空气调节设备的送风控制方法和装置与流程

本发明涉及空气调节设备控制技术领域，尤其涉及一种空气调节设备的送风控制方法。

背景技术：

随着空调等空气调节设备的普及，空气调节设备的功能也越来越丰富，相关技术中，可以基于拍摄当前场景中的一张图像，对图像进行识别而确定送风方式，比如，拍摄当前室内的一张图像后，对图像识别发现当前室内有一个用户，则向该用户所在的方向进行送风。然而，这种送风控制方式，由于仅仅根据对一张图像的识别结果进行送风控制，当一张图像中包含的信息不全，或者，用户动态变化时，根据当前图像中的识别信息进行送风控制显然无法较好的适配当前场景，导致送风效果不佳。

技术实现要素：

本发明提供一种空气调节设备的送风控制方法和装置，以用于解决相关技术中，据单帧图像的识别结果控制送风导致的送风与实际场景不适配的技术问题。

本发明一方面实施例提供一种空气调节设备的送风控制方法，包括：检测连续的多帧图像中是否都存在用户；若检测到所述多帧图像中都存在至少一个用户，则根据所述多帧图像确定每个用户所处的场景状态和对应的目标位置；根据所述每个用户所处的场景状态和对应的目标位置，控制空气调节设备对每个用户进行相应的送风控制。

本发明另一方面实施例提供一种空气调节设备的送风控制方法装置，包括：检测模块，用于检测连续的多帧图像中是否都存在用户；确定模块，用于在检测到所述多帧图像中都存在至少一个用户时，根据所述多帧图像确定每个用户所处的场景状态和对应的目标位置；控制模块，用于根据所述每个用户所处的场景状态和对应的目标位置，控制空气调节设备对每个用户进行相应的送风控制。

本发明又一方面实施例提供一种空气调节设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述实施例所述的空气调节设备的送风控制方法。

本发明还一方面实施例提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例所述的空气调节设备的送风控制方法。

本发明的技术方案，至少实现了如下有益的技术效果：

检测连续的多帧图像中是否都存在用户，若检测到多帧图像中都存在至少一个用户，则根据多帧图像确定每个用户所处的场景状态和对应的目标位置，进而，根据每个用户所处的场景状态和对应的目标位置，控制空气调节设备对每个用户进行相应的送风控制。由此，解决了现有技术中根据单帧图像的识别结果控制送风导致的送风与实际场景不适配的技术问题，基于多帧图像进行送风控制，提高了送风控制与真实场景的适配率，且可以基于每个用户的运动状态进行送风位置的确定，可以保证多人模式下的送风体验，提高了当前场景中每个用户的舒适度。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明实施例所提供的一种空气调节设备的送风控制方法的流程示意图；

