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空调控制方法、装置和车辆

阅读:2发布:2022-01-11

专利汇可以提供空调控制方法、装置和车辆专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本公开涉及一种 空调 控制方法、装置和车辆,涉及控制技术领域,该方法包括:获取当前环境中的目标对象发出的第一目标信息,对第一目标信息进行识别,以获取目标对象的第一状态信息,根据控制策略 数据库 ,确定第一状态信息对应的第一控制策略,控制策略数据库中包含多种控制策略,多种控制策略是根据多次获取到的状态信息,以及每次获取到状态信息时对空调的调节操作记录确定的,第一控制策略为多种控制策略中的任一控制策略,控制策略数据库为 自学习 数据库,根据第一控制策略,调节空 调温 度。能够主动对目标对象的用户状态进行识别,并 自动调节 空调的 温度 ,使空调的使用更加自动化和智能化。,下面是空调控制方法、装置和车辆专利的具体信息内容。

1.一种空调控制方法,其特征在于,所述方法包括:
获取当前环境中的目标对象发出的第一目标信息;
对所述第一目标信息进行识别,以获取所述目标对象的第一状态信息;
根据控制策略数据库,确定所述第一状态信息对应的第一控制策略;所述控制策略数据库中包含多种控制策略,所述多种控制策略是根据多次获取到的状态信息,以及每次获取到状态信息时对空调的调节操作记录确定的,所述第一控制策略为所述多种控制策略中的任一控制策略,所述控制策略数据库为自学习数据库;
根据所述第一控制策略,调节空调温度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述第一目标信息为语音信息时,所述对所述第一目标信息进行识别,以获取所述目标对象的第一状态信息,包括:
利用预设的语音识别算法对所述语音信息进行识别,以确定所述语音信息中用户的语义;
将所述用户的语义作为所述第一状态信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述第一目标信息为图像信息时,所述对所述第一目标信息进行识别,以获取所述目标对象的第一状态信息,包括:
利用预设的图像识别算法对所述图像信息进行识别,以确定所述图像信息中用户的体征,和/或用户的动作;
将所述用户的体征,和/或用户的动作,作为所述第一状态信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述控制策略数据库中包括多个状态信息与多种用户状态的第一对应关系,以及所述多种用户状态与所述多个控制策略的第二对应关系;所述根据控制策略数据库,确定所述第一状态信息对应的第一控制策略,包括:
根据所述第一对应关系,确定与所述第一状态信息匹配的第一用户状态;
根据所述第二对应关系,确定与所述第一用户状态对应的控制策略,作为所述第一控制策略。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当从所述目标对象发出的第二目标信息中获取到的第二状态信息表征在根据所述第一控制策略调节所述空调温度后所述当前环境的温度未达到所述目标对象的要求时,根据所述第二状态信息对所述第一状态信息匹配的所述第一用户状态和/或所述第一控制策略进行更新;或者,
在根据所述第一控制策略调节所述空调温度之后,检测到所述空调被手动调节时,根据所述空调被手动调节的操作信息,对所述第一状态信息匹配的所述第一用户状态和/或所述第一控制策略进行更新。
6.一种空调控制装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模,用于获取当前环境中的目标对象发出的第一目标信息;
识别模块,用于对所述第一目标信息进行识别,以获取所述目标对象的第一状态信息;
