存在的污染源时，确定污染源类型，包括：对所述工作区域图像进行识别，确定所述工作区域图像中的各实体的类别；将识别到的实体的类别在污染源库中进行查询，当所述实体的类别命中所述污染源库时，确定所述工作区域存在污染源，以及确定污染源类型。
其中，工作区域图像中的各实体可以是指拍摄的工作区域图像中涉及到的物品，例如，工作区域图像可以是一张桌子的桌面图像，桌面上放有多种物品，如笔、书本、打印机、发霉的苹果、烟灰缸中点燃的香烟等，各实体的类别可以与各实体挥发出的物质对空气的污染程度有关，例如，香烟、电子烟、蚊香可以作为同一类的实体，涂料、发霉的面包可以作为同一类的实体。
其中，污染源库可以为污染源数据库，污染源数据库可以是已经提前在云端建好的数据库，污染源数据库可通过网络导入也可自建，污染源数据库中，可以存放有预先定义好的各不同的实体类别，以及各实体类别对应的污染源的相关信息，其中，实体类别可以与污染源类型对应，例如，在污染源数据库中，实体类别可以包括1类污染源、2类污染源等，1类污染源可以包括香烟、电子烟、蚊香等，1类污染源对应的污染源类型可以为颗粒污染源类型，2类污染源可以包括油漆、涂料等，2类污染源对应的污染源类型可以为病毒污染源类型。
其中，对工作区域图像的识别过程可以在云端或服务器进行，具体的，空气净化设备在工作区域移动过程中，通过各角度拍摄到工作区域图像，通过摄像头将工作区域图像转换生成为RGB图像，传输至空气净化器的控制器，控制器通过通讯总线将RGB图像传送至网络云端或服务器等进行图像识别和处理。
其中，服务器对RGB图像进行处理和识别时，可以使用卷积神经网络进行图像处理和识别，将RGB图像降维处理为服务器可识别的灰度数据，然后对灰度处理后的照片进行实体检测。
若服务器检测到工作区域图像中包括实体A、实体B以及实体C，则服务器可以对工作区域图像进行图像分割，从而在拍摄的整个画面中，将实体A、实体B以及实体C分割提取出。例如，以工作区域图像为一张桌子的桌面为例进行说明，桌面上放有多种物品，如笔、书本、打印机、发霉的苹果、烟灰缸中点燃的香烟等，则可以将工作区域图像中，多种物品或无用背景分割最终成为每个单个物品，桌子，笔，书本，打印机，发霉的苹果，烟灰缸，香烟等。
在完成工作区域图像的分割后，则可以将分割后的实体进行分类，从而确定各实体的类别，例如，针对发霉的苹果，其对应的实体类别可以为2类污染源，针对香烟，其对应的实体类别可以为1类污染源。
当确定完实体的类别之后，可以将识别到的实体的类别在污染源数据库中进行查询对比，若实体的类别命中污染源库，即实体的类别与污染源库中预先定义的实体类别是匹配的，由此可以确定工作区域存在污染源，以及确定污染源类型，从而通过上述方法可以精确的识别出工作区域的污染源。
在其中一个实施例中，所述确定污染源类型的之后，包括：若所述工作区域有多个污染源，则获取各所述污染源产生的危害性程度值；基于预设污染排序规则，对各所述污染源进行污染程度排序，获得污染程度排序结果；将所述污染源以及所述污染程度排序结果发送至用户终端。
其中，危害性程度值是指用于体现污染源对空气的危害程度的值，各不同的污染源均对应有相应的危害程度值，例如，可以用各污染源所产生污染物的危害权重分数作为危害性程度值，具体的，可以设定对人体危害极度严重污染物为权重满分为100，重度有毒有害病毒为90，轻微危害病毒为70，PM2.5危害性为50，PM10危害性为30，若检测到有两个污染源，污染源1和污染源2，污染源1会释放PM2.5，污染源2会释放PM10，则污染源1的危害权重分数为50，则污染源2的危害权重分数为100。
其中，预设排序规则可以是指预先设定的对污染源进行排序的规则，具体的，预设排序规则可以根据危害性程度值进行设定，例如，污染源的危害性程度值越大，则对应的污染源的排名越靠前，在获得最后的排序结果之后，则可以将污染源以及污染程度排序结果发送至用户终端。从而通过上述方法可以使用户能够及时发现并制止和减少污染空气的产生。
在其中一个实施例中，若工作区域有多个污染源，如工作区域同时存在香烟污染源和蚊香污染源，则可以获取香烟污染源对应的危害性程度值、以及蚊香污染源对应的危害性程度值，根据预设排序规则对香烟污染源和蚊香污染源进行排序，并将排序结果发送至用户终端。
在其中一个实施例中，还包括：基于工作区域地图，确定各工作区域图像所对应的工作区域位置；所述空气净化指令包括空气净化位置，所述空气净化位置根据所述污染源类型所在的工作区域图像的工作区域位置确定；所述控制净化设备对工作区域进行空气净化，包括：控制净化设备根据所述工作区域地图移动至所述空气净化位置进行空气净化。
其中，工作区域地图可以是净化设备首次在工作区域移动过程中，使用雷达等进行扫描获得的地图，其中，根据工作区域的实际情况，工作区域地图中可以划分有特定的区域，如工作区域为用户的住处，则工作区域地图可以按照卧室、卫生间以及厨房的划分，进一步的，还可以针对卧室、厨房以及卫生间做进一步的划分。根据工作区域地图，则可以确定工作区域图像所对应的工作区域位置。
其中，空气净化位置是指工作区域中，确定的需要进行空气净化的位置，空气净化指令中可以包括空气净化位置，在获得空气净化指令之后，则可以控制净化设备根据工作区域地图移动至空气净化位置进行空气净化。
在其中一个实施例中，当所述污染源有多个时，控制净化设备根据所述工作区域地图移动至所述空气净化位置进行空气净化，包括：
