[发明专利]控制家电设备的方法及装置

权利要求书

1.一种控制家电设备的方法，其特征在于，包括：

获取家电设备所处目标区域内的目标用户的用户特征数据，其中，所述用户特征数据包括：情绪特征数据和年龄数据；

依据所述情绪特征数据和所述年龄数据，确定家电设备的目标运行模式；

控制所述家电设备运行所述目标运行模式。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取家电设备所处目标区域内的目标用户的用户特征数据之前，所述方法还包括：

检测是否采集到所述目标用户的人脸图像和语音信息；

若检测结果为是或者仅采集到所述人脸图像，则基于所述人脸图像获取所述用户特征数据；

若检测结果仅采集到所述语音信息，则基于所述语音信息获取所述用户特征数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述人脸图像获取所述用户特征数据，包括：

基于所述人脸图像获取所述目标用户的人脸特征信息；

将所述人脸特征信息作为人脸识别模型的输入，识别得到所述目标用户的用户特征数据，其中，所述人脸识别模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据均包括：样本人脸特征信息，与该样本人脸特征信息对应的样本特征数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述人脸图像获取所述目标用户的人脸特征信息，包括：

采用摄像设备从多个角度抓取所述目标用户的人脸图像；

对所述人脸图像进行预处理，得到处理后人脸图像，其中，所述预处理包括：图像增强处理、图像卷积处理、池化处理和激活函数处理；

将所述处理后人脸图像输入深层残差网络模型，得到所述人脸特征信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述语音信息获取所述用户特征数据，包括：

采集所述目标用户的语音信息，其中，所述语音信息包括：语调信息和语速信息；

将所述语音信息转换为文本信息；

将所述文本信息作为自然语言处理模型的输入，识别得到所述目标用户的用户特征数据，其中，所述自然语言处理模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据均包括：样本文本信息、与该样本文本信息对应的样本特征数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述文本信息作为自然语言处理模型的输入，识别得到所述目标用户的用户特征数据，包括：

通过所述自然语言处理模型提取所述文本信息的语义信息，并解析所述语义信息得到解析结果，其中，所述自然语言处理模型为基于长短期记忆网络LSTM的循环神经网络模型；

确定与所述解析结果对应的所述用户特征数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述情绪特征数据和所述年龄数据，确定家电设备的目标运行模式，包括：

获取预先设置的优先级信息，其中，所述优先级信息包括：所述年龄数据对应的第一优先级和所述情绪特征数据对应的第二优先级；

比较所述第一优先级和所述第二优先级的大小；

若比较结果指示所述第一优先级小于所述第二优先级，则确定基于所述情绪特征数据，确定与所述情绪特征数据对应的第一目标运行模式，若比较结果指示所述第一优先级大于所述第二优先级，确定基于所述年龄数据，确定与所述年龄数据对应的第二目标运行模式。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

确定与所述情绪特征数据对应的第一目标运行模式，包括：获取所述情绪特征数据和所述第一目标运行模式之间的第一预设对应关系；依据所述第一预设对应关系确定所述第一目标运行模式；

确定与所述年龄数据对应的第二目标运行模式，包括：获取所述年龄数据和所述第二目标运行模式之间的第二预设对应关系；依据所述第二预设对应关系确定所述第二目标运行模式。

9.根据权利要求1至8中任意一项所述的方法，其特征在于，所述目标运行模式包括以下至少之一：音乐播放模式、人机对话模式。