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公开(公告)号：CN118757975A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410916598.2
申请日：2024-07-09
Applicant: 四川虹美智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种对风冷冰箱的蒸发器进行化霜的方法和系统以及云服务器。在风冷冰箱所处的环境中设置人体检测装置；云服务器根据最新接收到的风冷冰箱的运行数据判断是否需要对蒸发器进行化霜处理，如果是，则根据最新接收到的人体存在数据判断在当前时刻之前的第一预设时间内风冷冰箱所处环境中是否均无人，如果均无人，则执行蒸发器化霜处理；如果曾有人，则根据最新接收到的风冷冰箱的运行数据判断风冷冰箱的性能是否满足继续运行的需求，如果不满足，则执行蒸发器化霜处理，如果满足，则等待第二预设时间，然后返回执行所述根据最新接收到的人体存在数据判断在当前时刻之前的第一预设时间内风冷冰箱所处环境中是否均无人的步骤。本发明能够减少用户受到的噪声的干扰。
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公开(公告)号：CN117168071A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311130382.5
申请日：2023-09-01
Applicant: 四川虹美智能科技有限公司
IPC: F25D29/00
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于辅助判断的化霜控制方法和装置，方法包括：在接收到冰箱终端下发的第一标志位时，提取第一时间段内的差值数据；提取出有效差值数据；判断冰箱终端在第一时间段内的运行情况是否命中性能辅助判断规则；性能辅助判断规则用于确定第一时间段内的有效差值数据是否存在冒点、有效差值数据是否符合数据质量要求和/或是冰箱终端否存在霜堵异常；若未命中任意一项异常判断规则，则向冰箱终端下发本次化霜周期的首次延迟化霜指令，以使冰箱终端确定第二预定化霜时刻，并在第二预定化霜时刻之前未接收到再次延迟化霜指令的情况下在第二预定化霜时刻进行化霜。本发明可以在冰箱终端运行状态平稳的状态下进行延迟化霜。
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公开(公告)号：CN116008936A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211513859.3
申请日：2022-11-29
Applicant: 四川虹美智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达的人体轨迹跟踪检测方法，涉及毫米波雷达探测技术领域。本发明包括如下步骤：对毫米波雷达采用检测算法，通过对回波信号进行处理得到人体相关信息；采用卡尔曼滤波算法对人体位置进行预测得到预测的下一时刻的目标位置；采用全局最近邻算法与下一时刻检测到的人体位置同现有人体运动轨迹预测的下一时刻位置进行匹配；对已匹配的人体轨迹信息进行更新并修正当前估计的人体位置。本发明通过利用毫米波雷达探测得到人体目标，进行统计分析并提取相关信息，通过人体轨迹预判及实际轨迹之间进行修正从而提高人体轨迹跟踪检测精度，具有实时性强、跟踪稳定、可移植性强的优点。
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公开(公告)号：CN115828546A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211445159.5
申请日：2022-11-18
Applicant: 四川虹美智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于大数据的遥控器优化方法及装置、介质、设备。方法包括：获取多个空调上报至大数据平台的遥控按键使用数据；根据所述遥控按键使用数据，计算每一个按键的调节率，并判断每一个按键的调节率是否大于第一预设阈值；若是，则将该按键设置为高频按键；否则，将该按键设置为低频按键；根据各个所述高频按键和各个所述低频按键，生成优化方案；其中，在所述优化方案中，各个所述高频按键设置在遥控器的高频调节区域中，各个所述低频按键设置在遥控器的低频调节区域中。本发明可以实现对遥控器上各个按键的优化，通过优化可以使得遥控器上的按键更加符合大部分用户的使用需求，为用户的使用提供了便捷性。
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公开(公告)号：CN115730222A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211445157.6
申请日：2022-11-18
Applicant: 四川虹美智能科技有限公司
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及一种基于特征相似度的冰箱故障定位方法及装置、介质、设备。方法包括：获取冰箱在当前单位时间内上传的各个传感器的采集数据；从所述各个传感器的采集数据提取出所述当前单位时间对应的特征数据；根据所述当前单位时间所在的时间窗口内的各个单位时间各自对应的特征数据和预先通过大数据统计得到的标准特征数据，确定所述冰箱是否存在故障；若确定所述冰箱存在故障，则根据所述当前单位时间对应的特征数据和通过大数据统计得到的各个类型故障对应的特征数据之间的特征相似度，确定所述冰箱的故障类型。本发明实施例可以提高故障定位效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113606833B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110940965.9