图2为本发明实施例所提供的另一种空气调节设备的送风控制方法的流程示意图；

图3-1是根据本发明第一个实施例的空气调节设备的送风控制方法的应用场景示意图；

图3-2是根据本发明第二个实施例的空气调节设备的送风控制方法的应用场景示意图；

图4为本发明实施例所提供的又一种空气调节设备的送风控制方法的流程示意图；

图5-1为本发明实施例所提供的再一种空气调节设备的送风控制方法的流程示意图；

图5-2为本发明实施例所提供的还一种空气调节设备的送风控制方法的流程示意图；

图5-3为本发明实施例所提供的还再一种空气调节设备的送风控制方法的流程示意图；

图6-1是根据本发明第三个实施例的空气调节设备的送风控制方法的应用场景示意图；

图6-2是根据本发明第四个实施例的空气调节设备的送风控制方法的应用场景示意图；

图6-3是根据本发明第五个实施例的空气调节设备的送风控制方法的应用场景示意图；

图6-4是根据本发明第六个实施例的空气调节设备的送风控制方法的应用场景示意图；

图7是根据本发明第七个实施例的空气调节设备的送风控制方法的应用场景示意图；

图8是根据本发明第八个实施例的空气调节设备的送风控制方法的应用场景示意图；

图9-1是根据本发明第九个实施例的空气调节设备的送风控制方法的应用场景示意图；

图9-2是根据本发明第十个实施例的空气调节设备的送风控制方法的应用场景示意图；

图9-3是根据本发明第十一个实施例的空气调节设备的送风控制方法的应用场景示意图；

图10-1是根据本发明一个具体实施例的空气调节设备的送风控制方法的流程图；

图10-2是根据本发明一个具体实施例的空气调节设备的送风控制方法的应用场景示意图；

图11是根据本发明一个实施例的空气调节设备的送风控制方法装置的结构示意图；

图12是根据本发明另一个实施例的空气调节设备的送风控制方法装置的结构示意图；以及

图13是根据本发明又一个实施例的空气调节设备的送风控制方法装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述本发明实施例的空气调节设备的送风控制方法和装置。其中，空气调节设备包括空调、风扇、制冷机等。

基于上述背景技术中所提到的仅仅基于一张图像的识别结构进行送风控制时，导致送风与当前场景不适配的问题，本发明提供了一种基于多帧图像进行识别，并根据识别结果进行送风控制的方式，且在本发明中，针对每个用户进行场景状态和对应的目标位置识别，由此，可以基于每个用户的运动状态进行送风位置的确定，可以保证多人模式下的送风体验，提高了当前场景中每个用户的舒适度。

图1为本发明实施例所提供的一种空气调节设备的送风控制方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：

步骤101，检测连续的多帧图像中是否都存在用户。

具体地，通过图像识别技术识别连续的多帧图像中是否都存在用户，以初步确定当前场景下是否有用户，以便于空气调节设备初步根据当前场景下是否有用户确定送风模式。

在本发明的一个实施例中，若检测到多帧图像中都不存在用户，则确定当前场景下没有用户，从而控制空气调节设备开启节能送风模式，比如，以较低功率运行空气调节设备等。

在不存在用户的场景下，还可以识别并保存当前场景中的场景设备信息，比如场景设备的尺寸信息和位置信息等，以便于在存在用户时调用已存储的场景设备尺寸信息和位置信息判断用户的场景状态等，提高判断效率。

步骤102，若检测到多帧图像中都存在至少一个用户，则根据多帧图像确定每个用户所处的场景状态和对应的目标位置。

其中，场景状态用于表示用户当前的状态，在不同的应用场景下，可包括运动状态、休息状态等，用户所处的场景状态不同，空气调节设备将当前空气温度调节至用户舒适状态的调节力度不同，用户所对应的目标位置不同，则空气调节设备较快的将当前空气温度调节至用户舒适状态的送风角度不同，其中，用户所对应的目标位置在不同的应用场景中，可以为用户本人所在位置，也可以为用户在使用的设备所在位置等。在本发明的实施例中，根据每个用户所处的场景状态和对应的目标位置的不同，控制空气调节设备送风。

具体地，若检测到多帧图像中均存在至少一个用户，则表明当前场景中有至少一个用户，进而根据多帧图像确定每个用户所处的场景状态和对应的目标位置，以便于空气调节设备根据每个用户所处的场景状态和对应的目标位置进行适配性的送风，使得每个用户的舒适度较高。

需要说明的是，根据应用场景的不同，根据多帧图像确定每个用户所处的场景状态和对应的目标位置的方式不同，作为一种可能的实现方式，通过图像识别技术等识别每帧图像中每个用户的位置信息和每个场景设备的位置信息，其中，场景设备包括运动设备和休息设备等，进而，按照预设的算法对每帧图像中每个用户的位置信息和每个场景设备的位置信息进行分析，确定每个用户对应的满足预设条件的目标场景设备以及多帧图像，其中，满足预设条件的目标场景设备可以理解为初步确定出的用户正在使用的场景设备，多帧目标图像为出现对应用户的图像帧，基于多帧目标图像可以精确的确定出用户的场景状态，避免仅仅基于单张图像确定用户场景状态的误差。