控制净化设备根据污染源处理优先级，依次控制净化设备根据所述工作区域地图移动至所述空气净化位置进行空气净化。
其中，在存在有多个污染源时，则可能存在有多个污染源类型触发多个空气净化指令的情况，则净化设备可以根据污染源处理优先级，依次控制净化设备根据工作区域地图移动至空气净化位置进行空气净化，其中，污染源处理优先级可以由污染源的危害性程度确定，也可以由用户对污染源的关注程度确定。从而通过上述方法可以更为针对性的实现空气净化，及时保障用户身体健康。
在其中一个实施例中，如图3所示，为一个具体实施例中净化设备控制方法的流程框图：
其中，本实施例中的净化设备为可移动空气净化器，其壳体外部装配有小型广角RGB摄像头，空气净化器移动的工作区域为用户的居住场所。
首先，空气净化器在工作区域移动过程中，通过各角度拍摄到工作区域图像，通过摄像头将工作区域图像转换生成为RGB图像，传输至空气净化器的控制器，控制器通过通讯总线将RGB图像传送至网络云端或服务器等进行图像识别和处理。
其中，服务器对RGB图像进行处理和识别时，可以使用卷积神经网络进行图像处理和识别，将RGB图像降维处理为服务器可识别的灰度数据，然后对灰度处理后的照片进行实体检测。
若服务器检测到工作区域图像中包括实体A、实体B以及实体C，则服务器可以对工作区域图像进行图像分割，从而在拍摄的整个画面中，将实体A、实体B以及实体C分割提取出。例如，以工作区域图像为一张桌子的桌面为例进行说明，桌面上放有多种物品，如笔、书本、打印机、发霉的苹果、烟灰缸中点燃的香烟等，则可以将工作区域图像中，多种物品或无用背景分割最终成为每个单个物品，桌子，笔，书本，打印机，发霉的苹果，烟灰缸，香烟等。
在完成工作区域图像的分割后，则可以将分割后的实体进行分类，从而确定各实体的类别，例如，针对发霉的苹果，其对应的实体类别可以为2类污染源，针对香烟，其对应的实体类别可以为1类污染源。
当确定完实体的类别之后，可以将识别到的实体的类别在污染源数据库中进行查询对比，识别出会造成空气污染的物品(如打印机中的墨盒，发霉的苹果，点燃的香烟)及每类物品可能挥发出的空气污染物质(如臭氧、霉菌、尼古丁等颗粒污染物)，并对识别出的每类物品进行污染物质权重比例或危害性进行排序(如病毒＞颗粒物污染源＞打印机工作时产生的臭氧)。
最后，还可以将排序结果导入污染源信息数据中，再通过处理器形成互联网协议将这些物品可能造成空气污染及危害严重性排序信息传导到用户的手机中，使用户能够及时发现并制止和减少污染空气产生，并且开启空气净化器进行净化，保持人体身体健康。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的净化设备控制方法的净化设备控制装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个净化设备控制装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于净化设备控制方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图4所示，提供了一种净化设备控制装置，包括：图像获取模块、污染源类型确定模块和空气净化模块，其中：
图像获取模块402，用于控制净化设备在移动过程中，拍摄工作区域图像。
污染源类型确定模块404，用于对所述工作区域图像进行识别，当识别到所述工作区域存在的污染源时，确定污染源类型。
空气净化模块406，用于获取基于所述污染源类型所触发的空气净化指令，控制所述净化设备对工作区域进行空气净化。
在其中一个实施例中，空气净化模块，用于根据所述污染源类型确定所述净化设备的净化模式；控制所述净化设备按照所述净化模式执行净化动作。
在其中一个实施例中，污染源类型确定模块，用于对所述工作区域图像进行识别，确定所述工作区域图像中的各实体的类别；将识别到的实体的类别在污染源库中进行查询，当所述实体的类别命中所述污染源库时，确定所述工作区域存在污染源，以及确定污染源类型。
在其中一个实施例中，所述装置还包括：信息提示模块；
所述信息提示模块，用于若所述工作区域有多个污染源，则获取各所述污染源产生的危害性程度值；基于预设污染排序规则，对各所述污染源进行污染程度排序，获得污染程度排序结果；将所述污染源以及所述污染程度排序结果发送至用户终端。
在其中一个实施例中，所述装置还包括：净化模式确定模块；
所述净化模式确定模块，用于若所述污染源类型为颗粒污染源类型，确定所述净化设备的净化模式为第一净化模式；若所述污染源类型为病毒污染源类型，确定所述净化设备的净化模式为第二净化模式；若所述污染源类型为化学烟雾污染源类型，确定所述净化设备的净化模式为第三净化模式。所述污染源类型包括颗粒污染源类型、病毒污染源类型以及化学烟雾污染源类型中的任意一种。
在其中一个实施例中，所述图像获取模块，用于控制净化设备在移动过程中，拍摄工作区域图像，并基于工作区域地图，确定各工作区域图像所对应的工作区域位置；所述空气净化指令包括空气净化位置，所述空气净化位置根据所述污染源类型所在的工作区域图像的工作区域位置确定。
在其中一个实施例中，所述空气净化模块，用于控制净化设备根据污染源处理优先级，依次控制净化设备根据所述工作区域地图移动至所述空气净化位置进行空气净化。
