CN110200468A - 一种智能窗帘控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种智能窗帘控制方法及系统,属于电子技术领域,本发明通过对摄像头采集场景图像的数据集进行训练,达到模型收敛后,将模型下载到硬件控制器,以此实现根据摄像头采集场景图像进行实施推理,达到智能控制窗帘的目的。
Description
技术领域
本发明涉及电子技术,尤其涉及一种智能窗帘控制方法及系统。
背景技术
人们在阳光下暴晒不仅会导致皮肤过敏反应,而且引发皮肤癌的风险也比常人更大。因过多的太阳光照射引起皮肤伤害甚至皮肤癌是个不争的事实。皮肤癌在西方人的癌症患者中占50%以上,世界上皮肤癌患者也呈上升趋势,日常应尽量避免长期暴晒。
窗帘具有遮阳隔热和调节室内光线的功能;窗帘的控制方式分为手动和电动。手动窗帘包括:手动开合帘、手动拉珠卷帘、手动丝柔垂帘、手动木百叶、手动罗马帘、手动风琴帘等等。电动窗帘包括:电动开合帘、电动卷帘、电动丝柔百叶、电动天棚帘、电动木百叶、电动罗马帘、电动风琴帘等等。随着窗帘的发展,它已成为居室不可缺少的、功能性和装饰性完美结合的室内装饰品。
目前市场上的智能窗帘,都是基于测量光照、温度等指标来对窗帘进行自动控制,缺乏对不同人员的感知,不同人员对光照的喜好千差万别,仅仅通过传感器来控制窗帘不够人性化,体现不出人员喜好之差别。
发明内容
为了解决以上技术问题,本发明提出了一种智能窗帘控制方法,通过AI算法,针对人脸反应来自动控制窗帘,充分考虑到了不同人员对光照的不同反应。通过对摄像头采集场景图像的数据集进行训练,达到模型收敛后,将模型下载到硬件控制器,以此实现根据摄像头采集场景图像进行实施推理,达到智能控制窗帘的目的。
本发明的技术方案是:
一种智能窗帘控制方法,由摄像头对场景图片进行采集,形成用于训练的数据集,然后用这些数据集进行模型训练,得到线下训练好的控制模型,通过将模型下载到线上控制器,使得智能窗帘达到给出相应场景图片就能做出相应动作的目的。
本发明还公开了一种智能窗帘控制系统,该系统由线下训练模块和线上推理模块组成。
所述线下模块包括摄像头采集的大量场景图片数据训练集、caffe/tensorflow等训练平台以及训练输出组成。场景图片分为两类,一类是因阳光照射在人脸上较为难受的人脸图片,二类是非一类人脸图片。
通过摄像头采集的大量一类二类场景图片,通过caffe/tensorflow等训练平台对人脸图像进行识别分析,最终将图片分为两类,一类是因阳光照射在人脸上较为难受的人脸图片,二类是非一类人脸图片。最终将训练好的模型下载到线上模块的数据分析推理模块。
所述线上模块由摄像头采集模块、数据分析推理模块、传动控制模块以及测距模块组成。
摄像头放置于能够检测到人脸的适当位置,实时监测在工作桌上的工作的人员。实时监测到的场景图片传输到数据分析推理模块,先存储于DDR进行缓存,然后数据分析推理模块中的ARM控制器将场景图片从DDR读取进行线上推理,ARM控制器此时已经下载了线下训练模型。
如果场景中的人脸是因阳光照射在人脸上较为难受的人脸图片,那么数据分析推理模块将推理分类结果传到传动控制模块,传动控制模块输出启动传动装置信号来控制传动电机,使得窗帘在传动电机的作用下缓缓下落,在此过程中,处于窗帘最底部的测距传感器会实时将窗帘底部距离地面的数据发送给传动控制模块,传动模块根据距离数据做出判断来停止传动电机的工作,以此来停止窗帘的下落。
窗帘根据场景图片拉上后,在一定时间(比如半个小时)之后才允许根据摄像头场景图片将窗帘打开,此种设计是为了拉上窗帘后,人员脸部图片是二类图片,避免刚刚把窗帘拉上,而后检测到人脸图片后做出收起窗帘的操作。
除了窗帘的智能自动操作外,还具有应急操作方式,在没电或者特殊情况下,可以通过手摇的方式将窗帘拉下或收起,以应对特殊情况时的操作。
本发明具有实用性强、强智能、人性化、实施简便等特点。
附图说明
图1为本发明的原理框图。
具体实施方式
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做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明主要通过由摄像头对场景图片进行大量采集,形成用于训练的数据集,然后用这些数据集进行模型训练,得到线下训练好的控制模型,通过将模型下载到线上控制器,使得智能窗帘达到给出相应场景图片就能做出相应动作的目的。该系统由线下训练模块和线上推理模块组成。
