CN111609515A - 一种空调外机去除蜂巢的方法及空调外机 - Google Patents
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Abstract
本申请提供的了一种空调外机去除蜂巢的方法及空调外机,可以应用于空调外机,该方法包括:采集空调外机周围的第一声音;确定所述第一声音中存在蜂类的声音,获取所述空调外机的多张环境图像;确定所述多张环境图像中存在蜂巢特征时,执行去除蜂巢流程。通过该方法,空调外机可以自动检测蜂巢,并去除所述蜂巢,不需要人工手动操作,减少了人力资源的浪费。
Description
技术领域
本申请涉及智能家电领域,尤其涉及一种空调外机去除蜂巢的方法及空调外机。
背景技术
胡蜂以及虎头蜂等蜂类因以群居、筑巢的方式生存,对环境有较强的适应性,故分布非常广泛。蜂类筑巢时倾向于选择屋檐、搭架等不易发现的位置进行依附,而这些位置大多是空调外机的安装位置。而且空调工作时,产生的电气噪音以及红外线也会吸引蜂类在其周围筑巢。然而,蜜蜂在空调外机筑巢,将影响空调外机的正常运转以及空调的使用寿命,且蜜蜂具有一定的攻击性,给用户的人身安全带来了一定的安全隐患。
现有技术中通过人工合成药物、烟雾驱散来蜂群,但是对于高层建筑的空调外机存在操作不便的问题,而且药物驱散蜂群后容易使蜂群具有较强的攻击性,对人们的人身安全仍然存在巨大的威胁。
因此,如何便捷地去除空调外机的蜂巢是个亟需解决的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种空调外机去除蜂巢的方法及空调外机,用来去除空调外机的蜂巢。
第一方面,本申请实施例提供的一种空调外机去除蜂巢的方法,包括:
采集空调外机周围的第一声音;
确定所述第一声音中存在蜂类的声音,获取所述空调外机的一张或多张环境图像;
确定所述环境图像中存在蜂巢特征时,执行去除蜂巢流程。
可选的,所述多张环境图像中包括在第一时刻采集的第一图像和在所述第一时刻之后的第二时刻采集的第二图像,所述第一图像包括第一蜂巢特征,所述第二图像包括第二蜂巢特征;所述确定所述多张环境图像中存在蜂巢特征时,执行去除蜂巢流程,包括:
若所述第一蜂巢特征与所述第二蜂巢特征不同时,执行去除蜂巢流程。
可选的,所述执行去除蜂巢流程,包括:
根据所述第一蜂巢特征和/或所述第二蜂巢特征对应的图像坐标,确定所述蜂巢的实际位置;
将所述空调工作时产生的冷凝水汽化;
向所述蜂巢的实际位置喷射气流,以去除所述蜂巢。
可选的,所述确定所述第一声音中存在蜂类的声音,获取所述空调外机的多张环境图像,包括:
确定所述第一声音的频谱中的蜂类声音特征频率;
确定所述蜂类声音特征频率在预设时间内出现的次数达到阈值,获取所述多张环境图像。
可选的,所述第一蜂巢特征包括第一图像上第一区域内的灰度值大于第一阈值的特征点;所述第二蜂巢特征包括第一图像上第二区域内的灰度值大于第二阈值的特征点。
第二方面,本申请实施例提供的一种空调外机,包括:
采集模块,用于采集所述空调外机周围的第一声音;
所述采集模块,还用于在所述第一声音中存在蜂类的声音时,获取所述空调外机的多张环境图像;
处理模块,用于在所述多张环境图像中存在蜂巢特征时,执行去除蜂巢流程。
可选的,所述多张环境图像中包括在第一时刻采集的第一图像和在所述第一时刻之后的第二时刻采集的第二图像,所述第一图像包括第一蜂巢特征,所述第二图像包括第二蜂巢特征;所述处理模块在用于所述多张环境图像中存在蜂巢特征时,执行去除蜂巢流程,具体用于:
当所述第一蜂巢特征与所述第二蜂巢特征不同时,执行去除蜂巢流程。
可选的,所述处理模块在用于执行去除蜂巢流程时,具体用于:
根据所述第一蜂巢特征和/或所述第二蜂巢特征对应的图像坐标,确定所述蜂巢的实际位置;
将所述空调工作时产生的冷凝水汽化;
向所述蜂巢的实际位置喷射气流,以去除所述蜂巢。
可选的,所述处理模块用于确定所述第一声音中存在蜂类的声音,获取所述空调外机的多张环境图像,具体用于:
确定所述第一声音的频谱中的蜂类声音特征频率;
确定所述蜂类声音特征频率在预设时间内出现的次数达到阈值,获取所述多张环境图像。
第三方面,本申请实施例提供的一种计算机可读介质,存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令用于执行上述方法。
本申请提供的了一种空调外机去除蜂巢的方法,可以应用于空调外机,该方法包括:采集空调外机周围的第一声音;确定所述第一声音中存在蜂类的声音,获取所述空调外机的多张环境图像;确定所述多张环境图像中存在蜂巢特征时,执行去除蜂巢流程。通过该方法,空调外机可以自动检测蜂巢,并去除所述蜂巢,不需要人工手动操作,减少了人力资源的浪费。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为本申请实施例提供的空调外机去除蜂巢的方法的流程示意图;
