一种基于脸部特征进行空调控制的方法、系统及空调技术方案

本发明专利技术涉及一种基于脸部特征进行空调控制的方法、系统及空调。所述方法包括：接收一张具有脸部的图片，对所述图片进行脸部特征分析，获得脸部特征参数；根据所述脸部特征参数计算脸部胖瘦程度FFR；根据所述脸部胖瘦程度FFR计算怕热程度L；根据所述怕热程度L产生用于调整空调运行参数的控制指令。本发明专利技术利用一张普通脸部图片，即时分析出用户的空调温度偏好，与现有技术相比，不需事先建立人脸数据库识别用户身份，不需分析多张图片才能产生活动量判断，也不需使用特殊温度感测摄相头，使用一般智能手机的普通镜头即可完成冷热偏好侦测。在商品开发成本、用户隐私、硬件计算量及应用场景等方面皆明显优于现有技术。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及空调控制领域，特别涉及一种基于脸部特征进行空调控制的方法、系统及空调。
技术介绍
目前市场上已存在一些可以智能控制空调运行的方法。有些方法通过将提取的脸部图像与空调存储模块存储的图像进行匹配，根据匹配结果调整空调运行参数，这种方法虽然可以通过脸部识别控制空调运行，但是需要事先建立出人脸数据库与空调参数之间的对应关系，以获取用户的空调偏好，这种方法前期要做较多的准备工作，不利于实现；还有一些通过检测人脸位置和大小，进而计算室内人的移动量，由移动量计算人的活动量，根据活动量进行空调控制，这种方法需要撷取大量连续图片进行分析，计算量非常大；还有一些通过红外摄像头取得人体表面温度影像或图片，根据人体表面温度影像或图片控制空调运行，这种方法需增加产品的成本。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种基于脸部特征进行空调控制的方法、系统及空调。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于脸部特征进行空调控制的方法，包括如下步骤：步骤1，接收一张具有脸部的图片，对所述图片进行脸部特征分析，获得脸部特征参数；步骤2，根据所述脸部特征参数计算脸部胖瘦程度FFR；步骤3，根据所述脸部胖瘦程度FFR计算怕热程度L；步骤4，根据所述怕热程度L产生用于调整空调运行参数的控制指令。本专利技术的有益效果是：本专利技术利用一张普通脸部图片，即时分析出用户的空调温度偏好。与现有技术相比，无需事先建立人脸数据库识别用户身份，不需分析多张图片才能产生活动量判断，特别适合于公共空间，临时聚会，不方便搜集人脸图库的场合；本专利技术也不需使用特殊温度感测摄相头，使用一般智能手机的普通镜头即可完成冷热偏好侦测。在商品开发成本、用户隐私、硬件计算量及应用场景等方面皆明显优于现有技术。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，步骤2的具体实现为：选择至少一个脸部特征点，通过选择的脸部特征点计算出裁切参考点，将裁切参考点以上图片切除，保留剩余脸部图片；对裁切后的脸部图片进行分析，通过计算皮肤像素数量与图片像素数量的比值获得脸部胖瘦程度FFR，FFR＝皮肤像素数量/图片像素数量。采用上述进一步方案的有益效果是：通过对图片进行裁切，有效避免上部脸型影响脸部胖瘦程度分析，分析脸部最容易累积脂肪的腮部与下巴皮肤像素面积，增加所述脸部胖瘦程度的辨识精确度。进一步，步骤2的具体实现为：选择至少一个脸部特征点，通过选择的脸部特征点计算出裁切参考点，将裁切参考点以上图片切除，保留剩余脸部图片；对裁切后的脸部图片进行分析，勾勒出所述脸部图片中的脸部轮廓，通过计算所述脸部轮廓面积和脸部图片背景面积的比值获得脸部胖瘦程度FFR，FFR＝脸部轮廓面积/脸部图片背景面积。采用上述进一步方案的有益效果是：通过对图片进行裁切，有效避免上部脸型影响脸部胖瘦程度分析，分析脸部轮廓面积和脸部图片背景面积，可以增加所述脸部胖瘦程度的辨识精确度。进一步，选择的脸部特征点以加权或平均的方式计算裁切参考点；所述选择的脸部特征点为眼睛附近的特征点。