基于人工智能的设备控制方法及系统与流程

本发明涉及人工智能，特别涉及基于人工智能的设备控制方法及系统。

背景技术：

1、电力在我们的日常生活中发挥着不可忽视的重要作用，是日常生活中的重要能源之一，给日常生活都带来了极大的便利，与电力对应的电器设备也随之被广泛应用于日常生活当中。

2、电器设备泛指使用电力的器具，主要是指家庭常用的一些为生活提供便利的用电设备，如电视机、空调、冰箱等。以空调为例，其设置于室内，通过控制出风的风力、风向及温度，对室内的环境温度进行调节，以提供更为舒适的室内环境。

3、但现对空调的控制，一般是使用者通过遥控装置对空调机体进行手工设置，但已设置的控制参数无法适配室内人流量的变化，即人工控制的方式难以保持最佳的室内环境温度，影响使用体验。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供基于人工智能的设备控制方法及系统，旨在解决现有技术中通过人工控制的方式设置空调的运行参数，无法适配室内人流量的变化，难以保持最佳的室内环境温度，影响使用体验的技术问题。

2、为了实现上述目的，第一方面，本技术实施例提供了一种基于人工智能的设备控制方法，用于控制空调的运行，所述基于人工智能的设备控制方法包括以下步骤：

3、获取室外环境参数，基于所述室外环境参数确定温度阈值范围，获取初始室内温度，基于所述初始室内温度及所述温度阈值范围确定运行模式，并通过所述温度阈值范围确定初始运行参数，所述初始运行参数包括送风温度及初始送风量；

4、获取室内图像，对所述室内图像进行人员识别，以获取与人员对应的标识框，通过所述室内图像获取区域总面积，并通过所述标识框于所述室内图像中的占用比例获取面积占用因子，基于所述标识框的数量确定人员负荷因子；

5、通过所述区域总面积、所述面积占用因子及所述人员负荷因子确定人员负荷量及新风负荷量，基于不同时刻下的所述人员负荷量及所述新风负荷量获取调节送风量，并基于所述调节送风量及所述初始送风量确定实时送风量；

6、于所述室内图像中确定所述空调的位置区域，通过所述位置区域及所述标识框确定扫风策略，基于所述送风温度、实时送风量及所述扫风策略生成运行参数，通过所述运行参数控制所述空调运行。

7、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：通过所述室外环境参数确定所述温度阈值范围，以外部环境为参考确定最佳的室内环境温度，适配了在不同时期下人体表面最适温度；通过获取所述室内图像，以所述室内图像为依据，实时掌握室内人员流动情况，在室内人员数量变化时，通过实时获取所述室内人员影响因子，将其作为优化空调送风量的条件，在室内人员数量变化对室内环境温度造成影响时，通过送风量的变化及时将室内环境温度回调至所述温度阈值范围内，即通过实时、可调节的送风量自动化、智能化的适配了室内人流量的变化，提升了使用体验；通过获取所述扫风策略，在送风时一定程度规避了人员所在区域，避免对人员长时间直吹导致产生不适感；基于所述送风温度、所述实时送风量及所述扫风策略实时生成所述运行参数，其根据不同的室内人流量情况可自适应调整，在实现更为智能化的空调控制的同时，提升了用户的使用感知，提高了用户的使用体验。

8、进一步，所述运行模式包括待机模式、制冷模式及制热模式，所述基于所述初始室内温度及所述温度阈值范围确定运行模式的步骤包括：

9、将所述初始室内温度与所述温度阈值范围进行比对；

10、若所述初始室内温度小于所述温度阈值范围，则判断进入制热模式；若所述初始室内温度大于所述温度阈值范围，则判断进入制冷模式；若所述初始室内温度处于所述温度阈值范围内，则判断进入待机模式。

11、更进一步，所述对所述室内图像进行人员识别，以获取与人员对应的标识框的步骤包括：

12、将所述室内图像调节至预设尺寸，以获取输入图像；

13、将所述输入图像作为输入值输入特征提取网络模型，以获取热力图；

14、于所述热力图中确定热力中心点，对所述热力中心点进行尺寸还原，以形成与人员对应的标识框。

15、更进一步，所述人员负荷量的计算公式为：

16、，

17、其中，表示t时刻的人员负荷量，表示聚集系数，表示区域总面积，表示t时刻的面积占用因子，表示t时刻的人员负荷因子；

18、所述新风负荷量的计算公式为：

19、，

20、其中，表示t时刻的新风负荷量，表示最小新风量，表示室外空气焓值，表示室内空气焓值；

21、所述调节送风量的计算公式为：

22、，

23、其中，表示t时刻的调节送风量，表示t-1时刻的人员负荷量，表示t-1时刻的新风负荷量，表示送风口空气焓值，表示空气密度。

24、更进一步，所述通过所述位置区域及所述标识框确定扫风策略的步骤包括：

25、通过所述空调与所述位置区域的映射关系，于所述室内图像中确定扫风区域；

26、基于所述标识框将所述扫风区域分隔为直扫区域及避让区域，为所述直扫区域及所述避让区域分别分配第一扫风速度及第二扫风速度，所述第一扫风速度小于所述第二扫风速度；

27、基于所述直扫区域、所述避让区域、所述第一扫风速度及所述第二扫风速度生成扫风策略。

28、更进一步，在所述于所述室内图像中确定所述空调的位置区域，通过所述位置区域及所述标识框确定扫风策略，基于所述送风温度、实时送风量及所述扫风策略生成运行参数，通过所述运行参数控制所述空调运行的步骤之后，还包括：

29、基于不同帧下的所述室内图像中的所述标识框的数量判断是否需进入停机模式。

30、第二方面，本技术实施例提供了一种基于人工智能的设备控制系统，应用于如上述第一方面所述的基于人工智能的设备控制方法，所述系统包括：

31、第一获取模块，用于获取室外环境参数，基于所述室外环境参数确定温度阈值范围，获取初始室内温度，基于所述初始室内温度及所述温度阈值范围确定运行模式，并通过所述温度阈值范围确定初始运行参数，所述初始运行参数包括送风温度及初始送风量；

32、第二获取模块，用于获取室内图像，对所述室内图像进行人员识别，以获取与人员对应的标识框，通过所述室内图像获取区域总面积，并通过所述标识框于所述室内图像中的占用比例获取面积占用因子，基于所述标识框的数量确定人员负荷因子；

33、调节模块，用于通过所述区域总面积、所述面积占用因子及所述人员负荷因子确定人员负荷量及新风负荷量，基于不同时刻下的所述人员负荷量及所述新风负荷量获取调节送风量，并基于所述调节送风量及所述初始送风量确定实时送风量；

34、执行模块，用于于所述室内图像中确定所述空调的位置区域，通过所述位置区域及所述标识框确定扫风策略，基于所述送风温度、实时送风量及所述扫风策略生成运行参数，通过所述运行参数控制所述空调运行。

35、第三方面，本技术实施例提供了一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的基于人工智能的设备控制方法。

36、第四方面，本技术实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的基于人工智能的设备控制方法。