确定模块,用于根据控制策略数据库,确定所述第一状态信息对应的第一控制策略;所述控制策略数据库中包含多种控制策略,所述多种控制策略是根据多次获取到的状态信息,以及每次获取到状态信息时对空调的调节操作记录确定的,所述第一控制策略为所述多种控制策略中的任一控制策略,所述控制策略数据库为自学习数据库;
调节模块,用于根据所述第一控制策略,调节空调温度。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述识别模块包括:
第一识别子模块,用于当所述第一目标信息为语音信息时,利用预设的语音识别算法对所述语音信息进行识别,以确定所述语音信息中用户的语义;
处理子模块,用于将所述用户的语义作为所述第一状态信息。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述识别模块包括:
第二识别子模块,用于当所述第一目标信息为图像信息时,利用预设的图像识别算法对所述图像信息进行识别,以确定所述图像信息中用户的体征,和/或用户的动作;
处理子模块,用于将所述用户的体征,和/或用户的动作,作为所述第一状态信息。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述控制策略数据库中包括多个状态信息与多种用户状态的第一对应关系,以及所述多种用户状态与所述多个控制策略的第二对应关系;所述确定模块包括:
第一确定子模块,用于根据所述第一对应关系,确定与所述第一状态信息匹配的第一用户状态;
第二确定子模块,用于根据所述第二对应关系,确定与所述第一用户状态对应的控制策略,作为所述第一控制策略。
10.一种车辆,其特征在于,所述车辆上设置有权利要求6-9中任一项所述的空调控制装置。

说明书全文

空调控制方法、装置和车辆

技术领域

[0001] 本公开涉及控制技术领域,具体地,涉及一种空调控制方法、装置和车辆。

背景技术

[0002] 在相关技术领域中,空调在制冷或制暖的过程中,一直是按照用户主动提出的需求来调节空调温度的,需要用户通过控制面板或遥控器来对空调进行手动调节,过程麻烦,调节效果相对滞后,尤其是在使用车辆上的空调时,驾驶员在控制方向盘行驶的过程中,若需要调节空调,需要将手从方向盘上拿开,当出现紧急情况时,会延长驾驶员的反应时间,导致交通事故。发明内容
[0003] 本公开的目的是提供一种空调控制方法、装置和车辆,用以解决现有技术中空调温度调节麻烦的问题。
[0004] 为了实现上述目的,根据本公开实施例的第一方面,提供一种空调控制方法,所述方法包括:
[0005] 获取当前环境中的目标对象发出的第一目标信息;
[0006] 对所述第一目标信息进行识别,以获取所述目标对象的第一状态信息;
[0007] 根据控制策略数据库,确定所述第一状态信息对应的第一控制策略;所述控制策略数据库中包含多种控制策略,所述多种控制策略是根据多次获取到的状态信息,以及每次获取到状态信息时对空调的调节操作记录确定的,所述第一控制策略为所述多种控制策略中的任一控制策略,所述控制策略数据库为自学习数据库;
[0008] 根据所述第一控制策略,调节空调温度。
[0009] 可选的,当所述第一目标信息为语音信息时,所述对所述第一目标信息进行识别,以获取所述目标对象的第一状态信息,包括:
[0010] 利用预设的语音识别算法对所述语音信息进行识别,以确定所述语音信息中用户的语义;
[0011] 将所述用户的语义作为所述第一状态信息。
[0012] 可选的,当所述第一目标信息为图像信息时,所述对所述第一目标信息进行识别,以获取所述目标对象的第一状态信息,包括:
[0013] 利用预设的图像识别算法对所述图像信息进行识别,以确定所述图像信息中用户的体征,和/或用户的动作;
[0014] 将所述用户的体征,和/或用户的动作,作为所述第一状态信息。