采用上述进一步方案的有益效果：发型可能会影响脸部胖瘦程度的判断，经分析人的发型不会遮盖至眼睛，因此选择眼睛附近的特征点(Landmarks)为基准，对图片进行裁切，取得脸部裁切参考点以下的图片，以有效避免发型影响脸部胖瘦程度的分析；且人体脂肪容易累积于脸部两侧与下巴，因此撷取裁切参考点以下的图片，可有效分析脸部脂肪程度。进一步，步骤3的具体实现为：步骤3.1，通过数据标准化的方式将脸部胖瘦程度FFR转换成预期体脂率EBFR；步骤3.2，根据预期体脂率EBFR和平均体重计算每日静息能量消耗RDEE；步骤3.3，通过将每日静息能量消耗RDEE标准化至0到1之间，得到怕热程度L。采用上述进一步方案的有益效果是：将脸部胖瘦程度FFR转换成预期体脂率EBFR，根据预期体脂率EBFR和平均体重计算每日静息能量消耗RDEE，将RDEE标准化至0与1之间的数值，代表一个人的怕热程度，越接近0表示越怕冷，越接近1表示越怕热，可准确且直观地反应一个人的怕冷怕热程度。进一步，步骤3.1中所述预期体脂率EBFR的计算公式如下：EBFR＝(Rb-Ra)x[(FFR-N)/(M-N)]+Ra；其中，所述Rb为体脂率上限，Ra为体脂率下限，FFR代表脸部胖瘦程度，N代表脸部胖瘦程度下限，M代表脸部胖瘦程度上限；所述Rb、Ra根据性别数据的有无，以及在判别出性别时的性别数据确定，具体为：性别(女性s＝0，男性s＝1，无数据s＝2)；If FFR<N or FFR>M，无法从图片辨识体脂量；If(s＝0)Ra＝女性体脂率下限值，Rb＝女性体脂率上限值；Else If(s＝1)Ra＝男性体脂率下限值，Rb＝男性体脂率上限值；Else Ra＝默认体脂率下限值，Rb＝默认体脂率上限值；步骤3.2中所述每日静息能量消耗RDEE的计算公式如下：RDEE＝370+21.6x(1－EBFR)x Kg；其中，Kg为平均体重，在无法通过图片判别年龄层和/或性别时，则按照国人平均体重计算，如果通过图片可识别出年龄层和/或性别，则按照该年龄层或性别计算平均体重；步骤3.3中所述怕热程度L的计算公式如下：IF(RDEE<Ea)L＝0；ELSE IF(RDEE>Eb)L＝1；ELSE L＝(RDEE-Ea)/(Eb-Ea)；其中，Ea为每日静息能量消耗RDEE的下界，Eb为每日静息能量消耗RDEE的上界；Ea＝370+21.6x(1-Rb)x Ka；Eb＝370+21.6x(1-Ra)x Kb；其中，Ka为体重下界，Kb为体重上界。进一步，步骤4的具体实现包括：根据所述怕热程度调整空调温度、湿度、风量、自动开机时间点/自动开机距离、自动关机时间点/自动关机距离、连续温度变化曲线以及用户交互界面的一种或多种；其中所述自动开机距离和自动关机距离均指用户至空调设备之间的距离，当用户与空调之间的距离小于等于自动开机距离时，自动开机，当用户与空调之间的距离大于自动关机距离时，自动关机；还包括进行群体空调参数优化调整，具体为：当接收的一张图片上有多个人脸时，分别计算每个人脸的怕热程度，将每个人的怕热程度进行加权计算或者平均计算，得出群体怕热程度，结合群体怕热程度调整空调运行参数。采用上述进一步方案的有益效果是：根据怕热程度可对空调的多种运行参数进行调整，且给出了适于群体空调控制的方法，这种方法在公共空间、临时聚会等场合非常适用。一种基于脸部特征进行空调控制的系统，包括脸部特征分析模块、脸部胖瘦程度计算模块、怕热程度计算模块和空调运行参数调整模块；所述脸部特征分析模块，用于接收一张具有脸部的图片，对所述图片进行脸部特征分析，获得脸部特征参数；所述脸部胖瘦程度计算模块，用于根据所述脸部特征参数计算脸部胖瘦程度FFR；所述怕热程度计算模块，用于根据所述脸部胖瘦程度FFR计算怕热程度L；所述空调运行参数调整模块，用于根据所述怕热程度L产生用于调整空调运行参数的控制指令。