[發明專利]家用設備控制方法、系統、控制設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201911229593.8
• 申請日: 2019-12-04
• 公開（公告）號: CN112902342A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 陳小平;林勇進;唐清生
• 申請（專利權）人: 佛山市云米電器科技有限公司;陳小平
• 主分類號: F24F7/007
• 分類號: F24F7/007;F24F11/30;F24F11/52;F24F11/64;F24F11/77;F24F11/88;F24F110/10;F24F110/20;F24F110/50;F24F110/64;F24F110/70;F24F110/72;F24F120/14;F
• 代理公司: 深圳市力道知識產權代理事務所(普通合伙) 44507
• 代理人: 何姣

1.一種家用設備控制方法，其特征在于，包括：

獲取用戶的體征數據和目標圖像，并根據所述體征數據和目標圖像，確定所述用戶是否處于臥睡狀態；

若所述用戶處于臥睡狀態，則獲取所述用戶所在室內區域的空氣質量指數；

若所述空氣質量指數大于或等于預設指數閾值，則控制新風系統和循環風扇聯動運行，以更換所述室內區域的空氣。

2.根據權利要求1所述的家用設備控制方法，其特征在于，所述根據所述體征數據和目標圖像，確定所述用戶是否處于臥睡狀態，包括：

根據所述目標圖像，確定所述用戶的當前姿態；

根據所述體征數據中的心率信息和體溫信息，確定心率變化趨勢和體溫變化趨勢；

根據所述當前姿態、心率變化趨勢和體溫變化趨勢，確定所述用戶是否處于臥睡狀態。

3.根據權利要求2所述的家用設備控制方法，其特征在于，所述根據所述目標圖像，確定所述用戶的當前姿態，包括：

將所述目標圖像輸入至預設的姿態檢測模型，得到每種姿態的預測概率值，其中，所述姿態檢測模型為預先訓練好的神經網絡模型；

將所述預測概率值最大對應的姿態作為用戶的當前姿態。

4.根據權利要求1所述的家用設備控制方法，其特征在于，所述控制新風系統和循環風扇聯動運行，包括：

根據所述空氣質量指數，確定所述新風系統的運行檔位；

控制所述新風系統基于所述運行檔位運行，以使所述新風系統向所述室內區域輸入室外空氣；以及

獲取所述室內區域的室內面積，并根據所述室內面積，確定所述循環風扇的送風檔位；

控制所述循環風扇基于所述送風檔位運行，以使所述循環風扇將所述室外空氣吹送至整個室內區域。

5.根據權利要求1所述的家用設備控制方法，其特征在于，所述獲取所述用戶所在室內區域的空氣質量指數，包括：

獲取所述用戶的室內定位信息，并根據所述室內定位信息，確定目標空氣檢測儀；

控制所述目標空氣檢測儀運行，以獲取所述室內區域的空氣質量指數。

6.根據權利要求1至5中任一項所述的家用設備控制方法，其特征在于，所述控制新風系統和循環風扇聯動運行，以更換所述室內區域的空氣之后，還包括：

以間隔預設時間檢測所述室內區域的空氣質量指數是否小于所述預設指數閾值；

若檢測到室內的空氣質量指數小于所述預設指數閾值，則關閉所述新風系統和循環風扇。

7.根據權利要求1所述的家用設備控制方法，其特征在于，所述獲取所述用戶所在室內區域的空氣質量指數之前，還包括：

若所述用戶處于臥睡狀態，則記錄所述用戶的臥睡時長，并確定所述臥睡時長是否達到預設時長閾值；

若所述臥睡時長達到預設時長閾值，則執行步驟：獲取所述用戶所在室內區域的空氣質量指數。

8.一種家用設備控制系統，其特征在于，所述家用設備控制系統包括控制設備、新風系統和循環風扇，其中：

所述控制設備，用于獲取用戶的體征數據和目標圖像，并根據所述體征數據和目標圖像，確定所述用戶是否處于臥睡狀態；

所述控制設備，還用于若所述用戶處于臥睡狀態，獲取所述用戶所在室內區域的空氣質量指數；

所述控制設備，還用于若所述空氣質量指數大于或等于預設指數閾值，則向所述新風系統發送第一運行指令，并向所述循環風扇發送第二運行指令；

所述新風系統，用于根據所述第一運行指令運行；

所述循環風扇，用于根據所述第二運行指令運行。

9.一種控制設備，其特征在于，所述控制設備包括處理器、存儲器、以及存儲在所述存儲器上并可被所述處理器執行的計算機程序，其中所述計算機程序被所述處理器執行時，實現如權利要求1至7中任一項所述的家用設備控制方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，其中所述計算機程序被處理器執行時，實現如權利要求1至7中任一項所述的家用設備控制方法的步驟。