空调控制方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种空调控制方法、装置、电子设备及存储介质，所述空调控制方法包括：获取目标用户信息；基于所述目标用户信息，进行用户身份识别，得到用户身份标识；从预先确定的预测方式集合中，确定与所述用户身份标识相匹配的预测方式，得到目标预测方式，其中，所述预测方式集合中的预测方式用于确定用户匹配的空调运行状态；采用所述目标预测方式，确定所述用户身份标识表示的用户匹配的空调运行状态，得到目标空调运行状态；控制所述空调按照所述目标空调运行状态进行运行。由此，可以自动确定出与用户匹配的空调运行状态，降低了空调控制的操作复杂度，提高了空调控制的智能化程度和准确性。程度和准确性。程度和准确性。

【技术实现步骤摘要】
空调控制方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及空调
，尤其涉及一种空调控制方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]现有技术中的空调，通常需要在用户对其进行开启和设置之后才能工作。例如，设置于车辆中的空调，是用户使用车辆过程中操作最多的产品之一，也是人机交互的重要端口。通常，对于此类空调，驾驶员或乘客通过空调控制面板按键、车机屏幕或语音等方式操纵空调。之后，空调控制器根据用户命令，以及车上各种传感器的信号输入，自动调节空调的送风温度、吹风模式、风量大小、内外循环方式，甚至吹风的方向角度等参数，将车内温度、湿度和风速始终控制在用户体感舒适的范围内。
[0003]然而，随着智能设备的快速发展，用户对空调的智能化程度提出了更高的要求。目前的空调往往需要用户进行操作后才能执行相应的操作，导致空调控制的智能化程度较低、操作复杂度较高，并且，容易产生误操作，导致空调控制的准确性较低。

