信息处理方法及装置与流程

本发明涉及信息处理领域，尤其涉及一种信息处理方法及装置。

背景技术：

现有空调大部分通过无线网络，将空调的运行参数，例如选定的风速、温度等参数上报给云端服务器，云端服务器可基于这些运行参数，来监测空调的运行状态，以及指导空调的研发。

但是实际应用中，影响空调的运行参数设定的因素很多，例如，室外风速、室外湿度等，而且体感温度反映出用户通过皮肤与外界环境接触时在身体上或精神上所获得的一种感受，直接影响用户体验，因此，体感温度也是空调研发的一个重要指标。但是体感温度不同地域存在较大差异，如果按照统一标准来指导空调研发，势必影响用户的使用感受，导致用户的实际需求不能得到满足。因此体感温度的地域差异性的获取成为亟待解决的问题。

技术实现要素：

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种信息处理方法，通过根据空调设备检测到的环境数据计算体感温度，并对每个区域内的所有体感温度进行统计，得到目标地区的体感温度分布信息，从而根据体感温度的分布情况，可以获取体感温度的地域差异性。

本发明的第二个目的在于提出一种信息处理装置。

本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。

本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

本发明的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种信息处理方法，包括：

获取目标地区内空调设备预设时长内检测到的环境数据；

计算每一条所述环境数据对应的体感温度；

获取所述空调设备的位置信息，并根据所述位置信息确定所述空调设备对应的体感温度所隶属的区域；其中，所述目标地区包括至少一个区域；

对每个区域内的所有体感温度进行统计，形成所述目标地区的体感温度分布信息。

作为本发明第一方面实施例一种可选的实现方式，所述对每个区域内的所有体感温度进行统计，形成所述目标地区的体感温度分布信息，包括：

针对每个区域内，对相同采样时刻的所有体感温度进行统计，获取所述采样时刻对应的所述体感温度的第一数据值；

根据每个采样时刻的所述第一数据值，形成所述区域的体感温度分布图；

利用所述区域的体感温度分布图，形成所述目标地区的体感温度分布信息。

作为本发明第一方面实施例一种可选的实现方式，所述利用所述区域的体感温度分布图，形成所述目标地区的体感温度分布信息，包括：

针对每个区域，对每个采样时刻的所述第一数据值进行统计，获取所述预设时长内体感温度的第二数据值；

根据所述区域的第二数据值与第一温度范围进行比较，根据比较结果确定所述区域的气候类型；

利用所述区域的气候类型形成所述目标地区的体感温度分布信息。

作为本发明第一方面实施例一种可选的实现方式，所述利用所述区域的气候类型形成所述目标地区的体感温度分布信息，包括：

在所述目标地区的地图上按照区域对所述气候类型进行标记，并按照与所述气候类型匹配的颜色展示对应的所述区域。

作为本发明第一方面实施例一种可选的实现方式，所述根据比较结果确定所述区域的气候类型之后，还包括：

从所述目标地区内确定与所述区域气候类型一致的其他区域作为推荐区域；

向所述区域内的用户下发所述推荐区域。

作为本发明第一方面实施例一种可选的实现方式，所述形成所述区域的体感温度分布图之后，还包括：

根据所述区域的体感温度分布图，形成向所述区域内的用户发送的推荐信息；其中，所述预设时长为一天；

将所述推荐信息发送给所述用户。

作为本发明第一方面实施例一种可选的实现方式，所述根据所述区域的体感温度分布图，形成向所述区域内的用户发送的推荐信息，包括：

针对不同时间段，从所述区域的所述体感温度分布图中，获取所述时间段内每个采样时刻的所述第一数据值；

根据所述时间段内所有的所述第一数据值，确定所述时间段的目标值；

将所述目标值与第二温度范围进行比较；

根据比较结果确定所述推荐信息。

作为本发明第一方面实施例一种可选的实现方式，所述推荐信息中包括所述空调设备在不同时间段内的推荐运行温度，则所述将所述推荐信息发送给所述用户之后，还包括：

监测所述空调设备不同时间段的实际运行温度；

将不同时间段的所述推荐运行温度与所述实际运行温度进行比较，获取不同时间段运行温度的偏差信息；

根据偏差信息绘制偏差曲线并下发给所述空调设备，展示给所述用户。

作为本发明第一方面实施例一种可选的实现方式，所述推荐信息中包括所述用户在不同时间段内的穿衣推荐建议。

作为本发明第一方面实施例一种可选的实现方式，所述计算每一条所述环境数据对应的体感温度，包括：