线下模块包括摄像头采集的大量场景图片数据训练集、caffe/tensorflow等训练平台以及训练输出组成。
其中,场景图片分为两类,一类是因阳光照射在人脸上较为难受的人脸图片,二类是非一类人脸图片。通过摄像头采集的大量一类二类场景图片,通过caffe/tensorflow等训练平台对人脸图像进行识别分析,最终将图片分为两类,一类是因阳光照射在人脸上较为难受的人脸图片,二类是非一类人脸图片。最终将训练好的模型下载到线上模块的数据分析推理模块。
线上模块由摄像头采集模块、数据分析推理模块、传动控制模块以及测距模块组成。摄像头放置于能够检测到人脸的适当位置,实时监测在工作桌上的工作的人员。
实时监测到的场景图片传输到数据分析推理模块,先存储于DDR进行缓存,然后数据分析推理模块中的ARM控制器将场景图片从DDR读取进行线上推理,ARM控制器此时已经下载了线下训练模型。
如果场景中的人脸是因阳光照射在人脸上较为难受的人脸图片,那么数据分析推理模块将推理分类结果传到传动控制模块,传动控制模块输出启动传动装置信号来控制传动电机,使得窗帘在传动电机的作用下缓缓下落,在此过程中,处于窗帘最底部的测距传感器会实时将窗帘底部距离地面的数据发送给传动控制模块,传动模块根据距离数据做出判断来停止传动电机的工作,以此来停止窗帘的下落。
窗帘根据场景图片拉上后,在一定时间(比如半个小时)之后才允许根据摄像头场景图片将窗帘打开,此种设计是为了拉上窗帘后,人员脸部图片是二类图片,避免刚刚把窗帘拉上,而后检测到人脸图片后做出收起窗帘的操作。只有在阳光照射到人脸,使人感到不舒服的情况下,窗帘才会自动拉下来,此机制为了尽量保证房内有足够的阳光照射时间,保持良好的通光,不仅使人健康,而且可以使室内植物盆栽有足够的光合作用时间。
除了窗帘的智能自动操作外,还具有应急操作方式,在没电或者特殊情况下,可以通过手摇的方式将窗帘拉下或收起,以应对特殊情况时的操作。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,仅用于说明本发明的技术方案,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等,均包含在本发明的保护范围内。
Claims (8)
1.一种智能窗帘控制方法,其特征在于,
由摄像头对场景图片进行采集,形成用于训练的数据集,然后用这些数据集进行模型训练,得到线下训练好的控制模型,通过将模型下载到线上控制器,使得智能窗帘达到给出相应场景图片就能做出相应动作的目的。
2.一种智能窗帘控制系统,其特征在于,主要由线下训练模块和线上推理模块组成;其中,
线下模块包括摄像头采集的场景图片数据训练集、训练平台以及训练输出组成;
线上模块主要由摄像头采集模块、数据分析推理模块、传动控制模块以及测距模块组成。
3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,
通过摄像头采集的一类二类场景图片,通过训练平台对人脸图像进行识别分析,最终将图片分为两类,一类是因阳光照射在人脸上较为难受的人脸图片,二类是非一类人脸图片。
4.根据权利要求3所述的系统,其特征在于,
最终将训练好的模型下载到线上模块的数据分析推理模块。
5.根据权利要求4所述的系统,其特征在于,
将摄像头采集模块放置于能够检测到人脸的位置,实时监测在工作桌上的工作的人员。
6.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,
实时监测到的场景图片传输到数据分析推理模块,先存储于DDR进行缓存,然后数据分析推理模块中的ARM控制器将场景图片从DDR读取进行线上推理,ARM控制器此时已经下载了线下训练模型。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,
如果场景中的人脸是因阳光照射在人脸上较为难受的人脸图片,那么数据分析推理模块将推理分类结果传到传动控制模块,传动控制模块输出启动传动装置信号来控制传动电机,使得窗帘在传动电机的作用下缓缓下落,在此过程中,处于窗帘最底部的测距传感器会实时将窗帘底部距离地面的数据发送给传动控制模块,传动模块根据距离数据做出判断来停止传动电机的工作,以此来停止窗帘的下落。
8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,
窗帘根据场景图片拉上后,在设定的时间阶段之后才允许根据摄像头场景图片将窗帘打开。
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