[0015] 可选的,所述控制策略数据库中包括多个状态信息与多种用户状态的第一对应关系,以及所述多种用户状态与所述多个控制策略的第二对应关系;所述根据控制策略数据库,确定所述第一状态信息对应的第一控制策略,包括:
[0016] 根据所述第一对应关系,确定与所述第一状态信息匹配的第一用户状态;
[0017] 根据所述第二对应关系,确定与所述第一用户状态对应的控制策略,作为所述第一控制策略。
[0018] 可选的,所述方法还包括:
[0019] 当从所述目标对象发出的第二目标信息中获取到的第二状态信息表征在根据所述第一控制策略调节所述空调温度后所述当前环境的温度未达到所述目标对象的要求时,根据所述第二状态信息对所述第一状态信息匹配的所述第一用户状态和/或所述第一控制策略进行更新;或者,
[0020] 在根据所述第一控制策略调节所述空调温度之后,检测到所述空调被手动调节时,根据所述空调被手动调节的操作信息,对所述第一状态信息匹配的所述第一用户状态和/或所述第一控制策略进行更新。
[0021] 根据本公开实施例的第二方面,提供一种空调控制装置,所述装置包括:
[0022] 获取模,用于获取当前环境中的目标对象发出的第一目标信息;
[0023] 识别模块,用于对所述第一目标信息进行识别,以获取所述目标对象的第一状态信息;
[0024] 确定模块,用于根据控制策略数据库,确定所述第一状态信息对应的第一控制策略;所述控制策略数据库中包含多种控制策略,所述多种控制策略是根据多次获取到的状态信息,以及每次获取到状态信息时对空调的调节操作记录确定的,所述第一控制策略为所述多种控制策略中的任一控制策略,所述控制策略数据库为自学习数据库;
[0025] 调节模块,用于根据所述第一控制策略,调节空调温度。
[0026] 可选的,所述识别模块包括:
[0027] 第一识别子模块,用于当所述第一目标信息为语音信息时,利用预设的语音识别算法对所述语音信息进行识别,以确定所述语音信息中用户的语义;
[0028] 处理子模块,用于将所述用户的语义作为所述第一状态信息。
[0029] 可选的,所述识别模块包括:
[0030] 第二识别子模块,用于当所述第一目标信息为图像信息时,利用预设的图像识别算法对所述图像信息进行识别,以确定所述图像信息中用户的体征,和/或用户的动作;
[0031] 处理子模块,用于将所述用户的体征,和/或用户的动作,作为所述第一状态信息。
[0032] 可选的,所述控制策略数据库中包括多个状态信息与多种用户状态的第一对应关系,以及所述多种用户状态与所述多个控制策略的第二对应关系;所述确定模块包括:
[0033] 第一确定子模块,用于根据所述第一对应关系,确定与所述第一状态信息匹配的第一用户状态;
[0034] 第二确定子模块,用于根据所述第二对应关系,确定与所述第一用户状态对应的控制策略,作为所述第一控制策略。
[0035] 可选的,所述装置还包括:
[0036] 更新模块,用于当从所述目标对象发出的第二目标信息中获取到的第二状态信息表征在根据所述第一控制策略调节所述空调温度后所述当前环境的温度未达到所述目标对象的要求时,根据所述第二状态信息对所述第一状态信息匹配的所述第一用户状态和/或所述第一控制策略进行更新;或者,
[0037] 在根据所述第一控制策略调节所述空调温度之后,检测到所述空调被手动调节时,根据所述空调被手动调节的操作信息,对所述第一状态信息匹配的所述第一用户状态和/或所述第一控制策略进行更新。
[0038] 根据本公开实施例的第三方面,提供一种车辆,所述车辆上设置有本公开第二方面所提供的空调控制装置。
[0039] 通过上述技术方案,本公开首先采集当前环境中目标对象发出的第一目标信息。再对第一目标信息进行识别,从而得到第一目标信息中反映出的目标对象的第一状态信息,再确定控制策略数据库中,与第一状态信息匹配的第一控制策略,最后根据第一控制策略来调节空调温度,其中控制策略数据库是自学习数据库,其中包含了根据多次获取到的状态信息以及对应的空调的调节操作记录确定多种控制策略。本公开能够主动对目标对象的用户状态进行识别,并自动调节空调的温度,使空调的使用更加自动化和智能化。