从所述环境数据中提取所述空调设备上报的室外温度、室外湿度以及室外风速；

获取所述室外湿度与预设的标准湿度值之间的第一差值；

获取所述室外风速与预设的标准风速值之间的第二差值；

将所述室外温度、所述第一差值与所述第二差值进行加权计算，得到所述体感温度。

本发明实施例的信息处理方法，通过获取目标地区内空调设备预设时长内检测到的环境数据，计算每一条环境数据对应的体感温度，获取空调设备的位置信息，并根据位置信息确定空调设备对应的体感温度所隶属的区域，其中，目标地区包括至少一个区域，对每个区域内的所有体感温度进行统计，形成目标地区的体感温度分布信息。本实施例中，通过根据空调设备检测到的环境数据计算体感温度，通过对每个区域内的所有体感温度进行统计，得到目标地区的体感温度分布信息，从而可以根据体感温度的分布情况，获取到体感温度的地域差异性，进而可以根据体感温度的地域差异性指导空调的研发，使得研发出的空调能够满足不同地域用户的需求。

为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种信息处理装置，包括：

获取模块，用于获取目标地区内空调设备预设时长内检测到的环境数据；

计算模块，用于计算每一条所述环境数据对应的体感温度；

确定模块，用于获取所述空调设备的位置信息，并根据所述位置信息确定所述空调设备对应的体感温度所隶属的区域；其中，所述目标地区包括至少一个区域；

形成模块，用于对每个区域内的所有体感温度进行统计，形成所述目标地区的体感温度分布信息。

本发明实施例的信息处理装置，通过获取目标地区内空调设备预设时长内检测到的环境数据，计算每一条环境数据对应的体感温度，获取空调设备的位置信息，并根据位置信息确定空调设备对应的体感温度所隶属的区域，其中，目标地区包括至少一个区域，对每个区域内的所有体感温度进行统计，形成目标地区的体感温度分布信息。本实施例中，通过根据空调设备检测到的环境数据计算体感温度，通过对每个区域内的所有体感温度进行统计，得到目标地区的体感温度分布信息，从而可以根据体感温度的分布情况，获取到体感温度的地域差异性，进而可以根据体感温度的地域差异性指导空调的研发，使得研发出的空调能够满足不同地域用户的需求。

为达上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括处理器和存储器；其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如第一方面实施例所述的信息处理方法。

为达上述目的，本发明第四方面实施例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，该程序被处理器执行时实现如第一方面实施例所述的信息处理方法。

为达上述目的，本发明第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如第一方面实施例所述的信息处理方法。

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为本发明实施例提供的一种信息处理方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种包括物联网空调和云端服务器的系统结构示意图；

图3为本发明实施例提供的另一种信息处理方法的流程示意图；

图4为本发明实施例提供的某区域体感温度24小时分布图；

图5为本发明实施例提供的又一种信息处理方法的流程示意图；

图6为本发明实施例提供的再一种信息处理方法的流程示意图；

图7为本发明实施例提供的中国气候类型分布示意图；

图8为本发明实施例提供的一种信息处理装置的结构示意图。

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信息处理方法及装置。

图1为本发明实施例提供的一种信息处理方法的流程示意图。如图1所示，该信息处理方法包括以下步骤：

步骤101，获取目标地区内空调设备预设时长内检测到的环境数据。

本实施例中，可在目标地区内设置多个空调设备，其中，目标地区可以是一个国家，如中国，或者是一个省。空调设备可每隔预设的时间间隔对室外温度、室外湿度、室外风速等环境数据进行检测。

具体地，空调设备可通过温度传感器、湿度传感器、风速传感器分别检测室外温度、室外湿度、室外风速，并将检测到的室外温度、室外湿度、室外风速等环境数据，在获取到环境数据后，空调设备可以通过网络发送给云端服务器。云端服务器接收到环境数据后，将环境数据存储在本地，同时云端服务器记录空调的位置信息。从而，云端服务器可以获取预设时长的环境数据。

