摘要
本申请涉及智能家电技术领域,公开一种基于神经网络模型的空调结霜检测方法及装置、空调,方法包括:在空调运行制热模式的情况下,获取空调的实时运行数据和实时天气数据;将获取的实时运行数据输入结霜程度预测模型,以获得结霜程度预测结果;根据实时天气数据和滑窗,对结霜程度预测结果进行累积分析以确定除霜时机;其中,结霜程度预测模型是基于数据集和室外机结霜图像标签训练获得的神经网络模型,数据集包括空调在各种结霜工况下的运行数据。该方法从时间和环境两个维度进行积累判断,避免极端天气带来的干扰以及模型产生的偶然误判。进而,使得空调系统运行的稳定性和可靠性得到了显著提升。
技术关键词
神经网络模型
结霜工况
空调结霜
空调室外机本体
数据
天气
智能家电技术
分类器
基准
动态
标签
校准
图像
指令
处理器
程序
模式
存储器