技术实现思路

[0004]鉴于此，为解决上述部分或全部技术问题，本申请实施例提供一种空调控制方法、装置、电子设备及存储介质。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种空调控制方法，所述方法包括：
[0006]获取目标用户信息；
[0007]基于所述目标用户信息，进行用户身份识别，得到用户身份标识；
[0008]从预先确定的预测方式集合中，确定与所述用户身份标识相匹配的预测方式，得到目标预测方式，其中，所述预测方式集合中的预测方式用于确定用户匹配的空调运行状态；
[0009]采用所述目标预测方式，确定所述用户身份标识表示的用户匹配的空调运行状态，得到目标空调运行状态；
[0010]控制所述空调按照所述目标空调运行状态进行运行。
[0011]在一个可能的实施方式中，在所述空调设置于车辆中的情况下，所述采用所述目标预测方式，确定所述用户身份标识表示的用户匹配的空调运行状态，包括：
[0012]获取目标信息，其中，所述目标信息包括以下至少一项：所述车辆的当前车况信息、所述空调的当前运行信息、所述车辆所处环境的当前环境信息；
[0013]采用所述目标预测方式，基于所述目标信息，确定所述用户身份标识表示的用户匹配的空调运行状态。
[0014]在一个可能的实施方式中，所述预测方式集合中的每个预测方式对应一个预测模型，所述预测模型用于表示目标信息与空调运行状态之间的对应关系；以及
[0015]所述采用所述目标预测方式，基于所述目标信息，确定所述用户身份标识表示的
用户匹配的空调运行状态，包括：
[0016]确定所述目标预测方式对应的预测模型，得到目标预测模型；
[0017]将所获取的目标信息输入至所述目标预测模型，得到所述用户身份标识表示的用户匹配的空调运行状态。
[0018]在一个可能的实施方式中，所述目标预测模型采用如下方式训练获得：
[0019]获取训练样本集合；其中，所述训练样本集合中的训练样本包括：样本目标信息和样本空调运行状态，所述样本空调运行状态为所述用户身份标识表示的用户匹配的空调运行状态；
[0020]采用机器学习算法，将所述训练样本集合中的样本目标信息作为输入数据，将所述训练样本集合中的样本空调运行状态作为期望输出数据，训练得到目标预测模型。
[0021]在一个可能的实施方式中，所述训练样本集合中的单个训练样本采用如下方式获得：
[0022]按照第一预设频率获取目标信息和空调运行状态，得到预设数量个目标信息和所述预设数量个空调运行状态，其中，按照第一预设频率获取的空调运行状态与所述用户身份标识表示的用户相匹配；
[0023]基于所述预设数量个目标信息，确定待生成的训练样本集合中的单个样本目标信息；
[0024]基于所述预设数量个空调运行状态，确定待生成的训练样本集合中的单个样本空调运行状态。
[0025]在一个可能的实施方式中，所述目标预测模型在满足以下至少一者的情况下进行训练：
[0026]所述训练样本集合中的训练样本的数量大于或等于预设数量阈值；
[0027]最近一次训练目标预测模型的时刻与当前时刻之间的时长大于或等于预设时长阈值；
[0028]当前时刻并非属于所述车辆的使用时段。
[0029]在一个可能的实施方式中，在所述空调设置于车辆中的情况下，所述采用所述目标预测方式，确定所述用户身份标识表示的用户匹配的空调运行状态，包括：
[0030]确定所述空调是否接收到用户控制指令，其中，所述用户控制指令用于控制所述空调的运行状态；
[0031]在所述空调未接收到所述用户控制指令的情况下，按照第二预设频率执行预测步骤；
[0032]在所述空调接收到所述用户控制指令的情况下，在目标上电期间内停止执行所述预测步骤；
[0033]其中，所述预测步骤为：采用所述目标预测方式，确定所述用户身份标识表示的用户匹配的空调运行状态；所述目标上电期间的起始时刻为所述车辆的上电时刻，并且，所述目标上电期间的终止时刻为所述上电时刻对应的下电时刻；所述下电时刻位于所述上电时刻之后，并且，所述下电时刻与所述上电时刻之间不包括其他下电时刻。
[0034]在一个可能的实施方式中，在所述目标用户信息包括面部图像的情况下，所述基于所述目标用户信息，进行用户身份识别，包括：
[0035]通过人脸识别，对所述目标用户信息中的所述面部图像进行用户身份识别；和/或
[0036]在所述目标用户信息包括座椅状态信息的情况下，所述基于所述目标用户信息，进行用户身份识别，包括：
[0037]通过确定所述目标用户信息中的所述座椅状态信息对应的用户身份，识别用户身份。
[0038]第二方面，本申请实施例提供一种空调控制装置，所述装置包括：
[0039]获取单元，用于获取目标用户信息；
[0040]识别单元，用于基于所述目标用户信息，进行用户身份识别，得到用户身份标识；
[0041]第一确定单元，用于从预先确定的预测方式集合中，确定与所述用户身份标识相匹配的预测方式，得到目标预测方式，其中，所述预测方式集合中的预测方式用于确定用户匹配的空调运行状态；
[0042]第二确定单元，用于采用所述目标预测方式，确定所述用户身份标识表示的用户匹配的空调运行状态，得到目标空调运行状态；
[0043]控制单元，用于控制所述空调按照所述目标空调运行状态进行运行。
[0044]在一个可能的实施方式中，在所述空调设置于车辆中的情况下，所述采用所述目标预测方式，确定所述用户身份标识表示的用户匹配的空调运行状态，包括：
[0045]获取目标信息，其中，所述目标信息包括以下至少一项：所述车辆的当前车况信息、所述空调的当前运行信息、所述车辆所处环境的当前环境信息；
[0046]采用所述目标预测方式，基于所述目标信息，确定所述用户身份标识表示的用户匹配的空调运行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空调控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标用户信息；基于所述目标用户信息，进行用户身份识别，得到用户身份标识；从预先确定的预测方式集合中，确定与所述用户身份标识相匹配的预测方式，得到目标预测方式，其中，所述预测方式集合中的预测方式用于确定用户匹配的空调运行状态；采用所述目标预测方式，确定所述用户身份标识表示的用户匹配的空调运行状态，得到目标空调运行状态；控制所述空调按照所述目标空调运行状态进行运行。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述空调设置于车辆中的情况下，所述采用所述目标预测方式，确定所述用户身份标识表示的用户匹配的空调运行状态，包括：获取目标信息，其中，所述目标信息包括以下至少一项：所述车辆的当前车况信息、所述空调的当前运行信息、所述车辆所处环境的当前环境信息；采用所述目标预测方式，基于所述目标信息，确定所述用户身份标识表示的用户匹配的空调运行状态。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预测方式集合中的每个预测方式对应一个预测模型，所述预测模型用于表示目标信息与空调运行状态之间的对应关系；以及所述采用所述目标预测方式，基于所述目标信息，确定所述用户身份标识表示的用户匹配的空调运行状态，包括：确定所述目标预测方式对应的预测模型，得到目标预测模型；将所获取的目标信息输入至所述目标预测模型，得到所述用户身份标识表示的用户匹配的空调运行状态。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标预测模型采用如下方式训练获得：获取训练样本集合；其中，所述训练样本集合中的训练样本包括：样本目标信息和样本空调运行状态，所述样本空调运行状态为所述用户身份标识表示的用户匹配的空调运行状态；采用机器学习算法，将所述训练样本集合中的样本目标信息作为输入数据，将所述训练样本集合中的样本空调运行状态作为期望输出数据，训练得到目标预测模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述训练样本集合中的单个训练样本采用如下方式获得：按照第一预设频率获取目标信息和空调运行状态，得到预设数量个目标信息和所述预设数量个空调运行状态，其中，按照第一预设频率获取的空调运行状态与所述用户身份标识表示的用户相匹配；基于所述预设数量个目标信息，确定待生成的训练样本集合中的单个样本目标信息；基于所述预设数量个空调运行状态，确定待生成的训练样本集合中的单个样本空调运行状态。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标预测模型在满足以下至少一者的情况下进行训练：所述训练样本集合中的训练样本的数量大于或等于预设数量阈值；
最近一次训...

【专利技术属性】
技术研发人员：马峰，杜明成，赵仁中，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：