[發明專利]室內空氣質量的調節方法、裝置及存儲介質在審
| 申請號: | 201810117611.2 | 申請日: | 2018-02-06 |
| 公開(公告)號: | CN108302723A | 公開(公告)日: | 2018-07-20 |
| 發明(設計)人: | 雷宇 | 申請(專利權)人: | 北京智能管家科技有限公司 |
| 主分類號: | F24F11/64 | 分類號: | F24F11/64;F24F11/70;F24F110/10;F24F110/20;F24F110/50;F24F120/20 |
| 代理公司: | 北京品源專利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
| 地址: | 101500 北京市密云區經濟開發*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 空氣質量參數 室內 室內空氣調節 空氣調節 存儲介質 經驗參數 輸出目標 終端發送 舒適度 終端 智能 地域 優化 學習 | ||
1.一種室內空氣質量的調節方法,其特征在于,包括:
接收中控終端發送的當前調節周期內室內的空氣質量參數,所述空氣質量參數包括空氣溫度、空氣濕度和空氣成分占比;
將所述空氣質量參數輸入預先得到的室內空氣調節模型,當所述空氣溫度、所述空氣濕度和所述空氣成分占比的至少之一不在所述室內空氣調節模型中對應的人居舒適范圍內時,輸出目標空氣質量參數,所述目標空氣質量參數包括目標空氣溫度、目標空氣濕度和目標空氣成分占比的至少之一,所述室內空氣調節模型是根據用戶慣用的空氣調節參數、地域對應的空氣調節經驗參數和/或季節對應的空氣調節經驗參數學習得到適應人居舒適度的模型;
將所述目標空氣質量參數下發給所述中控終端。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
在根據所述地域對應的空氣調節經驗參數和/或季節對應的空氣調節經驗參數學習得到的初始室內空氣調節模型的基礎上,收集并根據各用戶設置的空氣質量參數以及室內布局和家電運行參數分別對應的空氣調節經驗參數學習得到對應于用戶個體的所述室內空氣調節模型。
3.根據權利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
接收所述中控終端發送的登錄請求,所述登錄請求包括用戶名、登陸語音或登陸圖像;
對所述用戶名、所述登陸語音或所述登陸圖像進行驗證,并在驗證通過后與所述中控終端建立通信連接。
4.根據權利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
當所述空氣溫度、所述空氣濕度和所述空氣成分占比的至少之一不在所述室內空氣調節模型中對應的人居舒適范圍內時,向所述中控終端發送報警信息。
5.一種室內空氣質量的調節方法,其特征在于,包括:
收集當前調節周期內室內的空氣質量參數,所述空氣質量參數包括空氣溫度、空氣濕度和空氣成分占比;
將所述空氣質量參數上報給中央管理平臺,由所述中央管理平臺經室內空氣調節模型的智能決策后輸出目標空氣質量參數,所述目標空氣質量參數包括目標空氣溫度、目標空氣濕度和目標空氣成分占比的至少之一;
接收所述中央管理平臺下發的所述目標空氣質量參數;
根據所述目標空氣質量參數和所述空氣質量參數的差值確定待調控的家電,向所述待調控的家電分別發送控制指令,以使各家電響應對應的控制指令,調節室內空氣使得空氣質量參數達到所述目標空氣質量參數。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述收集當前調節周期內室內的空氣質量參數,包括:
通過數據鏈路、圖像、語音以及自身空氣檢測組件中的至少之一收集所述空氣質量參數。
7.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,所述收集當前調節周期內室內的空氣質量參數,包括:
通過溫度傳感器、濕度傳感器和空氣檢測裝置獲取所述空氣質量參數;或者,通過所述數據鏈路接收多個家電發送的所述空氣質量參數。
8.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,所述收集當前調節周期內室內的空氣質量參數,包括:
通過攝像裝置拍攝覆蓋范圍內的圖像,所述圖像包括家電上顯示的空氣溫度、空氣濕度或者空氣成分占比;
對所述圖像進行圖像識別得到所述空氣質量參數。
9.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,所述收集當前調節周期內室內的空氣質量參數,包括:
通過麥克風收錄附近的語音,所述語音包括人物或者設備說出空氣溫度、空氣濕度或者空氣成分占比;
對所述語音進行語音識別得到所述空氣質量參數。
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