技术领域
[0001] 本
发明涉及一种自动调节空调制冷量、制热量的方法及空调，具体而言，涉及一种基于双目摄像头技术自动调节空调制冷量、制热量的方法及空调。
背景技术
[0002] 目前随着
人工智能领域的迅速发展以及人们对智能家居及新型
人机交互的需求日益提升。目前市面上的智能语音音箱已经遍地开花，语音交互技术已经较为成熟，语音交互应用于家电产品也逐渐增多，如语音空调。而基于图像无感交互技术的家电应用仍在探索阶段，由于单目摄像头局限性无法准确估算目标，双目摄像头技术能很好地解决单目摄像头的弊端。
现有技术中的家用空调根据房间的布局进行节能的制冷、制热尚未得到有效地解决，比如用户将1匹的空调安装在8m2的房间，此现象空调的制冷量、制热量均过高，无法达到节能的效果。
发明内容
[0003] 本发明提供一种自动调节空调制冷量、制热量的方法及空调,通过双目摄像头技术可以获取到空调安装房间的布局信息，根据房间的大小自动更正最适合此房间的制冷量、制热量，避免房间开空调
过冷或者闷的现象且节能。
[0004] 具体地：
[0005] 一种自动调节空调制冷量、制热量的方法，通过双目摄像头技术实现了对空调所处的空间制冷量或制热量的自动调节，包括如下步骤：
[0006] S1:通过双目摄像头技术建立空调所处空间的三维立
体模型，获取
空间布局信息；
[0007] S2:获取空调适应所处空间的最佳制冷量或制热量；
[0008] S3:空调根据计算结果自动调节其制冷量或制热量。
[0009] 优选的，步骤S1还包括：
[0010] S11：采集空调所处空间中的目标图像，对双目摄像头两相机进行标定；
[0011] S12：根据标定结果对所采集的两张图像进行校正；
[0012] S13：对校正后的两张图像进行
像素点匹配；
[0013] S14：计算图像中每个像素的深度，获取目标
深度图；
[0014] S15：获取空调所处空间多个区域的目标深度图，建立空调所处空间的三维立体模型。
[0015] 优选的，步骤S11中对双目摄像头两相机进行标定的方式为：通过张正友标定法对双目摄像头进行标定。
[0016] 优选的，步骤S12中对所采集的两张图像进行校正的方式为：通过Hartley
算法对目标原始图像进行校正。
[0017] 优选的，步骤S13中对校正后的两张图像进行像素点匹配的方式为：采用基于灰度的图像匹配算法对校正后的两张图像进行像素点匹配。
[0018] 优选的，步骤S14中计算每个像素的深度的方式为：通过公式z＝f*b/d计算出图像中每个像素的深度。
[0019] 优选的，步骤S2中空调适应所处空间的最佳制冷量或制热量的获取是在
云服务器上进行。
[0020] 优选的，步骤S2中获取最佳制冷量或制热量的方式为：通过将空调所处的空间布局信息与云服务器
数据库中空间布局信息进行匹配来获取最佳制冷量或制热量。
[0021] 本发明还提供一种空调，其采用本发明提供的自动调节制冷量或制热量的方法。
[0022] 优选的，本发明提供的空调，包括摄像头模
块、通讯模块、
控制器以及
压缩机，其中，摄像头模块，用于采集空调所处空间的图像；通讯模块，用于实现空调与云服务器的通讯；控制器，用于实现对压缩机制冷量参数或制热量参数的调节；压缩机，用于实现空调制冷量或制热量的调节。
[0023] 本发明通过双目摄像头技术建立空调所处空间的三维立体模型，可以获取到所处空间的布局信息，根据所处空间的布局信息自动更正最适合此空间的制冷量或制热量，避免
能源浪费。
[0024] 应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0025] 通过参照附图详细描述其示例
实施例，本公开的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。下面描述的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0026] 图1本发明实施例1中空调控制流程示意图；
[0027] 图2本发明实施例1中获取空调所述空间布局信息的
流程图。
具体实施方式
[0028] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0029] 在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附
权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种，但是不排除包含至少一种的情况。
[0030] 应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0031] 还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0032] 本发明通过通过双目摄像头技术建立空调所处空间的三维立体模型，可以获取到所处空间的布局信息，根据所处空间的布局信息自动调节此空间的制冷量或制热量，解决了房间面积、体积大小与空调制冷量或制热量不匹配的问题，使得能源得到有效利用，提高了用户的使用感，能够更好的满足用户的需求。
[0033] 实施例1：
[0034] 如图1-2所示，本实施例提供一种基于双目摄像头技术调节空调制冷量、制热量的方法，使得空调能根据其所处的空间布局信息自动地调节制冷量或制热量，该方法包括如下步骤:
[0035] S1:通过双目摄像头技术建立空调所处空间的三维立体模型，获取空间布局信息；
[0036] 优选的，双目摄像头既可以是空调自带的，也可以独立设置的，本实施例优选的，双目摄像头是空调自带的。
[0037] 优选的，空调所处空间的三维立体模型的建立是在空调的控制器中进行的。
[0038] 优选的，步骤S1还包括：
[0039] S11：采集空调所处空间的图像，对双目摄像头两相机进行标定；