在本实施例中，确定与每个用户对应的满足预设条件的目标场景设备以及多帧目标图像的方式不同。

作为一种可能的实现方式，如图2所示，确定与每个用户对应的满足预设条件的目标场景设备以及多帧目标图像包括：

步骤201，计算每帧图像中每个用户的位置信息和每个场景设备的位置信息之间的距离。

可以理解，当用户在使用对应场景设备时，则与对应场景设备的距离必然处于较近范围内，因而，在本实施例中，为了确定用户是否在使用对应场景设备，以便于根据用户使用对应场景设备的具体情况确定用户的场景状态，计算每帧图像中每个用户的位置信息和每个场景设备的位置信息之间的距离，其中，在不同的应用场景下，位置信息包含的内容不同，比如，该位置信息可以为坐标信息或者也可以为像素阵列位置等。

步骤202，将距离与预设阈值进行比较，根据比较结果确定与每个用户对应的满足预设相关条件的目标场景设备和多帧目标图像。

具体地，预先场景设备距离对应的阈值，在本发明的一个实施例中，为了保证判断的精确性，根据用户人体宽度设置阈值，比如，预先设置该阈值为当前用户人体宽度的0.5倍，进而，将距离与预设阈值进行比较，根据比较结果确定与每个用户对应的满足预设相关条件的目标场景设备和多帧目标图像，即筛选出与确定用户场景状态和目标位置有关的目标场景设备和多帧目标图像，其中，预设相关条件用于确保筛选出的目标场景设备和多帧目标图像与确定用户场景状态和目标位置有关，比如，由于用户距离越近的场景设备，则越有可能是用户在使用的场景设备，用户在使用的场景设备对确定用户场景状态和目标位置相关，因而，该相关条件可以是小于预设阈值的目标场景设备和目标图像。

举例而言，如图3-1所示，在当前场景为健身室内场景，预先设置该阈值为当前用户人体宽度的0.5倍，室内场景包含的场景设备为椅子、瑜伽球和动感单车时，为了确定出用户当前场景状态和对应的目标位置，计算用户a和每个场景设备之间的距离，比较距离与当前图中用户a人体宽度的0.5倍的大小，继续参照图3-1，判断用户距离瑜伽球的距离小于用户a人体宽度的0.5倍，因而确定目标场景设备为瑜伽球，对应的多帧图像为包含用户a且用户距离瑜伽球的距离小于用户a人体宽度的0.5倍的多帧图像。

作为另一种可能的实现方式，如图4所示，确定与每个用户对应的满足预设条件的目标场景设备以及多帧目标图像包括：

步骤301，根据每帧目标图像中每个用户的位置信息和每个场景设备的位置信息，计算每个用户与每个场景设备之间的面积交并比。

可以理解，当用户在使用对应场景设备时，则与对应场景设备的面积交并比必然处于一个较大的范围，因而，在本实施例中，为了确定用户是否在使用对应场景设备，以便于根据用户使用对应场景设备的具体情况确定用户的场景状态，根据每帧目标图像中每个用户的位置信息和每个场景设备的位置信息，计算每个用户与每个场景设备之间的面积交并比，比如，根据每帧目标图像中每个用户覆盖的像素坐标和每个场景设备覆盖的像素坐标的重合度计算该面积交并比。

