一种基于机器学习的空气净化器及控制方法与流程

本发明涉及空气净化设备技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的空气净化器。

背景技术

空气净化器主要用于去除空气中的粉尘、气态、细菌等形态的污染物。近年来市场上虽然出现了一些智能空气净化器，但无法实现个性化定制，如个性化模式、个性化风量等，也就是说，虽然空气净化器针对用户需求设定了不同档位，但对于不同的用户，即便是相同的档位，用户a与用户b所感觉到的体验是不同的。也就是说不同用户对于同一模式的定义可能是有所区别的，例如：用户a对于噪音、灯光亮度更加敏感，因此希望睡眠档或者静音档下风机的转速更低一些、灯光更暗一些，而用户b则对噪音、灯光亮度并不敏感，希望睡眠档或者静音档下风机的转速相对高一些、灯光更亮一些。

另外通过手动控制空气净化器来进行空气质量的调节，操作不便，智能化较低，空气净化器无法智能化针对用户和室内环境进行空气净化，不能满足人们对自动化、智能化家用电器的需求。

技术实现要素：

鉴于以上提出的两个问题，本发明提出一种基于机器学习的空气净化器及控制方法，传统的空气净化器通过设定不同档位来满足用户需求，其档位大多在1-5档之间，这种方案无法识别不同用户，降低了用户需求，束缚了空气净化器的能力；本发明拟通过机器学习方案，通过监督/非监督学习，识别不同用户类型，通过多种传感器配合，将空气净化器摆脱常规档位限制，实现“智能化”。通过空气净化器自主学习，不断调整风机，噪音，灯光等状态，以期自主达到用户需求。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于机器学习的空气净化器具体技术方案如下：包括，数据采集模块、识别模块、匹配模块、模式服务器、控制模块、语义处理模块。

进一步地，所述数据采集模块包括，视觉传感器、体感传感器、co2传感器、语言传感器中的任意一种或一种以上。

进一步地，所述视觉传感器获取家庭成员的面部图像信息，提取家庭成员的面部特征。

进一步地，所述体感传感器用于获取家庭成员的体感温度特征。

进一步地，所述co2传感器用于获取室内空气co2的浓度；

进一步地，所述语言传感器用于获取家庭成员的声音信息。

进一步地，所述识别模块，用于将采集到的用户图像和声音进行信息识别。

进一步地，对图像的识别是通过视觉传感器采集到图像信息经过去除噪声、增强、复原、分割、提取特征的处理，得到家庭成员的面部特征，用于识别和表征家庭用户成员的身份。

进一步地，对声音的识别是通过语言传感器对采集到的声波频谱，进行采样、量化、编解码、频域分析、特征提取的处理，得到家庭成员的声音特征，用于识别和表征家庭用户成员的身份。

进一步地，所述模式服务器,存储有用户使用空气净化器的模式数据，包括用户的声音、图像特征，以及设置在该用户项下的一个或一个以上的空气净化器使用模式。

进一步地，所述使用模式包括一个或一个以上空气净化器的运行特征参数，包括但不限于，风机转速、显示屏背光或灯光亮度、传感器、档位参数信息。

进一步地，所述运行特征参数可由用户通过直接登录所述模式服务器，根据服务器指示设定这些特征参数；或在空气净化器的运行过程中，自动收集该用户在各种情形下使用模式的各种特征参数。

进一步地，所述匹配模块，是将用户选定的空气净化器运行的状态与用户进行匹配。

进一步地，所述模式服务器处理接收的来自匹配模块的匹配查找请求，查找特定用户的使用模式数据，根据存储在模式服务器的用户使用模式数据生成用户使用模式特征控制指令。

进一步地，所述控制模块根据接收的所述用户使用模式特征控制指令控制空气净化器的运行。

进一步地，语义处理模块，能够对接收到的声音信息进行语义识别，将用户的自然语言翻译成模式服务器可以理解的语言结构，能够对多种语言进行语义识别，包括但不限于，中文、英文、法文、俄文。

进一步地，还包括净化功能模块，所述净化功能模块包括风机以及一个或多个净化单元。

进一步地，所述风机包括有级变速风机和无级变速风机。

进一步地，所述净化单元包括去除颗粒物污染单元、去除异味单元、负氧离子发生单元中的任意一种或一种以上。

进一步地，还包空气净化器还包括空气环境传感器，所述空气环境传感器包括温度传感器、湿度传感器、pm10传感器、pm2.5传感器、co2传感器、甲醛传感器和voc传感器中的任意一种或一种以上。

根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种基于机器学习的空气净化器及控制方法，具体如下：一种空气净化器的控制方法，包括：

