本发明涉及空调器技术领域，尤其涉及一种空调器的控制方法、空调器和计算机可读存储介质。
背景技术：
随着人们生活水平的提高，用户对空调器的要求越来越高，除要求空调有制冷、除湿、制热以及送风等基本功能外，还要求空调器能够随着房间内人体的运动状态智能地调节，从而满足人体的舒适性要求。但现有方案通常采用智能穿戴式设备如智能手环以及智能手表等，来检测人体的脉搏或者心率，这种情况需要接触人体皮肤来进行检测，若用户没有佩戴智能穿戴设备，则无法获取脉搏、心率等参数；或者，采用摄像头进行检测，这种情况下，若人体被遮挡，则导致无法检测到当前区域内是否有人存在，从而导致空调器无法根据人体的运动状态进行智能控制。
技术实现要素：
本发明的主要目的在于提供一种空调器的控制方法、空调器和计算机可读存储介质，旨在解决现有空调器无法有效获取人体的运动状态，进而影响用户对冷热感舒适性的要求的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种空调器的控制方法，所述空调器的控制方法包括以下步骤：
通过雷达传感器获取当前环境下的人体的体征参数；
根据所述体征参数，判断所述人体当前所处的状态；
在所述人体处于运动状态时，控制所述空调器执行与所述运动状态对应的冷热感模式。
优选地，所述通过雷达传感器获取当前环境下的人体的体征参数的步骤包括：
通过所述雷达传感器的发送器发送检测信号，并通过所述雷达传感器的接收器接收所述人体返回的回波信号；
对所述回波信号进行时域分解或时频分析，提取出特征值；
根据所述特征值，识别出对应不同运动状态以及人体类型的体征参数。
优选地，所述在所述人体处于运动状态时，控制所述空调器执行与所述运动状态对应的冷热感模式的步骤包括：
在所述人体处于运动状态时，控制所述空调器执行与所述运动状态以及所述人体类型对应的冷热感模式。
优选地，所述体征参数包括心跳频率和/或呼吸频率。
优选地，所述根据所述体征参数，判断所述人体当前所处的状态的步骤包括：
判断所述心跳频率是否大于预设频率；和/或判断所述呼吸频率是否大于预设呼吸频率；
其中，在所述心跳频率大于预设频率；和/或所述呼吸频率大于预设呼吸频率时，判断所述人体当前所处的状态为运动状态。
优选地，所述在所述人体处于运动状态时，控制所述空调器执行与所述运动状态对应的冷热感模式的步骤之后，还包括：
在检测到所述人体的体征参数产生变化时，获取预定时间内的体征变化参数；
根据所述体征变化参数，修改所述冷热感模式的运行参数；
控制所述空调器根据修改后的运行参数运行。
优选地，所述通过雷达传感器获取人体的体征参数的步骤之后还包括：
将所述人体的体征参数发送至云端服务器或预绑定的移动终端。
优选地，所述根据所述体征参数，判断所述人体当前所处的状态的步骤之后还包括：
在所述人体处于睡眠状态时，控制所述空调器执行与所述睡眠状态对应的睡眠模式。
为实现上述目的，本发明还提供一种空调器，所述空调器包括处理器、存储器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的空调器的控制程序，所述空调器的控制程序被所述处理器执行时实现如上所述的空调器的控制方法的步骤。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有空调器的控制程序，所述空调器的控制程序被处理器执行时实现如上所述的空调器的控制方法的各个步骤。
本发明提供的空调器的控制方法、空调器和计算机可读存储介质，通过雷达传感器获取当前环境下的人体的体征参数，然后根据所述体征参数，判断所述人体当前所处的状态，在所述人体处于运动状态时，控制所述空调器执行与所述运动状态对应的冷热感模式，既可以使用户摆脱了对智能穿戴设备的佩戴要求，也可以防止人体被障碍物遮挡时导致的无法检测到当前区域内人体存在的现象，从而可以有效获取人体的运动状态，进而保证用户对冷热感舒适性的要求。
附图说明
图1为本发明实施例涉及的空调器的硬件结构示意图；
图2为本发明空调器的控制方法第一实施例的流程示意图；
图3为图2中步骤s10的细化流程示意图；