图2为本申请实施例提供的蜂巢特征示意图;
图3为本申请提供的实施例1的流程示意图;
图4为本申请提供的实施例2的流程示意图;
图5为本申请实施例提供的空调外机的结构示意图之一;
图6为本申请实施例提供的空调外机的结构示意图之二。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本申请的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本申请,并不用于限定本申请,并且在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要理解的是,在本申请实施例的描述中,“第一”、“第二”等词汇,仅用于区分描述的目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性,也不能理解为指示或暗示顺序。在本申请实施例的描述中“多个”,是指两个或两个以上。
本申请实施例中的术语“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。
为了便于理解,下面简单介绍一下本申请的背景技术。
胡蜂以及虎头蜂等蜂类因以群居、筑巢的方式生存,对环境有较强的适应性,故分布非常广泛。蜂类筑巢时倾向于选择屋檐、搭架等不易发现的位置进行依附,而这些位置大多是空调外机的安装位置。而且空调工作时,产生的电气噪音以及红外线也会吸引蜂类在其周围筑巢。然而,蜜蜂在空调外机筑巢,将影响空调外机的正常运转以及空调的使用寿命,且蜜蜂具有一定的攻击性,给用户的人身安全带来了一定的安全隐患。
现有技术中通过人工合成药物、烟雾驱散来蜂群,但是对于高层建筑的空调外机存在操作不便的问题,而且药物驱散蜂群后容易使蜂群具有较强的攻击性,对人们的人身安全仍然存在巨大的威胁。
因此,如何便捷地去除空调外机的蜂巢是个亟需解决的问题。
为解决上述技术问题,本申请提供的了一种空调外机去除蜂巢的方法,可以应用于空调外机,该方法包括:采集空调外机周围的第一声音;确定所述第一声音中存在蜂类的声音,获取所述空调外机的多张环境图像;确定所述多张环境图像中存在蜂巢特征时,执行去除蜂巢流程。通过该方法,空调外机可以自动检测蜂巢,并去除所述蜂巢,不需要人工手动操作,减少了人力资源的浪费。
下面结合说明书附图介绍本申请实施例提供的技术方案。
请参见图1,图1为本申请实施例提供的空调外机去除蜂巢的方法的流程示意图,该方法适用于空调外机,该方法包括以下几个步骤:
101:采集空调外机周围的第一声音。
示例性的,假设空调外机安装了具有共振腔的拾音器,所述空调外机通过拾音器采集空调外机周围的第一声音。
102:确定所述第一声音中存在蜂类的声音。
在一种可能的实施方式中,所述确定所述第一声音中存在蜂类的声音,可以是:空调外机对第一声音进行频谱分析,并根据蜂类声音特征频率来确定所述第一声音中是否存在蜂类声音。
示例性的,空调外机根据蜂类的特征频率,从所述第一声音中确定出中心频率为440Hz,频率范围为200Hz至1000Hz的声音A,并将声音A和数据库中预存的蜂类声音对应的频谱信息进行差分运算,得到声音A和数据库中蜂类声音的相关度,该相关度大于预设阈值,则确定第一声音中出现了蜂类的声音。
103:获取所述空调外机的多张环境图像。
应理解,在获取所述空调外机的多张环境图像之前,空调外机还需要判断在预设时长内蜂类声音的出现次数是否达到阈值,在蜂类声音的出现次数达到阈值时,再开始获取空调外机的图像。
可选的,空调外机可以通过红外传感器获取空调外机在不同工作状态下的多张图像。
示例性的,假设所述阈值是30次,所述预设时长是1分钟,当前空调外机检测到一分钟内出现了35次蜂类声音的特征频率,则启动红外传感器,分别获取所述空调外机刚停止工作、停止工作较长一段时间以及工作时这三种状态下的多张环境图像。
104:确定所述环境图像中存在蜂巢特征。
在一种可能的实施方式中,所述多张环境图像中包括在第一时刻采集的第一图像和在所述第一时刻之后的第二时刻采集的第二图像;所述确定所述蜂巢特征包括确定所述第一图像中的第一蜂巢特征和所述第二图像中的第二蜂巢特征;其中,所述第一蜂巢特征包括第一图像上第一区域内的灰度值大于第一阈值的特征点;所述第二蜂巢特征包括第一图像上第二区域内的灰度值大于第二阈值的特征点。
应理解,所述第一阈值和所述第二阈值可以相同也可以不同,本申请的实施例不做具体的限定。
示例性的,假设第一阈值和第二阈值均为90。在空调外机获取到多张环境图像后,对所述多张环境图像进行滤波处理,得到灰度化的图像,根据图像中各个特征点的灰度值大小,确定出包括第一蜂巢特征的图像A,并检测出图像A之后的24小时内的产生的包括第二蜂巢特征的图像B。请参见图2,图2为本申请实施例提供的蜂巢特征示意图,从图2可知所述第一蜂巢特征为第一图像上第一区域内的灰度值大于90的特征点;所述第二蜂巢特征为第二图像上第二区域内的灰度值大于90的特征点,其中所述第一蜂巢特征和所述第二蜂巢特征均是以灰度值较高的核心特征点,以及随机的灰度值较高的特征点。