[0040] 本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。附图说明
[0041] 附图是用来提供对本公开的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本公开,但并不构成对本公开的限制。在附图中:
[0042] 图1是根据一示例性实施例示出的一种空调控制方法的流程图
[0043] 图2是根据一示例性实施例示出的另一种空调控制方法的流程图;
[0044] 图3是根据一示例性实施例示出的另一种空调控制方法的流程图;
[0045] 图4是根据一示例性实施例示出的另一种空调控制方法的流程图;
[0046] 图5是根据一示例性实施例示出的另一种空调控制方法的流程图;
[0047] 图6是根据一示例性实施例示出的一种空调控制装置的框图
[0048] 图7是根据一示例性实施例示出的另一种空调控制装置的框图;
[0049] 图8是根据一示例性实施例示出的另一种空调控制装置的框图;
[0050] 图9是根据一示例性实施例示出的另一种空调控制装置的框图;
[0051] 图10是根据一示例性实施例示出的另一种空调控制装置的框图。

具体实施方式

[0052] 这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0053] 图1是根据一示例性实施例示出的一种空调控制方法的流程图,如图1所示,该方法包括:
[0054] 步骤101,获取当前环境中的目标对象发出的第一目标信息。
[0055] 举例来说,当前环境中的目标对象可以是当前使用空调的用户,用户数量可以是一个或多个,其中任意一个用户都可以发出第一目标信息。第一目标信息可以通过信息采集装置来获取,信息采集装置可以包括用于采集用户语音的语音采集装置(例如:话筒)和用于采集用户动作、手势、皮肤状态等的图像采集装置(例如:摄像头)中的至少一种,对应的,第一目标信息可以包括:语音信息和图像信息。
[0056] 需要说明的是,采集第一目标信息的信息采集装置可以设置在空调上,也可以是能够和空调进行通信的,独立的电子设备,当信息采集装置采集到第一目标信息后,可以通过互联网、WLAN(英文:Wireless Local Area Networks,中文:无线局域网),例如Wi-Fi(英文:Wireless-Fidelity,中文:无线保真)、蓝牙(英文:Bluetooth)或BLE(英文:Bluetooth Low Energy,中文:蓝牙低功耗)等方式将第一目标信息发送给空调。
[0057] 步骤102,对第一目标信息进行识别,以获取目标对象的第一状态信息。
[0058] 示例的,可以根据第一目标信息的不同种类,利用不同的算法来识别第一目标信息中所反映出的第一状态信息,其中第一状态信息是表现第一目标对象的体征信息(可以包括:打喷嚏、体感热、体感凉、出汗等状态),例如当第一目标信息是当前用户发出的一段语音时,可以通过识别该段语音的语义来确定当前用户是否对温度做出评价,如果识别出该段语音中包括:“好热”的语义,那么可以将“好热”作为第一状态信息。
[0059] 步骤103,根据控制策略数据库,确定第一状态信息对应的第一控制策略。控制策略数据库中包含多种控制策略,多种控制策略是根据多次获取到的状态信息,以及每次获取到状态信息时对空调的调节操作记录确定的,第一控制策略为多种控制策略中的任一控制策略,控制策略数据库为自学习数据库。
[0060] 步骤104,根据第一控制策略,调节空调温度。
