[发明专利]空调的控制方法、装置及存储介质

说明书

本公开涉及智能家居技术领域，具体涉及一种空调的控制方法、装置及存储介质，方法包括：获取监测对象的当前身体状态数据，根据当前身体状态数据，构建用于表征人体状态的特征向量，并将构建的特征向量投入到训练后的SVM模型，以获得监测对象的当前睡眠状态；基于当前睡眠状态，确认空调的目标运行参数，以使监测对象的所处环境中的空调按照目标运行参数运行。解决了相关技术中不能根据用户的当前睡眠状态自行调节运行参数，以实现空调的控制的问题。

技术领域

本公开涉及智能家居技术领域，特别地涉及一种空调的控制方法、装置及存储介质。

背景技术

随着物联网与智能家居的飞速发展，越来越多的家电实现了智能化，而空调这一不可或缺的传统家电也越来越智能化。其中，以便利性、舒适性为着力点、致力于提高用户体验的新型空调是当前智能空调的主要设计方向。在相关技术中智能空调依然深度依赖于用户操作，不能根据用户的当前睡眠状态自行调节运行参数，以实现空调的控制。

发明内容

针对上述问题，本公开提供一种空调的控制方法、装置及存储介质，解决了相关技术中智能空调依然深度依赖于用户操作，不能根据用户的当前睡眠状态自行调节运行参数，以实现空调的控制。

第一方面，本公开提供了一种空调的控制方法，所述方法包括：

获取监测对象的当前身体状态数据；

根据所述当前身体状态数据，构建用于表征人体状态的特征向量，并将构建的特征向量投入到训练后的SVM模型，以获得所述监测对象的当前睡眠状态；

基于所述当前睡眠状态，确认空调的目标运行参数，以使所述监测对象的所处环境中的空调按照所述目标运行参数运行。

根据本公开的实施例，可选的，上述空调的控制方法中，所述SVM模型通过以下步骤训练获得：

搜集多个用于表征人体状态的特征向量，并为每个特征向量确定对应的睡眠状态以得到特征向量集；其中，每个所述特征向量至少包括一种身体状态数据；利用核函数对所述特征向量集进行训练，以得到训练后的SVM模型。

根据本公开的实施例，可选的，上述空调的控制方法中，利用核函数对所述特征向量集进行训练，以得到训练后的SVM模型之前，还包括：

判断核函数的参数与惩罚因子的内积值是否小于预设值；

当所述内积值小于预设值时，通过遗传算法调整核函数的参数与惩罚因子，直至核函数的参数与惩罚因子的内积值大于等于预设值。

根据本公开的实施例，可选的，上述空调的控制方法中，所述当前身体状态数据包括人体的心率数据、呼吸数据以及人体动作数据中的至少一种。

根据本公开的实施例，可选的，上述空调的控制方法中，根据所述当前身体状态数据，构建用于表征人体状态的特征向量，包括：

将心率数据、呼吸数据以及人体动作数据构成一个特征向量。

根据本公开的实施例，可选的，上述空调的控制方法中，基于所述当前睡眠状态，确认空调的目标运行参数，以使所述监测对象的所处环境中的空调按照所述目标运行参数运行，包括：

基于所述当前睡眠状态，将空调当前的运行参数调节成与当前睡眠状态对应的目标运行参数，以实现空调的控制。

根据本公开的实施例，可选的，上述空调的控制方法中，睡眠状态包括：入睡状态、浅睡眠状态、熟睡眠状态、深睡眠状态以及REM睡眠状态中的至少一种。

第二方面，本公开提供一种空调的控制装置，包括：

数据获取模块，被配置成获取监测对象的当前身体状态数据；