[发明专利]空调控制系统、空调器的控制方法及装置

权利要求书

1.一种空调控制系统，其特征在于，包括：

图像采集模块，设置于空调器所在空间，用于采集所述空间的多张图像，并将所述多张图像传输至空调控制模块；

所述空调控制模块，与所述图像采集模块通信，在接收到所述多张图像后，将所述多张图像发送至图像处理模块，以利用所述图像处理模块对所述多张图像进行处理；

所述图像处理模块，与所述空调控制模块通信，用于在接收到所述多张图像后，对所述多张图像进行处理，得到所述空间中目标对象的位置信息和分类信息，并将与所述位置信息以及所述分类信息对应的运行模式发送至所述空调控制模块，其中，所述位置信息表示所述目标对象与所述空调器的位置关系，所述分类信息表示所述目标对象所属的人群类型；

所述空调控制模块，还用于控制所述空调器按照所述运行模式运行。

2.根据权利要求1所述的空调控制系统，其特征在于，所述图像处理模块包括：

定位子模块，用于根据所述多张图像获取所述目标对象的所述位置信息，并根据所述位置信息确定所述空调器的送风角度；

分类子模块，用于对所述多张图像进行处理，得到所述目标对象的所述分类信息，并确定与所述分类信息对应的运行模式，其中，所述运行模式是与所述目标对象的人群类型对应的模式。

3.根据权利要求2所述的空调控制系统，其特征在于，所述定位子模块使用混合高斯模型对所述多张图像进行处理，得到所述目标对象的位置坐标，并通过质心计算和坐标变换处理对所述位置坐标进行处理，得到所述空调器的所述送风角度，其中，所述混合高斯模型是从对多张样本图像中每一个像素点选择预定数目的高斯分布后，利用所述高斯分布生成的模型。

4.根据权利要求2所述的空调控制系统，其特征在于，所述分类子模块通过步态识别模型对所述多张图像进行处理，得到所述目标对象的所述分类信息，其中，所述步态识别模型是使用多组训练数据对神经网络模型进行训练得到，所述多组训练数据中的每一组均包括：样本图像以及与所述样本图像对应的样本分类信息，所述神经网络模型为基于注意力机制的BP神经网络模型。

5.一种空调器的控制方法，其特征在于，应用于权利要求1至4中任一项所述的空调控制系统，包括：

获取空调器所在空间的多张图像，其中，所述多张图像是由所述空间中的图像采集模块采集得到；

将所述多张图像发送至图像处理模块，以利用所述图像处理模块对所述多张图像进行处理，以得到所述空间中目标对象的位置信息和分类信息，其中，所述位置信息表示所述目标对象与所述空调器的位置关系，所述分类信息表示所述目标对象所属的人群类型；

获取所述图像处理模块反馈的与所述位置信息和所述分类信息对应的运行模式，并控制所述空调器按照所述运行模式运行。

6.根据权利要求5所述的空调器的控制方法，其特征在于，获取空调器所在空间的多张图像，包括：

在检测到所述空间存在所述目标对象时，触发所述图像采集模块采集所述目标对象的所述多张图像；

接收所述图像采集模块按照预定周期发送的所述多张图像。

7.根据权利要求5所述的空调器的控制方法，其特征在于，所述图像处理模块包括：定位子模块和分类子模块，将所述多张图像发送至图像处理模块，以利用所述图像处理模块对所述多张图像进行处理，以得到所述空间中目标对象的位置信息和分类信息，包括：

分别将所述多张图像发送至所述定位子模块和所述分类子模块，以利用所述定位子模块对所述多张图像进行处理得到所述空间中所述目标对象的所述位置信息，并利用所述分类子模块对所述多张图像进行处理得到所述空间中所述目标对象的所述分类信息，其中，所述定位子模块使用混合高斯模型对所述多张图像进行处理，得到所述目标对象的位置坐标，并通过质心计算和坐标变换处理对所述位置坐标进行处理，得到所述空调器的所述送风角度。