[0061] 举例来说,可以通过预先采集大量的样本或者根据用户的具体需求来建立控制策略数据库,控制策略数据库中包括了状态信息与控制策略的对应关系,例如控制策略数据库中的每一条记录中可以包括什么样的状态信息对应哪一种控制策略,控制策略数据库可以是预先建立的数据库,也可以具有自学习的能的自学习数据库,其中自学习数据库能够在根据日常使用中采集到的状态信息以及空调操作信息对该数据库中进行实时更新,即自学习数据库反映的是当前时刻之前一段时间内状态信息和控制策略的对应关系,能够根据不同的时间段、不同用户和不同场景来更新。在确定第一状态信息后,在控制策略数据库中查找与第一状态信息匹配的第一控制策略,并根据第一控制策略来调节空调的温度。其中,状态信息例如可以是采集到的用户的语音、手势、动作、皮肤状态等信息,可以确定两种空调温度的控制策略(降低空调温度,提高空调温度)。
[0062] 示例的,状态信息与控制策略的对应关系可以通过统计距离当前时刻最近预设次数获取到的状态信息,以及每次获取到状态信息时对空调的调节操作记录来获得,对空调的调节操作记录可以包括对空调的自动调节操作,也可以包括用户对空调的手动调节操作。例如,预设次数可以为20次或50次,每一次获取到一个状态信息,记录对应的空调的调节操作:调高、调低或保持不变,从而确定当前状态信息对应的控制策略。进一步的,还可以根据空调的调节操作为多个级别从而调整相应的控制策略,例如:用户手动将空调调高1摄氏度,对应体感稍冷、用户手动将空调调高2摄氏度,对应体感较冷、用户手动将空调调高5摄氏度,对应体感很冷,从而可以调整相应的控制策略。最后根据每个状态信息对应的控制策略,生成自学习数据库。
[0063] 以步骤102中识别出第一状态信息为“好热”举例,确定与“好热”(还可以是:“热”、“闷热”等语音,或者“扇”、“解扣子”、“解领带”等动作)匹配的第一控制策略为降低空调温度,因此可以将空调温度调低以适应用户的需求。
[0064] 综上所述,本公开首先采集当前环境中目标对象发出的第一目标信息。再对第一目标信息进行识别,从而得到第一目标信息中反映出的目标对象的第一状态信息,再确定控制策略数据库中,与第一状态信息匹配的第一控制策略,最后根据第一控制策略来调节空调温度,其中控制策略数据库是自学习数据库,其中包含了根据多次获取到的状态信息以及对应的空调的调节操作记录确定多种控制策略。本公开能够主动对目标对象的用户状态进行识别,并自动调节空调的温度,使空调的使用更加自动化和智能化。
[0065] 图2是根据一示例性实施例示出的另一种空调控制方法的流程图,如图2所示,当第一目标信息为语音信息时,步骤102包括:
[0066] 步骤1021,利用预设的语音识别算法对语音信息进行识别,以确定语音信息中用户的语义。
[0067] 步骤1022,将用户的语义作为第一状态信息。
[0068] 举例来说,当第一目标信息是语音信息时,通过预设的语音识别算法对语音信息进行识别,从而确定语音信息中包括的语义。语音识别算法可以采用模式匹配法,通过预先采集大量的语音信息进行训练,获得模板库,再将语音信息和模板库作为模式匹配法的输入,通过将语音信息依次与模板库中的每个模板进行相似度比较,将相似度最高的模板作为识别结果输出。例如,可以将表示热的语音“热”、“好热”、“闷热”、“有点热”、“闷”,表示冷的语音“冷”、“好冷”、“冻”、“有点冷”、喷嚏声等词汇作为关键词,预先大量采集多个用户发出这些关键词的语音,并进行训练,获得模板库,当步骤101中采集到了用户发出的第一目标信息为“车里有点热”的语音信息时,将该段语音信息与模板库进行匹配,确定用户的语义为“有点热”,从而确定第一状态信息为“有点热”。
[0069] 图3是根据一示例性实施例示出的另一种空调控制方法的流程图,如图3所示,当第一目标信息为图像信息时,步骤102包括:
[0070] 步骤1023,利用预设的图像识别算法对图像信息进行识别,以确定图像信息中用户的体征,和/或用户的动作。