步骤302，将面积交并比与预设阈值进行比较，根据比较结果确定与每个用户对应的满足预设相关条件的目标场景设备和多帧目标图像。

可以理解，预先根据大量实验数据设置面积交并比的预设阈值，在本发明的一个实施例中，为了保证判断的精确性，根据用户人体面积或场景设备面积设置阈值，比如，预先设置该阈值为当前场景设备面积的0.2倍，进而，将面积交并比与预设阈值进行比较，根据比较结果确定与每个用户对应的满足预设相关条件的目标场景设备和多帧目标图像，即筛选出与确定用户场景状态和目标位置有关的目标场景设备和多帧目标图像，其中，预设相关条件用于确保筛选出的目标场景设备和多帧目标图像与确定用户场景状态和目标位置有关，比如，由于用户与场景设备重合区域越大的场景设备，则越有可能是用户在使用的场景设备，用户在使用的场景设备对确定用户场景状态和目标位置相关，因而，该相关条件可以是面积交并比大于预设阈值的目标场景设备和目标图像。

举例而言，如图3-2所示，在当前场景为健身室内场景，预先设置该阈值为当前用户人体面积的0.5倍，室内场景包含的场景设备为椅子、瑜伽球和动感单车时，为了确定出用户当前场景状态和对应的目标位置，计算用户b和每个场景设备之间的面积交并比，比较面积交并比与当前图中用户b人体面积的0.5倍的大小，继续参照图3-2，判断用户与瑜伽球的面积交并比大于用户b人体面积的0.5倍，因而确定目标场景设备为瑜伽球，对应的多帧图像为包含用户b且用户与瑜伽球的面积交并比大于用户b人体面积的0.5倍的多帧图像。

进一步地，在确定与每个用户对应的满足预设条件的目标场景设备以及多帧目标图像后，根据预设的与目标场景设备对应的状态检测算法，对多帧图像进行处理，确定出每个用户所处的场景状态和目标位置。

需要说明的是，根据应用场景的不同，根据预设的与目标场景设备对应的状态检测算法，对多帧图像进行处理，确定出每个用户所处的场景状态和目标位置的方式不同，示例如下：

示例一：

在本示例中，目标场景设备为休息场景设备，比如椅子、沙发、榻榻米等。

如图5-1所示，在本示例中，根据预设的与目标场景设备对应的状态检测算法对多帧目标图像进行处理，确定每个用户所处的场景状态和对应的目标位置，包括：

步骤401，检测每帧目标图像中待处理的目标用户的身体高度。

其中，目标图像中待处理的目标用户可以为一个也可以为多个，为初步确定可能正在使用目标场景设备的目标用户，身体高度可以通过像素点数量标注，也可以通过在图像中具体尺寸大小确定。

具体地，可以通过图像识别技术识别待处理的目标用户的身体高度，以便于基于目标用户身体高度的变化确定用户是否在使用休息设备，由于用户在使用休息设备时，通常会由站立姿势变化为坐立或者躺着的姿势，因而，身体高度会发生明显的变化，基于目标用户的身体高度进一步确定出目标用户是否在使用目标场景设备。

步骤402，计算后面连续n帧目标图像中目标用户的身体高度的第一均值，以及计算前面连续m帧目标图像中目标用户的身体高度的第二均值，其中，后面连续n帧目标图像与前面连续m帧目标图像不连续，n与m大于1。

步骤403，计算第一均值与第二均值的比值，将比值与预设门限值进行比较。

其中，预设门限值可以根据大量实验数据标定，该门限值与人体高度有关，在本发明的一个实施例中，该门限值为1.33。

具体地，在本实施例中，如图6-1所示，当以每q帧连续的目标图像帧为一个处理周期(周期的变化以叠代方式更新，比如，第一个周期包含h1-h10时，第二个周期使用h11叠代h1，形成由h2-h11组成的新的周期)时，其中，q大于n与m之和，计算q帧目标图像帧后面连续n帧目标图像中目标用户的身体高度的第一均值，计算前面连续m帧目标图像中目标用户的身体高度的第二均值，计算第一均值与第二均值的比值，将比值与预设门限值进行比较，以根据比较结果确定人体高度的变化，其中，n与m可以相等。由于n与m大于1，因此，在本实施例中，基于前面连续的多个帧与后面连续的多个帧进行人体身高变化的比较，排除了用户身体高度突变(比如，用户弯腰捡东西时)对判断结果的影响，加入了判断的时间维度，提高了判断的精确度。

