CN110887161B - 基于人脸识别和人脸追踪的送风控制方法及送风装置、空调 - Google Patents

基于人脸识别和人脸追踪的送风控制方法及送风装置、空调 Download PDF

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Abstract

本发明涉及基于人脸识别和人脸追踪的送风控制方法及送风装置、空调，通过实时采集用户面部图像并对其进行识别、锁定；基于图像帧变化对用户进行追踪识别，并根据追踪识别结果制定送风装置的送风方式；在此基础上，实时检测并判断用户与送风装置、空调之间的距离是否发生变化，并根据判断结果调节送风装置、空调的送风方式。解决了送风装置、空调的送风方式与用户的需求不匹配的问题，无需人为操作，提高用户的使用体验感。

Description

基于人脸识别和人脸追踪的送风控制方法及送风装置、空调
技术领域
本发明涉及送风控制方法及送风装置、空调，具体而言，涉及基于人脸识别和人脸追踪的送风控制方法及采用其的送风装置、空调。
背景技术
现代城市生活中，人们越来越多的根据环境温度变化或自身需求使用各种各样的送风装置，如空调、风扇等，但现有技术中的送风装置只能由用户对其送风方式进行设置，当用户的活动范围发生变化时，现有的送风装置不能适应性的自发改变送风方式，即用户设定的运行模式在用户活动范围发生变化后与用户的需求、意图不匹配，降低了用户的使用感，不能很好的满足用户需求。
发明内容
本发明提供基于人脸识别和人脸追踪的送风控制方法及送风装置、空调，通过双目摄像头对用户进行人脸识别与人脸追踪，并根据识别与追踪结果自发对调整送风装置的送风温度、送风速度以及送风方向，解决了用户活动范围发生变化后送风装置的送风方式与用户的需求、意图不匹配的问题，提高了用户的使用感。
具体地：基于人脸识别和人脸追踪的送风控制方法，包括如下步骤：
S1：实时采集送风装置用户人脸图像并对其进行识别、锁定；
S2：基于图像帧变化对用户人脸进行追踪识别，并根据追踪识别结果设定送风装置的送风方式；
S3：实时检测并判断用户与送风装置之间的方向、距离是否发生变化，并根据判断结果调节送风装置的送风方式。
优选的，步骤S1中，采集送风装置用户人脸图像的方式为：通过双目摄像头对用户面部图像进行采集。
优选的，步骤S1中，对送风装置用户人脸图像进行识别、锁定的方式为：通过图像处理模块对送风装置用户人脸图像进行特征提取并和用户预存图像特征进行匹配。
优选的，步骤S2中还包括：
S21：检测用户面部是否被遮挡，若为是，则检测用户身躯是否被遮挡；若检测到用户身躯被阻挡，则检测阻挡物区域边界并调节送风装置的送风方式。
优选的，步骤S21中，若检测用户面部被遮挡，但用户身躯未被阻挡，则进行用户人体身体检测，检测用户是否为蜷曲姿态和/或被包裹；若检测到用户是蜷曲姿态和/或被包裹，则基于用户的蜷曲姿态和/或被包裹状态来调节送风装置的送风方式。
优选的，步骤S21中，若检测到用户面部未被遮挡，则直接检测用户是否为蜷曲姿态和/或被包裹；若检测到用户是蜷曲姿态和/或被包裹，则基于用户的蜷曲姿态和/或被包裹状态来调节送风装置的送风方式。
优选的，步骤S21中，检测用户面部和/或身躯是否被遮挡的方式为：提取被拍摄图像特征与用户预存图像进行匹配识别，若匹配成功，则认定用户面部未被遮挡；否则认定用户面部和/或身躯被遮挡。
优选的，步骤S21中，检测用户是否为蜷曲姿态的方式为：采用基于骨骼关键节点检测的深度神经网络算法来识别用户是否为姿态及动作。
优选的，步骤S3中，实时检测用户与送风装置之间的方向、距离的方式为：基于双目摄像头采集的图像数据视差来计算用户与送风装置之间的方向、距离。
优选的，步骤S3中，判断用户与送风装置之间的方向、距离是否发生变化的方式为：将实时采集的图像计算出的距离与前一张采集图像计算得出的方向、距离进行对比，若两个数据一致则认为用户距离没有发生变化；若不一致，则认为用户方向和/或距离发生了变化。
优选的，送风装置的送风方式包括送风温度、送风速度以及送风方向。