[0071] 步骤1024,将用户的体征,和/或用户的动作,作为第一状态信息。
[0072] 示例的,当第一目标信息是图像信息时,通过预设的图像识别算法对图像信息进行识别,从而确定图像信息中包括的用户的体征、用户的动作等。图像识别算法可以是模板匹配算法、SSD(英文:Single Shot MultiBox Detector,中文:单发多盒探测器)算法、YOLO(英文:You Only Look Once)算法,或Faster-RCNN(英文:Faster-Regions with Convolutional Neural Network features)算法等,通过预先采集大量的包括了用户的体征、用户的动作的图像信息进行训练,获得模板库,再将图像信息和模板库作为图像识别算法的输入,从而识别出图像信息中是否包括用户的体征、用户的动作。例如,可以预先采集大量的表示冷的图像:“打冷颤”、“皮肤出现鸡皮疙瘩”、“皮肤的汗毛竖起”等,表示热的图像:“皮肤出汗”、“解领带”、“扇风”、“解扣子”等,对这些图像信息进行训练获得模板库,当识别出步骤101中采集到的图像信息中包括了“解领带”的动作时,确定第一状态信息为“解领带”。
[0073] 图4是根据一示例性实施例示出的另一种空调控制方法的流程图,如图4所示,控制策略数据库中包括多个状态信息与多种用户状态的第一对应关系,以及多种用户状态与多个控制策略的第二对应关系。步骤103包括:
[0074] 步骤1031,根据第一对应关系,确定与第一状态信息匹配的第一用户状态。
[0075] 步骤1032,根据第二对应关系,确定与第一用户状态对应的控制策略,作为第一控制策略。
[0076] 举例来说,控制策略数据库中可以包括两类对应关系:多种状态信息与多种用户状态的第一对应关系,多种用户状态与多种控制策略的第二对应关系。其中,状态信息例如可以是采集到的用户的语音、手势、动作、皮肤状态等信息,用户状态可以按照用户体感热还是体感凉分为两大类,相应的可以根据按照这两类用户状态,可以确定两种空调温度的控制策略(即体感热:降低空调温度,体感凉:提高空调温度)。当步骤102中确定了第一状态信息后,首先在控制策略数据库中,根据第一对应关系查找与第一状态信息匹配的第一用户状态,进一步再根据第二对应关系查找与第一用户状态对应的第一控制策略。
[0077] 例如可以将多种用户状态分为:表示热的语音,对应:“热”、“好热”、“闷热”、“有点热”、“闷”的状态信息;表示冷的语音,对应“冷”、“好冷”、“冻”、“有点冷”、喷嚏声的状态信息;表示热的动作,对应“解领带”、“扇风”、“解扣子”的状态信息;表示冷的动作,对应“打冷颤”的状态信息;表示热的体征,对应“皮肤出汗”的状态信息;表示冷的体征,对应“皮肤出现鸡皮疙瘩”、“皮肤的汗毛竖起”的状态信息。以第一状态信息为“有点热”举例,根据第一对应关系确定与“好热”匹配的第一用户状态为体感热(表示热的语音可以有:“热”、“好热”、“闷热”、“有点热”等、表示热的动作可以有:“扇风”、“解扣子”、“解领带”等),根据第二对应关系确定体感热对应的控制策略为降低空调温度,因此可以将空调温度调低以适应用户的需求。
[0078] 图5是根据一示例性实施例示出的另一种空调控制方法的流程图,如图5所示,该方法还包括:
[0079] 步骤105a,当从目标对象发出的第二目标信息中获取到的第二状态信息表征在根据第一控制策略调节空调温度后当前环境的温度未达到目标对象的要求时,根据第二状态信息对第一状态信息匹配的第一用户状态和/或第一控制策略进行更新。
