[发明专利]一种智能家电智能控制方法、控制系统、智能家电

说明书

本发明公开了一种智能家电智能控制方法、控制系统、智能家电，识别用户的行为状态；获取用户体表温度值信息；根据所述行为状态及体表温度值信息计算出智能家电的控制参数；根据控制参数调节控制智能家电的工作状态。本发明通过识别用户的行为状态，获取用户体表温度值信息，根据行为状态及体表温度值信息计算出智能家电的控制参数，根据控制参数调节控制智能家电的工作状态，实现环境温度随行为状态及体表温度的自动控制，提高了室内环境的舒适度，用户体验效果好。

技术领域

本发明涉及家电控制领域，具体的涉及一种智能家电智能控制方法、控制系统、智能家电。

背景技术

随着生活质量的提高，空调逐渐普及成为家居生活中一件不可或缺的家用电器，空调的形式也正在多元化的发展之中。空调从单一的制冷模式到可变频的多模式，再到如今的语音控制，每一步的发展都无一例外地方便了人们的生活。同时，空调对室内环境的控制显得极为重要。

目前，家用空调的制冷/制热方法是通过测量当前环境下的温度值来进行调控，当环境温度与预设温度值存在差异时，空调按照设定的制冷/制热模式开始运作，直至环境温度达到预设值时停止并保持待机状态。然而，人体对室温的感知随着自身体温的变化而变化，而人体体温与人体行为状态存在莫大关系，如运动时，人体体温升高，静坐时，人体体温处于中等水平，睡眠时，人体体温随着睡眠深入逐渐降低，尤其是在进入深度睡眠后人体体温达到最低值，此时空调单一的温度设置模式使得人体对环境温度的感受逐渐趋于恶劣，从而影响到人体的睡眠质量和舒适程度，传统的空调控温方法已不能满足人们对健康的需求。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中空调控制方式单一、不能根据人体行为状态、体温进行识别，根据人体行为状态、体温进行空调调节，用户体验较差的技术问题，提供一种智能家电智能控制方法、控制系统、智能家电。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：一种智能家电智能控制方法，方法如下：

识别用户的行为状态；

获取用户体表温度值信息；

根据所述行为状态及体表温度值信息计算出智能家电的控制参数；

根据控制参数调节控制智能家电的工作状态。

进一步的，采集室内环境的热成像图，通过深度学习网络模型对用户的行为状态进行识别，获得姿态预测值和姿态特征图。

进一步的，通过将姿态特征图输入到体温计算函数得到人体体表温度值信息。

进一步的，所述体温计算函数的计算方法包括：对姿态特征图中每一人体的关键节点的每个像素点的颜色幅值进行提取，剔除幅值较低的数值后求取平均值，再进行加权平均值计算，得到人体的体表温度值。

进一步的，所述关键节点包括头部、躯干、手臂、腿部中的一处或多处。

进一步的，所述根据行为状态及体表温度值信息进行计算的计算方法包括：根据姿态预测值和体表温度值通过目标决策函数计算出智能家电的控制参数。

进一步的，所述目标决策函数基于实验数据和/或互联网相关数据库所得出的关于人体行为状态和体表温度值与智能家电工作状态所形成一一对应的函数关系。

进一步的，当用户手动调节控制智能家电时，根据用户的调整数据结合计算出的控制参数重新调节控制空调的工作状态。

进一步的，当用户手动调节控制智能家电时，将用户的调节参数加入到深度学习网络模型，再对深度学习网络模型进行重新训练，实现网络模型更新，再将目标决策函数进行重新拟合，更新目标决策函数。

进一步的，通过卷积算法计算提取室内热成像图样本的视觉特征和姿态预估数据进行综合评估，得到姿态预测值和姿态特征图。