105:执行去除蜂巢流程。
在一种可能的实施方式中,所述执行去除蜂巢流程,包括:根据所述第一蜂巢特征和/或所述第二蜂巢特征对应的图像坐标,确定所述蜂巢的实际位置;将所述空调工作时产生的冷凝水汽化;向所述蜂巢的实际位置喷射气流,以去除蜂巢。
应理解,冷凝水汽化之后可以得到水烟雾,空调外机将所述水烟雾以气流的方式向出蜂巢喷射,以提高蜂巢周围的湿度并降低温度,得的空调外机的环境不再适合蜂类生存。通过该实施方式,可以温和地驱赶蜂类,减小了蜂类的攻击性。
下面结合图3、图4和具体的实施例介绍本申请的技术方案。
实施例1
请参见图3,图3为本申请提供的实施例1的流程示意图;该流程包括以下几个步骤:
301:采集空调外机周围的第一声音。
关于步骤301的描述请参见前文图1中步骤101的描述。
302:对所述第一声音进行预处理。
应理解,所述第一声音是所述空调外机周围环境产生的声音,可能存在空调运行的声音和多种生活噪音,为了快速的检测出蜂类的声音,可以对所述第一声音进行预处理。
示例性的,空调外机采集到第一声音之后,降低该声音信号中典型生活环境噪音的信号强度。
303:判断所述第一声音中是否出现蜂类声音特征频率。
若所述第一声音中出现了蜂类声音特征频率,执行步骤304;所述第一声音中未出现蜂类声音特征频率,执行步骤301。
示例性的,空调外机根据蜂类的特征频率,从所述第一声音中确定出中心频率为440Hz,频率范围为200Hz至1000Hz的声音A,并将声音A和数据库中预存的蜂类声音对应的频谱信息进行差分运算,得到声音A和数据库中蜂类声音的相关度,该相关度大于预设阈值,则确定第一声音中出现了蜂类的声音。
步骤304:判断预设时长内蜂类声音特征频率出现次数是否达到阈值。
应理解,若所述次数达到阈值则执行步骤305,若未达到阈值则执行步骤的301。
示例性的,假设预设时长为30s,阈值为30,空调外机在30s内检测出的蜂类声音特征频率的次数为25次,即次数未达到阈值,空调外机继续采集周围的声音。
步骤305:获取多张环境图像。
关于步骤305的描述请参见前文图1中步骤103的描述。
306:确定所述多张环境图像中存在蜂巢特征。
关于步骤104的描述请参见前文图1中步骤104的描述。
307:执行去除蜂巢流程。
关于步骤105的描述请参见前文图1中步骤105的描述。
实施例2
请参见图4,图4为本申请提供的实施例2的流程示意图,该流程包括以下几个步骤:
步骤401:采集空调外机周围的第一声音。
关于步骤401的描述请参见前文图1中步骤101的描述。
步骤402:确定所述第一声音中存在蜂类的声音。
关于步骤402的描述请参见前文图1中步骤102的描述。
步骤403:获取所述空调外机的多张环境图像。
关于步骤403的描述请参见前文图1中步骤104的描述。
步骤404:对所述多张环境图像进行预处理。
示例性的,空调外机建立模糊频段滤波器,以典型红外频率为中心对所述多个红外图像进行滤波处理。
步骤405:确定所述多张环境图像中存在蜂巢特征。
可选的,空调可以根据环境图像中各个特征点的灰度值和分布情况确定环境图像中是否存在不同的特征值。
示例性的,若环境图像中出现了如图2所示的以蜂王为核心区域和随机的点状的灰度值较高的特征点,则认为环境图像中出现了蜂巢特征。
步骤406:判断是否存在包括不同蜂巢特征的图像。
应理解,为了检测出初期的蜂巢,即在变化中的蜂巢,空调外机还可以判断所述多张环境图像中是否存在不同的蜂巢特征。若存在则执行步骤407,若不存在则执行步骤403。这样,可以在蜂巢形成初期对所述蜂巢及时干预,避免了更多的蜂类聚集使得后期去除蜂巢困难的情况。
示例性的,若空调外机从多张环境图像中检测出了如图2所示的图像A和图像B,从图2可知图像A上第一区域内的灰度值大于阈值的核心特征点和随机特征点即是第一蜂巢特征,图像B上第二区域内的灰度值大于阈值的核心特征点和随机特征点即是第二蜂巢特征;第二区域内的灰度值较高的特征点数量明显比第一区域内的灰度值较高的特征点数量多,即第一蜂巢特征和第二蜂巢特征不同,执行步骤407。
步骤407:执行去除蜂巢流程。
示例性的,空调外机空调工作时产生的冷凝水汽化,以气流的形式向蜂巢位置持续释放水烟雾,以极大地提高周围湿度并降低温度,创造出不利于蜂巢发展的环境条件,从而温和地驱赶蜂类。
步骤408:判断蜂巢特征是否消失。
应理解,在执行去蜂巢流程后,为防止外机在高湿度环境下使用寿命降低,需及时关闭干预***。还需要判断蜂巢是否消失。若已消失,则执行步骤401;若未消失,继续执行步骤407。
基于同一发明构思,本申请还提供了一种空调外机,请参见图5,图5为本申请实施例提供的空调外机的结构示意图之一,包括:
采集模块501,用于采集所述空调外机周围的第一声音;
所述采集模块501,还用于在所述第一声音中存在蜂类的声音时,获取所述空调外机的多张环境图像;
处理模块502,用于在所述多张环境图像中存在蜂巢特征时,执行去除蜂巢流程。
可选的,所述多张环境图像中包括在第一时刻采集的第一图像和在所述第一时刻之后的第二时刻采集的第二图像,所述第一图像包括第一蜂巢特征,所述第二图像包括第二蜂巢特征;所述处理模块502在用于所述多张环境图像中存在蜂巢特征时,执行去除蜂巢流程,具体用于:当所述第一蜂巢特征与所述第二蜂巢特征不同时,执行去除蜂巢流程。
可选的,所述处理模块502在用于执行去除蜂巢流程时,具体用于:根据所述第一蜂巢特征和/或所述第二蜂巢特征对应的图像坐标,确定所述蜂巢的实际位置;将所述空调工作时产生的冷凝水汽化;向所述蜂巢的实际位置喷射气流,以去除所述蜂巢。
可选的,所述处理模块502用于确定所述第一声音中存在蜂类的声音,获取所述空调外机的多张环境图像,具体用于:确定所述第一声音的频谱中的蜂类声音特征频率;确定所述蜂类声音特征频率在预设时间内出现的次数达到阈值,获取所述多张环境图像。
请参见图6所示,图6为本申请实施例提供的空调外机的结构示意图之二。该空调外机包括至少一个处理器602,以及与至少一个处理器连接的存储器601,本申请实施例中不限定处理器602与存储器601之间的具体连接介质,图6是以处理器602和存储器601之间通过总线600连接为例,总线600在图6中以粗线表示,其它部件之间的连接方式,仅是进行示意性说明,并不以此为限。总线600可以分为地址总线、数据总线、控制总线等,为便于表示,图6中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
在本申请实施例中,存储器601存储有可被至少一个处理器602执行的指令,至少一个处理器602通过调用存储器601存储的指令,可以执行前述的一种空调外机去除蜂巢的方法中所包括的步骤。
其中,处理器602是空调外机的控制中心,可以利用各种接口和线路连接整个空调外机的各个部分,通过执行存储在存储器601内的指令,从而实现空调外机的各种功能。可选的,处理器602可包括一个或多个处理单元(例如,声音特征分析模块、图像分析模块),处理器602可集成应用处理器和调制解调处理器,其中,应用处理器主要处理操作***、用户界面和应用程序等,调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调处理器也可以不集成到处理器602中。在一些实施例中,处理器602和存储器601可以在同一芯片上实现,在一些实施例中,它们也可以在独立的芯片上分别实现。
存储器601作为一种非易失性计算机可读存储介质,可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。存储器601可以包括至少一种类型的存储介质,例如可以包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器、随机访问存储器(Random AccessMemory,RAM)、静态随机访问存储器(Static Random Access Memory,SRAM)、可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory,PROM)、只读存储器(Read Only Memory,ROM)、带电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory,EEPROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等等。存储器601是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质,但不限于此。本申请实施例中的存储器601还可以是电路或者其它任意能够实现存储功能的装置,用于存储程序指令和/或数据。
处理器602可以是通用处理器,例如中央处理器(CPU)、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件,可以实现或者执行本申请实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的一种空调外机去除蜂巢的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成,或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
通过对处理器602进行设计编程,可以将前述实施例中介绍的一种空调外机去除蜂巢的方法所对应的代码固化到芯片内,从而使芯片在运行时能够执行前述的一种空调外机去除蜂巢的方法的步骤,如何对处理器602进行设计编程为本领域技术人员所公知的技术,这里不再赘述。