本发明还提供一种送风装置，采用本发明提供的控制方法。
优选的，本发明提供的送风装置包括摄像头模组、图像处理模块、控制器、送风执行模块，其中，摄像头模组，用于采集用户图像；图像处理模块，用于进行图像处理及分析；控制器，用于设定送风装置的送风方式；送风执行模块，用于执行控制器设定的的送风方式，进行送风。
本发明还提供一种空调，采用本发明提供的控制方法或具有本发明提供的送风装置。
本发明可以对用户进行人脸识别和人脸追踪，并根据识别与追踪结果自发的调整送风装置、空调的送风方式，与用户的需求和意图相匹配，更好的满足用户的需求。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。
附图说明
通过参照附图详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它目标、特征及优点将变得更加显而易见。下面描述的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1本发明实施例1空调控制方法流程示意图；
图2本发明实施例1空调温度与用户距离关系示意图；
图3本发明实施例1用户被阻挡时空调送风方向示意图；
图4本发明实施例1与实施例2空调送风***组成示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种，但是不排除包含至少一种的情况。
应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者***不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者***所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者***中还存在另外的相同要素。
本发明通过双目摄像头对用户进行人脸识别与人脸追踪，并根据识别与追踪结果自发对调整送风装置的送风方式以适应用户活动范围的变化，解决送风装置的送风方式与用户的需求不匹配的问题，提高用户的使用感。
实施例1：
下面结合附图1-4对本发明中的具体实施方式的内容进行详细描述：
基于人脸识别和人脸追踪的送风控制方法，该送风控制方法应用于空调，本实施例的控制方法包括如下步骤：
S1：实时采集空调用户人脸图像并对其进行识别、锁定。
具体的，本空调示例优选通过双目摄像头对用户的人脸图像进行采集，并将所采集的图像传递到图像处理模块，图像处理模块对所采集的图像实施预处理，之后提取人脸特征信息并与空调***中用户预存图像的特征信息进行匹配识别，根据匹配结果锁定用户。
优选的，人脸特征信息匹配识别过程中设定特征信息重合阈值范围为75％-100％，若所采集图像中人脸特征信息与空调***中用户预存图像的特征信息重合度在设定阈值范围内，则认为匹配成功，并根据匹配结果对用户进行锁定；若重合度低于设定阈值范围，则认为匹配失败，双目摄像头重新进行用户图像采集与识别。
S2：基于图像帧变化对用户进行人脸追踪识别，并根据追踪识别结果设定空调的送风方式。
优选的，人脸追踪过程中，图像帧率范围为24fps-30fps，本实施例优选的，图像帧率设为25fps，该数值帧率可保证双目摄像头对用户实现连续追踪。
优选的，送风方式包括送风温度、送风速度以及送风方向。
在人脸识别、锁定成功的前提下基于图像帧变化对用户进行人脸追踪，追踪过程中持续捕获用户人脸的位置和大小等信息，根据双目摄像头所采集两张图像数据视差计算出用户相对空调的方向以及两者之间的距离。
优选的，步骤S2中还包括：
S21：检测用户面部是否被遮挡，若为是，则检测用户身躯是否被遮挡；若检测到用户身躯被阻挡，则检测阻挡物区域边界并调节空调的送风方式。
优选的，若检测用户面部被遮挡，但用户身躯未被阻挡，则进行用户人体身体检测，检测用户是否为蜷曲姿态和/或被包裹；若检测到用户是蜷曲姿态和/或被包裹，则基于用户的蜷曲姿态和/或被包裹状态来调节空调的送风方式。
