[发明专利]一种用于进行空气调节的方法和系统

说明书

一种空调系统包括一个或多个摄像机(102)，一个或多个空调运行单元(106)，以及空调控制单元(104)，空调系统通过一个或多个摄像机(102)获得空调运行单元(106)的周围环境的图像，并基于通过预定的机器学习模型对图像进行的分析来确定第一组因素，所述第一组因素包括周围环境的布局。根据通过预定的机器学习模型对图像进行的分析所确定的第一组因素，空调控制单元(104)从预定的多个运行配置中选择第一运行配置以控制空调运行单元(106)。

技术领域

本发明涉及空气调节领域，更具体地，本发明涉及一种基于计算机视觉和机器学习所提供的信息适应性地控制空调和冷气流的方法和系统。

背景技术

空调是一种电子设备，其通过加热、冷却、加湿或除湿、控制气流等来将预定空间(例如，房间，大厅等)中的空气保持在预定状态，例如，包括将温度保持在预定温度范围内，和/或将湿度保持在预定湿度水平等等。通常根据手动设置和/或预编程的运行配置(operation profile)来对空调进行控制。传统空调被常规地安装并且由用户设置其运行配置，而未经过现场或实时指导。另外，传统空调只能根据预选的触发条件(例如，基于计时器，或温度阈值等)在预设的配置之间自动切换。这些限制使得难以优化空调的运行、浪费能源并且有损用户的舒适度。

发明内容

如在背景技术中所讨论的，传统空调单元没有考虑在不同安装设置和运行环境中的变化条件，并且不能根据不同安装设置和运行环境中的情况变化为空调单元的安装和/或运行提供现场指导或实时调整。本文所公开的实施例利用计算机视觉和本地智能决策以解决传统空调系统及其控制方法的至少一些缺点。

随着深度学习的发展，计算机视觉在各个领域都取得了很大的进步。从图像中提取的信息足够准确，可用于进一步的应用。

如本文所公开的，在一些实施例中，一种控制空调单元的方法包括：在具有一个或多个处理器和存储器并且能够与一个或多个摄像机和一个或多个空调运行单元通信的电子设备处执行下述操作：通过一个或多个摄像机获得空调运行单元的周围环境的一个或多个图像；基于通过一个或多个预定的机器学习模型对所述一个或多个图像进行的分析来确定第一组因素，所述第一组因素包括所述空调运行单元的周围环境的布局，其中，所述布局至少指定出周围环境的在远离一个或多个空调单元的第一方向上的第一深度和在远离一个或多个空调单元的第二方向上的第二深度，所述第二方向与所述第一方向不同；根据通过所述一个或多个预定的机器学习模型对所述一个或多个图像进行的分析所确定的第一组因素，从预定的多个运行配置中选择第一运行配置，其中，所述多个运行配置中的每个预定的运行配置为多个预定的控制参数中的每个控制参数指定相应的取值范围，所述控制参数用于控制一个或多个空调运行单元。

在一些实施例中，该方法包括：根据通过所述一个或多个预定的机器学习模型对所述一个或多个图像进行的分析所确定的第一组因素，修改所述第一运行配置中的所述多个预定的控制参数中的至少一个的相应的取值范围。

在一些实施例中，该方法包括：基于通过所述一个或多个预定的机器学习模型对所述一个或多个图像进行的分析来确定第二组因素，所述第二组因素包括在所述空调运行单元的周围环境中识别出的对象的状态；根据通过所述一个或多个预定的机器学习模型对所述一个或多个图像进行的分析所确定的第二组因素，在已经根据所述第一组因素修改的相应的取值范围内选择所述第一运行配置的第一控制参数的当前值，以操作所述一个或多个空调运行单元。

在一些实施例中，第一组因素包括一个或多个空调运行单元的周围环境中的窗户的位置，并且第二组因素包括窗户的打开/关闭状态。

在一些实施例中，第一组因素包括所述第一组因素包括所述一个或多个空调运行单元的周围环境中的第一类型家具的位置，并且所述第二组因素包括在所述一个或多个空调运行单元的周围环境中的所述第一类型家具的位置处是否有人。

在一些实施例中，第二组因素包括所述一个或多个空调运行单元的周围环境中的所述第一类型家具的位置处的人的运动状态。