需要说明的是，预设时长可以是一天，也可以是一个月，或者是一个季度，可根据实际需要进行设置。

以图2所示的物联网空调和云端服务器为例，物联网空调将检测的室外温度、室外湿度、室外风速等环境数据，上报至云端服务器，由云端服务器进行存储、分析。

步骤102，计算每一条环境数据对应的体感温度。

体感温度是指人体感觉到的环境温度高低，实际上就是人通过皮肤与外界环境接触时在身体上或精神上所获得的一种感受。在实际环境中，用户的体感温度往往与实际气温不一样，合适的体感温度往往能够让用户在环境中感觉到舒适。而体感温度受温度、湿度、风和太阳辐射等影响。为了能够更好地指导空调的研发，需要采集环境数据，然后基于环境数据来计算出体感温度。

本实施例中，云端服务器获取的预设时长的环境数据有多条，对于每一条环境数据，计算环境数据对应的体感温度。

本实施例中，根据空调设备采集的环境数据计算体感温度，增加了获取体感温度的新途径。具体地，从环境数据中提取空调设备上报的室外温度、室外湿度以及室外风速。然后，获取室外湿度与预设的标准湿度值之间的第一差值，以及室外风速与预设的标准风速值之间的第二差值。之后，将室外温度、第一差值与第二差值进行加权计算，得到体感温度。其中，标准湿度值可根据大量的湿度数据拟合得到，标准风速值可根据大量的风速数据拟合得到。计算方法如公式(1)所示：

t＝t4+w1*(h-h0)+w2*(w-w0)(1)

其中，t表示体感温度，t4表示室外温度，h表示室外湿度，w表示室外风速，h0表示标准湿度值，w0表示标准风速值，w1、w2表示加权权重。其中，加权权重可根据区域的具体室外环境进行设置。例如，室外风速大的地区，如兰州市，可以增加风速的权重。

步骤103，获取空调设备的位置信息，并根据位置信息确定空调设备对应的体感温度所隶属的区域。

云端服务器可在接收空调设备检测的环境数据时，记录空调设备的位置信息，如经度、纬度信息或者所在的市。或者，空调设备在上传环境数据时，上传空调设备的位置信息。从而，云端服务器可以获取到空调设备的位置信息。

在获取到空调设备的位置信息后，可根据位置信息确定空调设备对应的体感温度所隶属的区域。

例如，有10个空调设备的位置信息为北京市，那么可以确定这10个空调设备对应的体感温度隶属北京市。或者，根据空调设备的经度、纬度信息，确定空调设备所隶属的市，从而可以确定空调设备对应的体感温度所隶属的市。

本实施例中，目标地区包括至少一个区域。例如，以中国为目标地区，那么可以确定体感温度所隶属的地级市省或者直辖市，如青岛、郑州、北京等。或者，可以确定体感温度所隶属的地区，如东北地区、华北地区、西北地区、西南地区等等。

步骤104，对每个区域内的所有体感温度进行统计，形成目标地区的体感温度分布信息。

本实施例中，在确定体感温度所隶属的区域后，针对每个区域，统计每个区域内的所有体感温度。例如，若预设时长为一天，那么可以统计一天内的体感温度。若预设时长为一个月或者三个月，那么可以统计出一个月或者三个月内所有的体感温度。

在统计每个区域内的体感温度时，可以表格的形式进行统计，然后以图的形式表示，以得到体感温度的变化情况。所有区域的体感温度的变化情况，形成了目标地区的分布信息。

为了更清楚表明区域的体感温度分布情况，还可根据统计的体感温度，得到区域的体感温度分布图，进而得到目标地区的体感温度分布信息。下面通过另外一个实施例，来说明本发明提出的信息处理方法。

如图3所示，该信息处理方法包括以下步骤：

步骤301，获取目标地区内空调设备预设时长内检测到的环境数据。

本实施例中，目标地区内的空调设备将检测到的环境数据，如室外温度、室外湿度、室外风速等，上传到云端服务器。云端服务器接收后存储在本地，进而云端服务器可获取预设时长内的环境数据，如某一天内的环境数据。