图4为本发明空调器的控制方法第二实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例的主要解决方案是：通过雷达传感器获取当前环境下的人体的体征参数，然后根据所述体征参数，判断所述人体当前所处的状态，在所述人体处于运动状态时，控制所述空调器执行与所述运动状态对应的冷热感模式。
现有技术中，通常采用智能穿戴式设备如智能手环以及智能手表等，来检测人体的脉搏或者心率，这种情况需要接触人体皮肤来进行检测，若用户没有佩戴智能穿戴设备，则无法获取脉搏、心率等参数；或者，采用摄像头进行检测，这种情况下，若人体被遮挡，则导致无法检测到当前区域内是否有人存在，从而导致空调器无法根据人体的运动状态进行智能控制。
本发明提供的解决方案，既可以使用户摆脱了对智能穿戴设备的佩戴要求，也可以防止人体被障碍物遮挡时导致的无法检测到当前区域内人体存在的现象，从而可以有效获取人体的运动状态，进而保证用户对冷热感舒适性的要求。
作为一种实现方案，空调器可以如图1所示。
本发明实施例方案涉及的是空调器，空调器包括：处理器1001，例如cpu，存储器1002，通信总线1003。其中，通信总线1003用于实现这些组件之间的连接通信。
存储器1002可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1003中可以包括空调器的控制程序；而处理器1001可以用于调用存储器1002中存储的空调器的控制程序，并执行以下操作：
通过雷达传感器获取当前环境下的人体的体征参数；
根据所述体征参数，判断所述人体当前所处的状态；
在所述人体处于运动状态时，控制所述空调器执行与所述运动状态对应的冷热感模式。
进一步的，处理器1001可以用于调用存储器1002中存储的空调器的控制程序，并执行以下操作：
通过所述雷达传感器的发送器发送检测信号，并通过所述雷达传感器的接收器接收所述人体返回的回波信号；
对所述回波信号进行时域分解或时频分析，提取出特征值；
根据所述特征值，识别出对应不同运动状态以及人体类型的体征参数。
进一步的，处理器1001可以用于调用存储器1002中存储的空调器的控制程序，并执行以下操作：
在所述人体处于运动状态时，控制所述空调器执行与所述运动状态以及所述人体类型对应的冷热感模式。
进一步的，处理器1001可以用于调用存储器1002中存储的空调器的控制程序，并执行以下操作：
所述体征参数包括心跳频率和/或呼吸频率。
进一步的，处理器1001可以用于调用存储器1002中存储的空调器的控制程序，并执行以下操作：
判断所述心跳频率是否大于预设频率；和/或判断所述呼吸频率是否大于预设呼吸频率；
其中，在所述心跳频率大于预设频率；和/或所述呼吸频率大于预设呼吸频率时，判断所述人体当前所处的状态为运动状态。
进一步的，处理器1001可以用于调用存储器1002中存储的空调器的控制程序，并执行以下操作：
在检测到所述人体的体征参数产生变化时，获取预定时间内的体征变化参数；
根据所述体征变化参数，修改所述冷热感模式的运行参数；
控制所述空调器根据修改后的运行参数运行。
进一步的，处理器1001可以用于调用存储器1002中存储的空调器的控制程序，并执行以下操作：
将所述人体的体征参数发送至云端服务器或预绑定的移动终端。
进一步的，处理器1001可以用于调用存储器1002中存储的空调器的控制程序，并执行以下操作：
在所述人体处于睡眠状态时，控制所述空调器执行与所述睡眠状态对应的睡眠模式。
基于上述硬件构架，提出本发明空调器的控制方法的实施例。
参照图2，图2为本发明空调器的控制方法的第一实施例，所述空调器的控制方法包括以下步骤：
步骤s10、通过雷达传感器获取当前环境下的人体的体征参数；
本实施例中，执行主体可以是空调器，也可以是服务器。本发明采用的雷达波传感器，其工作原理为应用多普勒效应的传感器技术，利用超宽频的冲击雷达，连续照射并检测回波中的心跳和呼吸等信号。所述雷达传感器具有一发送超宽频信号的发送器，以及一侦测接收返回信号的接收器，所述发送器用于连续发射电磁信号，并进行扫描，接收器用于不断接收返回信号。
