一种基于图像处理的呼吸式智能捕蚊机的控制方法和系统与流程

本发明涉及捕蚊机控制，具体涉及一种基于图像处理的呼吸式智能捕蚊机的控制方法和系统。

背景技术：

1、室内蚊虫防控是日常生活与公共卫生防护的重要内容，呼吸式捕蚊机凭借安全无化学药剂污染、诱捕效果稳定的优势，已成为主流的蚊虫防控设备，其运行控制方式直接决定室内蚊虫清除效率与使用体验。目前室内呼吸式捕蚊机多采用固定点位摆放、控制策略固化的控制逻辑，设备布设位置、控制策略均依靠人工经验设定。然而，该传统控制方式存在显著应用缺陷。人工布设点位仅能凭借主观判断选择摆放位置，无法结合室内人员分布、空间布局以及蚊虫实际活动规律进行综合考量，易出现设备布设区域与蚊虫活跃区域错位的问题，同时捕蚊机运行还可能对室内人员活动造成干扰。传统设备选定控制策略后便长期保持不变，无法根据不同区域蚊虫活动状态、诱捕效果动态切换工作模式，面对蚊虫分布不均、活动状态实时变化的场景，诱捕针对性不足、捕蚊效率偏低。这种粗放式控制策略不仅难以充分发挥呼吸式捕蚊机的工作性能，还会造成设备能耗浪费。此外，传统方式无法对多台捕蚊机进行协同管控，单台设备独立运行易出现功能重叠、防控盲区等问题，难以满足大空间、多区域室内环境下规模化、精准化的蚊虫防控需求。

2、因此，如何高效精准确定呼吸式智能捕蚊机的目标位置和最优控制策略是当前亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明主要解决的技术问题是如何高效精准确定呼吸式智能捕蚊机的目标位置和最优控制策略。

2、根据第一方面，本发明提供一种基于图像处理的呼吸式智能捕蚊机的控制方法，包括：获取房间范围近红外主动补光高帧率视频、多个呼吸式智能捕蚊机的配置信息；基于所述房间范围近红外主动补光高帧率视频确定每个人员状态信息、房间范围布局信息、多个蚊虫活动状态信息；基于所述每个人员状态信息、所述房间范围布局信息、所述多个蚊虫活动状态信息、所述多个呼吸式智能捕蚊机的配置信息，确定每个捕蚊机的目标位置、每个捕蚊机的初始控制策略；获取每个捕蚊机初始控制策略的试运行捕蚊视频；基于所述每个捕蚊机初始控制策略的试运行捕蚊视频确定每个捕蚊机捕获的多个蚊虫信息；基于所述每个捕蚊机捕获的多个蚊虫信息确定每个捕蚊机的最优控制策略；基于所述每个捕蚊机的最优控制策略对每个呼吸式智能捕蚊机进行控制。

3、在一种可能的实现方式中，所述基于所述每个捕蚊机捕获的多个蚊虫信息确定每个捕蚊机的最优控制策略包括：基于所述每个捕蚊机捕获的多个蚊虫信息确定聚类算法的k值；基于所述聚类算法的k值对所述每个捕蚊机捕获的多个蚊虫信息进行聚类得到每个捕蚊机的k个诱捕蚊虫簇；基于所述多个蚊虫活动状态信息、所述每个捕蚊机的k个诱捕蚊虫簇，确定每个捕蚊机的调整控制策略，并获取每个捕蚊机调整控制策略的试运行捕蚊视频；基于所述每个捕蚊机初始控制策略的试运行捕蚊视频、所述每个捕蚊机调整控制策略的试运行捕蚊视频，生成每个捕蚊机的多个优选控制策略、每个捕蚊机在每个优选控制策略下的模拟捕蚊视频；基于所述每个捕蚊机在每个优选控制策略下的模拟捕蚊视频，确定每个捕蚊机的最优控制策略。

4、在一种可能的实现方式中，所述基于所述每个人员状态信息、所述房间范围布局信息、所述多个蚊虫活动状态信息、所述多个呼吸式智能捕蚊机的配置信息，确定每个捕蚊机的目标位置，每个捕蚊机的初始控制策略包括：基于所述每个人员状态信息、所述房间范围布局信息、所述多个蚊虫活动状态信息、所述多个呼吸式智能捕蚊机的配置信息，确定每个捕蚊机的多个初选位置、每个初选位置的捕蚊机对每个人员的影响程度等级、每个人员对每个初选位置的捕蚊机的干扰等级；构建捕蚊机图谱，所述捕蚊机图谱包括多个节点和多条边，多个节点包括多个捕蚊机初选位置节点、多个人员节点，每个捕蚊机初选位置节点分别与每个人员节点连接建立边，每个捕蚊机初选位置节点的节点特征包括每个捕蚊机的每个初选位置、每个呼吸式智能捕蚊机的配置信息，每个人员节点的节点特征为每个人员状态信息，边为初选位置节点与人员节点之间的位置关系信息、初选位置的捕蚊机对人员的影响程度等级、人员对初选位置的捕蚊机的干扰等级；基于图神经网络对所述捕蚊机图谱进行处理，确定每个捕蚊机的目标位置，每个捕蚊机的初始控制策略。

5、在一种可能的实现方式中，控制策略包括光触媒加热板温度、二氧化碳模拟发生强度、导流风机电机转速、诱蚊光源波长其中的至少一个。

6、根据第二方面，本发明提供一种基于图像处理的呼吸式智能捕蚊机的控制系统，包括：获取模块，用于获取房间范围近红外主动补光高帧率视频、多个呼吸式智能捕蚊机的配置信息；信息确定模块，用于基于所述房间范围近红外主动补光高帧率视频确定每个人员状态信息、房间范围布局信息、多个蚊虫活动状态信息；初始策略确定模块，用于基于所述每个人员状态信息、所述房间范围布局信息、所述多个蚊虫活动状态信息、所述多个呼吸式智能捕蚊机的配置信息，确定每个捕蚊机的目标位置、每个捕蚊机的初始控制策略；试运行视频获取模块，用于获取每个捕蚊机初始控制策略的试运行捕蚊视频；捕获信息确定模块，用于基于所述每个捕蚊机初始控制策略的试运行捕蚊视频确定每个捕蚊机捕获的多个蚊虫信息；最优策略确定模块，用于基于所述每个捕蚊机捕获的多个蚊虫信息确定每个捕蚊机的最优控制策略；控制模块，用于基于所述每个捕蚊机的最优控制策略对每个呼吸式智能捕蚊机进行控制。

7、在一种可能的实现方式中，所述最优策略确定模块还用于：基于所述每个捕蚊机捕获的多个蚊虫信息确定聚类算法的k值；基于所述聚类算法的k值对所述每个捕蚊机捕获的多个蚊虫信息进行聚类得到每个捕蚊机的k个诱捕蚊虫簇；基于所述多个蚊虫活动状态信息、所述每个捕蚊机的k个诱捕蚊虫簇，确定每个捕蚊机的调整控制策略，并获取每个捕蚊机调整控制策略的试运行捕蚊视频；基于所述每个捕蚊机初始控制策略的试运行捕蚊视频、所述每个捕蚊机调整控制策略的试运行捕蚊视频，生成每个捕蚊机的多个优选控制策略、每个捕蚊机在每个优选控制策略下的模拟捕蚊视频；基于所述每个捕蚊机在每个优选控制策略下的模拟捕蚊视频，确定每个捕蚊机的最优控制策略。

8、在一种可能的实现方式中，所述初始策略确定模块还用于：基于所述每个人员状态信息、所述房间范围布局信息、所述多个蚊虫活动状态信息、所述多个呼吸式智能捕蚊机的配置信息，确定每个捕蚊机的多个初选位置、每个初选位置的捕蚊机对每个人员的影响程度等级、每个人员对每个初选位置的捕蚊机的干扰等级；构建捕蚊机图谱，所述捕蚊机图谱包括多个节点和多条边，多个节点包括多个捕蚊机初选位置节点、多个人员节点，每个捕蚊机初选位置节点分别与每个人员节点连接建立边，每个捕蚊机初选位置节点的节点特征包括每个捕蚊机的每个初选位置、每个呼吸式智能捕蚊机的配置信息，每个人员节点的节点特征为每个人员状态信息，边为初选位置节点与人员节点之间的位置关系信息、初选位置的捕蚊机对人员的影响程度等级、人员对初选位置的捕蚊机的干扰等级；基于图神经网络对所述捕蚊机图谱进行处理，确定每个捕蚊机的目标位置，每个捕蚊机的初始控制策略。

9、在一种可能的实现方式中，控制策略包括光触媒加热板温度、二氧化碳模拟发生强度、导流风机电机转速、诱蚊光源波长其中的至少一个。

10、根据第三方面，本发明的实施例提供了一种电子设备，包括：处理器；存储器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现如前述的方法，所述方法包括：获取房间范围近红外主动补光高帧率视频、多个呼吸式智能捕蚊机的配置信息；基于所述房间范围近红外主动补光高帧率视频确定每个人员状态信息、房间范围布局信息、多个蚊虫活动状态信息；基于所述每个人员状态信息、所述房间范围布局信息、所述多个蚊虫活动状态信息、所述多个呼吸式智能捕蚊机的配置信息，确定每个捕蚊机的目标位置、每个捕蚊机的初始控制策略；获取每个捕蚊机初始控制策略的试运行捕蚊视频；基于所述每个捕蚊机初始控制策略的试运行捕蚊视频确定每个捕蚊机捕获的多个蚊虫信息；基于所述每个捕蚊机捕获的多个蚊虫信息确定每个捕蚊机的最优控制策略；基于所述每个捕蚊机的最优控制策略对每个呼吸式智能捕蚊机进行控。

11、根据第四方面，本实施例提供了一种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前述提供的基于图像处理的呼吸式智能捕蚊机的控制方法，所述方法包括：获取房间范围近红外主动补光高帧率视频、多个呼吸式智能捕蚊机的配置信息；基于所述房间范围近红外主动补光高帧率视频确定每个人员状态信息、房间范围布局信息、多个蚊虫活动状态信息；基于所述每个人员状态信息、所述房间范围布局信息、所述多个蚊虫活动状态信息、所述多个呼吸式智能捕蚊机的配置信息，确定每个捕蚊机的目标位置、每个捕蚊机的初始控制策略；获取每个捕蚊机初始控制策略的试运行捕蚊视频；基于所述每个捕蚊机初始控制策略的试运行捕蚊视频确定每个捕蚊机捕获的多个蚊虫信息；基于所述每个捕蚊机捕获的多个蚊虫信息确定每个捕蚊机的最优控制策略；基于所述每个捕蚊机的最优控制策略对每个呼吸式智能捕蚊机进行控。

12、本发明提供的一种基于图像处理的呼吸式智能捕蚊机的控制方法和系统，该方法包括获取房间范围近红外主动补光高帧率视频、多个呼吸式智能捕蚊机的配置信息；基于所述房间范围近红外主动补光高帧率视频确定每个人员状态信息、房间范围布局信息、多个蚊虫活动状态信息；基于所述每个人员状态信息、所述房间范围布局信息、所述多个蚊虫活动状态信息、所述多个呼吸式智能捕蚊机的配置信息，确定每个捕蚊机的目标位置、每个捕蚊机的初始控制策略；获取每个捕蚊机初始控制策略的试运行捕蚊视频；基于所述每个捕蚊机初始控制策略的试运行捕蚊视频确定每个捕蚊机捕获的多个蚊虫信息；基于所述每个捕蚊机捕获的多个蚊虫信息确定每个捕蚊机的最优控制策略；基于所述每个捕蚊机的最优控制策略对每个呼吸式智能捕蚊机进行控，该方法能够高效精准确定呼吸式智能捕蚊机的目标位置和最优控制策略。