为了更加清楚的描述本发明实施例中确定比值的容错率较高的技术效果，下面结合与其他方式的比值确定方式的结果的对比举例说明，说明如下：

举例而言，如图6-2所示，当q为10，10帧目标图像帧中获取的待处理的目标用户的身体高度(以数值方向上的像素数量表示)从h1-h14分别为302,304,303,300,303,293,281,268,247,226,208，204,204,204，在本实施例中，其他方式的比值确定方式为以每个周期内前9个人体身高的均值与第10个人体身高的均值进行比较，第一个周期获取到的比值为1.27，第二个周期获取到的比值为1.34，第三个周期获取到的比值为1.37，第四个周期获取到的比值为1.32，第五个周期获取到的比值为1.27。

在本实施例中，若以上述实施例中比值确定方式确定比值，n与m均为3时，则如图6-3所示，第一个周期的比值ratio＝avg(h1+h2+h3)/avg(h8+h9+h10)，为1.22，第二个周期获取到的比值为1.33，第三个周期获取到的比值为1.41，第四个周期获取到的比值为1.45，第五个周期获取到的比值为1.43。从而，同样的一组身高采样值，通过本发明的队列进行分析处理，能够得到更明显的梯度信息，更容易过滤噪声信号，相对于其他算法得到的比值范围[1.27-1.37]，若设置的门限值为该比值范围的中值1.32，则本示例中其他算法能过滤掉噪声的范围以及保证正确检测范围均为0.05，通过本发明的队列进行分析处理得到的比值范围[1.22-1.45]，若设置的门限值为该比值范围的中值1.335，本发明的队列进行分析处理避免误检和漏检的区间均为0.115，远大于0.05，优势较为明显。

步骤404，若比较获知比值大于门限值，则确定目标用户处于休息状态，以及确定目标用户的身体中心位置为目标位置。

具体地，若比较获知比值大于门限值，则确定用户确实正在使用休息设备，即如图6-4所示，用户坐在椅子上，针对其计算的比值必然大于门限值，因而，此时，确定目标用户的身体中心位置为目标位置，以便于根据该中心位置为休息中的用户提供舒适度较高的送风服务。

示例二：

在本示例中，目标场景设备为固定运动设备，比如动感单车、背部拉伸器、跑步机等。

如图5-2所示，在本示例中，根据预设的与目标场景设备对应的状态检测算法对多帧目标图像进行处理，确定每个用户所处的场景状态和对应的目标位置，包括：

步骤501，确定每帧目标图像中每个待处理的目标用户的第一中心坐标、固定运动设备的设备宽度和第二中心坐标。

步骤502，根据预设算法对每帧目标图像中的每个待处理的目标用户的第一中心坐标、设备宽度和第二中心坐标进行计算，确定满足计算值的目标用户所在的第一候选目标图像。

在本示例中，目标场景设备为固定运动设备时，用户的中心坐标位置必然与固定运动设备的中心坐标位置处于一个范围内，比如，如图7所示，骑动感单车的用户的中心坐标位置必然与动感单车的中心坐标位置处于一个范围内，当然，当场景设备宽度不同时用户的中心坐标位置可能受到影响，则对应的判断范围可能也不同，比如，一个较宽的目标场景设备和一个较窄的目标场景设备被同一个目标用户使用时，目标用户的中心坐标和目标场景设备的中心坐标的对应位置肯定不同。

因而，在本示例中，为了准确的确定用户是否在使用固定运动设备，结合根据预设算法对每帧目标图像中的每个待处理的目标用户第一中心坐标、设备宽度和第二中心坐标进行计算，确定计算值满足预设条件的目标用户所在的第一候选目标图像，以初步筛选出可能在使用固定运动设备的目标用户所在的目标图像。