人体在进行主体运动外，其产生的微动也会对电磁波产生多普勒调制，因此，返回的微动回波信号中蕴含的微动特性信息反映了人体的几何结构和运动特征，故而可以提取目标人体的微动特征，对目标人体的特征进行抽取和识别提供了新途径。例如，可以利用2.4ghz连续波雷达对人体目标跑、行走、不摆臂行走、爬行、拳击、拳击前行、静止站立等7种动作进行探测，并结合微多普勒特征进行识别分类。通过发送对微多普勒具有较好检测能力的连续波，并提取回波信号中目标的微动特征来进行雷达目标特征抽取和识别。
通过对回波信号进行时域分解或时频分析，提取雷达信号时域特征或时频特征，然后利用有效的特征值结合合适的模式识别算法，进行运动状态自动判别和分类，从而得到人体的体征参数。所述体征参数包括心跳频率、呼吸频率、体温、血压等参数中的一种或多种，进一步地，所述体征参数根据不同类型的用户而不同，例如，老人、儿童、青少年以及中年所对应的体征参数不同。也即，所述体征参数还可以包括用户类型(人体类型)。
在执行主体为空调器时，空调器将所述人体的体征参数发送至云端服务器或预绑定的移动终端，从而可以方便远程实时或定时进行监控。
步骤s20、根据所述体征参数，判断所述人体当前所处的状态；
本实施例中，以体征参数如心跳频率以及呼吸频率为例进行说明。可以通过判断所述心跳频率是否大于预设频率；和/或判断所述呼吸频率是否大于预设呼吸频率，来判断当前所述人体是否处于运动状态。其中，在所述心跳频率大于预设频率；和/或所述呼吸频率大于预设呼吸频率时，判断所述人体当前所处的状态为运动状态。具体心跳以及呼吸频率根据不同的用户类型，如老人、儿童、青少年、中年而不同。
以心跳频率也即心率为例，可以理解的是，年龄越小，对应的心率越快；老人心率比年轻人慢，女性的心率比同龄男性快；安静状态下，成人正常心率为60～100次/分钟，理想心率应为55～70次/分钟。不同运动状态下，不同用户类型的心率也不相同。
例如，假设检测的人体心率为a时，则对应的用户类型为老人和儿童；若检测的人体心率为b，则对应的用户类型为儿童；在此基础上，若检测出人体心率为c，则对应的人体处于运动状态；若检测出的人体心率为d，则对应的人体处于静止状态。当然，其中，老人和儿童还可以进一步细分，以分别进行控制。
步骤s30、在所述人体处于运动状态时，控制所述空调器执行与所述运动状态对应的冷热感模式。
本实施例中，在所述人体处于运动状态时，可以根据不同运动状态对应控制空调器执行与所述运动状态对应的冷热感模式，如：
在判定所述人体处于运动状态时，控制空调器调低当前的运行温度，如调低2～3℃，同时调高风档10％。
在所述人体处于睡眠状态时，控制所述空调器执行与所述睡眠状态对应的睡眠模式。
可以理解的是，为了实现个性化智能控制，可以控制所述空调器执行与所述运动状态以及所述人体的类型对应的冷热感模式：
1、根据检测到的体征参数确定用户类型为老人或儿童时，控制空调器调高当前运行温度，如调高2～3℃，同时调低风档10％；
2、根据检测到的体征参数确定人体处于运动状态时，控制空调器调低当前的运行温度，如调低2～3℃，同时调高风档10％。
3、根据检测到的体征参数确定人体处于睡眠状态时，控制空调器调高当前的运行温度，如调高1～2℃，同时调低风档10％。
4、根据检测到的体征参数确定人体处于正常状态时，控制空调器保持当前的运行状态不变，同时，调为默认正常风档。
应理解，可以在检测到人体处于运动状态时，对空调器的当前运行模式统一进行调整，也即控制空调器调低当前的运行温度，如调低2～3℃，同时调高风档10％。当然，为了实现智能控制，可以先确定出用户类型：老人、儿童、青少年、中年等，对应进行细化控制，不同类型的用户，对应的冷热感模式参数不同。
本发明提供的空调器的控制方法，通过雷达传感器获取当前环境下的人体的体征参数，然后根据所述体征参数，判断所述人体当前所处的状态，在所述人体处于运动状态时，控制所述空调器执行与所述运动状态对应的冷热感模式。这样，既可以使用户摆脱了对智能穿戴设备的佩戴要求，也可以防止人体被障碍物遮挡时导致的无法检测到当前区域内人体存在的现象，从而可以有效获取人体的运动状态，进而保证用户对冷热感舒适性的要求。
参照图3，在第二实施例中，基于图2所示的第一实施例，所述步骤s10包括：
步骤s101、通过所述雷达传感器的发送器发送检测信号，并通过所述雷达传感器的接收器接收所述人体返回的回波信号；
