[发明专利]空调控制方法、装置、存储介质以及处理器

说明书

本发明公开了一种空调控制方法、装置、存储介质以及处理器。其中，该方法包括：获取用户的至少一种身体状态信息；基于机器学习得到的预测模型，识别得到与身体状态信息对应的冷热级别；根据冷热级别调节空调的输出状态。本发明解决了相关技术中无法根据人体感受对空调进行控制的技术问题。

技术领域

本发明涉及空调控制技术领域，具体而言，涉及一种空调控制方法、装置、存储介质以及处理器。

背景技术

空调现有的调节依托于用户手动调节，例如，通过空调遥控或者其它智能终端手动调节空调的风速、制冷、制热等。另外，虽然现在可以通过语言、手势识别等，对空调进行控制，但多是基于通过这些方式发布控制指令，例如，通过语音控制空调开闭，以及利用固定的手势等调节空调的运行模式。这些均无法真实反映用户身体的冷热状况以及用户对当前空调环境的真实感受。因此，相关技术中无法根据人体感受对空调进行控制。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种空调控制方法、装置、存储介质以及处理器，以至少解决相关技术中无法根据人体感受对空调进行控制的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种空调控制方法，包括：获取用户的至少一种身体状态信息；基于机器学习得到的预测模型，识别得到与所述身体状态信息对应的冷热级别；根据所述冷热级别调节空调的输出状态。

可选地，在获取用户的身体状态信息之前，通过以下方式至少之一确定用户的身体状态信息包括：利用图像采集设备检测用户的皮肤参数，依据所述皮肤参数确定所述用户的第一身体状态信息，其中，所述第一身体状态信息包括：舒适、畏寒、微汗；利用红外传感设备检测用户的身体参数，依据所述身体参数确定所述用户的第二身体状态信息，其中，所述第二身体状态信息包括用户的平均热感觉指数(Predicted Mean Vote，简称为PMV)值；利用语音采集设备检测用户的语音参数，依据所述语音参数确定所述用户的第三身体状态信息，其中，所述第三身体状态信息包括对用户的语音参数识别的结果。

可选地，基于机器学习得到的预测模型，识别得到与所述身体状态信息对应的冷热级别包括：将所述身体状态信息输入预测模型，生成与所述身体状态信息对应的冷热级别，其中，所述预测模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据均包括：不同类型的身体状态信息和对应的冷热级别。

可选地，根据所述冷热级别调节空调的输出状态还包括：检测用户在所处空间中的位置信息；依据所述位置信息确定所述用户对应的空调的工作区域；根据所述工作区域调节空调的输出状态。

可选地，所述输出状态包括以下至少之一：出风速度、出风温度和出风方向。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种空调控制装置，包括：获取模块，用于获取用户的至少一种身体状态信息；识别模块，用于基于机器学习得到的预测模型，识别得到与所述身体状态信息对应的冷热级别；调节模块，用于根据所述冷热级别调节空调的输出状态。

可选地，还包括确定模块，其中，所述确定模块包括以下至少之一：第一确定单元，用于利用图像采集设备检测用户的皮肤参数，依据所述皮肤参数确定所述用户的第一身体状态信息，其中，所述第一身体状态信息包括：舒适、畏寒、微汗；第二确定单元，用于利用红外传感设备检测用户的身体参数，依据所述身体参数确定所述用户的第二身体状态信息，其中，所述第二身体状态信息包括用户的平均热感觉指数PMV值；第三确定单元，用于利用语音采集设备检测用户的语音参数，依据所述语音参数确定所述用户的第三身体状态信息，其中，所述第三身体状态信息包括对用户的语音参数识别的结果。

可选地，所述识别模块包括：预测单元，用于将所述身体状态信息输入预测模型，生成与所述身体状态信息对应的冷热级别，其中，所述预测模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据均包括：不同类型的身体状态信息和对应的冷热级别。