根据应用场景的不同，上述对设备宽度、第一中心坐标和第二中心坐标进行计算的方式不同，进而与计算值对应的预设条件不同，作为一种可能的实现方式，计算目标用户a的第一中心坐标为px，设备宽度为bw，计算固定运动设备的第二中心坐标为bx，则预设的算法为确定px是否大于bx-0.25*bw且小于bx-+0.25*bw，对满足的目标用户a计算人体宽度pw，将人体宽度pw与单车宽度bw作比值，判断该比值是否大于0.75，若该比值大于0.75则确定对应的目标用户所在帧为第一候选目标图像。

步骤503，识别第一候选目标图像中的每帧候选目标图像中的目标用户的第一底部轮廓线和固定运动设备的第二底部轮廓线，将第二底部轮廓线高于第一底部轮廓线的候选目标图像确定为有效候选目标图像。

步骤504，当有效候选目标图像的帧数大于预设阈值时，则确定目标用户处于运动状态，以及确定固定运动设备的中心位置为目标位置。

具体地，在确定出第一候选目标图像后，为了进一步确定目标用户是否在使用固定运动设备，识别第一候选目标图像中的每帧候选目标图像中的目标用户的第一底部轮廓线和固定运动设备的第二底部轮廓线，将第二底部轮廓线高于第一底部轮廓线的候选目标图像确定为有效候选目标图像，也可以理解，继续参照图7，当固定运动设备为动感单车时目标用户在使用时，必然地步轮廓线高于动感单车的底部轮廓线。

为了避免突变情况导致的误判，比较有效候选目标图像的数量，当有效候选目标图像的帧数大于预设阈值时，比如大于3时，则确定目标用户处于运动状态，以及确定固定运动设备的中心位置为目标位置，以便于空气调节设备基于该目标位置为正在使用固定运动设备的用户提供舒适度较高的送风服务。

示例三：

在本示例中，目标场景设备为移动运动设备，比如瑜伽球、瑜伽垫、哑铃等。

如图5-3所示，在本示例中，根据预设的与目标场景设备对应的状态检测算法对多帧目标图像进行处理，确定每个用户所处的场景状态和对应的目标位置，包括：

步骤601，检测每帧目标图像中目标移动运动设备的位置坐标值。

其中位置坐标包括横纵轴的坐标，可以基于图像尺寸值进行表示，也可以基于像素点坐标进行表示。

步骤602，判断任意两帧目标图像中目标移动运动设备的位置坐标值的变化量是否大于预设阈值。

其中，为了提高判断精度，该预设阈值可以根据移动运动设备的宽度设置，比如，当移动运动设备为瑜伽球时，则确定预设阈值为瑜伽球宽度的0.5倍。

在一些可能的实施例中，也可以检测任意连续的两帧目标图像中目标移动运动设备的位置坐标值的变化量是否大于预设阈值。

步骤603，若存在变化量大于预设阈值的两帧有效目标图像，则确定两帧有效目标图像中的目标用户处于运动状态。

应当理解的是，若目标用户使用移动运动设备，则移动运动设备的位置必然发生变化，为了提高判断精度，预先设置预设阈值，计算每帧目标图像中目标移动运动设备的位置坐标值，判断任意两帧目标图像中目标移动运动设备的位置坐标值的变化量是否大于预设阈值，若存在变化量大于所述预设阈值的两帧有效目标图像，则确定两帧有效目标图像中的目标用户处于运动状态。

步骤604，确定两帧有效目标图像中，目标移动运动设备的位置坐标值变化覆盖的变化区域，将变化区域的中心位置确定为目标位置。

具体地，由于目标用户在使用移动运动设备时，通常使用范围也是相对固定的，因而为了给目标用户提供舒适度较高的送风服务，如图8所示，确定两帧有效目标图像中，目标场景设备由位置1移动到位置2时，目标移动运动设备的位置坐标值变化覆盖的变化区域，将变化区域的中心位置确定为目标位置。