上述净化设备控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于净化设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于净化设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种净化设备，该净化设备可以是终端，其内部结构图可以如图5所示。该净化设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该净化设备的处理器用于提供计算和控制能力。该净化设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该净化设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种净化设备控制方法。
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的净化设备的限定，具体的净化设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种净化设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述净化设备控制方法的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述净化设备控制方法的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述净化设备控制方法的步骤。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (11)
1.一种净化设备控制方法，其特征在于，所述方法包括：
控制净化设备在移动过程中，拍摄工作区域图像；
对所述工作区域图像进行识别，当识别到所述工作区域存在的污染源时，确定污染源类型；
获取基于所述污染源类型所触发的空气净化指令，控制所述净化设备对工作区域进行空气净化。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制所述净化设备对工作区域进行空气净化，包括：
根据所述污染源类型确定所述净化设备的净化模式；
控制所述净化设备按照所述净化模式执行净化动作。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述工作区域图像进行识别，当识别到所述工作区域存在的污染源时，确定污染源类型，包括：
对所述工作区域图像进行识别，确定所述工作区域图像中的各实体的类别；
将识别到的实体的类别在污染源库中进行查询，当所述实体的类别命中所述污染源库时，确定所述工作区域存在污染源，以及确定污染源类型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定污染源类型的之后，包括：
若所述工作区域有多个污染源，则获取各所述污染源产生的危害性程度值；
基于预设污染排序规则，对各所述污染源进行污染程度排序，获得污染程度排序结果；
将所述污染源以及所述污染程度排序结果发送至用户终端。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述污染源类型包括颗粒污染源类型、病毒污染源类型以及化学烟雾污染源类型中的任意一种；
所述根据所述污染源类型确定所述净化设备的净化模式，包括：
若所述污染源类型为颗粒污染源类型，确定所述净化设备的净化模式为第一净化模式；
若所述污染源类型为病毒污染源类型，确定所述净化设备的净化模式为第二净化模式；
若所述污染源类型为化学烟雾污染源类型，确定所述净化设备的净化模式为第三净化模式。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于工作区域地图，确定各工作区域图像所对应的工作区域位置；
所述空气净化指令包括空气净化位置，所述空气净化位置根据所述污染源类型所在的工作区域图像的工作区域位置确定；
所述控制净化设备对工作区域进行空气净化，包括：控制净化设备根据所述工作区域地图移动至所述空气净化位置进行空气净化。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，当所述污染源有多个时，控制净化设备根据所述工作区域地图移动至所述空气净化位置进行空气净化，包括：
控制净化设备根据污染源处理优先级，依次控制净化设备根据所述工作区域地图移动至所述空气净化位置进行空气净化。
8.一种净化设备的控制装置，其特征在于，所述装置包括：
图像获取模块，用于控制净化设备在移动过程中，拍摄工作区域图像；
污染源类型确定模块，用于对所述工作区域图像进行识别，当识别到所述工作区域存在的污染源时，确定污染源类型；
空气净化模块，用于获取基于所述污染源类型所触发的空气净化指令，控制所述净化设备对工作区域进行空气净化。
9.一种净化设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210355518.1A CN114719414A (zh) | 2022-04-06 | 2022-04-06 | 净化设备控制方法、装置和净化设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210355518.1A CN114719414A (zh) | 2022-04-06 | 2022-04-06 | 净化设备控制方法、装置和净化设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114719414A true CN114719414A (zh) | 2022-07-08 |