开启空气净化器，净化器中的数据采集模块采集用户的图像及声音信息；

通过识别模块将采集到的用户图像和声音进行信息处理识别身份；

匹配模块将识别模块中经处理的图像和声音信息与模式服务器中的用户数据进行匹配；

模式服务器处理接收的来自匹配模块的匹配查找请求，查找特定用户的使用模式数据，根据存储在模式服务器的用户使用模式数据生成所述用户使用模式特征控制指令；

控制模块接收用户使用模式特征控制指令控制空气净化器的运行。

进一步地，用户初次使用时，模式服务器记录下此时的用户以及用户所选的模式；包括用户的声音、图像特征，以及设置在该用户项下的一个或一个以上的空气净化器使用模式。

进一步地，对于用户发出的声音，通过语义处理模块进行语义识别，将用户的自然语言翻译成模式服务器可以理解的语言结构，根据存储在服务器的用户使用模式数据生成所述用户使用模式特征控制指令，并传输至所述控制模块，从而通过控制模块控制空气净化器的运行。

本发明的有益效果是可以识别不同用户类型；并且基于机器学习方法，匹配不同用户最佳运行状态；按照机器学习方法的反馈结论，自动产生最适用户的运行状态。满足人们对自动化、智能化家用电器的需求。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1传统过滤式空气净化器使用过程示意图；

图2本发明的空气净化器的组成示意图；

图3本发明的空气净化器控制方法示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例1

下面将结合附图以及具体实施方法来详细说明本发明，在本发明的示意性实施及说明用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

传统过滤式空气净化器的使用运行过程大体分为三个步骤，如图1所示：

首先，当家庭成员需要使用时，打开空气净化器电源，准备开始使用；

然后，确定所需要的档位，这个档位包括：风机的转速，灯光的亮度，噪音的大小；

最后，当档位确定后，其风机的出风量，灯光，噪音就固定不变了。

传统空气净化器无法识别不同用户类型；无法匹配不同用户最佳运行状态，无法自动产生最适于用户的运行状态。无法满足人们对自动化、智能化家用电器的需求。

为此，本发明所提出的一种基于机器学习的空气净化器，如图2所示，该种新型空气净化器改变了传统空气净化器的运行模式，具体如下：

空气净化器包括数据采集模块、(声音图像)识别模块、匹配模块、语义处理模块、控制模块、净化模块、模式服务器。数据采集模块通过各种功能传感器采集数据，具体包括，视觉传感器、体感传感器、co2传感器、语言传感器构成。

视觉传感器获取家庭成员的面部图像信息，提取家庭成员的面部特征；体感传感器用于获取家庭成员的体感温度特征；co2传感器用于获取室内空气co2的浓度；语言传感器用于获取家庭成员的声音信息。

空气净化器通过视觉，体感，co2，语音传感器，采集不同家庭成员面部特征，体感温度特征，co2浓度数据，语音特征的使用数据，通过监督/非监督分类将使用过该空气净化器的用户数据按不同的家庭成员进行分类，并记录相应数据保存到。

(声音图像)识别模块，所述识别模块用于将采集到的用户图像和声音进行信息识别。对图像的识别是通过视觉传感器采集到图像信息经过去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法，最终得到家庭成员的面部特征，任何两个人的面部特征都是有差异的，可用于识别和表征家庭用户成员的身份；对声音的识别是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱，对接收到的用户声音进行采样、量化、编解码、频域分析、特征提取等，从而生成经处理的声纹信息。任何两个人的声音图谱都有差异，可以用于表征和识别用户的身份。其中，识别模块中包括有图像识别芯片和声音识别芯片。

匹配模块，是将用户选定的空气净化器运行的状态与用户进行匹配；用户初次使用时，空气净化器自主从小到大调整风机转速，亮度逐渐由暗变亮，隔音部件距离风口的位置由远变近(隔音部件距离风口越近，噪声越小，风量越小，同时净化效果略有降低；不同用户在使用过程中有自己所能接受的噪声程度，因此通过自动调整隔音部件距离风口的位置，达到用户最适状态)。当用户感觉达到最舒适的程度后，用户通过语音(如，“可以了”，“yes”等)反馈给空气净化器，模式服务器记录下此时的用户以及用户所选的模式。当用户再次使用该空气净化器时，用户站在距离该空气净化器附近(0.1～2米处)，或用户发出声音，匹配模块接收来自(声音图像)识别模块的信息，识别到该用户后，查找模式服务器，找到该用户的使用模式数据。

模式服务器处理接收的来自匹配模块的匹配查找请求，查找特定用户的使用模式数据，根据存储在模式服务器的用户使用模式数据生成所述用户使用模式特征控制指令。

模式服务器,存储有用户使用空气净化器的模式数据，包括用户的声音、图像特征，以及设置在该用户项(声音、图像特征)下的一个或多个空气净化器使用模式。每种使用模式包括一个或多个空气净化器的运行特征参数，包括但不限于，风机转速、显示屏背光或灯光亮度、传感器、档位等参数信息。可以由用户通过直接登录该服务器根据服务器指示设定这些参数，来建立该用户项下的一个或多个空气净化器使用模式特征参数。还可以通过在空气净化器的运行过程中，自动收集该用户在各种情形下使用模式的各种特征参数(包括但不限于，风机转速、显示屏背光或灯光亮度、传感器、档位等)，从而自动在服务器端建立该用户项下的一个或多个空气净化器使用模式特征参数。