步骤103，根据每个用户所处的场景状态和对应的目标位置，控制空气调节设备对每个用户进行相应的送风控制。

具体地，在确定出每个用户所处的场景状态和对应的目标位置后，控制空气调节设备对每个用户进行相应的送风控制，基于每个用户的运动状态进行送风位置的确定，可以保证多人模式下的送风体验，提高了当前场景中每个用户的舒适度。

在本发明的一个实施例中，如图9-1所示，当获知多个用户同时处于运动状态，则根据每个用户的目标位置确定扫风区域，并控制空气调节设备向扫风区域进行扫风。

在本发明的一个实施例中，如图9-2所示，当获知多个用户同时处于休息状态，则根据每个用户的目标位置确定避人区域，并控制空气调节设备向避人区域送风。其中，为了进一步提升用户的舒适度，在出风时还可以播放轻松的音乐等。

在本发明的一个实施例中，如图9-3所示，当获知部分用户处于休息状态且部分用户处于运动状态，则根据处于休息状态用户的目标位置确定避人区域，且根据处于运动状态用户的目标位置确定送风区域，进而，根据避人区域和送风区域确定目标区域，并控制空气调节设备向目标区域送风。

为了更加清楚的描述本发明实施例的空气调节设备的送风控制方法，下面结合具体地应用场景进行举例，如图10-1所示，在当前场景下，包括的场景设备为瑜伽球、动感单车和椅子，目标用户为用户a、b、c，则如图10-2所示，检测连续的20帧图像中是否都存在用户，若检测到连续的20帧图像中都存在用户，则计算多帧图像中每个用户与瑜伽球、动感单车和椅子的面积交并比，确定每个用户与瑜伽球的面积交并比是否大于0.4，与椅子的面积交并比是否大于0,1，与动感单车的是否大于0.4，确定用户a对应的目标场景设备为瑜伽球，用户b对应的目标场景设备为动感单车，用户c对应的目标场景设备为椅子，筛选出针对用户a的包含用户a和瑜伽球的多帧目标图像，针对用户b的包含用户b和动感单车的多帧目标图像，针对用户c的包含用户c和椅子的多帧目标图像，进而，分析上述目标用户是否在真的在使用对应目标场景设备。

继续参照图10-2，针对用户a对应的多帧目标图像检测在20帧内是否存在任意两个连续帧之间的瑜伽球的位置变化量中，横轴位置变化大于0.5倍的瑜伽球宽度，或者，纵轴位置变化大于0.5倍的瑜伽球宽度，若存在，则确定用户a处于运动场景，对应的目标位置为瑜伽球位置变化所覆盖的区域的中心位置。

针对用户b对应的多帧目标图像计算目标用户b的第一中心坐标为px，场景设备宽度为bw，计算固定运动设备的第二中心坐标为bx，则预设的算法为确定px是否大于bx-0.25*bw且小于bx-+0.25*bw，对满足的目标用户b计算人体宽度pw，将人体宽度pw与单车宽度bw作比值，判断该比值是否大于0.75，若该比值大于0.75则计算对应的图像中用户b的底部轮廓线是否高于动感单车的底部轮廓线，计算用户b的底部轮廓线是否高于动感单车的底部轮廓线的图像帧的数量，判断该数量是否大于3，若大于3则确定用户在骑动感单车，将动感单车的中心位置作为目标位置。

针对用户c对应的多帧目标图像计算目标用户c在连续10帧目标图像中人体身高的宽度，计算10帧目标图像中前3帧目标图像和后3帧目标图像的人体身高的均值hf和hl，计算hf/hl是否小于0.75，若小于则确定用户c正在休息，则将椅子的中心位置作为目标位置。

进而，如图10-1所示，针对处于运动状态的用户a和用户b对应的目标位置确定扫风区域，针对处于休息状态的用户c确定避人区域，由此，根据避人区域和送风区域确定目标区域，并控制空气调节设备向目标区域送风。