基于上述实施例,本申请实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意方法实施例中的一种空调外机去除蜂巢的方法。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然,本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样,倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内,则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种空调外机去除蜂巢的方法,其特征在于,应用于空调外机,包括:
采集空调外机周围的第一声音;
确定所述第一声音中存在蜂类的声音,获取所述空调外机的一张或多张环境图像;
确定所述环境图像中存在蜂巢特征时,执行去除蜂巢流程。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多张环境图像中包括在第一时刻采集的第一图像和在所述第一时刻之后的第二时刻采集的第二图像,所述第一图像包括第一蜂巢特征,所述第二图像包括第二蜂巢特征;所述确定所述多张环境图像中存在蜂巢特征时,执行去除蜂巢流程,包括:
若所述第一蜂巢特征与所述第二蜂巢特征不同时,执行去除蜂巢流程。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述执行去除蜂巢流程,包括:
根据所述第一蜂巢特征和/或所述第二蜂巢特征对应的图像坐标,确定所述蜂巢的实际位置;
将所述空调工作时产生的冷凝水汽化;
向所述蜂巢的实际位置喷射气流,以去除所述蜂巢。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述第一声音中存在蜂类的声音,获取所述空调外机的多张环境图像,包括:
确定所述第一声音的频谱中的蜂类声音特征频率;
确定所述蜂类声音特征频率在预设时间内出现的次数达到阈值,获取所述多张环境图像。
5.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述第一蜂巢特征包括第一图像上第一区域内的灰度值大于第一阈值的特征点;所述第二蜂巢特征包括第一图像上第二区域内的灰度值大于第二阈值的特征点。
6.一种空调外机,其特征在于,包括:
采集模块,用于采集所述空调外机周围的第一声音;
所述采集模块,还用于在所述第一声音中存在蜂类的声音时,获取所述空调外机的多张环境图像;
处理模块,用于在所述多张环境图像中存在蜂巢特征时,执行去除蜂巢流程。
7.如权利要求6所述的空调外机,其特征在于,所述多张环境图像中包括在第一时刻采集的第一图像和在所述第一时刻之后的第二时刻采集的第二图像,所述第一图像包括第一蜂巢特征,所述第二图像包括第二蜂巢特征;所述处理模块在用于所述多张环境图像中存在蜂巢特征时,执行去除蜂巢流程,具体用于:
当所述第一蜂巢特征与所述第二蜂巢特征不同时,执行去除蜂巢流程。
8.如权利要求6所述的空调外机,其特征在于,所述处理模块在用于执行去除蜂巢流程时,具体用于:
根据所述第一蜂巢特征和/或所述第二蜂巢特征对应的图像坐标,确定所述蜂巢的实际位置;
将所述空调工作时产生的冷凝水汽化;
向所述蜂巢的实际位置喷射气流,以去除所述蜂巢。
9.如权利要求6所述的空调外机,其特征在于,所述处理模块用于确定所述第一声音中存在蜂类的声音,获取所述空调外机的多张环境图像,具体用于:
确定所述第一声音的频谱中的蜂类声音特征频率;
确定所述蜂类声音特征频率在预设时间内出现的次数达到阈值,获取所述多张环境图像。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述程序指令当被计算机执行时,使所述计算机执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
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CN202010452365.3A CN111609515A (zh) | 2020-05-26 | 2020-05-26 | 一种空调外机去除蜂巢的方法及空调外机 |
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- 2020-05-26 CN CN202010452365.3A patent/CN111609515A/zh active Pending
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