[发明专利]一种基于深度学习的空调智能导风系统及其动态导风方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的空调智能导风系统，包括红外遥控模块；其特征在于：还包括图像传感器和风向调节模块；风向调节模块安装在空调的出风口；图像传感器安装在空调的侧部，采集空调送风范围内的图像数据；红外遥控模块连接到控制器，用于在控制器发出的指令控制下，控制空调的风速和出风温度；所述的风向调节模块包括m块导风板和和m个舵机，m≥2；m块导风板由下至上依次间隔排列在空调的出风口处；m块导风板由m个舵机驱动，各自进行独立翻转；m个舵机的控制线连接到控制器上。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的空调智能导风系统，其特征在于：还包括温度传感器网络；所述的温度传感器网络包括设置在室内不同位置的多个温度检测传输单元；各温度检测传输单元能够获取室内不同位置的温度变化情况；温度检测传输单元包括温度传感器、无线传输模块和电源模块；电源模块为温度传感器和无线传输模块供电；温度传感器与无线传输模块连接；无线传输模块按照预设的时间周期将温度传感器检测到的温度存入自己的数据类中后带上自己的标识ID号无线传输给控制器。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的空调智能导风系统，其特征在于：还包括显示模块；所述的显示模块连接到控制器，用于显示空调的工作参数。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的空调智能导风系统，其特征在于：所述的控制器与移动端设备的应用软件通过通信模块进行无线连接。

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的空调智能导风系统，其特征在于：各导风板的内侧边缘与空调出风口处构成公共轴线水平的转动副；m个舵机均固定在空调机身上，且输出轴轴与m块导风板分别固定。

6.如权利要求1所述的一种基于深度学习的空调智能导风系统的动态导风方法，其特征在于：步骤一、用户选择执行人员均衡模式或温度均衡模式；若选择人员均衡模式，则执行步骤二；若选择执行温度均衡模式，则执行步骤三；

步骤二、按照人员均衡模式进行风向调整；

2-1.摄像头拍摄空调送风范围内的图片；控制器使用目标检测神经网络对图片中的人员位置进行识别，输出结果为包含多个坐标信息的数组，得到n个人员的位置坐标；

2-2.将空调送风范围内的n个人员分为m个区域，使得m个区域包括所有人员，以m个区域的几何中心位置分别作为m个送风目标位置；

2-3.根据m个送风目标位置的坐标，分别获取m个送风目标位置到空调出风口的水平距离x_i和竖直距离h_i；计算目标角度m个舵机驱动m块导风板转动，使得m块导风板分别翻转到与竖直轴线成m个目标角度θ_i的状态；m块导风板与竖直轴线，由上至下依次减小，避免不同导风板吹出的冷风相互干渉；

步骤三、按照温度均衡模式进行风向调整；

3-1.通过温度传感器网络获取，空调送风范围内的温度最高的m个目标区域；每个目标区域均为一个圆形范围；目标区域的面积预先设定；任意两个目标区域均不相交；以m个目标区域的几何中心位置分别作为m个送风目标位置；

3-2.根据m个送风目标位置的坐标，分别获取m个送风目标位置到空调出风口的水平距离x_i和竖直距离h_i；计算目标角度m个舵机驱动m块导风板转动，使得m块导风板分别翻转到与竖直轴线成m个目标角度θ_i的状态。

7.根据权利要求6所述的一种基于深度学习的空调智能导风系统的动态导风方法，其特征在于：步骤2-2和3-2中，m块导风板由上至下目标角度依次减小，避免不同导风板吹出的冷风相互干渉。

8.根据权利要求6所述的一种基于深度学习的空调智能导风系统的动态导风方法，其特征在于：步骤2-2中，使用空间聚类方法进行m个目标区域的划分，使得m个区域面积之和最小。