一种识别方法及空调设备的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及电子技术领域，特别涉及一种识别方法及空调设备。
【背景技术】
[0002]随着科学技术的快速发展，消费电子行业正在经历巨大的创新，其中，空调设备已成为人们日常生活中不可缺少的家居设备，其为用户提供了诸多服务，越来越受到人们的追捧。
[0003]目前，在用户使用空调设备对空气进行调节过程中，为了获得较好的调节效果，通常需要空调设备获取环境中用户的信息，如用户在环境中所处的位置、用户的数量等等。而在实际应用中，空调设备主要采用红外摄像头对环境进行图像采集，进而通过对图像进行人体识别来确定用户的信息，从而根据获取的信息调整空调设备，如切换工作模式等等，使得空调设备较为智能。
[0004]但在对红外摄像头所采集的图像进行识别处理时，算法较为复杂，处理时间较长，使得空调设备的工作效率较低。
【发明内容】
[0005]本申请提供一种识别方法及空调设备，用于解决空调设备在对红外摄像头所采集的图像进行识别处理时工作效率较低的技术问题。
[0006]第一方面，提供一种识别方法，包括以下步骤:
[0007]通过空调设备上的红外传感器阵列对所述空调设备所处的第一环境进行扫描，获得与所述第一环境对应的第一图像；
[0008]对所述第一图像进行中值滤波处理，获得与所述第一图像对应的第二图像；
[0009]根据所述第一图像和所述第二图像确定所述第一环境中的用户的相关信息。
[0010]第二方面，提供一种空调设备，包括:
[0011]获取模块，用于通过空调设备上的红外传感器阵列对所述空调设备所处的第一环境进行扫描，获得与所述第一环境对应的第一图像；
[0012]处理模块，用于对所述第一图像进行中值滤波处理，获得与所述第一图像对应的第二图像；
[0013]确定模块，用于根据所述第一图像和所述第二图像确定所述第一环境中的用户的相关信息。
[0014]本申请中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种技术效果:
[0015]本申请中，采用较为简单快捷的中值滤波方法对第一图像进行处理，缩短了对图像的处理时间，有效提高空调设备的处理效率，从而通过第一图像及第二图像即可确定第一环境中的用户的相关信息，如根据第一图像及第二图像中像素点在滤波前后的变化来确定用户的相对信息，故实现过程较为简单。
[0016]此外，由于本申请中采用价格较低的红外传感器阵列进行图像及数据的采集，降低了空调设备的成本。
【附图说明】
[0017]图1为本发明实施例中空调设备中的红外传感器阵列的示意图；
[0018]图2为本发明实施例中识别方法的流程图；
[0019]图3为本发明实施例中一个周期内采集数据的排列示意图；
[0020]图4A-图4B为本发明实施例中对像素点进行中值滤波的示意图；
[0021]图5为本发明实施例中确定的与用户相关的像素点的示意图；
[0022]图6为本发明实施例中空调设备的结构框图。
【具体实施方式】
[0023]为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0024]本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，六和/或B，可以表示:单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0025]本发明实施例提供的技术方案可以用于但不仅限于空调设备，该空调设备可以是指智能家居中的智能空调，在实际应用中，空调设备可以设置在第一环境中，如第一环境中的任意位置。例如，第一环境可以是客厅、卧室、办公室等，本发明实施例对此不作具体限定。
[0026]可选的，空调设备中可以设置有用于进行数据采集的红外传感器阵列，该红外传感器阵列与空调设备中的电机(如步进电机)相连，从而在电机驱动程序控制电机运转时，电机可带动红外传感器阵列进行转动，以便通过红外传感器阵列对第一环境中的不同区域进行扫描。
[0027]通常来说，红外传感器阵列可以是16*4、24*32或1*32等的红外传感器阵列，本发明所属领域的普通技术人员可以根据实际进行设置，本发明实施例不作具体限制。本发明实施例中，以红外传感器阵列为16*4的阵列为例进行说明。
[0028]如图1所示，为本发明实施例中空调设备中的一种可能的红外传感器阵列。
[0029]当然，空调设备中还可以包括其它工作部件，如处理器、存储器、通信模块等，本发明实施例不作具体限制。
[0030]下面结合附图介绍本发明提供的方法。
[0031]如图2所示，本发明实施例提供一种识别方法，该方法的过程描述如下。
[0032]S11:通过空调设备中的红外传感器阵列对空调设备所处的第一环境进行扫描，获得与第一环境对应的第一图像；
[0033]S12:对第一图像进行中值滤波处理，获得与第一图像对应的第二图像；