语义处理模块，能够对接收到的声音信息进行语义识别，将用户的自然语言翻译成模式服务器可以理解的语言结构，根据存储在服务器的用户使用模式数据生成所述用户使用模式特征控制指令，并将所述用户使用模式特征控制指令传输至所述控制模块，从而通过控制模块控制空气净化器的运行。

用户使用模式特征控制指令包括空气净化器运行的各种参数，如风机转速设定、显示屏背光或灯光亮度控制、传感器工作模式的设定等。所述服务器带有的自然语言处理(nlp)模块包括多语言引擎，能够对多种语言进行语义识别，包括但不限于，中文、英文、法文、俄文等。

控制模块，所述控制模块根据接收的用户使用模式特征控制指令控制所述空气净化器的运行；

空气净化器还包括净化功能模块，所述净化功能模块可以包括风机以及一个或多个净化单元，可以使用本领域已知的各种风机以及净化单元。该风机可以包括有级变速风机和无级变速风机。优选地，用于本申请的风机为无级变速风机，这是因为用户可以根据需要任意选择合适的风机速度，且风机的噪声可控。所述净化单元包括去除颗粒物污染单元、去除异味单元、负氧离子发生单元中的一种或几种。

空气净化器还包括空气环境传感器，所述空气环境传感器包括温度传感器、湿度传感器、pm10传感器、pm2.5传感器、co2传感器、甲醛传感器和voc(挥发性有机物)传感器中的一种或几种，用于检测空气净化器使用环境中的空气参数，包括但不限于，温度、湿度、pm2.5浓度、pm10浓度、co2浓度、甲醛浓度和voc浓度等。该空气环境传感器还与控制模块电连接，传感器将检测到的数据传输至控制模块，控制模块接收传感器传输的数据，进行处理，同时控制空气净化器的运行。

实施例2

根据本发明实施例，提供了一种空气净化器的控制方法，需要说明的是，在本实施例示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在本实施例中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本发明还包括一种空气净化器的控制方法，所述方法包括以下：

用户开启空气净化器，净化器中的数据采集模块采集用户的图像及声音信息。

识别模块用于将采集到的用户图像和声音进行信息处理识别身份。

具体来说，对图像的识别是通过识别模块中的视觉传感器将采集到图像信息经过去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法，最终得到家庭成员的面部特征，任何两个人的面部特征都是有差异的，可用于识别和表征家庭用户成员的身份；对声音的识别是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱，对接收到的用户声音进行采样、量化、编解码、频域分析、特征提取等，从而生成经处理的声音信息。任何两个人的声音图谱都有差异，可以用于表征和识别用户的身份。

匹配模块将识别模块中经处理的图像和声音信息与模式服务器中的用户数据进行匹配。

如果是用户初次使用，匹配模块在模式服务器中必然找不到该用户，此时空气净化器自主从小到大调整风机转速，亮度也逐渐由暗变亮，隔音部件距离风口的位置由远变近，当用户感觉达到最适程度后，用户可以通过语音(如，“可以了”，“yes”等)反馈给空气净化器，也可以通过手工按键的方式反馈给空气净化器。模式服务器记录下此时的用户以及用户所选的模式。当用户再次使用该空气净化器时，用户站在距离该空气净化器附近0.1～2米处，或用户发出声音，匹配模块接收的来自(声音图像)识别模块的信息，识别到该用户后，查找模式服务器，找到该用户的使用模式数据。

模式服务器处理接收的来自匹配模块的匹配查找请求，查找特定用户的使用模式数据，根据存储在模式服务器的用户使用模式数据生成所述用户使用模式特征控制指令。

可以通过在空气净化器的运行过程中，自动收集该用户在各种情形下使用模式的各种特征参数。还可以由用户通过直接登录该模式服务器根据服务器指示设定这些参数，来建立该用户项下的一个或多个空气净化器使用模式特征参数。(包括但不限于，风机转速、显示屏背光或灯光亮度、传感器、档位等)，从而自动在服务器端建立该用户项下的一个或多个空气净化器使用模式特征参数。在收据到多个用户数据之后，模式服务器中形成以用户成员为单位的有序样本集，如图3所示。

控制模块，根据接收的用户使用模式特征控制指令控制所述空气净化器的运行。

如果用户在使用空气净化器的过程中发出声音，语义处理模块能够对接收到的声音信息进行语义识别，将用户的自然语言翻译成模式服务器可以理解的语言结构，根据存储在服务器的用户使用模式数据生成所述用户使用模式特征控制指令，并将所述用户使用模式特征控制指令传输至所述控制模块，从而通过控制模块控制空气净化器的运行。

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。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述模块的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块输出的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个模块或单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元或模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元模块单独物理存在，也可以两个或两个以上单元模块集成在一个单元模块中。上述集成的单元模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元模块的形式实现。

所述集成的单元模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机(或手机)可读取存储介质中。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或者该技术方案的全部或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一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器、手机、网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，不过需要声明的是，这些具体实施方式仅是对本申请的阐述性解释，并不对本申请的保护范围构成任何限制。本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。