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申请/专利权人：埃迪尔(厦门)科技有限公司

摘要：本发明提供一种AI室内环境调节系统及方法，包括情绪分析模块、身体状况分析模块、室内环境调节模块；情绪分析模块用于通过手机端采集的数据实时分析用户的情绪，身体状况分析模块用于通过手机端采集的数据分析用户的身体状况；室内环境调整模块根据用户情绪和身体状况调节室内环境；系统充分考虑了用户的身心健康，带给用户更加优质的室内环境体验。

主权项：1.一种AI室内环境调节系统，其特征在于：包括情绪分析模块、身体状况分析模块、室内环境调节模块；所述情绪分析模块用于通过手机端采集的数据实时分析用户的情绪，具体方式为：A1，采集用户在手机端输入的文字信息，包括社交互动信息、评论信息、状态显示信息；A2，采集用户在手机端输入的语音信息，包括语速、基频、音量；A3，通过手机前置摄像头采集用户的面部表情信息；A4，将情绪划分成多种类型，包括平和、愉悦、兴奋、愤怒、悲伤、焦虑；A5，根据文字信息分析用户情绪：①创建情绪文字样本库，汇集现有的表示情绪的文字，将其按照A4中的情绪类型进行归类；②基于用户30分钟内在手机端输入的文字，提取与情绪文字样本库中文字相同的文字，并按照A4中的情绪类型进行归类，分别统计归属至各个情绪类型的文字数量；③设用户30分钟内在手机端输入的文字数量为m，归类到某情绪类型的文字数量为n，那么此种情绪的得分S1i=100×n÷m；i=1、2、3、4、5、6，S11、S12、S13、S14、S15、S16分别代表通过文字信息分析所得的平和、愉悦、兴奋、愤怒、悲伤、焦虑这6种情绪得分；A6，根据语音信息分析用户情绪：基于用户30分钟内在手机端输入的语音信息，计算语速、基频、音量；语速单位是音节秒，基频单位是赫兹，音量单位是分贝；设语速、基频、音量的波动阈值Q=k×sqrt{[x1-u2+x2-u2+…+xn-u2]÷n}，u为其30分钟内数据的平均值，k为系数，xj为每个数据点，j=1，2，…n，sqrt{}表示平方根，语速、基频、音量的波动阈值算式中的系数k根据各自的测试结果来来确定；u=x1+x2+…+xn÷n，n是数据点的总数；语速、基频、音量的波动值P=xj-u；设通过语音信息分析获得的平和、愉悦、兴奋、愤怒、悲伤、焦虑的分数分别为S21、S22、S23、S24、S25、S26；①当语速、基频、音量的波动值均小于各自的波动阈值时，平和情绪得分S21=50，悲伤情绪得分S25=50，其他类型的情绪得分为0；②当语速、音量的波动值均小于各自的波动阈值，基频的波动值超过其波动阈值时，愉悦情绪得分S22=50，焦虑情绪得分S26=50，其他类型的情绪得分为0；③当语速、基频、音量的波动值均大于各自的波动阈值时，兴奋情绪得分S23=50，愤怒情绪得分S24=50，其他类型的情绪得分为0；A7，根据用户面部表情信息分析用户情绪：①收集面部表情图像数据集并标注好情绪类型，面部表情图像数据集包含平和、愉悦、兴奋、愤怒、悲伤、焦虑的样本；将样本中的图像统一调整为48x48像素的灰度图像；②构建卷积神经网络模型，输入层：输入处理成48x48像素的面部表情灰度图像；卷积层：使用多个卷积层提取特征，卷积核大小为3x3，采用ReLU激活函数；池化层：减少特征维度，降低计算量，增加模型的鲁棒性；全连接层：将提取到的特征展平，并进行情绪分类；输出层：使用softmax激活函数输出每种情绪的概率分布；③训练模型，将数据集分为训练集和验证集，通过交叉验证为模型选择最优参数；④情绪识别，使用训练好的模型对用户的面部表情图像进行识别，输出对应的情绪类型及概率，将概率乘以100，获得每种情绪的100分制的分数，设通过面部表情信息分析获得的平和、愉悦、兴奋、愤怒、悲伤、焦虑的分数分别为S31、S32、S33、S34、S35、S36；A8，综合判断用户情绪，每种情绪的总分计算方式为：①平和情绪总得分为S11+S21+S31；②愉悦情绪总得分为S12+S22+S32；③兴奋情绪总得分为S13+S23+S33；④愤怒情绪总得分为S14+S24+S34；⑤悲伤情绪总得分为S15+S25+S35；⑥焦虑情绪总得分为S16+S26+S36；判定综合得分最高的情绪类型为用户的情绪；所述身体状况分析模块用于通过手机端采集的数据分析用户的身体状况，具体方式为：B1，手机端从用户佩戴的健康监测便携设备中采集用户身体状况数据，包括心率、血氧饱和度、体温、睡眠数据；B2，分析心率数据；用户实时静息心率与历史静息心率平均值进行对比，设定心率优秀差值、心率良好差值、心率中等差值、心率不良差值，0＜心率优秀差值＜心率良好差值＜心率中等差值＜心率不良差值；当（历史静息心率平均值－心率优秀差值）≤实时静息心率≤（历史静息心率平均值+心率优秀差值）时，判定当前心率优秀；当（历史静息心率平均值－心率良好差值）≤实时静息心率＜（历史静息心率平均值－心率优秀差值），或者（历史静息心率平均值+心率优秀差值）＜实时静息心率≤（历史静息心率平均值+心率良好差值）时，判定当前心率良好；当（历史静息心率平均值－心率中等差值）≤实时静息心率＜（历史静息心率平均值－心率良好差值），或者（历史静息心率平均值+心率良好差值）＜实时静息心率≤（历史静息心率平均值+心率中等差值）时，判定当前心率中等；当（历史静息心率平均值－心率不良差值）≤实时静息心率＜（历史静息心率平均值－心率中等差值），或者（历史静息心率平均值+心率中等差值）＜实时静息心率≤（历史静息心率平均值+心率不良差值）时，判定当前心率不良；B3，分析血氧饱和度数据：当95%＜血氧饱和度≤100%，表示血液含氧量优秀；当90%＜血氧饱和度≤95%，表示血液含氧量良好；当85%＜血氧饱和度≤90%，表示血液含氧量中等；当血氧饱和度≤85%，表示血液含氧量不良；B4，分析体温数据：用户实时体温与历史体温平均值进行对比，设定体温优秀差值、体温良好差值、体温中等差值、体温不良差值，0＜体温优秀差值＜体温良好差值＜体温中等差值＜体温不良差值；当（历史体温平均值－体温优秀差值）≤实时体温≤（历史体温平均值+体温优秀差值）时，判定当前体温优秀；当（历史体温平均值－体温良好差值）≤实时体温＜（历史体温平均值－体温优秀差值），或者（历史体温平均值+体温优秀差值）＜实时体温≤（历史体温平均值+体温良好差值）时，判定当前体温良好；当（历史体温平均值－体温中等差值）≤实时体温＜（历史体温平均值－体温良好差值），或者（历史体温平均值+体温良好差值）＜实时体温≤（历史体温平均值+体温中等差值）时，判定当前体温中等；当（历史体温平均值－体温不良差值）≤实时体温＜（历史体温平均值－体温中等差值），或者（历史体温平均值+体温中等差值）＜实时体温≤（历史体温平均值+体温不良差值）时，判定当前体温不良；B5，分析睡眠数据：睡眠效率V=实际睡眠时间÷在床时间×100%；当V≥90%时为优秀睡眠；当85%≤V＜90%时为良好睡眠；当75%≤V＜85%时为中等睡眠；当V＜75%时为不良睡眠；B6，将身体状况划分为优秀、良好、中等、不良四种类型；当心率、血氧饱和度、体温、睡眠均达到优秀级别，判定身体状况优秀；当心率、血氧饱和度、体温、睡眠中存在良好级别，不存在中等、不良级别，判定身体状况良好；当心率、血氧饱和度、体温、睡眠中存在中等级别，不存在不良级别，判定身体状况中等；当心率、血氧饱和度、体温、睡眠中存在不良级别，判定身体状况不良；所述室内环境调整模块根据用户情绪和身体状况调节室内环境，具体方式为：C1，室内需要定位的物体均采用WiFi定位方式，创建室内坐标系，室内环境调整模块连接所有温度、湿度、通风、香氛控制系统，为所有温度、湿度、通风、香氛设备及它们的风口进行编号和定位；定位所有用户手机；C2，初始室内温度调整至22～23°C，初始室内湿度调整至45～50%RH，通风强度为1～2ACH；C3，当房间内只有一位用户；①当用户身体状况为优秀级别时，初始室内温度、湿度、通风强度维持不变；用户为平和、愉悦情绪时，不使用香氛；用户为兴奋情绪时，使用薰衣草香氛；用户为愤怒情绪时，使用檀香香氛；用户为悲伤情绪时，使用橙花香氛；用户为焦虑情绪时，使用快乐鼠尾草香氛；②当用户身体状况为良好级别时，基于初始室内温度、湿度、通风数据，温度升高1°C，湿度不变，通风强度增加1ACH；不使用香氛；③当用户身体状况为中等级别时，基于初始室内温度、湿度、通风数据，温度升高2°C，湿度增加5%RH，通风强度增加2ACH；不使用香氛；④当用户身体状况为不良级别时，基于初始室内温度、湿度、通风数据，温度升高3°C，湿度增加10%RH，通风强度增加3ACH；不使用香氛；C4，当房间内有多位用户；①当所有用户身体状况均为优秀级别时，初始室内温度、湿度、通风强度维持不变；统计每种情绪的用户数量，以数量最多的用户情绪为准使用香氛，方式与C3中的①相同；当数量最多的用户情绪存在多种时，以2小时为周期轮流切换对应香氛类型，对应方式与C3中的①相同；②当房间存在身体状况良好、中等、不良级别的用户时，不使用香氛；房间内所有用户中身体状况最差的为良好级别时，按照C3中的②调节湿度、通风强度；房间内所有用户中身体状况最差的为中等级别时，按照C3中的③调节湿度、通风强度；房间内所有用户中身体状况最差的为不良级别时，按照C3中的④调节湿度、通风强度；以每个风口正下方的地面上的直径3m的圆为统计区域范围，统计每个风口正下方的用户的身体状况：当某风口下的用户中身体状况最差的为良好级别时，此风口出风温度升高1°C；当某风口下的用户中身体状况最差的为中级级别时，此风口出风温度升高2°C；当某风口下的用户中身体状况最差的为不良级别时，此风口出风温度升高3°C。

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