[0080] 示例的,第二目标信息可以为语音信息或图像信息,利用预设的识别算法对第二目标信息进行识别,获得第二状态信息,第二状态信息能够表征第一控制策略调节空调温度后当前环境的温度未达到目标对象的要求,例如用户发出“还不够”、“调多了”、“太大了”等不反映目标对象的体征信息的语音,而是表示上一次根据第一控制策略调节空调温度的程度是否足够,用户还可以发出的“还是热”、“还是冷”、“不够暖和”、“不够冷”等语音,以表示上一次根据第一控制策略调节空调温度不能满足需求。此时,可以根据第二状态信息对第一状态信息匹配的第一用户状态和/或第一控制策略进行更新。以第一状态信息为喷嚏声,根据对应关系确定第一用户状态为体感凉,第一控制策略为将空调的当前温度增加2摄氏度为例,在控制空调按照第一控制策略调整温度后,采集到用户发出了“还是冷”的语音,表示当前温度不够热,可以将第一状态信息匹配第一控制策略更新为将空调的当前温度增加4摄氏度。
[0081] 或者,步骤105b,在根据第一控制策略调节空调温度之后,检测到空调被手动调节时,根据空调被手动调节的操作信息,对第一状态信息匹配的第一用户状态和/或第一控制策略进行更新。
[0082] 示例的,在根据第一控制策略调节空调温度之后,检测到空调被手动调节时,那么表示上一次根据第一控制策略调节空调温度不能满足需求,因此根据空调被手动调节的操作信息,对第一状态信息匹配的第一用户状态和/或第一控制策略进行更新。以第一状态信息为“皮肤出汗”,根据对应关系确定第一用户状态为体感热,第一控制策略为将空调的当前温度降低3摄氏度为例,在控制空调按照第一控制策略调整温度后,采集到用户将空调的当前温度增高了1摄氏度,表示当前温度过低,可以将第一状态信息匹配第一控制策略更新为将空调的当前温度降低2摄氏度。
[0083] 可选的,步骤104可以通过以下方式来实现:
[0084] a.将空调的当前温度增加,或降低一个单位温度。或,
[0085] b.利用状态信息与适宜温度的预设的对应关系,确定将当前温度调整为与第一状态信息对应的适宜温度。
[0086] 举例来说,控制策略可以根据不同的状态信息来控制空调温度,当确定需要调高空调温度时,将空调的当前温度增加一个单位温度,当确定需要调低空调温度时,将空调的当前温度降低一个单位温度,其中单位温度可以根据具体需求来设定,也可以默认设置为1摄氏度。进一步的,还可以根据状态信息与适宜温度的预设的对应关系,来确定将当前温度调整为与状态信息对应的适宜温度,其中,对应关系可以是状态信息与适宜温度的函数关系,还可以是状态信息与适宜温度的关系表格,例如根据经验数据和/或实验数据,利用预设算法(例如学习算法)建立的函数模型。
[0087] 综上所述,本公开首先采集当前环境中目标对象发出的第一目标信息。再对第一目标信息进行识别,从而得到第一目标信息中反映出的目标对象的第一状态信息,再确定控制策略数据库中,与第一状态信息匹配的第一控制策略,最后根据第一控制策略来调节空调温度,其中控制策略数据库是自学习数据库,其中包含了根据多次获取到的状态信息以及对应的空调的调节操作记录确定多种控制策略。本公开能够主动对目标对象的用户状态进行识别,并自动调节空调的温度,使空调的使用更加自动化和智能化。
[0088] 图6是根据一示例性实施例示出的一种空调控制装置的框图,如图6所示,该装置200包括:
[0089] 获取模块201,用于获取当前环境中的目标对象发出的第一目标信息。
[0090] 识别模块202,用于对第一目标信息进行识别,以获取目标对象的第一状态信息。
[0091] 确定模块203,用于根据控制策略数据库,确定第一状态信息对应的第一控制策略。控制策略数据库中包含多种控制策略,多种控制策略是根据多次获取到的状态信息,以及每次获取到状态信息时对空调的调节操作记录确定的,第一控制策略为多种控制策略中的任一控制策略,控制策略数据库为自学习数据库。
[0092] 调节模块204,用于根据第一控制策略,调节空调温度。
[0093] 图7是根据一示例性实施例示出的另一种空调控制装置的框图,如图7所示,识别模块202包括:
[0094] 第一识别子模块2021,用于当第一目标信息为语音信息时,利用预设的语音识别算法对语音信息进行识别,以确定语音信息中用户的语义.