本实施例中，所述雷达传感器可以通过发送器连续发送电磁信号，并对当前环境中的人体进行扫描，然后通过接收器接收人体返回的回波信号，若没有接收到回波信号，则可以在预定时间内，重新进行扫描，若预定次数内仍为接收到回波信号，则判定当前没有人体存在。
步骤s102、对所述回波信号进行时域分解或时频分析，提取出特征值；
步骤s103、根据所述特征值，识别出对应不同运动状态以及人体类型的体征参数。
本实施例中，主要通过对雷达回波信号进行时域分解或时频分析，从而提取雷达信号时域特征或时频特征进行运动状态识别。目前，常用的运动信号时频分析处理方法主要包括短时傅里叶变换、小波变换、希尔伯特-黄变换等。
人体运动生物雷达信号经过时域分解或者时频分析后，提取的能较好表征运动状态特性的特征值主要分为两大类。第1类主要以人体运动信号雷达回波自身特性或者统计特征量作为特征值，如利用频率上下包络的距离来判断人体行走是否摆臂，将人体运动雷达回波的标准化能量、方差、偏度和峰度作为特征值判断坐、躺、站3种姿态，以及通过对雷达回波进行主成分分析(principalcomponentanalysis，pca)降维，根据pca系数的均值和方差以及速度等特征值，对走、跑、旋转、拳击、跳等8种动作进行识别分类。
第2类特征值主要通过人体运动雷达回波信号经过时频分析处理后，从时频谱中提取特征值。如利用stft时频谱特征进行运动状态识别，或选择频谱包络傅里叶级数系数表征人类的步态，从而根据时频特征进行目标识别。除此之外，还可以将这2类特征值相结合，以提高判断准确率。如将频谱包络的形状结合平均躯干速度、最大包络速度、躯干振荡、四肢轨迹、谱中躯干回波与其他回波比率作为分类识别特征值，或选择时间-频率特征和时间尺度下信号特征作为综合识别特征值，识别准确率均相对提高。
在提取出特征值后，对所述特征值进行归类，得到与运动状态相关的体征参数。具体可以通过支持向量机(supportvectormachine，svm)和人工神经网络(artificialneuralnetworks，ann)模型等具有自我学习能力的智能模式识别系统进行识别分类。
参照图4，在第四实施例中，基于图2所示的第一实施例，所述步骤s30之后，还包括：
步骤s40、在检测到所述人体的体征参数产生变化时，获取预定时间内的体征变化参数；
本实施例中，在检测到所述人体的体征参数发生变化时，表明当前人体的运动状态可能发生改变，此时获取预定时间内的体征变化参数，若该体征参数稳定增加至某一值，则可以得出对应的运动量。
步骤s50、根据所述体征变化参数，修改所述冷热感模式的运行参数；
步骤s60、控制所述空调器根据修改后的运行参数运行。
本实施例中，根据所述体征变化参数也即对应的运动量，修改运行参数，使得空调器根据修改后的运行参数运行，从而满足用户对冷热感的舒适性要求。
以一实际场景为例进行说明：
在根据人体的体征参数如心跳频率、呼吸频率、体温、血压等参数中的一种或多种，判断出用户类型为青少年时，控制空调器以预设对应用户类型为青少年的冷热感模式运行；若检测到所述青少年当前所处的状态为运动状态，则控制空调器执行与所述运动状态对应的冷热感模式，具体地：控制空调器调低当前的运行温度，如调低2～3℃，同时调高风档10％；若检测到所述青少年的体征参数产生变化时，并在预定时间内稳定增加至某一值，则可以得出其运动状态发生改变，如从拳击动作切换为跑步动作，同时还可以根据预设时间体征参数的变化量得出相应的运动量，此时，控制空调器执行与所述改变后的运动状态对应的冷热感模式，具体地：控制空调器调低当前的运行温度，如继续调低2～3℃，同时调高风档15％。
本发明还提供一种空调器，所述空调器包括处理器、存储器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的空调器的控制程序，所述空调器的控制程序被所述处理器执行时实现如上实施例所述的空调器的控制方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有空调器的控制程序，所述空调器的控制程序被处理器执行时实现如上实施例所述的空调器的控制方法的各个步骤。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。