综上，本发明实施例的空气调节设备的送风控制方法，检测连续的多帧图像中是否都存在用户，若检测到多帧图像中都存在至少一个用户，则根据多帧图像确定每个用户所处的场景状态和对应的目标位置，进而，根据每个用户所处的场景状态和对应的目标位置，控制空气调节设备对每个用户进行相应的送风控制。由此，解决了现有技术中根据单帧图像的识别结果控制送风导致的送风与实际场景不适配的技术问题，基于多帧图像进行送风控制，提高了送风控制与真实场景的适配率，且可以基于每个用户的运动状态进行送风位置的确定，可以保证多人模式下的送风体验，提高了当前场景中每个用户的舒适度。

为了实现上述实施例，本发明还提出了一种空气调节设备的送风控制方法装置，图11是根据本发明一个实施例的空气调节设备的送风控制方法装置的结构示意图，如图11所示，该空气调节设备的送风控制方法装置包括：检测模块10、确定模块20和控制模块30。

其中，检测模块10，用于检测连续的多帧图像中是否都存在用户。

确定模块20，用于在检测到多帧图像中都存在至少一个用户时，根据多帧图像确定每个用户所处的场景状态和对应的目标位置。

控制模块30，用于根据每个用户所处的场景状态和对应的目标位置，控制空气调节设备对每个用户进行相应的送风控制。

在本发明的一个实施例中，如图12所示，在如图11所示的基础上，确定模块20包括检测单元21、第一确定单元22和第二确定单元23。

其中，检测单元21，用于检测每帧图像中每个用户的位置信息和每个场景设备的位置信息。

第一确定单元22，用于按照预设算法对每帧图像中每个用户的位置信息和每个场景设备的位置信息进行分析，确定与每个用户对应的满足预设条件的目标场景设备以及多帧目标图像。

第二确定单元23，用于根据预设的与目标场景设备对应的状态检测算法对多帧目标图像进行处理，确定每个用户所处的场景状态和对应的目标位置。

在本发明的一个实施例中，如图13所示，在如图12所示的基础上，第二确定单元23包括检测子单元231、计算子单元232、比较子单元233和确定子单元234，其中，检测子单元231，用于检测每帧目标图像中待处理的目标用户的身体高度。

计算子单元232，用于计算后面连续n帧目标图像中目标用户的身体高度的第一均值，以及计算前面连续m帧目标图像中目标用户的身体高度的第二均值，其中，后面连续n帧目标图像与前面连续m帧目标图像不连续，n与m大于1。

比较子单元233，用于计算第一均值与第二均值的比值，将比值与预设门限值进行比较。

确定子单元234，用于在比较获知比值大于门限值时，确定目标用户处于休息状态，以及确定目标用户的身体中心位置为目标位置。

需要说明的是，前述集中在空气调节设备的送风控制方法实施例的解释说明也适用于本发明实施例的空气调节设备的送风控制装置，其实现原理类似，在此不再赘述。

综上，本发明实施例的空气调节设备的送风控制装置，检测连续的多帧图像中是否都存在用户，若检测到多帧图像中都存在至少一个用户，则根据多帧图像确定每个用户所处的场景状态和对应的目标位置，进而，根据每个用户所处的场景状态和对应的目标位置，控制空气调节设备对每个用户进行相应的送风控制。由此，解决了现有技术中根据单帧图像的识别结果控制送风导致的送风与实际场景不适配的技术问题，基于多帧图像进行送风控制，提高了送风控制与真实场景的适配率，且可以基于每个用户的运动状态进行送风位置的确定，可以保证多人模式下的送风体验，提高了当前场景中每个用户的舒适度。

为了实现上述实施例，本发明还提出了一种空气调节设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如前述实施例所述的空气调节设备的送风控制方法。

为了实现上述实施例，本发明还提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述实施例所述的空气调节设备的送风控制方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或n个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“n个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更n个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或n个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，n个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。