[发明专利]基于人体行为识别的空调音乐智能播放方法及装置、空调器

说明书

本申请实施例涉及一种基于人体行为识别的空调音乐智能播放方法及装置、空调器，涉及空调器的技术领域，基于人体行为识别的空调音乐智能播放方法包括如下步骤：获取空调器所在空间的视频图像；将所述视频图像输入运动姿态判定网络模型，得到用户在所述空调器所在空间的运动姿态；播放所述运动姿态所对应的音乐。本申请实施例的基于人体行为识别的空调音乐智能播放方法通过运动姿态判定网络模型，实现了在空调器的运作空间内，用户运动姿态的判别，从而根据用户运动姿态，播放该运动姿态所对应的设定音乐，使得空调器更加的智能化，增强了用户体验。

技术领域

本发明涉及空调器的技术领域，特别是涉及一种基于人体行为识别的空调音乐智能播放方法及装置、空调器。

背景技术

空调已经成为家庭生活电器中的重要组成部分，随着人们对生活的品质要求越来越高，用户在空调使用过程中的良好体验也受到广泛关注。

近年来，人工智能及其相关技术广泛应用于视频监控、智能家居、人机交互等领域，极大的改变和影响着人们的生产和生活方式，同时也对人工智能技术产品化提出了更高的要求。人体行为识别技术作为机器视觉和人工智能的热点研究方向，目前在智能家居系统、人机交互装置被广泛使用。然而，在空调器的领域，智能化程度较低，用户的使用体验较差。

发明内容

本发明的第一目的在于避免现有技术中的不足之处而提供一种基于人体行为识别的空调音乐智能播放方法，可以智能识别出用户的运动姿态，从而播放该运动姿态对应的音乐，使得空调器更加的智能化。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

一种基于人体行为识别的空调音乐智能播放方法，包括如下步骤：

获取空调器所在空间的视频图像；

将所述视频图像输入运动姿态判定网络模型，得到用户在所述空调器所在空间的运动姿态；

播放所述运动姿态所对应的音乐。

进一步，所述通过设置于所述空调器中的发生器，输出所述多个命令脉冲后，还包括如下步骤：

所述运动姿态判定网络模型包括：

DenseNet密集卷积神经网络，用于进行运动图像特征提取，有效保证低层图像特征与高层图像特征的连接；

记忆网络层，用于进行提取动作特征前后之间相互关联的信息，利用视频帧图像中当前信息与未来信息的互联，实现对运动特征向量的学习；

注意力机制层，用于自适应的感知对识别结果有较大影响的网络权重,并根据动作之间的关系调整权重的分配，使模型能够根据运动姿态的前后关系实现更精确的识别；

Softmax分类函数层，用于进行识别结果的分类，根据前三层获取的运动特征完成分类，将Softmax函数计算结果的最大运动特征数值作为所述运动姿态判定网络模型的计算结果。

进一步，所述记忆网络层包括：

向前传播和向后传播的LSTM长短时记忆神经网络，其中，LSTM结构通过输入门、遗忘门和输出门三个结构来实现信息的输入和输出，利用记忆控制器实现对信息的遗忘与保留。

进一步，在获取所述空调器所在空间的视频图像后，还包括：

每间隔设定帧，从所述视频图像中提取一幅图像，用于将提取的所述视频图像输入运动姿态判定网络模型。

进一步，所述播放所述运动姿态所对应的音乐，包括：

判断所述运动姿态是否在设定的运动场景列表中；

如果是，则根据所述运动场景列表中该运动姿态所关联的音乐。