步骤302，计算每一条环境数据对应的体感温度。

在获取预设时长内的环境数据后，计算每一条环境数据的体感温度。具体过程可参见上述实施例中相关内容的记载，此处不再赘述。

步骤303，获取空调设备的位置信息，并根据位置信息确定空调设备对应的体感温度所隶属的区域。

步骤303与上述实施例中的步骤103类似，故在此不再赘述。

步骤304，针对每个区域内，对相同采样时刻的所有体感温度进行统计，获取采样时刻对应的体感温度的第一数据值。

本实施例中，每个区域内可设置多个空调设备。在确定体感温度所隶属的区域后，针对每个区域，统计区域内所有空调设备在相同采样时刻的体感温度。然后，可计算相同采样时刻所有体感温度的平均值，将平均值作为该采样时刻对应的体感温度的第一数据值，从而得到每个采样时刻的第一数据值。

例如，可统计北京市某天上午9点时刻所有的体感温度，并将该时刻的所有体感温度进行求平均，将均值作为该时刻对应的体感温度的第一数据值。

步骤305，根据每个采样时刻的第一数据值，形成区域的体感温度分布图。

本实施例中，可以采样时刻为横坐标，以第一数据值为纵坐标，将第一数据值用线连接，得到区域的体感温度分布图。当然，可以用其他方式表示体感温度分布图，如用柱状图来表示第一数据值。

例如，以预设时长为一天为例，某区域内的空调可每隔15分钟检测一次环境数据，那么可统计每个小时内所有采样时刻的体感温度，并计算出每个小时内的体感温度的平均值，从而形成该区域24小时的体感温度的分布图，如图4所示。

步骤306，利用区域的体感温度分布图，形成目标地区的体感温度分布信息。

本实施例中，根据得到每个区域的体感温度分布图，可以得到目标地区的体感温度分布信息，也就是说，目标地区的体感温度分布信息包括所有区域的体感温度分布图。举例说明，目标地区包括5个区域，每个区域都有各自的体感温度分布图，例如可以为柱状图，然后5个柱状图形成一个柱状图集合，作为该目标地区的体感温度分布信息。

本实施例中，通过每个采样时刻的体感温度，得到的区域体感温度分布图，更加直观、形象。

若预设时长为一天，在形成区域的体感温度分布图之后，还可根据一天的体感温度分布图，向区域内用户发送推荐信息。下面通过另外一个实施例，来描述本发明实施例提出的信息处理方法。

如图5所示，该信息处理方法包括以下步骤：

步骤501，获取目标地区内空调设备预设时长内检测到的环境数据。

步骤502，计算每一条环境数据对应的体感温度。

步骤503，获取空调设备的位置信息，并根据位置信息确定空调设备对应的体感温度所隶属的区域。

步骤504，针对每个区域内，对相同采样时刻的所有体感温度进行统计，获取采样时刻对应的体感温度的第一数据值。

步骤505，根据每个采样时刻的第一数据值，形成区域的体感温度分布图。

步骤501-505与上述实施例中的步骤301-305类似，故在此不再赘述。

步骤506，针对不同时间段，从区域的体感温度分布图中，获取时间段内每个采样时刻的第一数据值。

例如，可将一天划分为6个时间段；6点-8点，8点-11点，11点-14点，14点-19点，19点-23点，23点-5点。需要说明的是，一天内的时间段可以根据实际需要进行划分，本发明对此不作限定。

在获取区域预设时长为一天的体感温度分布图后，针对不同时间段，从区域的体感温度分布图中，获取时间段内每个采样时刻的第一数据值。例如，获取上午8点到11点之间，每个采样时刻的第一数据值。

步骤507，根据时间段内所有的第一数据值，确定时间段的目标值。

本实施例中，可将时间段内所有的第一数据值的平均值作为时间段的目标值，或者将时间段内最小的第一数据值作为时间段的目标值，或者将时间段内最大的第一数据值作为时间段的目标值，或者用其他方式确定目标值，本发明对此不作限定。

步骤508，将目标值与第二温度范围进行比较。

本实施例中，可预先建立的第二温度范围与推荐信息的对应关系。将时间段的目标值与第二温度范围进行比较，以确定目标值所在第二温度范围。在具体实现时，不同的推送场景可设置不同的第二温度范围。