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，所述脸部胖瘦程度计算模块包括裁切单元和脸部胖瘦程度计算单元；所述裁切单元，用于根据脸部特征参数裁切所述图片，获得眼睛以本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于脸部特征进行空调控制的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，接收一张具有脸部的图片，对所述图片进行脸部特征分析，获得脸部特征参数；步骤2，根据所述脸部特征参数计算脸部胖瘦程度FFR；步骤3，根据所述脸部胖瘦程度FFR计算怕热程度L；步骤4，根据所述怕热程度L产生用于调整空调运行参数的控制指令。

【技术特征摘要】
2015.10.30 CN 2015107338812;2016.04.29 CN 201610281.一种基于脸部特征进行空调控制的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，接收一张具有脸部的图片，对所述图片进行脸部特征分析，获得脸部特征参数；步骤2，根据所述脸部特征参数计算脸部胖瘦程度FFR；步骤3，根据所述脸部胖瘦程度FFR计算怕热程度L；步骤4，根据所述怕热程度L产生用于调整空调运行参数的控制指令。2.根据权利要求1所述一种基于脸部特征进行空调控制的方法，其特征在于，步骤2的具体实现为：选择至少一个脸部特征点，通过选择的脸部特征点计算出裁切参考点，将裁切参考点以上图片切除，保留剩余脸部图片；对裁切后的脸部图片进行分析，通过计算皮肤像素数量与图片像素数量的比值获得脸部胖瘦程度FFR，FFR＝皮肤像素数量/图片像素数量。3.根据权利要求1所述一种基于脸部特征进行空调控制的方法，其特征在于，步骤2的具体实现为：选择至少一个脸部特征点，通过选择的脸部特征点计算出裁切参考点，将裁切参考点以上图片切除，保留剩余脸部图片；对裁切后的脸部图片进行分析，勾勒出所述脸部图片中的脸部轮廓，通过计算所述脸部轮廓面积和脸部图片背景面积的比值获得脸部胖瘦程度FFR，FFR＝脸部轮廓面积/脸部图片背景面积。4.根据权利要求2或3所述一种基于脸部特征进行空调控制的方法，其特征在于，将选择的脸部特征点以加权或平均的方式计算裁切参考点；所述选择的脸部特征点为眼睛附近的特征点。5.根据权利要求1所述一种基于脸部特征进行空调控制的方法，其特征在于，步骤3的具体实现为：步骤3.1，通过数据标准化的方式将脸部胖瘦程度FFR转换成预期体脂率EBFR；步骤3.2，根据预期体脂率EBFR和平均体重计算每日静息能量消耗RDEE；步骤3.3，通过将每日静息能量消耗RDEE标准化至0到1之间，得到怕热程度L。6.根据权利要求5所述一种基于脸部特征进行空调控制的方法，其特征在于，步骤3.1中所述预期体脂率EBFR的计算公式如下：EBFR＝(Rb-Ra)x[(FFR-N)/(M-N)]+Ra；其中，所述Rb为体脂率上限，Ra为体脂率下限，FFR代表脸部胖瘦程度，N代表脸部胖瘦程度下限，M代表脸部胖瘦程度上限；所述Rb、Ra根据性别数据的有无，以及在判别出性别时的性别数据确定，具体为：性别(女性s＝0，男性s＝1，无数据s＝2)；If FFR<N or FFR>M，无法从图片辨识体脂量；If(s＝0)Ra＝女性体脂率下限值，Rb＝女性体脂率上限值；Else If(s＝1)Ra＝男性体脂率下限值，Rb＝男性体脂率上限值；Else Ra＝默认体脂率下限值，Rb＝默认体脂率上限值；步骤3.2中所述每日静息能量消耗RDEE的计算公式如下：RDEE＝370+21.6x(1－EBFR)x Kg；其中，Kg为平均体重，在无法通过图片判别年龄层和/或性别时，则按照国...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡効谦，
申请(专利权)人：广东美的制冷设备有限公司，美的集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44