[发明专利]一种用户状态识别方法、装置、存储介质及空调

权利要求书

1.一种用户状态识别方法，其特征在于，包括：

采集所处室内的环境图像；

对所述环境图像进行多尺度的特征信息提取，得到所述环境图像的多尺度特征信息图；

对所述多尺度特征信息图进行感兴趣区域提取，得到多尺度感兴趣区域；

通过预先训练的人脸识别模型对所述多尺度感兴趣区域进行人脸识别，识别出所述环境图像中的用户的面部状态；

对所述环境图像进行多尺度的特征信息提取，包括：

对所述环境图像进行多尺度的图像卷积处理、图像下采样和图像上采样，得到多尺度特征信息图；

对所述多尺度特征信息图进行感兴趣区域提取，得到多尺度感兴趣区域，包括：

将得到的所述多尺度特征信息图输入特征金字塔网络进行感兴趣区域提取，得到多尺度感兴趣区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

基于所述环境图像的多尺度特征信息图，进行用户姿态估计和/或肢体关键点识别，得到用户姿态估计信息和肢体关键点信息；

根据得到的用户姿态估计信息和/或肢体关键点信息进行预测。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据得到的用户姿态估计信息和/或肢体关键点信息进行预测，包括：

根据得到的用户姿态估计信息和/或肢体关键点信息利用扩展卡尔曼滤波算法进行预测。

4.一种用户状态识别装置，其特征在于，包括：

图像采集单元，用于采集所处室内的环境图像；

特征提取单元，用于对所述环境图像进行多尺度的特征信息提取，得到所述环境图像的多尺度特征信息图；

区域提取单元，用于对所述多尺度特征信息图进行感兴趣区域提取，得到多尺度感兴趣区域；对所述环境图像进行多尺度的特征信息提取，包括：

对所述环境图像进行多尺度的图像卷积处理、图像下采样和图像上采样，得到多尺度特征信息图；

状态识别单元，用于通过预先训练的人脸识别模型对所述多尺度感兴趣区域进行人脸识别，识别出所述环境图像中的用户的面部状态；

对所述多尺度特征信息图进行感兴趣区域提取，得到多尺度感兴趣区域，包括：

将得到的所述多尺度特征信息图输入特征金字塔网络进行感兴趣区域提取，得到多尺度感兴趣区域。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，还包括：

姿态估计单元，用于基于所述环境图像的多尺度特征信息图，进行用户姿态估计和/或肢体关键点识别，得到用户姿态估计信息和肢体关键点信息；

状况预测单元，用于根据得到的用户姿态估计信息和/或肢体关键点信息进行预测。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述姿态估计单元，根据得到的用户姿态估计信息和/或肢体关键点信息进行预测，包括：

根据得到的用户姿态估计信息和/或肢体关键点信息利用扩展卡尔曼滤波算法进行预测。

7.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现权利要求1-3任一所述方法的步骤。

8.一种空调，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在存储器上可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-3任一所述方法的步骤，包括如权利要求4-6任一所述的用户状态识别装置。