[发明专利]一种智能浴缸的水流调温控制方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种智能浴缸的水流调温控制方法，其特征在于，所述方法包括：

在用户泡澡时实时获取用户的血压数值与心率数值，将所述血压数值与所述心率数值进行联合归一化处理，根据联合归一化后的血压数据与心率数据进行融合特征映射分析，得到目标水温，并按照所述目标水温对所述用户的泡澡水温进行调节，其中，所述将所述血压数值与所述心率数值进行联合归一化处理，包括：

利用如下归一化函数将所述血压数值与所述心率数值进行联合归一化处理，得到归一化参数：

其中，表示时刻i时的血压数值a归一化后对应的数值，表示时刻i时的心率数值b归一化后对应的数值，M表示所述血压数值的总数量，N表示所述心率数值的总数量，i表示时刻i，表示时刻i时的血压数值a，表示时刻i时的心率数值b，min(θ^a)表示血压数值中的最小值，min(θ^b)表示心率数值中的最小值；

根据预设的用户身材图片，对所述用户身材图片进行矩阵匹配分析，得到所述用户的疗养穴位；

通过位置编码采集用户的泡澡位置，根据所述泡澡位置以及所述疗养穴位对用户进行水冲穴位按摩；

获取用户的面部表情，通过预先构建的决策树模型分析用户面部表情，根据所述面部表情分析用户表情标签，进而对按摩力度进行调节。

2.如权利要求1所述的一种智能浴缸的水流调温控制方法，其特征在于，所述对所述用户身材图片进行矩阵匹配分析，得到所述用户的疗养穴位，包括：

将预设的用户身材图片转化为像素矩阵；

利用如下卷积算法对转化好的像素矩阵进行卷积运算，得到中间矩阵：

其中，B(i，j)为经过卷积计算得到的中间矩阵，K(m，n)为预设的卷积核矩阵，A(i-m+1，j-n+1)为用户身材图片转化的图像输入矩阵，i为中间矩阵的行数，j为中间矩阵的列数，m为卷积核矩阵的行数，n为卷积核矩阵的列数；

对所述中间矩阵进行池化处理，并将池化处理后的中间矩阵逐一与预设的穴位标签之间进行匹配度计算；

选取匹配度大于预设匹配度的池化处理后的中间矩阵对应的图片区域为用户的疗养穴位。

3.如权利要求1所述的一种智能浴缸的水流调温控制方法，其特征在于，所述通过位置编码采集用户的泡澡位置，包括：

获取用户躺在浴缸里的各个受力点；

利用如下编码算法对每个所述受力点的位置进行位置编码：

其中，PE(pos，2i)表示浴缸受力点的位置，PE(pos，2i+1)表示另一个不相同的浴缸受力点的位置，pos表示浴缸受力区域，2i表示浴缸受力点位置的纵坐标，d_model表示字符编码函数；

将计算得出的位置编码视为所述受力点的位置坐标；

根据所述位置坐标在预设坐标系内确定所述用户的受力点位置，将各个所述受力点位置坐标进行描点绘图，得到所述用户的泡澡位置。

4.如权利要求1所述的一种智能浴缸的水流调温控制方法，其特征在于，所述通过预先构建的决策树模型分析用户面部表情，根据所述面部表情分析用户表情标签，进而对按摩力度进行调节，包括：

获取预先构建的决策树模型，其中所述决策树模型数学表达式如下：

其中，g(x)为所述决策树模型的输出值，x为所述决策树模型的参数，f(y)为所述决策树模型的输入值；将所述用户面部表情作为所述决策树模型的输入值，通过所述决策树模型计算输出所述用户面部表情的表情标签；

当所述表情标签为α时，按照第一梯度对所述按摩力度进行逐步增大；

当所述表情标签为γ时，按照第二梯度对所述按摩力度进行逐步减小；

当所述表情标签为β时，所述按摩力度不变。