[0040] 优选的，将用于实现标定的棋盘图贴在空调所处空间中的某一物体上，该物体即为空调所处空间中的一个目标，通过空调自带的双目摄像头对空调所处空间环境图像进行采集。
[0041] 优选的，通过张正友标定法对双目摄像头两相机进行标定，获取影响双目摄像头交叉区域视场的内外参数、左右相机基线、相机焦距以及单应矩阵。
[0042] 优选的，内外参数包括内参数和外参数，其中，内参数包括：双目摄像头拍摄到的物体和实际物体在x轴以及y轴上的映射关系；摄像头中心和图像中心的偏移关系；由于摄像头和镜头安装
角度的偏差角度；外参数包括：x方向上的平移和旋转参数；y方向上的平移和旋转参数；z方向上的平移和旋转参数。
[0043] S12：根据标定结果对所采集的两张图像进行校正；
[0044] 优选的，通过Hartley算法对目标原始图像进行校正，校正后的两张图像位于同一平面且相互平行。其中，Hartley算法主要是对双目摄像头拍摄的原始图像中的右图进行投影变换，把右图像上的外极点映射到
水平方向上的无穷远点，使右图像上的外极线相互平行，并且平行于图像的水平扫描线；再寻找左图像上的投影变换使得变换后图像上对应点之间的
视差最小化。
[0045] S13：对校正后的两张图像进行像素点匹配；
[0046] 优选的，采用基于灰度的图像匹配算法对校正后的两张图像进行像素点匹配，具体的，基于灰度的图像匹配算法包括平均绝对差算法、绝对误差和算法、误差平方和算法、平均误差平方和算法、序贯相似性检测算法等。本实施例优选采用序贯相似性检测算法，序贯相似性检测算法是指图像匹配技术是根据已知的图像模块(模板图)在另一幅图像(搜索图)中寻找相应或相近模块的过程，该种算法可以有效的减少子图个数，减少计算量，提高计算速度。
[0047] S14：根据像素点匹配结果计算图像中每个像素的深度，获取目标深度图；
[0048] 优选的，通过公式：z＝f*b/d计算图像中每个像素的深度z，像素深度是指存储每个像素所用的位数，用来度量图像的
分辨率。像素深度决定彩色图像的每个像素可能有的
颜色数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。z＝f*b/d公式中的f是双目摄像头中相机的焦距，已在步骤S12中获得；b是双目摄像头中两相机间的横向距离，已在步骤S12中获得；d是视差。
[0049] 优选的，通过像素点匹配获取视差d。
[0050] 优选的，在获得图像中每个像素深度的情况下，将图像中所有像素的深度综合即可获得所采集图像中目标深度图，目标深度图反映了图像中的目标深度，目标深度是指目标物体到双目摄像头相机平面的距离。
[0051] S15：获取空调所处空间多个区域的目标深度图，建立空调所处空间的三维立体模型。
[0052] 优选的，在空调所处空间的多个区域中设置不同方位、不同距离以及不同高度的目标并获取其目标深度图，结合所获取的多区域目标深度图得知多个目标与空调之间的真实物理距离，在此
基础上建立起空调所处空间的三维立体模型，得知空调所处房间的布局、深度、面积、体积以及房间的剩余空间等信息。
[0053] S2:获取空调所处空间的最佳制冷量或制热量。
[0054] 优选的，空调通过通讯模块或wifi模块将空调所处空间布局信息发送到云服务器，在云服务器上智能计算出适合空调所处房间最佳的制冷量或制热量。
[0055] 优选的，空调也可通过wifi模块实现与云服务器的通讯。
[0056] 具体的，云服务器上具有数据库，数据库根据房间的布局、深度、面积、体积以及房间的剩余空间等信息进行分类，每一类都根据其不同的数值范围对应有不同的制冷量或制热量，云服务器通过将获取的空间布局信息与云服务器数据库中空间布局信息进行匹配来获取最佳制冷量或制热量。
[0057] 优选的，房间深度越大，空调的送
风量越大，房间的深度是指相对且距离最远的两面墙之间的距离。
[0058] 优选的，可通过房间的面积以及布局信息获取房间的剩余空间大小，根据剩余空间调节空调压缩机转速速率，其中，剩余空间越大，压缩机转速越大，空调制冷或制热速率越快。
[0059] S3:空调根据计算结果自动调节其制冷量或制热量。
[0060] 云服务器将计算的最佳制冷量或制热量反馈给空调，空调通过通讯模块或wifi模块接受来自云服务器的计算结果并将其传递给空调的控制器，控制器根据云服务器的计算结果调节压缩机的制冷量或制热量参数，实现空调制冷量或制热量的自动调节。
[0061] 本实施例提供一种基于双目摄像头技术调节空调制冷量、制热量的方法，通过双目摄像头技术建立空调所处空间的三维立体模型，云服务器根据建立的三维立体模型智能计算出空调的最佳制冷量或制热量并反馈给空调实现空调对制冷量或制热量的自动调节，有效解决了房间面积、体积大小与空调制冷量或制热量不匹配的问题，使得能源得到有效利用。
[0062] 实施例2：
[0063] 本实施例提供一种空调，采用实施例1提供的自动调节制冷量或制热量的方法，该空调包括摄像头模块、通讯模块、控制器以及压缩机，其中，摄像头模块，用于采集空调所处空间的图像，本实施例进一步优选的，采用双目摄像头；通讯模块，用于实现空调与云服务器的通讯；控制器，用于实现对压缩机制冷量参数或制热量参数的调节；压缩机，用于实现空调制冷量或制热量的调节。本实施例提供的空调能够实现对制冷量或制热量的自动调节，节省能源，减少了能源浪费。
[0064] 综上，本发明通过通过双目摄像头技术建立空调所处空间的三维立体模型，获取空间布局信息；根据空调所处空间布局信息获取空调适应所处空间的最佳制冷量或制热量；根据计算结果自动调节其制冷量或制热量，能够有效解决房间面积、体积大小与空调制冷量或制热量不匹配的问题，实现了节能，使得空调
能量得到更有效的利用。
[0065] 以上具体地示出和描述了本公开的示例性实施例。应可理解的是，本公开不限于这里描述的详细结构、设置方式或实现方法；相反，本公开意图涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种
修改和等效设置。