例如，向用户推荐空调的运行温度时，可设当体感温度t≤18℃时，推荐空调运行温度ts＝21℃；当18℃<t≤28℃时，ts＝λ*t+t0，其中λ为固定系数，t0为根据大量数据拟合得到的基准温度；当t>28℃时，ts＝26℃。

又如，向用户推荐穿衣建议时，可设当t<5℃时，推荐用户穿羽绒服，当5℃≤t≤15℃时，推荐用户穿厚外套；15℃<t≤20℃时，推荐用户外加一件薄外套，当20℃<t≤25℃，推荐用户穿一件衬衫即可，当t>25℃时，推荐用户穿短袖。

步骤509，根据比较结果确定推荐信息。

本实施例中，根据时间段的目标值所在第二温度范围，可以确定推荐信息。

例如，早晨6点到8点时间段的体感温度为18℃，推荐用户外加一件薄外套。上午8点到下午5点时间内体感温度为23℃，推荐用户穿一件衬衫。

步骤510，将推荐信息发送给用户。

其中，推荐信息可包括在不同时间段内的穿衣推荐建议、在不同时间段内的推荐运行温度、旅游建议等等。

本实施例中，可根据前一天的体感温度分布图，确定不同时间段内的推荐信息，第二天将推荐信息通过终端的应用程序发送给用户。

应用本实施例提出的信息处理方法，可以针对性地分时段向用户下发空调推荐运行温度，使用户将空调调整到比较舒适的温度，或者向用户发送不同时间段内的穿衣推荐建议，指导用户穿衣。

若推荐信息中包括空调设备在不同时间段内的推荐运行温度，在步骤510之后，还包括：

空调设备可将不同时间段的实际运行温度上传至云端服务器，云端服务器获取空调设备不同时间段的实际运行温度。在获取实际运行温度后，将不同时间段的推荐运行温度与实际运行温度进行比较，获取不同时间段运行温度的偏差信息。然后，根据偏差信息绘制偏差曲线并下发给空调设备，展示给用户，或者通过应用程序展示给用户。

从而，使用户可以根据偏差曲线调整空调运行温度，指导用户操作。并且，偏差曲线更加形象，直观，可以提高用户的视觉体验。

进一步地，本发明实施例还提出，通过确定区域的气候类型，使目标地区的体感温度分布信息，更加形象。下面通过一个实施例，描述本发明实施例提出的信息处理方法。

如图6所示，该信息处理方法包括以下步骤：

步骤601，获取目标地区内空调设备预设时长内检测到的环境数据。

步骤602，计算每一条环境数据对应的体感温度。

步骤603，获取空调设备的位置信息，并根据位置信息确定空调设备对应的体感温度所隶属的区域。

步骤604，针对每个区域内，对相同采样时刻的所有体感温度进行统计，获取采样时刻对应的体感温度的第一数据值。

步骤605，根据每个采样时刻的第一数据值，形成区域的体感温度分布图。

步骤601-605与上述实施例中的步骤301-305类似，在此不再赘述。

步骤606，针对每个区域，对每个采样时刻的第一数据值进行统计，获取预设时长内体感温度的第二数据值。

对每个区域，统计每个采样时刻的第一数据值，然后对所有采样时刻的第一数据值进行求平均，从而得到预设时长内体感温度的第二数据值。当然，可以通过其他方式得到预设时长内体感温度的第二数据值，例如，去掉最小第一数据值和最大第一数据值，然后对剩余的第一数据值求平均。

以预设时长为一个月为例，对中国每个地级市，统计12月份每个采样时刻的第一数据值，并求出所有采样时刻的第一数据值的平均值，作为地级市12月份体感温度的第二数据值。

步骤607，根据区域的第二数据值与第一温度范围进行比较，根据比较结果确定区域的气候类型。

本实施例中，可预先建立第一温度范围与气候类型的对应关系，例如，冬天当温度大于等于18℃时，气候类型为温暖；温度在[10℃,18℃)范围内，气候类型为温和；温度在[0℃,10℃)范围内，气候类型为冷；温度在[-15℃,0℃)范围内，气候类型为寒冷，温度在低于-15℃时，气候类型为严寒。