Family
ID=82241003
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210355518.1A Pending CN114719414A (zh) | 2022-04-06 | 2022-04-06 | 净化设备控制方法、装置和净化设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114719414A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116843692A (zh) * | 2023-09-04 | 2023-10-03 | 青岛冠宝林活性炭有限公司 | 基于人工智能的再生活性炭状态检测方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN207148647U (zh) * | 2017-04-26 | 2018-03-27 | 北京饮冰科技有限公司 | 一种扫地机器人的定位和导航测绘装置 |
| CN108195028A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-06-22 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空气调节设备清洁信息的推送方法及装置 |
| CN110715369A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-01-21 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空气净化器控制方法、装置、存储介质及空气净化器 |
| CN111174319A (zh) * | 2018-10-24 | 2020-05-19 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 一种可移动的空调及其净化控制方法 |
| CN111237900A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-06-05 | 青岛联合创智科技有限公司 | 一种家庭式空气净化机器人及其污染源确定与净化方法 |
| CN113623805A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-09 | 重庆美的制冷设备有限公司 | 一种空气质量控制方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114216226A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-03-22 | 珠海格力电器股份有限公司 | 净化设备的控制方法、装置、净化设备及可读存储介质 |
-
2022
- 2022-04-06 CN CN202210355518.1A patent/CN114719414A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN207148647U (zh) * | 2017-04-26 | 2018-03-27 | 北京饮冰科技有限公司 | 一种扫地机器人的定位和导航测绘装置 |
| CN108195028A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-06-22 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空气调节设备清洁信息的推送方法及装置 |
| CN111174319A (zh) * | 2018-10-24 | 2020-05-19 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 一种可移动的空调及其净化控制方法 |
| CN110715369A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-01-21 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空气净化器控制方法、装置、存储介质及空气净化器 |
| CN111237900A (zh) * | 2020-01-16 | 2020-06-05 | 青岛联合创智科技有限公司 | 一种家庭式空气净化机器人及其污染源确定与净化方法 |
| CN113623805A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-09 | 重庆美的制冷设备有限公司 | 一种空气质量控制方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114216226A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-03-22 | 珠海格力电器股份有限公司 | 净化设备的控制方法、装置、净化设备及可读存储介质 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116843692A (zh) * | 2023-09-04 | 2023-10-03 | 青岛冠宝林活性炭有限公司 | 基于人工智能的再生活性炭状态检测方法 |
