CN114777316A - 基于人体呼吸频率的空调控制方法、***及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人体呼吸频率的空调控制方法、***及存储介质,涉及空调控制技术领域。具体步骤包括如下:获取空间检测数据,所述空间检测数据包括当前房间内的环境参数信息以及当前人体的呼吸频率信息;根据所述检测数据判断人体当前所处的位置和活动状态,并计算当前PWV值;将所述PWV值与预设的舒适度条件进行比对,得到比对结果;根据所述比对结果生成空调运行参数调整指令,对当前的空调模式进行调整。本发明在不接触用户的条件下收集用户的呼吸频率信息,并根据用户信息和标准频率比对,得到用户当前周围环境的PMV值,通过将用户周围的PMV值进行有效的控制,使得用户处于一个最舒适的环境。
Description
技术领域
本发明涉及空调控制技术领域,更具体的说是涉及一种基于人体呼吸频率的空调控制方法、***及存储介质。
背景技术
随着生活水平的提高,空调已经是人们日常生活的必备品,然而家用电器的智能化程度越来越高,功能越来越齐全,所需要的操作越来越复杂,为了使用这些新型号的家用电器,人们不得不一遍一遍的熟悉其新功能,并多次练习这些操作,这个耗时耗力的阶段给老年人和残疾人带来的精神痛苦是巨大的。并且随着大健康时代的到来,人们越来越重视当前的健康生活,常规变频空调的频率控制是单纯以设定温差及设定温差变化率,并未考虑当前控制的室内环境是否满足舒适性条件,因此,对本领域技术人员来说,如何设计一款非接触呼吸频率检测的智能空调,在检测人体的身体状时还可以实时呈现出人们的健康数据,是亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明提供了一种基于人体呼吸频率的空调控制方法、***及存储介质,以解决背景技术中存在的问题。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:一种基于人体呼吸频率的空调控制方法,具体步骤包括如下:
获取空间检测数据,所述空间检测数据包括当前房间内的环境参数信息以及当前人体的呼吸频率信息;
根据所述检测数据判断人体当前所处的位置和活动状态,并计算当前PWV值;
将所述PWV值与预设的舒适度条件进行比对,得到比对结果;根据所述比对结果生成空调运行参数调整指令,对当前的空调模式进行调整。
可选的,所述环境参数信息包括空气湿度、空气温度、空间模拟地图信息和人体当前位置信息。
可选的,还包括将所述检测数据上传至云端,在云端与人体标准呼吸频率进行对比判断人体当前所处的位置和活动状态。
可选的,还包括根据云端得到的对比数据预测人体健康状况并将预测结果发送至用户手机。
可选的,在PMV>0.4时,增大空调送风机的转速,且减小空调活动风门的大小;在PMV<-0.4时,减小空调送风机的转速,且增大空调活动风门的大小;在-0.4≤PMV≤0.4时,保持当前送风机的转速及活动风门的大小;所述预设的舒适度条件-0.4≤PMV≤0.4。
可选的,在空调室内机启动时,实时获取PMV值,控制送风机的转速、活动风门的大小、以及室内风机的档位,使PMV值位于目标范围内。
另一方面,提供一种基于人体呼吸频率的空调控制***,包括数据获取模块、PWV值计算模块、控制模块;其中,
所述数据获取模块,用于获取空间检测数据,所述空间检测数据包括当前房间内的环境参数信息以及当前人体的呼吸频率信息;
所述PWV值计算模块,用于根据所述检测数据判断人体当前所处的位置和活动状态,并计算当前PWV值;
所述控制模块,用于将所述PWV值与预设的舒适度条件进行比对,得到比对结果;根据所述比对结果生成空调运行参数调整指令,对当前的空调模式进行调整。
可选的,所述数据获取模块包括温湿度传感器、呼吸频率传感器以及摄像头。
可选的,还包括数据传输模块,所述数据传输模块用于信息的传输和交互。
最后,提供一种计算机存储介质,所述计算机存储介质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所述的一种基于人体呼吸频率的空调控制方法的步骤。
经由上述的技术方案可知,与现有技术相比,本发明公开提供了一种基于人体呼吸频率的空调控制方法、***及存储介质,具有以下有益的技术效果:
(1)本发明的空调控制方法无需人工手动操作,减少了人类学习复杂功能的时间和精神痛苦;
(2)根据呼吸频率对比和预测可以在手机APP上得到人体实时的健康数据;
(3)可以实时实现人机交互,为用户的提供舒适健康的空调环境;
(4)可以在不接触用户的条件下收集用户的呼吸频率信息,并根据用户信息和标准频率比对,得到用户当前周围环境的PMV值,通过将用户周围的PMV值进行有效的控制,使得用户处于一个最舒适的环境。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明的方法流程图;
图2为本发明的***结构图。
具体实施方式
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,所描述的实施例仅仅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。
本发明实施例公开了一种基于人体呼吸频率的空调控制方法,如图1所示,具体步骤包括如下:
S1、获取空间检测数据,空间检测数据包括当前房间内的环境参数信息以及当前人体的呼吸频率信息;
S2、根据检测数据判断人体当前所处的位置和活动状态,并计算当前PWV值;
S3、将PWV值与预设的舒适度条件进行比对,得到比对结果;根据比对结果生成空调运行参数调整指令,对当前的空调模式进行调整。
进一步的,环境参数信息包括空气湿度、空气温度、平均辐射温度、室内空气速度、空间模拟地图信息和人体当前位置信息,人体呼吸频率信息包括胸腔区域的起伏。
根据摄像头获取空间虚拟地图信息和人体当前位置信息和人体呼吸频率信息。
设采集视频的总帧数为K,读取波形帧率F,利用MATLAB软件中的波峰检测算法检测呼吸波形中波谷数目N,呼吸频率的计算公式为:
R=N×F/K×60。
呼吸时胸腹区域的起伏对应于光流的速度,光流是三维的物体运动映射在二维图像上各个像素点的亮度(灰度)变化。通过Horn-Schunck光流法可以计算出视频中的光流速度,从而估算出人体的呼吸运动。
进一步的,还包括将检测数据上传至云端,在云端与人体标准呼吸频率进行对比判断人体当前所处的位置和活动状态。
还包括根据云端得到的对比数据预测人体健康状况并将预测结果发送至用户手机。
根据目标人员的人数、每一个目标人员的目标特征信息,计算PWV值;进一步判定PWV值是否满足预设的热舒适度条件,该热舒适度条件可以通过一个PWV阈值来体现,不同季节,PWV阈值可以进行不同设置。其中,PWV值的计算可以采用PWV计算模型来实现。
PMV指数基于从-3(冷)到+3(热)的7点范围。因此,当PMV指数接近0时,用户感到热舒适,而当PMV指数接近+3时,用户感到非常热。简化的PMV指数源自ISO7730标准,使用两个人体参数(代谢率(M、W/m2)和衣物绝缘(Icl,m2°C/W))和四个环境参数(空气温度(ta、qC)、相对湿度(Ф)、平均辐射温度(tr、qC)和室内风速(Var、m/s)),如下:
PMV值的计算公式为:
PMV=(0.303e-0.036M+0.028){(M-W)-3.05×10-3×[5733-6.99(M-W)-Pa]-0.42[(M-W)-58.15]-1.7×10-5×M(5867-Pa)-0.0014M(34-ta)-3.96×10-8×fcl[(tcl+273)4-(tr+273)4]-fclhc(tcl-ta)};
其中Pa、fcl、tcl和hc分别为水蒸气分压(Pa)、衣物表面面积系数(%)、衣物表面温度(℃)和对流传热系数(W/(㎡℃))。具体计算公式为:
wherePa=Φ×pws
tcl=35.7-0.028(M-W)-Icl{3.96×10-8×fcl×[(tcl+273)4-(tr+273)4]-fclhc(tcl-ta)}
W表示外部功(W/㎡),Pws为饱和蒸汽压(Pa)。在这里,可以假设外部工作等于0,因为它在中等的空气温度和饱和蒸汽条件下不影响PMV。
通过大量采集历史数据,发现当空调开始制冷和\或除湿时,室内的初始空气温度越高,对应的PMV越大且为正值,因此需要控制PMV由正值减少至0,使PMV稳定时波动的范围为[-0.4,0.4],其中,当PMV为负值且小于-0.4时,表示室内温度过低;△PMV为正值表示PMV减少,值越大,PMV下降越快;△PMV为负值表示PMV增大,值越小,PMV上升越快。
当空调开始制热时,室内的初始空气温度越低,对应的PMV越小且为负值,因此需要控制PMV由负值增加至0,使PMV稳定时波动的范围为[-0.4,0.4],其中,当PMV为正值且大于0.4时,表示室内温度过高;△PMV为正值表示PMV减少,值越大,PMV下降越快;△PMV为负值表示PMV增大,值越小,PMV上升越快。
在空调室内机启动时,实时获取PMV值,控制送风机的转速、活动风门的大小、以及室内风机的档位,使PMV值位于目标范围内。
所以,在本实施例中,在PMV>0.4时,增大空调送风机的转速,且减小空调活动风门的大小;在PMV<-0.4时,减小空调送风机的转速,且增大空调活动风门的大小;在-0.4≤PMV≤0.4时,保持当前送风机的转速及活动风门的大小;所述预设的舒适度条件-0.4≤PMV≤0.4。
本发明实施例2提供一种基于人体呼吸频率的空调控制***,如图2所示,包括数据获取模块、PWV值计算模块、控制模块;其中,
数据获取模块,用于获取空间检测数据,空间检测数据包括当前房间内的环境参数信息以及当前人体的呼吸频率信息;
PWV值计算模块,用于根据检测数据判断人体当前所处的位置和活动状态,并计算当前PWV值;
控制模块,用于将PWV值与预设的舒适度条件进行比对,得到比对结果;根据比对结果生成空调运行参数调整指令,对当前的空调模式进行调整。
数据获取模块包括温湿度传感器、呼吸频率传感器以及摄像头。摄像头位于家庭的各个房间内部,用于获取家庭虚拟地图信息和人体当前位置信息。
其中,本实施例中呼吸频率传感器为非接触式毫米波生物雷达检测技术,是通过电磁波的发射和接收,来识别建筑空间中人员数量、方案、轨迹跟踪、以及人体呼吸频率、心跳频率等信息,现有方案在识别人员信息时是通过摄像头进行图像画面的采集,并对图像画面进行分析,不仅会给用户造成隐私泄露,还会受墙壁光线探测角度的影响,而电磁波不仅具有穿透性,还不受光线、探测角度等因素的影响,在对空调进行PMV控制时准确率更高。
还包括数据传输模块,数据获取模块将收集的信息通过数据传输模块将信息传送至云端进行信息处理,传输模块负责信息的传输和交互。用户手机和数据传输模块相连,将云端对比的人体呼吸频率信息直观呈现给用户。
最后,提供一种计算机存储介质,计算机存储介质上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现一种基于人体呼吸频率的空调控制方法的步骤。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种基于人体呼吸频率的空调控制方法,其特征在于,具体步骤包括如下:
获取空间检测数据,所述空间检测数据包括当前房间内的环境参数信息以及当前人体的呼吸频率信息;
根据所述检测数据判断人体当前所处的位置和活动状态,并计算当前PWV值;
将所述PWV值与预设的舒适度条件进行比对,得到比对结果;根据所述比对结果生成空调运行参数调整指令,对当前的空调模式进行调整。
2.根据权利要求1所述的一种基于人体呼吸频率的空调控制方法,其特征在于,所述环境参数信息包括空气湿度、空气温度、空间模拟地图信息和人体当前位置信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于人体呼吸频率的空调控制方法,其特征在于,还包括将所述检测数据上传至云端,在云端与人体标准呼吸频率进行对比判断人体当前所处的位置和活动状态。
4.根据权利要求1所述的一种基于人体呼吸频率的空调控制方法,其特征在于,还包括根据云端得到的对比数据预测人体健康状况并将预测结果发送至用户手机。
5.根据权利要求1所述的一种基于人体呼吸频率的空调控制方法,其特征在于,在PMV>0.4时,增大空调送风机的转速,且减小空调活动风门的大小;在PMV<-0.4时,减小空调送风机的转速,且增大空调活动风门的大小;在-0.4≤PMV≤0.4时,保持当前送风机的转速及活动风门的大小;所述预设的舒适度条件-0.4≤PMV≤0.4。
6.根据权利要求1所述的一种基于人体呼吸频率的空调控制方法,其特征在于,在空调室内机启动时,实时获取PMV值,控制送风机的转速、活动风门的大小、以及室内风机的档位,使PMV值位于目标范围内。
7.一种基于人体呼吸频率的空调控制***,其特征在于,包括数据获取模块、PWV值计算模块、控制模块;其中,
所述数据获取模块,用于获取空间检测数据,所述空间检测数据包括当前房间内的环境参数信息以及当前人体的呼吸频率信息;
所述PWV值计算模块,用于根据所述检测数据判断人体当前所处的位置和活动状态,并计算当前PWV值;
所述控制模块,用于将所述PWV值与预设的舒适度条件进行比对,得到比对结果;根据所述比对结果生成空调运行参数调整指令,对当前的空调模式进行调整。
8.根据权利要求7所述的一种基于人体呼吸频率的空调控制***,其特征在于,所述数据获取模块包括温湿度传感器、呼吸频率传感器以及摄像头。
9.根据权利要求7所述的一种基于人体呼吸频率的空调控制***,其特征在于,还包括数据传输模块,所述数据传输模块用于信息的传输和交互。
10.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质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如权利要求1-6中任意一项所述的一种基于人体呼吸频率的空调控制方法的步骤。
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