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。

如背景技术所述，现有的控制手段为“统一”控制，即全天、各个房间都采用同样的控制策略进行温度控制(即室内供暖为恒温控制)。然而，在实际使用场景中，室内各个房间的供暖需求并不一致，例如睡觉时间可以适当降低房间温度、无人的房间可以降低房间温度、白天家中无人时可以降低房间温度。也就是说，现有的控制方法不能适应这种供暖需求变化，造成了一定的能源浪费。

在实际的电热地暖使用场景中，家中有人的场所只占家庭总面积的很小一部分，如果利用电热产品(例如电热地板或电热瓷砖)的快速加热特性，则可以暂时降低无人区域的温度，并当有人进入该无人区域时再进行快速加热，如此可以实现节能。另外，对于正常的三口之家，用户白天上班或上学的时间段，可以将地暖进行低温运行，待回家前再快速加热，回家后再恢复正常温度运行，相对现有的全天恒温运行模式可以实现显著的节能效果。

以上就是本方案的发明构思，基于该发明构思就可以得到本发明提供的方案，以下对本方案进行详细阐述。

图1是本发明一个实施例提供的电热地暖的温度控制方法的流程图。如图1所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤101、获取室内每个房间的实时温度、设定温度和人物信息，其中，所述人物信息用于表征每个房间内是否存在人物以及存在人物的房间中的人物所处状态；

步骤102、针对每个房间，根据当前房间的设定温度和人物信息，确定当前房间的目标温度。

在本发明实施例中，上述温度控制方法是根据当前房间的设定温度和人物信息，来确定当前房间的目标温度，如此可以避免不同房间在何时都是采用恒温控制，从而可以节约能源，实现了室内温度的自动控制。

可以理解的是，步骤101中的每个房间的实时温度可以通过在每个房间均设置第一温度传感器的方式获得，每个房间的人物信息可以通过在每个房间均设置人物信息感应传感器的方式获得，其中，人物信息感应传感器包括但不限于红外传感器、图像传感器、红外热成像传感器和摄像头，本发明实施例在此不进行具体限定。为保证每个房间的电热产品的安全性，每个房间的电热产品还设置有第二温度传感器，第二温度传感器用于检测电热产品的实时温度，例如当检测的温度大于安全温度(例如40℃)时，电热产品的加热功率立即变为零，即切断电热产品的产热。

图2本发明另一个实施例提供的电热地暖的温度控制方法的流程图。如图2所示，在本发明的一个实施例中，所述根据当前房间的设定温度和人物信息，确定当前房间的目标温度，包括：

步骤202、根据当前房间的人物信息，确定当前房间是否存在人物。

在本步骤中，如前所述，可以通过设置人物信息感应传感器的方式来确定当前房间是否存在人物，具体确定方式请参见下文。

步骤203、如果存在人物，则将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度。

在本步骤中，如果当前房间存在人物，说明当前房间的设定温度是用户认为的较为理想的舒适温度，因此应当将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度。

步骤204、如果不存在人物，则将当前房间的设定温度与第一预设温度的差值确定为当前房间的目标温度。

在本步骤中，如果当前房间不存在人物，为节约用电可以将当前房间的目标温度降低适当温度，而且用户不会因为该房间的目标温度降低后而感到任何的不适(如寒冷)。其中，第一预设温度例如可以是4-6℃。

此外，由于用户可能在一段时间(例如10min)内频繁地出入某些房间，因此为避免不停地触发房间的目标温度的改变，可以在一预设时间段(例如10min)内，如果当前房间一直不存在人物，则将当前房间的设定温度与第一预设温度的差值确定为当前房间的目标温度。

在本发明实施例中，通过确定当前房间是否存在人物来适应性地对当前房间的温度进行控制，以实现节能运行或节约能源。

请继续参阅图2，在本发明的一个实施例中，在所述将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度之后，进一步包括：

步骤205、根据预设的第一神经网络模型，确定当前房间是否有床。

在本步骤中，该第一神经网络模型可以是轻量化多目标检测神经网络模型，例如MobileNet-SSD，MobileNet-Yolo等，在此不进行具体限定。通过预设的或预先训练好的第一神经网络模型可以确定当前房间是否有床，例如在每个房间均设置有图像传感器，第一神经网络模型可以对由图像传感器输入的图像进行目标识别，在此处是指对床的识别。在一些实施方式中，可以通过设置置信度阈值的方式对目标识别的结果进行分类，例如当识别的结果为床且其置信度大于80％时，则可以认为该识别结果是正确的。

需要说明的是，第一神经网络模型识别的结果为床，则可以认为该房间为卧室，但是不能进一步确定用户是否进入睡眠。这是因为如果用户进入睡眠时，可以对卧室的目标温度进行控制，例如适当降低一定温度，以使用户睡眠更加舒适。因此，有必要利用第一神经网络模型对其它因素进一步识别，以提高用户进入睡眠状态的识别准确度。

步骤206、如果有床，则根据所述第一神经网络模型确定当前房间的人物和床的重合度是否高于第一预设值以及确定当前房间的人物是否在第一预设时长内未发生移动。

在本步骤中，第一神经网络模型可以对目标进行识别，例如人物和床。当前房间的人物和床的重合度高于第一预设值以及确定当前房间的人物在第一预设时长内未发生移动，则可以认为用户已经进入睡眠状态，此时可以自动控制该房间的目标温度适当降低。在一些实施方式中，第一预设值例如可以是90％，第一预设时长例如可以是30min，在此不进行具体限定。

然而，如果当前房间的人物和床的重合度不高于第一预设值，则可以说明人物并未上床，从而也更没有理由认为用户处于睡眠状态。其次，即便当前房间的人物和床的重合度高于第一预设值，但是如果当前房间的人物在第一预设时长内发生移动，则可以说明用户还未彻底进入睡眠状态，例如用户正在辗转反侧。所以说，在本发明实施例中，是通过当前房间的人物和床的重合度高于第一预设值以及确定当前房间的人物在第一预设时长内未发生移动的判断条件，来确定出用户已经彻底进入睡眠状态。

步骤207、在第一预设时间段内，如果当前房间的人物和床的重合度高于第一预设值且当前房间的人物在第一预设时长内未发生移动，则将当前房间的设定温度与第二预设温度的差值确定为当前房间的目标温度，否则将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度。

在本步骤中，如步骤206所述，当用户彻底进入睡眠状态后，为使用户的睡眠质量更高，可以考虑将当前房间的设定温度与第二预设温度的差值确定为当前房间的目标温度。在一些实施方式中，第二预设温度可以是2-4℃。

相反，如果通过第一神经网络模型不能确定用户处于睡眠状态，则不需要调整当前房间的目标温度，也就是说，将当前房间的设定温度(例如25℃)确定为当前房间的目标温度。

在本发明实施例中，通过预设的第一神经网络模型可以确定当前房间的人物是否处于睡眠状态，当处于睡眠状态时，则将当前房间的设定温度适当降低一定温度，以提高用户的睡眠质量。

在本发明的一个实施例中，在所述将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度之后，进一步包括：

根据预设的第一神经网络模型，确定当前房间是否有餐桌；

如果有餐桌，则根据所述第一神经网络模型确定当前房间的人物和餐桌的重合度是否高于第二预设值以及确定当前房间的餐桌上是否有食物；

如果当前房间的人物和餐桌的重合度高于第二预设值且当前房间的餐桌上有食物，则将当前房间的设定温度与第三预设温度的差值确定为当前房间的目标温度，否则将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度。

在本发明实施例中，通过预设的第一神经网络模型可以确定当前房间的人物是否处于用餐状态，当处于用餐状态时，则将当前房间的设定温度适当降低一定温度，以提高用户的食欲。

需要说明的是，该第一神经网络模型可以是轻量化多目标检测神经网络模型，例如MobileNet-SSD,MobileNet-YoLo等，在此不进行具体限定。通过预设的或预先训练好的第一神经网络模型可以确定当前房间是否有餐桌，例如在每个房间均设置有图像传感器，第一神经网络模型可以对由图像传感器输入的图像进行目标识别，在此处是指对餐桌的识别。在一些实施方式中，可以通过设置置信度阈值的方式对目标识别的结果进行分类，例如当识别的结果为餐桌且其置信度大于80％时，则可以认为该识别结果是正确的。

第一神经网络模型识别的结果为餐桌，则可以认为该房间为餐厅，但是不能进一步确定用户是否正在用餐。这是因为如果用户正在用餐时，可以对餐厅的目标温度进行控制，例如适当降低一定温度，以使用户的用餐更加舒适。因此，有必要利用第一神经网络模型对其它因素进一步识别，以提高用户处于用餐状态的识别准确度。

第一神经网络模型可以对目标进行识别，例如人物和餐桌。当前房间的人物和餐桌的重合度高于第二预设值以及确定当前房间的餐桌上有食物，则可以认为用户已经进入用餐状态，此时可以自动控制该房间的目标温度适当降低。在一些实施方式中，第二预设值例如可以是90％，在此不进行具体限定。

然而，如果当前房间的人物和餐桌的重合度不高于第二预设值，则可以说明人物并未在餐桌旁，从而也更没有理由认为用户处于用餐状态。其次，即便当前房间的人物和餐桌的重合度高于第二预设值，但是如果当前房间的餐桌上没有食物，则也可以认为用户尚未处于用餐状态，例如用户只是坐在餐桌旁休息。所以说，在本发明实施例中，是通过当前房间的人物和餐桌的重合度高于第二预设值以及确定当前房间的餐桌上有食物的判断条件，来确定出用户已经彻底进入用餐状态。

当用户彻底进入用餐状态后，为使用户的用餐质量更高，可以考虑将当前房间的设定温度与第三预设温度的差值确定为当前房间的目标温度。在一些实施方式中，第三预设温度可以是2-4℃。

相反，如果通过第一神经网络模型不能确定用户处于用餐状态，则不需要调整当前房间的目标温度，也就是说，将当前房间的设定温度(例如25℃)确定为当前房间的目标温度。

在本发明的一个实施例中，在所述将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度之后，进一步包括：

根据预设的第一神经网络模型，确定当前房间是否有书桌；

如果有书桌，则根据所述第一神经网络模型确定当前房间的人物和书桌的重合度是否高于第三预设值以及确定当前房间的人物是否在第二预设时长内未发生移动；

如果当前房间的人物和书桌的重合度高于第三预设值且当前房间的人物在第二预设时长内未发生移动，则将当前房间的设定温度与第四预设温度的和值确定为当前房间的目标温度，否则将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度。

在本发明实施例中，通过预设的第一神经网络模型可以确定当前房间的人物是否处于工作学习状态，当处于工作学习状态时，则将当前房间的设定温度适当升高一定温度，以提高用户工作学习的专注度。

需要说明的是，该第一神经网络模型可以是轻量化多目标神经网络模型，例如MobileNet-SSD，MobileNet-YoLo，在此不进行具体限定。通过预设的或预先训练好的第一神经网络模型可以确定当前房间是否有书桌，例如在每个房间均设置有图像传感器，第一神经网络模型可以对由图像传感器输入的图像进行目标识别，在此处是指对书桌的识别。在一些实施方式中，可以通过设置置信度阈值的方式对目标识别的结果进行分类，例如当识别的结果为书桌且其置信度大于80％时，则可以认为该识别结果是正确的。

第一神经网络模型识别的结果为书桌，则可以认为该房间为书房，但是不能进一步确定用户是否正在工作学习。这是因为如果用户正在工作学习时，可以对书房的目标温度进行控制，例如适当升高一定温度，以使用户的工作学习的专注度更高。因此，有必要利用第一神经网络模型对其它因素进一步识别，以提高用户处于工作学习状态的识别准确度。

第一神经网络模型可以对目标进行识别，例如人物和书桌。当前房间的人物和书桌的重合度高于第三预设值以及确定当前房间的人物在第二预设时长内未发生移动，则可以认为用户已经进入工作学习状态，此时可以自动控制该房间的目标温度适当升高。在一些实施方式中，第三预设值例如可以是90％，第二预设时长例如可以是30min，在此不进行具体限定。

然而，如果当前房间的人物和书桌的重合度不高于第三预设值，则可以说明人物并未在书桌旁，从而也更没有理由认为用户处于工作学习状态。其次，即便当前房间的人物和书桌的重合度高于第三预设值，但是如果当前房间的人物在第二预设时长内发生移动，则可以说明用户还未彻底进入工作学习状态。所以说，在本发明实施例中，是通过当前房间的人物和书桌的重合度高于第三预设值以及确定当前房间的人物在第二预设时长内未发生移动的判断条件，来确定出用户已经彻底进入工作学习状态。

当用户彻底进入工作学习状态后，为使用户的工作学习的专注度更高，可以考虑将当前房间的设定温度与第四预设温度的和值确定为当前房间的目标温度。在一些实施方式中，第四预设温度可以是1-3℃。

相反，如果通过第一神经网络模型不能确定用户处于工作学习状态，则不需要调整当前房间的目标温度，也就是说，将当前房间的设定温度(例如25℃)确定为当前房间的目标温度。

在本发明的一个实施例中，在所述将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度之后，进一步包括：

根据预设的第二神经网络模型，确定在第三预设时长内当前房间的人物的肢体移动次数是否超过预设次数；

如果超过预设次数，则将当前房间的设定温度与第五预设温度的差值确定为当前房间的目标温度，否则将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度。

在本发明实施例中，通过预设的第二神经网络模型可以确定当前房间的人物是否处于运动状态，当处于运动状态时，则将当前房间的设定温度适当降低一定温度，以减少用户运动时的燥热感。

需要说明的是，该第二神经网络模型可以是运动检测神经网络模型，例如LRCN，TSN，C3D等，在此不进行具体限定。通过预设的或预先训练好的第二神经网络模型可以确定当前房间的人物的肢体移动状态，例如在每个房间均设置有摄像头，第二神经网络模型可以对由摄像头输入的视频流进行运动目标的识别，在此处是指对视频流中人物的肢体幅度进行识别。在一些实施方式中，可以通过设置置信度阈值的方式对目标识别的结果进行分类，例如当识别的结果为肢体且其置信度大于80％时，则可以认为该识别结果是正确的。然后，在视频流中，通过比较在第三预设时长内的若干张视频帧图像的肢体坐标的变化频率确定当前房间的人物的肢体移动次数，例如第三预设时长可以是10min，如果在10min内该人物的肢体移动次数超过预设次数(例如20次)，则可以认为该人物处于运动状态，从而控制当前房间的目标温度适当降低，以减少用户运动时的燥热感。例如，第五预设温度为4-6℃。

在本发明的一个实施例中，在所述获取室内每个房间的实时温度、设定温度和人物信息之后，进一步包括：

响应于每个房间均不存在人物，在第四预设时长后，将每个房间的设定温度与第六预设温度的差值确定为该房间的目标温度。

在本发明的一个实施例中，当每个房间均不存在人物时，在第四预设时长(例如30min)后，则可以认为此时所有住户全部外出，为实现电热地暖的节能运行，此时可以考虑将所有房间的目标温度均降低一定温度值，例如第六预设温度为10℃。

可以理解的是，前述实施例在当前房间不存在人物时，为节约用电可以将当前房间的目标温度降低适当温度，例如降低第一预设温度。但是，这并不与本实施例的方案相冲突，可以理解为前述实施例的方案是瞬间触发(或者在一段时间(如10min)后)触发，而本实施例的方案则是在30min后触发。举例来说，在一个房间的人物从该房间出去后的10min时，此时控制该房间的目标温度为设定温度与第一预设温度的差值；在所有房间的人物从房间出去后的30min时，此时控制所有房间的目标温度为设定温度与第六预设温度的差值，其中，第一预设温度可以为4-6℃，第六预设温度可以为10℃。

在本发明的一个实施例中，在所述获取室内每个房间的实时温度、设定温度和人物信息之后，进一步包括：

针对每个房间，均执行：

在第二预设时间段内，响应于除卧室之外的每个房间均不存在人物且每个卧室均存在人物，将除卧室之外的每个房间的设定温度与第七预设温度的差值确定为该房间的目标温度，并将每个卧室的设定温度与第八预设温度的差值确定为该卧室的目标温度。

在本发明的一个实施例中，第二预设时间段可以是指晚上11点至凌晨7点，在该时间段内，可以通过监测用户是否处于睡眠状态而使电热地暖进行节能运行。具体地，在第二预设时间段内，响应于除卧室之外的每个房间均不存在人物且每个卧室均存在人物时，可以判断此时卧室的用户处于睡眠状态，因此为实现电热地暖的节能运行，此时可以考虑将除卧室外的所有房间(例如客厅、餐厅、卫生间、阳台等)的目标温度均降低一定温度值，例如第七预设温度为10℃。此外，为提高用户的睡眠质量，可以适当降低卧室房间的温度值，例如第八预设温度为2-4℃。

需要说明的是，该实施例方案和前述利用第一神经网络模型确定用户是否进入睡眠状态的方案可以进行相互配合，即如果用户的房间并没有配置搭载有第一神经网络模型的硬件时，可以利用该方案也能实现对睡眠状态的监测，从而实现房间温度的自动控制。当然，如果用户的房间已经配置了搭载有第一神经网络模型的硬件时，假如该实施例方案监测的结果为用户已经处于睡眠状态，而前述利用第一神经网络模型确定用户是否进入睡眠状态的方案监测的结果为用户尚未处于睡眠状态，那么由于后者的技术方案的监测精度更高，因此此时应当确定的监测结果为用户尚未处于睡眠状态，即不会控制房间的温度变化，以更好地实现房间温度的自动控制。

下面对通过设置人物信息感应传感器的方式来确定当前房间是否存在人物进行介绍，其中，在此仅示例性地例举三种感应传感器。

(1)人物信息感应传感器为红外传感器

红外传感器可以接收到1～2m范围内的人体红外信号，由于其感应距离有限，且无法感知人物运动，不能直接用于判别房间内是否存在人物，因此可以将其分别安装至每个房间门的内外两侧。如果人从门外进入，则位于门外的红外传感器先于位于门内的红外传感器触发；如果人从门内走出，则位于门内的红外传感器先于位于门外的红外传感器触发。基于此，可以通过红外传感器判断当前房间是否有人进入，即确定房间内是否存在人物。需要说明的是，该方案适用于少量用户的场景，在用户数量大的场景识别准确率低，较难使用。其触发的伪代码(或逻辑原理)可以如下所示:

对每一个门上的一组红外传感器(包括门外红外传感器和门内红外传感器)进行遍历(A对应门内侧的房间，B对应门外侧的房间)：

IF门内外的红外传感器都被触发，则

IF门内红外传感器比门外红外传感器先触发，则

人从房间A离开，进入B房间；

IF门外红外传感器比门内红外传感器先触发，则人从房间B离开，进入A房间。

(2)人物信息感应传感器为图像传感器

图像传感器的作用距离较广，且通过适当的硬件选择，图像传感器在低照度也能工作，将其安装每个房间的合适位置，就可以用于监控该房间是否存在人物。该方案适合用于公共场所。其触发的伪代码(或逻辑原理)可以如下所示:

加载MobileNetSSD神经网络模型；

遍历每个房间的图像传感器；

读取当前房间的图像传感器的图像；

将接收到的图像处理为灰度图像，并将大小调节至300*300；

将接收到的灰度图像作为神经网络的输入，进行图像识别：

IF识别结果存在人物且置信度>80，则

证明当前房间存在人物。

(3)人物信息感应传感器为红外热成像传感器

红外热成像传感器具有直接进行热探测的特点，可以得到热图像，在暗光环境下也可以使用，且没有隐私风险，且由于人体温度特征明显，高于背景温度，可靠性强，但其相比图像传感器成本较高。其触发的伪代码(或逻辑原理)可以如下所示:

加载MobileNetSSD神经网络模型；

遍历每个房间的红外热成像传感器；

读取当前房间的红外热成像传感器的热图像；

将接收到的热图像处理为灰度图像，并将大小调节至300*300；

将接收到的灰度图像作为神经网络的输入，进行图像识别；

IF识别结果存在人物且置信度>80，则

IF|对应区域平均温度–人体温度|<2℃，则

证明当前房间存在人物。

需要说明的是，红外热成像传感器可以测量出人体所在区域(即对应区域)的平均温度，也可以测量出人体温度。

图3是本发明一个实施例提供的电热地暖的温度控制系统的示意图。如图3所示，该系统包括终端设备301、云服务器302、网关303、温度控制装置304和功率控制装置305；

温度控制装置305为如图4所示的温度控制装置所在的设备(即温度控制装置305为实体装置)；

终端设备301依次通过云服务器302、网关303、温度控制装置304和功率控制装置305连接；

在系统处于手动控制模式时，终端设备301用于将控制指令依次通过云服务器302、网关303、温度控制装置304发送至功率控制装置305，或终端设备301用于将控制指令依次通过网关303、温度控制装置304发送至功率控制装置305；

在系统处于自动控制模式时，针对每个房间，功率控制装置305用于根据当前房间的实时温度和由温度控制装置304发来的当前房间的目标温度，确定当前房间的加热功率。

在本发明实施例中，上述电热地暖的温度控制系统可以通过移动终端实现近距离控制和远程控制，提高了用户使用的便捷性。

具体而言，温度控制装置可以包括运算核心模块与传感模块，其中，运算核心模块可选用树莓派、或者jetsonnano核心板等具有一定运算性能的嵌入式核心板，主要负责数据处理与数据交互。传感模块即为上述内容中的人物信息感应传感器。传感模块将人物信息的数据发送给运算核心模块，运算核心模块对这些人物信息的数据进行处理，分析当前房间的人物信息，并生成相应的控制指令发送给功率控制装置。除此以外，运算核心模块还承担了无线控制中介的作用。用户的手机APP会通过wifi连接到温度控制装置，再通过它与每一个房间的功率控制装置进行指令传递。手机APP会将控制指令依次通过云服务器、网关、温度控制装置发送至功率控制装置(此时为远程控制)，或依次通过网关、温度控制装置发送至功率控制装置(此时为近距离控制)；同时，功率控制装置也会将其监测到的每个房间的实时温度发送给温度控制装置的运算核心模块进行暂存，之后再依次通过网关、云服务器同步到手机APP，实现每个房间的实时温度的监控。

可以理解的是，上述温度控制系统还可以预留有访问接口(例如API接口)，以供相关部门(例如国家电网)进行接入。例如，应用方法如下：a)若城市用电量稳定，用电负载压力不高时，可以通过控制指令提高系统设定平衡温度，即提升电热地暖的用电量，多余消耗的能量可以以热能的形势，储存在建筑体中；b)当达到城市用电高峰时，则可通过控制指令适当降低系统设定平衡温度，减小电热地暖的用电量，防止同时大量用电对供电系统带来的危害。

需要说明的是，在上述温度控制系统处于手动控制模式时，功率控制装置只能通过手机APP或者其上的控制面板进行手动控制。此时，温度控制模块只作为数据服务器，用于状态数据的收集与控制指令的转发。

进一步地，功率控制装置用于根据当前房间的实时温度和由温度控制装置发来的当前房间的目标温度，确定当前房间的加热功率，具体包括如下步骤：1)如果当前房间的实时温度和由温度控制装置发来的当前房间的目标温度的差值大于1℃，则确定当前房间的加热功率为零；2)如果由温度控制装置发来的当前房间的目标温度和当前房间的实时温度的差值大于等于2℃，则确定当前房间的加热功率增加50％；3)如果由温度控制装置发来的当前房间的目标温度和当前房间的实时温度的差值大于等于1℃且小于2℃，则确定当前房间的加热功率增加30％；4)如果由温度控制装置发来的当前房间的目标温度和当前房间的实时温度的差值大于等于0.5℃且小于1℃，则确定当前房间的加热功率增加10％；5)如果由温度控制装置发来的当前房间的目标温度和当前房间的实时温度的差值大于等于0℃且小于0.5℃，则确定当前房间的加热功率增加1％。

综上所述，本发明实施例提供的温度控制系统，可以在满足住户供暖需求的前提下节约大量的能源，同时也能通过不同的控制模式实现更好的供暖体验，并通过场景检测(例如睡眠模式、用餐模式、工作学习模式和运动模式)的方式，实现供暖温度的微调，从而得到最佳的供暖体验。在用户使用方面，针对个人用户添加了手机远程控制功能，提升了使用便捷性；针对社区管理者或城市的供电系统，提供了大量设备统一管理的能力，能够有效协助电网实现“削峰填谷”。

如图4和图5所示，本发明实施例提供了一种电热地暖的温度控制装置所在的设备和电热地暖的温度控制装置。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。从硬件层面而言，如图4所示，为本发明实施例提供的电热地暖的温度控制装置所在设备的一种硬件结构图，除了图4所示的处理器、内存、网络接口、和非易失性存储器之外，实施例中装置所在的设备通常还可以包括其他硬件，如负责处理报文的转发芯片等等。以软件实现为例，如图5所示，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在设备的CPU将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。

如图5所示，本实施例提供的电热地暖的温度控制装置，包括：

获取模块501，获取室内每个房间的实时温度、设定温度和人物信息，其中，所述人物信息用于表征每个房间内是否存在人物以及存在人物的房间中的人物所处状态；

第一确定模块502，针对每个房间，根据当前房间的设定温度和人物信息，确定当前房间的目标温度。

在本发明实施例中，获取模块501可用于执行上述方法实施例中的步骤101，第一确定模块502可用于执行上述方法实施例中的步骤102。

在本发明的一个实施例中，所述第一确定模块502，用于执行如下操作：

根据当前房间的人物信息，确定当前房间是否存在人物；

如果存在人物，则将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度；

如果不存在人物，则将当前房间的设定温度与第一预设温度的差值确定为当前房间的目标温度。

在本发明的一个实施例中，所述第一确定模块502在执行所述将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度之后，用于执行如下操作：

根据预设的第一神经网络模型，确定当前房间是否有床；

如果有床，则根据所述第一神经网络模型确定当前房间的人物和床的重合度是否高于第一预设值以及确定当前房间的人物是否在第一预设时长内未发生移动；

在第一预设时间段内，如果当前房间的人物和床的重合度高于第一预设值且当前房间的人物在第一预设时长内未发生移动，则将当前房间的设定温度与第二预设温度的差值确定为当前房间的目标温度，否则将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度。

在本发明的一个实施例中，所述第一确定模块502在执行所述将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度之后，用于执行如下操作：

根据预设的第一神经网络模型，确定当前房间是否有餐桌；

如果有餐桌，则根据所述第一神经网络模型确定当前房间的人物和餐桌的重合度是否高于第二预设值以及确定当前房间的餐桌上是否有食物；

如果当前房间的人物和餐桌的重合度高于第二预设值且当前房间的餐桌上有食物，则将当前房间的设定温度与第三预设温度的差值确定为当前房间的目标温度，否则将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度。

在本发明的一个实施例中，所述第一确定模块502在执行所述将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度之后，用于执行如下操作：

根据预设的第一神经网络模型，确定当前房间是否有书桌；

如果有书桌，则根据所述第一神经网络模型确定当前房间的人物和书桌的重合度是否高于第三预设值以及确定当前房间的人物是否在第二预设时长内未发生移动；

如果当前房间的人物和书桌的重合度高于第三预设值且当前房间的人物在第二预设时长内未发生移动，则将当前房间的设定温度与第四预设温度的和值确定为当前房间的目标温度，否则将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度。

在本发明的一个实施例中，所述第一确定模块502在执行所述将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度之后，用于执行如下操作：

根据预设的第二神经网络模型，确定在第三预设时长内当前房间的人物的肢体移动次数是否超过预设次数；

如果超过预设次数，则将当前房间的设定温度与第五预设温度的差值确定为当前房间的目标温度，否则将当前房间的设定温度确定为当前房间的目标温度。

在本发明的一个实施例中，进一步包括：

第二确定模块，用于响应于每个房间均不存在人物，在第四预设时长后，将每个房间的设定温度与第六预设温度的差值确定为该房间的目标温度。

在本发明的一个实施例中，进一步包括：

执行模块，用于针对每个房间，均执行：

在第二预设时间段内，响应于除卧室之外的每个房间均不存在人物且每个卧室均存在人物，将除卧室之外的每个房间的设定温度与第七预设温度的差值确定为该房间的目标温度，并将每个卧室的设定温度与第八预设温度的差值确定为该卧室的目标温度。

可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对电热地暖的温度控制装置的具体限定。在本发明的另一些实施例中，电热地暖的温度控制装置可以包括比图示更多或者更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件、软件或者软件和硬件的组合来实现。

上述装置内的各模块之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

本发明实施例还提供了一种电热地暖的温度控制装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；

所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；

所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行本发明任一实施例中的电热地暖的温度控制方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读介质，存储用于使一计算机执行如本文所述的电热地暖的温度控制方法的指令。具体地，可以提供配有存储介质的方法或者装置，在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该方法或者装置的计算机(或CPU或MPU)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。

在这种情况下，从存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此程序代码和存储程序代码的存储介质构成了本发明的一部分。

用于提供程序代码的存储介质实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、DVD+RW)、磁带、非易失性存储卡和ROM。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。

此外，应该清楚的是，不仅可以通过执行计算机所读出的程序代码，而且可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作方法等来完成部分或者全部的实际操作，从而实现上述实施例中任意一项实施例的功能。

此外，可以理解的是，将由存储介质读出的程序代码写到插入计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展单元中设置的存储器中，随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展单元上的CPU等来执行部分和全部实际操作，从而实现上述实施例中任一实施例的功能。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。