| CN116843692B (zh) * | 2023-09-04 | 2023-12-01 | 青岛冠宝林活性炭有限公司 | 基于人工智能的再生活性炭状态检测方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Jathar et al. | Unspeciated organic emissions from combustion sources and their influence on the secondary organic aerosol budget in the United States | |
| CN108421337B (zh) | 一种滤网寿命确定方法、空气净化器和计算机存储介质 | |
| JP6386584B2 (ja) | 空気清浄機パラメータ検出方法、装置および端末 | |
| US8041516B2 (en) | Identifying and generating olfactory cohorts based on olfactory sensor input | |
| CN114719414A (zh) | 净化设备控制方法、装置和净化设备 | |
| US20170341002A1 (en) | Air quality monitoring, analysis and reporting system | |
| WO2018041637A1 (en) | Air treatment apparatus, sensor arrangement and operating method | |
| CN114006771B (zh) | 一种流量检测方法及装置 | |
| Li et al. | The “microplastome”–a holistic perspective to capture the real-world ecology of microplastics | |
| CN104598400A (zh) | 一种外设管理的方法、装置及系统 | |
| CN105095758B (zh) | 锁屏应用程序处理方法、装置以及移动终端 | |
| Finlayson-Pitts | Atmospheric chemistry | |
| Hodgkinson et al. | Mini-review of waste-to-energy related air pollution and their limit value regulations in an international comparison | |
| CA3217800A1 (en) | Disinfecting air filtration system configuration | |
| Kumar et al. | ID2S4FH: A novel framework of intelligent decision support system for fire hazards | |
| CN103500398A (zh) | 备忘方法及备忘装置 | |
| CN107613086B (zh) | 一种联系人信息处理方法、装置及移动终端 | |
| CN106250426A (zh) | 一种照片处理方法和终端 | |
| CN114782937A (zh) | 基于图像识别的吸烟预警方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN104601442A (zh) | 一种信息更新方法及装置 | |
| Shin et al. | The Actual Efficacy of an Air Purifier at Different Outdoor PM2. 5 Concentrations in Residential Houses with Different Airtightness | |
| CN110280391B (zh) | 防尘控制方法、装置、存储介质及壁挂炉控制器 | |
| CN106845202B (zh) | 用于人脸识别系统的文件存取方法、装置和系统 | |
| Thimmegowda et al. | Reply to Negri et al.: Air pollution and health impacts on bees: Signs of causation | |
| Merino et al. | Virtual sensor architecture for indoor air quality monitoring |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20220708 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |