[發明專利]基于放置位置進行機器學習的物聯網空氣凈化方法及系統

有效

• 申請號: 202110246910.8
• 申請日: 2021-03-05
• 公開（公告）號: CN113091223B
• 公開（公告）日: 2022-10-04
• 發明（設計）人: 楊洋;魯營娟
• 申請（專利權）人: 江蘇惠新知識產權服務有限公司
• 主分類號: F24F11/54
• 分類號: F24F11/54;F24F11/58;F24F11/72;F24F11/65;F24F11/64;F24F110/65
• 代理公司: 深圳錦開創識知識產權代理事務所(普通合伙) 44911
• 代理人: 曾詠生

1.一種基于放置位置進行機器學習的物聯網空氣凈化方法，應用于具有至少三種凈化模式的空氣凈化終端上，其特征在于，

進入學習模式：獲取空氣凈化終端所在區域的深度圖像，并結合距離傳感器構建所在區域的帶有三維參數的圖像樣本；

在進入學習模式的同時，開啟所有凈化模式進行空氣凈化，并獲取空氣凈化終端所在區域的空氣指標；

將空氣指標和設定閾值進行比對，當某項空氣指標超過設定閾值時則標記為重點指標，并將重點指標與所在區域的圖像樣本進行對應，并進行機器學習進行訓練得到可移動區域；其中，空氣凈化終端在第三次獲取到可移動區域內、且相同圖像樣本數量超過80％時退出學習模式；

在退出學習模式后，獲取移動指令，空氣凈化終端自動移動到移動指令標記點位進行重點指標的空氣凈化。

2.根據權利要求1所述的基于放置位置進行機器學習的物聯網空氣凈化方法，其特征在于，在開啟所有凈化模式進行空氣凈化，并獲取空氣凈化終端所在區域的空氣指標時，還獲取天氣參數進行影響因子擬合，所述天氣參數的影響因子包括：空氣濕度、溫度、回南天指數。

3.根據權利要求2所述的基于放置位置進行機器學習的物聯網空氣凈化方法，其特征在于，在獲取到所述天氣參數的影響因子中回南天指數高時，減少去濕指標占重點指標的權重。

4.根據權利要求1所述的基于放置位置進行機器學習的物聯網空氣凈化方法，其特征在于，在獲取多個可移動區域后，判斷不同的可移動區域之間是否相連，若可移動區域 之間不存在相連部分，則發出提醒指令，示意存在兩個不可跨越的可移動區域 。

5.根據權利要求4所述的基于放置位置進行機器學習的物聯網空氣凈化方法，其特征在于，在兩個不可跨越的可移動區域 連接后，發送確認信息，所述確認信息包括不可跨越的可移動區域 是否有障礙門或階梯障礙，若存在障礙門 或階梯障礙則分割成兩個互不相連的獨立可移動區域 。

6.一種基于放置位置進行機器學習的物聯網空氣凈化系統，采用權利要求1-5任一項所述的方法，其特征在于，包括具有至少三種凈化模式的空氣凈化終端；所述空氣凈化終端包括控制模塊、距離傳感器、深度圖像模塊、凈化模塊、存儲模塊和物聯網網關模塊；

所述控制模塊用于根據所述深度圖像模塊獲取的圖像樣本判斷是否進入學習模式，當進入學習模式時：所述深度圖像模塊獲取空氣凈化終端所在區域的深度圖像，并結合距離傳感器構建所在區域的帶有三維參數的圖像樣本；并存儲在所述存儲模塊中，同時傳輸帶有三維參數的圖像樣本至所述控制模塊；

在進入學習模式的同時，所述凈化模塊開啟所有凈化模式進行空氣凈化，獲取空氣凈化終端所在區域的空氣指標，并傳輸所述空氣指標至所述控制模塊；

所述控制模塊將空氣指標和設定閾值進行比對，當某項空氣指標超過設定閾值時則標記為重點指標，并將重點指標與所在區域的圖像樣本進行位置對應，進行機器學習進行訓練得到可移動區域；其中，所述深度圖像模塊在第三次獲取到可移動區域內、且相同圖像樣本數量超過80％時退出學習模式；

在退出學習模式后，所述物聯網網關模塊用于將獲取的移動指令傳送至所述控制模塊，空氣凈化終端自動移動到移動指令標記點位進行重點指標的空氣凈化。

7.根據權利要求6所述的基于放置位置進行機器學習的物聯網空氣凈化系統，其特征在于，所述物聯網網關模塊用于與經由身份驗證的移動端連接，并提請所述移動端獲取的互聯網天氣參數，所述物聯網網關模塊將互聯網天氣參數發送至所述控制模塊，在開啟所有凈化模式進行空氣凈化，并獲取空氣凈化終端所在區域的空氣指標后，所述控制模塊根據天氣參數進行影響因子擬合，所述天氣參數的影響因子包括：空氣濕度、溫度、回南天指數。

8.根據權利要求7所述的基于放置位置進行機器學習的物聯網空氣凈化系統，其特征在于，所述控制模塊在獲取到所述天氣參數的影響因子中回南天指數高時，減少去濕指標占重點指標的權重；所述凈化模塊根據權重進行空氣凈化。