优选的，若检测用户面部未被遮挡，直接检测用户是否为蜷曲姿态和/或被包裹；若检测到用户是蜷曲姿态和/或被包裹，则基于用户的蜷曲姿态和/或被包裹状态来调节空调的送风方式。
优选的，用户被包裹是指用户衣着较厚或身体上包裹有毛毯、棉被等物。
优选的，可以在用户是否为蜷曲姿态检测完成之后再对用户是否被包裹进行检测，本实施例还可进一步优选的，用户是否为蜷曲姿态的检测与是否被包裹的检测也可以同时进行。
优选的，若检测到用户为蜷曲姿态和/或被包裹，则基于用户蜷缩和/或被包裹来设定空调的送风方式；若检测到用户不是蜷曲姿态同时也没有被包裹，则基于用户与空调的距离来设定空调的送风方式。
优选的，采用图像处理模块来识别、检测所采集用户图像人脸和/或身躯是否被遮挡。
具体的，在图像处理模块中依次对所采集图像实施预处理与人脸和/或身躯特征信息提取，并将提取人脸和/或身躯特征信息与用户预存图像中的特征信息进行匹配识别，若匹配成功，则认定用户面部和/或身躯未被遮挡；否则认定用户面部和/或身躯被遮挡。
优选的，采用基于骨骼关键节点检测的深度神经网络算法对用户是否为蜷曲姿态进行识别。
优选的，基于阻挡物设定的送风方式为：检测阻挡物区域边界，并根据检测结果调整空调的送风方向，将送风方向调节至阻挡物边界及未阻挡区域，让风尽可能多的吹向用户。
优选的，基于用户是蜷缩姿态和/或被包裹设定的空调送风方式为：将空调风向调整至用户所在位置，并调高空调的送风温度以及送风速度，使用户尽快感觉到温暖。
优选的，基于用户与空调的距离来设定空调的送风方式为：用户与空调之间的距离越远，调节空调送风温度越高，送风速度越快。
优选的，图像处理模块对用户方向、距离的计算与用户面部、身躯、姿态的检测可以依次进行，也可以同时进行。
优选的，基于用户是蜷缩姿态和/或被包裹来设定的送风方式与基于用户与空调的距离设定的送风方式可以相互结合。
S3：实时检测并判断用户与空调之间的距离、方向是否发生变化，并根据判断结果调节空调的送风方式。
优选的，判断用户与空调之间的距离、方向是否发生变化的方式为：将根据实时采集图像计算出的距离、方向与前一帧图像计算得出的距离、方向进行对比，若两个数据一致则认为用户距离、方向没有发生变化；若不一致，则认为用户距离或方向发生了变化。
优选的，若用户距离变远，则调高空调送风温度，加快送风速度；若用户距离变近，则降低空调送风温度，减慢送风速度；若用户方向发生变化，则根据用户所处的方向调节空调送风方向，使空调送风方向与用户所处的方向一致。
优选的，本实施例提供的送风方法也可以应用于风扇或其他送风装置。
本实施例提供的一种基于人脸识别和人脸追踪的送风控制方法，对用户进行人脸识别与人脸追踪，无需手动控制，使送风装置自发调整送风方式以适应用户活动范围的变化，有效实现了送风装置的送风方式与用户的需求相匹配。
实施例2：
本实施例提供一种送风装置，采用实施例1中提供的控制方法，该送风装置包括摄像头模块、图像处理模块、控制器、送风执行模块，如图4所述，其中，摄像头模组，用于采集用户图像，本实施例优选为双目摄像头；图像处理模块，用于进行图像处理及分析；控制器，用于设定送风装置的送风方式；送风执行模块，用于执行控制器设定的的送风方式，为用户送风。本实施例中的送风装置可以通过双目摄像头进行人脸识别与人脸追踪，使得送风装置根据用户活动范围、姿态变化适应性的进行调整，提高了用户的使用体验感。
实施例3：
本实施例提供一种空调，采用实施例1中的送风控制方法和/或具有实施例2中提供的送风装置。
综上，本发明通过实时采集用户面部图像并对其进行识别、锁定，并基于图像帧变化对用户进行追踪识别，并根据追踪识别结果设定送风方式，在此基础上，实时检测并判断用户与送风装置、空调之间的距离是否发生变化，并根据判断结果调节送风装置、空调的送风方式，解决了送风装置、空调的送风方式与用户的需求不匹配的问题，无需人为操作，提高用户的使用感。
以上具体地示出和描述了本公开的示例性实施例。应可理解的是，本公开不限于这里描述的详细结构、设置方式或实现方法；相反，本公开意图涵盖包含在所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等效设置。

Claims (9)

1.基于人脸识别和人脸追踪的送风控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：实时采集送风装置用户人脸图像并对其进行识别、锁定；通过图像处理模块对送风装置用户人脸图像进行特征提取并和用户预存图像特征进行匹配，根据匹配结果锁定用户；
S2：基于图像帧变化对用户人脸进行追踪识别，并根据追踪识别结果设定送风装置的送风方式；
所述步骤S2还包括，检测用户面部是否被遮挡，若为是，则检测用户身躯是否被遮挡：
若检测到用户身躯被阻挡，则检测阻挡物区域边界并调节送风装置的送风方式，将送风方向调节至阻挡物边界及未阻挡区域，让风尽可能多的吹向用户；
若检测到用户身躯未被阻挡，则进行用户人体身体检测，检测用户是否为蜷曲姿态和/或被包裹；若检测到用户是蜷曲姿态和/或被包裹，则基于用户的蜷曲姿态和/或被包裹状态来调节送风装置的送风方式；
若检测到用户面部未被遮挡，则直接检测用户是否为蜷曲姿态和/或被包裹；若检测到用户是蜷曲姿态和/或被包裹，则基于用户的蜷曲姿态和/或被包裹状态来调节送风装置的送风方式；
S3：实时检测并判断用户与送风装置之间的方向、距离是否发生变化，将实时采集的图像计算出的距离与前一张采集图像计算得出的方向、距离进行对比，若两个数据一致则认为用户距离没有发生变化；若不一致，则认为用户方向和/或距离发生了变化；并根据判断结果调节送风装置的送风方式。
2.如权利要求1所述的送风控制方法，其特征在于，所述步骤S1中，采集送风装置用户人脸图像的方式为：通过双目摄像头对用户面部图像进行采集。
3.如权利要求1-2任一项所述的送风控制方法，其特征在于，所述步骤S2中，检测用户面部和/或身躯是否被遮挡的方式为：提取被拍摄图像特征与用户预存图像进行匹配识别，若匹配成功，则认定用户面部未被遮挡；否则认定用户面部和/或身躯被遮挡。
4.如权利要求1-2中任一所述的送风控制方法，其特征在于，所述步骤S2中，检测用户是否为蜷曲姿态的方式为：采用基于骨骼关键节点检测的深度神经网络算法来识别用户是否为姿态及动作。
5.如权利要求1所述的送风控制方法，其特征在于，所述步骤S3中，实时检测用户与送风装置之间的方向、距离的方式为：基于双目摄像头采集的图像数据视差来计算用户与送风装置之间的方向、距离。
6.如权利要求1所述的送风控制方法，其特征在于，所述送风装置的送风方式包括送风温度、送风速度以及送风方向。
7.一种送风装置，其特征在于，采用权利要求1-6任一所述的送风控制方法。
8.如权利要求7所述的一种送风装置，其特征在于，所述送风装置包括摄像头模组、图像处理模块、控制器、送风执行模块，其中，摄像头模组，用于采集用户图像；图像处理模块，用于进行图像处理及分析；控制器，用于设定送风装置的送风方式；送风执行模块，用于执行所述控制器设定的送风方式，进行送风。
9.一种空调，其特征在于，采用权利要求1-6任一项所述的送风控制方法或权利要求7-8任一项所述的送风装置。
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