[0095] 处理子模块2022,用于将用户的语义作为第一状态信息。
[0096] 图8是根据一示例性实施例示出的另一种空调控制装置的框图,如图8所示,识别模块202包括:
[0097] 第二识别子模块2023,用于当第一目标信息为图像信息时,利用预设的图像识别算法对图像信息进行识别,以确定图像信息中用户的体征,和/或用户的动作。
[0098] 处理子模块2024,用于将用户的体征,和/或用户的动作,作为第一状态信息。
[0099] 图9是根据一示例性实施例示出的另一种空调控制装置的框图,如图9所示,控制策略数据库中包括多个状态信息与多种用户状态的第一对应关系,以及多种用户状态与多个控制策略的第二对应关系。确定模块203包括:
[0100] 第一确定子模块2031,用于根据第一对应关系,确定与第一状态信息匹配的第一用户状态。
[0101] 第二确定子模块2032,用于根据第二对应关系,确定与第一用户状态对应的控制策略,作为第一控制策略。
[0102] 图10是根据一示例性实施例示出的另一种空调控制装置的框图,如图10所示,该装置200还包括:
[0103] 更新模块205,用于当从目标对象发出的第二目标信息中获取到的第二状态信息表征在根据第一控制策略调节空调温度后当前环境的温度未达到目标对象的要求时,根据第二状态信息对第一状态信息匹配的第一用户状态和/或第一控制策略进行更新。或者,[0104] 用于在根据第一控制策略调节空调温度之后,检测到空调被手动调节时,根据空调被手动调节的操作信息,对第一状态信息匹配的第一用户状态和/或第一控制策略进行更新。
[0105] 可选的,调节模块204可以用于:
[0106] 将空调的当前温度增加,或降低一个单位温度。或,
[0107] 利用状态信息与适宜温度的预设的对应关系,确定将当前温度调整为与第一状态信息对应的适宜温度。
[0108] 关于上述实施例中的装置,其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述,此处将不做详细阐述说明。
[0109] 综上所述,本公开首先采集当前环境中目标对象发出的第一目标信息。再对第一目标信息进行识别,从而得到第一目标信息中反映出的目标对象的第一状态信息,再确定控制策略数据库中,与第一状态信息匹配的第一控制策略,最后根据第一控制策略来调节空调温度,其中控制策略数据库是自学习数据库,其中包含了根据多次获取到的状态信息以及对应的空调的调节操作记录确定多种控制策略。本公开能够主动对目标对象的用户状态进行识别,并自动调节空调的温度,使空调的使用更加自动化和智能化。
[0110] 本公开根据一示例性实施例还可以提供一种车辆,该车辆包括上述实施例中所述的任一种空调控制装置。
[0111] 关于上述实施方案中各个模块所实现功能的具体说明已经在上述方法实施例中进行了详细描述,此处不再赘述。
[0112] 综上所述,本公开首先采集当前环境中目标对象发出的第一目标信息。再对第一目标信息进行识别,从而得到第一目标信息中反映出的目标对象的第一状态信息,再确定控制策略数据库中,与第一状态信息匹配的第一控制策略,最后根据第一控制策略来调节空调温度,其中控制策略数据库是自学习数据库,其中包含了根据多次获取到的状态信息以及对应的空调的调节操作记录确定多种控制策略。本公开能够主动对目标对象的用户状态进行识别,并自动调节空调的温度,使空调的使用更加自动化和智能化。
[0113] 以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式,但是,本公开并不限于上述实施方式中的具体细节,在本公开的技术构思范围内,本领域技术人员在考虑说明书及实践本公开后,容易想到本公开的其它实施方案,均属于本公开的保护范围。
[0114] 另外需要说明的是,在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征,在不矛盾的情况下,可以通过任何合适的方式进行组合。同时本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合,只要其不违背本公开的思想,其同样应当视为本公开所公开的内容。本公开并不局限于上面已经描述出的精确结构,本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
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