在获得区域的第二数据值后，将第二数据值与第一温度范围进行比较，以确定第二数据值所在的温度范围，从而该温度范围对应的气候类型为该区域的气候类型。

相应的，在步骤607之后，还包括：

从目标地区内确定与区域气候类型一致的其他区域作为推荐区域，并向区域内的用户下发推荐区域。

例如，青岛的气候类型与北京、西安、郑州等的气候类型相同，可向青岛市用户推荐与青岛气候类型一致的北京、西安、郑州等区域，作为旅游选择地。

作为另一种可能的实现形式，也可将与区域气候类型不一致的其他区域作为推荐区域。例如，用户所在地的气候类型是温暖，可向用户推荐寒冷、严寒等区域，以满足用户的不同需求。

本实施例中，可向用户下发与用户所在地体感温度相近或者相异的地方，增加了体感温度区域划分的用途，为用户提供了更多体感温度信息。

步骤608，利用区域的气候类型形成目标地区的体感温度分布信息。

在确定每个区域的气候类型后，可以将气候类型相同的区域作为新的区域，从而得到目标地区的气候类型分布信息，即得到目标地区的体感温度分布信息。

进一步地，可在目标地区的地图上按照区域对气候类型进行标记，并按照与气候类型匹配的颜色展示对应的区域。如图7所示，在中国地图上按区域标记出气候类型，并用不同颜色表示不同区域对应的气候类型，红色表示气候类型暖，黄色表示温和，绿色表示冷，浅蓝表示寒冷、蓝色表示严寒。

本实施例中，通过利用区域的气候类型，得到目标地区的体感温度分布信息，从而可以根据不同区域的体感温度差异，研发空调。

本发明实施例的信息处理方法，通过获取目标地区内空调设备预设时长内检测到的环境数据，计算每一条环境数据对应的体感温度，获取空调设备的位置信息，并根据位置信息确定空调设备对应的体感温度所隶属的区域，其中，目标地区包括至少一个区域，对每个区域内的所有体感温度进行统计，形成目标地区的体感温度分布信息。本实施例中，通过根据空调设备检测到的环境数据计算体感温度，通过对每个区域内的所有体感温度进行统计，得到目标地区的体感温度分布信息，从而可以根据体感温度的分布情况，获取到体感温度的地域差异性，进而可以根据体感温度的地域差异性指导空调的研发，使得研发出的空调能够满足不同地域用户的需求。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种信息处理装置。

如图8所示，该信息处理装置包括：获取模块810、计算模块820、确定模块830、形成模块840。

其中，获取模块810用于获取目标地区内空调设备预设时长内检测到的环境数据。

计算模块820用于计算每一条环境数据对应的体感温度。

确定模块830用于获取空调设备的位置信息，并根据位置信息确定空调设备对应的体感温度所隶属的区域；其中，目标地区包括至少一个区域。

形成模块840用于对每个区域内的所有体感温度进行统计，形成目标地区的体感温度分布信息。

需要说明的是，前述对信息处理方法实施例的解释说明，也适用于本实施例所述的信息处理装置，故在此不再赘述。

本发明实施例的信息处理装置，通过获取目标地区内空调设备预设时长内检测到的环境数据，计算每一条环境数据对应的体感温度，获取空调设备的位置信息，并根据位置信息确定空调设备对应的体感温度所隶属的区域，其中，目标地区包括至少一个区域，对每个区域内的所有体感温度进行统计，形成目标地区的体感温度分布信息。本实施例中，通过根据空调设备检测到的环境数据计算体感温度，通过对每个区域内的所有体感温度进行统计，得到目标地区的体感温度分布信息，从而可以根据体感温度的分布情况，获取到体感温度的地域差异性，进而可以根据体感温度的地域差异性指导空调的研发，使得研发出的空调能够满足不同地域用户的需求。

为了实现上述实施例，本发明提出了一种计算机设备，包括处理器和存储器；其中，处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于实现如前述实施例所述的信息处理方法。

为了实现上述实施例，本发明实施例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，该程序被处理器执行时实现如前述实施例所述的信息处理方法。

为了实现上述实施例，本发明提出了一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如前述实施例所述的信息处理方法。

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多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，“多个”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，表示包括一个或更多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：具有一个或多个布线的电连接部(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，多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。