[0034]S13:根据第一图像和第二图像确定第一环境中的用户的相关信息。
[0035]—般来说，一个红外传感器的扫描范围较为有限，其在横向上的扫描角度约为4°，在纵向上的扫描角度约为3.75°，而16*4的红外传感器阵列的每行包括4个红外传感器，故16*4的红外传感器阵列的扫描角度即为16°。那么，在使用16*4的红外传感器阵列对第一环境中第一区域进行扫描时，若第一区域的两条边缘线相对于空调设备的夹角为112° (该角度通常为用户相对于空调设备的活动区域的角度)，则红外传感器阵列至少需要扫描7个周期才能完成对第一区域的数据采集。
[0036]可选的，在电机的带动下，空调设备中的红外传感器阵列可以对第一环境进行周期性扫描，例如，在每个周期内，红外传感器阵列在电机的带动下可以按扫描角度1°、1°、1°、13°等逐个进行转动和扫描，并获得每个扫描角度对应的温度值。即在一个周期内，红外传感器阵列由初始位置沿第一方向(顺时针方向或逆时针方向)依次转动1°、1°、1°及13°，其中，在每次转动后红外传感器阵列都将进行数据采集(本发明实施例中，以采集的数据是温度值为例)，获得每个扫描角度对应的温度值，在一个周期内可以获得4组温度值。在完成一个周期的扫描后，进入下一个周期，直到完成对第一环境(或第一环境中的第一区域)的扫描。
[0037]可选的，在获得一个周期对应的4组温度值后，可按照预设方式对温度值进行排列，如图3所示，横向标识的数字1、2、3、4分别代表位于红外传感器阵列中的4列红外传感器中每个对应的温度值，在一个周期内，每列红外传感器采集4列温度值。
[0038]可选的，第一图像中包括的η个像素点即为与红外传感器阵列对应的像素点。若红外传感器阵列为16*4的红外传感器阵列，即红外传感器阵列包含64个红外传感器，且这些红外传感器按照16行4列的方式进行排列，那么红外传感器阵列扫描1次得到的扫描图像中将包括与红外传感器阵列对应的64个像素点，64个像素点的排列方式与红外传感器阵列的排列方式可以相同。本发明实施例中，红外传感器阵列通过扫描获得的温度值即为相应的像素点对应的初始温度值。
[0039]可选的，在获得第一图像后，可对第一图像进行中值滤波处理，并获得处理后的第二图像。
[0040]例如，对第一图像进行中值滤波处理，可以是对第一图像中每个像素点进行中值滤波处理。中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。本发明实施例中，因第一图像中的像素点在纵向上相对较少，对其处理所产生的效果不够明显，故本发明中可以按照横向方式对数据进行滤波处理，以提高空调设备的处理效率。
[0041]可选的，S12的过程可以是:按照滤波模板对第一图像包含的η个像素点对应的η个初始温度值进行中值滤波处理，获得滤波后的第二图像;其中，第一图像包含的η个像素点中的每个像素点对应于初始温度值(即通过红外传感器阵列采集的温度值)，第二图像包含的η个像素点中的每个像素点对应于滤波温度值。
[0042]在进行中值滤波时，所采用的滤波模板可以是固定的一维滑动模板，该滤波模板对应的滤波窗口的长度范围可以为11个像素点所占用的区域的长度，宽度为1个像素点所占用的区域的宽度，即，在对像素点进行中值滤波的过程中，采用的均是1*11(即滤波模板对应的滤波窗口的宽度为一个像素点所占用的区域的宽度，长度为11个像素点所占用的区域的长度，本文后续类似表述均表此意)的滤波模板。
[0043]在实际应用中，在对第一图像中的η个像素点按照1*11的滤波模板进行处理时，可以是是保持每个像素点对应的滤波窗口的长度不变，但每处理一个像素点，滤波模板对应的起始点将移动一个像素点位置。
[0044]举例来说，对于第一图像中大小为4*16 (S卩4行16列)的一组像素点来说，位于4行中每行第一位置的第1个像素点对应的滤波温度值即为该行中由第1个像素点至第11个像素点所形成的滤波窗口中处于中间位置的像素点的初始温度值，即在上述计算第1个像素点的滤波温度值时，将待处理像素点(即第1个像素点)所在行中第6个像素点(即处于滤波窗口的中间位置的像素点)对应的初始温度值确定为第1个像素点进行滤波后的滤波温度值。
[0045]进一步，在对第2个像素点进行中值滤波处理时，其对应的滤波模板仍为1*11，但该滤波模板的滤波窗口对应的像素点区域为由第2个像素点至第12个像素点所对应的区域，同理，对第3个像素点进行中值滤波处理时，其滤波模板的滤波窗口对应的像素点区域为由第3个像素点至第13个像素点所在区域，依次类推，由此可以发现，在对每一个像素点进行处理时，虽然滤波模板对应的滤波窗口的长度都相同，即11个像素点所在区域的长度，但每往后处理一个像素点，其滤波窗口的起始位置将随之往后平移一个像素点，从而完成对η个像素点的处理。
[0046]如图4Α所示，其为图像中横向上的像素点(该行包括16个像素点)按照1*11的滤波模板进行中值滤波的示意图，图中，位