本發(fā)明涉及升降控制，尤其涉及一種辦公設(shè)備的智能升降控制方法、系統(tǒng)及電動(dòng)升降桌。
背景技術(shù)：
1、當(dāng)前市場(chǎng)上的辦公設(shè)備主要依賴于用戶的手動(dòng)操作或通過(guò)預(yù)設(shè)高度來(lái)進(jìn)行調(diào)節(jié)，盡管這種操作模式在一定程度上滿足了基本的桌面高度調(diào)整需求，然而，其在實(shí)際應(yīng)用中仍暴露出若干顯著的局限性，主要體現(xiàn)在智能性與個(gè)性化方面的不足：
2、智能性缺失，要求用戶必須手動(dòng)調(diào)整桌面高度或依賴預(yù)先設(shè)定的固定高度，這不僅降低了使用的便捷性，也無(wú)法滿足用戶在不同工作或休息狀態(tài)下對(duì)桌面高度的動(dòng)態(tài)需求。
3、隱私侵犯風(fēng)險(xiǎn)：雖然市面上存在少數(shù)能夠檢測(cè)用戶姿態(tài)的電動(dòng)升降桌，但這些產(chǎn)品往往依賴于攝像頭進(jìn)行圖像識(shí)別，這不僅引發(fā)了用戶對(duì)于個(gè)人隱私安全的擔(dān)憂，還存在圖像處理延遲的問(wèn)題，影響了響應(yīng)速度。此外，高質(zhì)量的圖像處理設(shè)備往往成本高昂，增加了產(chǎn)品的整體價(jià)格，限制了其普及率。
4、動(dòng)態(tài)適應(yīng)性差：在快節(jié)奏、多變化的辦公環(huán)境中，用戶的坐姿、站姿可能會(huì)頻繁變換，而現(xiàn)有的辦公設(shè)備難以確保用戶在整個(gè)工作過(guò)程中都能享受到最佳的舒適度，從而可能影響工作效率和身體健康。
5、綜上所述，現(xiàn)有辦公設(shè)備在智能性與個(gè)性化方面的不足，限制了其為用戶提供更加貼心、高效的辦公體驗(yàn)的能力。未來(lái)，隨著技術(shù)的進(jìn)步，開(kāi)發(fā)能夠更智能地識(shí)別用戶姿態(tài)、更加個(gè)性化地滿足用戶需求的辦公設(shè)備，將是提升辦公舒適度與效率的關(guān)鍵方向。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的問(wèn)題，本發(fā)明提供一種辦公設(shè)備的智能升降控制方法，所述辦公設(shè)備設(shè)置有紅外傳感器陣列和超聲傳感器，包括：
2、步驟s1，控制所述紅外傳感器陣列采集辦公設(shè)備前的熱輻射數(shù)據(jù)，以及控制所述超聲傳感器采集所述辦公設(shè)備前的距離數(shù)據(jù)，根據(jù)所述熱輻射數(shù)據(jù)和所述距離數(shù)據(jù)處理得到當(dāng)前人體姿態(tài)；
3、步驟s2，控制所述辦公設(shè)備調(diào)整到所述當(dāng)前人體姿態(tài)對(duì)應(yīng)的辦公高度。
4、優(yōu)選的，所述步驟s1包括：
5、步驟s11，采集辦公設(shè)備前的熱輻射數(shù)據(jù)以及辦公設(shè)備前的距離數(shù)據(jù)，隨后將所述熱輻射數(shù)據(jù)和所述距離數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合得到特征向量并輸入狀態(tài)識(shí)別模型得到預(yù)估人體姿態(tài)；
6、步驟s12，將所述預(yù)估人體姿態(tài)和記錄的當(dāng)前人體姿態(tài)對(duì)比，判斷所述預(yù)估人體姿態(tài)和所述當(dāng)前人體姿態(tài)是否相同：
7、若是，則增加置信度，轉(zhuǎn)向步驟s14；
8、若否，則降低所述置信度，轉(zhuǎn)向步驟s13；
9、步驟s13，判斷所述置信度降低是否為零：
10、若是，則將所述當(dāng)前人體姿態(tài)更新為所述預(yù)估人體姿態(tài)，隨后返回所述步驟s12；
11、若否，則返回所述步驟s12；
12、步驟s14，判斷所述置信度是否高于預(yù)設(shè)的置信度閾值：
13、若是，則轉(zhuǎn)向所述步驟s2；
14、若否，則返回所述步驟s12。
15、優(yōu)選的，所述預(yù)估人體姿態(tài)包括站立姿態(tài)、坐下姿態(tài)、坐變站姿態(tài)和站變坐姿態(tài)。
16、優(yōu)選的，所述狀態(tài)識(shí)別模型包括第一識(shí)別模型和第二識(shí)別模型，則所述步驟s11中得到所述預(yù)估人體姿態(tài)的過(guò)程包括：
17、當(dāng)所述辦公設(shè)備的升降高度處于第一預(yù)設(shè)高度范圍時(shí)，將所述熱輻射數(shù)據(jù)和所述距離數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合得到特征向量，并輸入所述第一識(shí)別模型，以得到所述預(yù)估人體姿態(tài)；
18、當(dāng)所述辦公設(shè)備的升降高度處于第二預(yù)設(shè)高度范圍時(shí)，將所述熱輻射數(shù)據(jù)和所述距離數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合得到特征向量，并輸入所述第二識(shí)別模型，以得到所述預(yù)估人體姿態(tài)；
19、其中，所述第一預(yù)設(shè)高度范圍中的任意值大于所述第二預(yù)設(shè)高度范圍中的任意值。
20、優(yōu)選的，所述步驟s11中得到所述特征向量的過(guò)程包括：
21、步驟s11，按照第一采集周期進(jìn)行數(shù)據(jù)采集得到多幀所述熱輻射數(shù)據(jù)，將設(shè)定的時(shí)間窗口內(nèi)的所述熱輻射數(shù)據(jù)按時(shí)間順序加入熱輻射數(shù)據(jù)隊(duì)列；
22、步驟s112，按照第二采集周期進(jìn)行數(shù)據(jù)采集得到多幀所述距離數(shù)據(jù)，將所述時(shí)間窗口內(nèi)的各所述距離數(shù)據(jù)按照時(shí)間順序加入距離數(shù)據(jù)隊(duì)列；
23、步驟s113，將所述熱輻射數(shù)據(jù)隊(duì)列中的各所述熱輻射數(shù)據(jù)和所述距離數(shù)據(jù)隊(duì)列中的各所述距離數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)編碼后拼接得到所述特征向量。
24、優(yōu)選的，所述狀態(tài)識(shí)別模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)和姿態(tài)分類器，所述姿態(tài)分類器分別與所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和所述長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)連接，則所述步驟s11中狀態(tài)識(shí)別模型得到所述預(yù)估人體姿態(tài)的過(guò)程包括：
25、步驟s114，將所述特征向量輸入所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中提取得到對(duì)應(yīng)的空間特征；
26、步驟s115，將所述特征向量輸入所述長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)中捕捉得到對(duì)應(yīng)的時(shí)間依賴性；
27、步驟s116，將所述空間特征和所述時(shí)間依賴性輸入所述姿態(tài)分類器得到所述預(yù)估人體姿態(tài)。
28、優(yōu)選的，所述狀態(tài)識(shí)別模型中還包括人體分類器，所述人體分類器分別與所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和所述長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)連接，則所述步驟s1中在執(zhí)行步驟s116之前還包括：
29、步驟a1，將所述空間特征和所述時(shí)間依賴性輸入所述人體分類器得到人體檢測(cè)結(jié)果，判斷所述人體檢測(cè)結(jié)果是否表示所述辦公設(shè)備前有人：
30、若是，則轉(zhuǎn)向所述步驟s116；
31、若否，則返回所述步驟s114。
32、優(yōu)選的，所述辦公設(shè)備設(shè)置在工位區(qū)域，所述當(dāng)前人體姿態(tài)包括站立姿態(tài)、坐下姿態(tài)、坐變站姿態(tài)和站變坐姿態(tài)，則所述智能升降控制方法還包括工位管理過(guò)程，所述工位管理過(guò)程包括：
33、步驟b1，在檢測(cè)到所述當(dāng)前人體姿態(tài)時(shí)，判斷所述當(dāng)前人體姿態(tài)是站立姿態(tài)還是坐下姿態(tài)：
34、若是站立姿態(tài)，則轉(zhuǎn)向步驟b2；
35、若是坐下姿態(tài)，則轉(zhuǎn)向步驟b3；
36、步驟b2，記錄所述當(dāng)前人體姿態(tài)為站立姿態(tài)，且所述辦公設(shè)備的高度為站立姿態(tài)對(duì)應(yīng)的高度的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)作為站立時(shí)長(zhǎng)；
37、步驟b3，記錄所述當(dāng)前人體姿態(tài)為坐下姿態(tài)，且所述辦公設(shè)備的高度為坐下姿態(tài)對(duì)應(yīng)的高度的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)作為坐下時(shí)長(zhǎng)；
38、步驟b4，在檢測(cè)到所述當(dāng)前人體姿態(tài)，或所述當(dāng)前人體姿態(tài)為坐變站姿態(tài)，或所述當(dāng)前人體姿態(tài)為站變坐姿態(tài)時(shí)將記錄的所述站立時(shí)長(zhǎng)和所述坐下時(shí)長(zhǎng)上傳至云端服務(wù)器。
39、本發(fā)明還提供一種辦公設(shè)備的智能升降控制系統(tǒng)，包含處理器和存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器中包括計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，所述處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)時(shí)，執(zhí)行如上述的智能升降控制方法。
40、本發(fā)明還提供一種電動(dòng)升降桌，包括如上述的智能升降控制系統(tǒng)。
41、上述技術(shù)方案具有如下優(yōu)點(diǎn)或有益效果：
42、1)采集熱輻射數(shù)據(jù)和采集辦公設(shè)備和人體之間的距離數(shù)據(jù)進(jìn)行人體姿態(tài)預(yù)估，由于不通過(guò)攝像頭進(jìn)行圖像識(shí)別，采用非視覺(jué)傳感技術(shù)，避免攝像頭監(jiān)控帶來(lái)的隱私問(wèn)題；
43、2)引入多傳感器技術(shù)，熱輻射數(shù)據(jù)和距離數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，以進(jìn)行人體姿態(tài)預(yù)估，能夠準(zhǔn)確判斷用戶的當(dāng)前姿態(tài)；
44、3)引入置信度，在得到預(yù)估人體姿態(tài)之后，與保存的當(dāng)前人體姿態(tài)進(jìn)行對(duì)比以調(diào)整置信度，這種機(jī)制有助于減少誤判，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。