申请日：2021-08-17
Applicant: 四川虹美智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于LSTM循环神经网络的冰箱故障预测系统，包括数据存储平台、数据算法平台和故障管理平台，数据存储平台用于：接收并存储从多个冰箱的物联网通信模块发送来的冰箱运行数据；数据算法平台用于：训练得到LSTM循环神经网络模型，对数据存储平台中的冰箱运行数据进行预处理；故障管理平台用于：从数据算法平台中获取在第一预设时间窗口内预处理后的且具有同一标识信息的冰箱运行数据，将该冰箱运行数据输入至模型中，得到标识信息对应的冰箱在第二预设时间窗口内是否发生预设故障，若发生预设故障，则将预设故障上报至用户终端。本发明通过对故障的预测，这样可以提前安排工作人员上门维修，保证用户的正常使用。
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公开(公告)号：CN113587520B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110940826.6
申请日：2021-08-17
Applicant: 四川虹美智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种冰箱化霜系统异常检测方法及装置，包括：通过冰箱内的物联网通讯模块获取在预设时间段内冰箱化霜系统的运行数据；根据所述移动时间窗口内每一天对应的运行数据计算所述每一天对应的运行特征统计量，将所述每一天对应的运行特征统计量输入至预先训练的化霜系统状态分类模型中，得到所述移动时间窗口内每一天对应的化霜系统状态；统计所述移动时间窗口内所述化霜系统状态为异常的天数，计算所述化霜系统状态为异常的天数与所述移动时间窗口之间的比值，判断所述比值是否大于预设阈值，若是则确定所述化霜系统出现异常。本发明可以实现对化霜系统是否异常进行检测，而且通过移动时间窗口的方式可以提高检测准确率。
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公开(公告)号：CN114992961A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210762263.0
申请日：2022-06-29
Applicant: 四川虹美智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于分时电价的智能冰箱及控制方法，涉及智能家电控制技术领域。本发明包括云端模块和冰箱本体；云端模块包括各地区的分时电价数据库和用户用电量数据库；冰箱本体通过物联网模块主动向云端模块获取当地分时电价表；冰箱本体包括主控器模块、压缩机控制模块和温度传感器模块；温度传感器模块采集冰箱内部的温度信息发送至主控器模块的输入端；主控器模块的输出端与压缩机控制模块连接，主控器每天上报当天的用电量；云端模块统计主控模块上报的用电量。本发明通过冰箱把化霜周期安排在电价低谷时段，同理，冰箱在即将退出电价低谷时段时，冷冻室预先制冷进行储能，补偿部分电价高峰时段制冷量，达到节省电费的目的。
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公开(公告)号：CN114719536A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210364827.5
申请日：2022-04-08
Applicant: 四川虹美智能科技有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种智能收纳冰箱，包括冰箱本体以及智能调温调湿系统，所述冰箱本体内部设置有多个存储专区，所述冰箱本体的外壁上设置有触摸屏以用于展示虚拟仓库；所述智能调温调湿系统包括主控器、制冷装置、风机、设置在每一个存储专区的风门、设置在每一个存储专区的温度传感器以及设置在每一个存储专区的湿度传感器；所述主控制器用于：通过所述制冷装置对该存储专区的风门开度进行调整以及通过所述风机对该存储专区内的空气流动速度进行调整，以使该存储专区的实际温度达到所述最优存储温度以及该存储专区的实际湿度达到所述最优存储湿度。本发明方便用户在冰箱内找到所需物品，不必多次开启冰箱门，减少冰箱的损耗。
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公开(公告)号：CN113609187A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110835415.0
申请日：2021-07-23
Applicant: 四川虹美智能科技有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06N20/00 , G06Q10/00
Abstract: 本发明涉及基于大数据的故障诊断方法，通过云端存储物联网设备上传的运行参数，对运行参数进行大数据分析或机器学习算法，形成云端的故障判断规则，依据故障判断规则对物联网设备的运行参数进行判断，发现设备故障，再发送设备故障到所述设备端或/和用户手机APP端，设备端或/和手机APP端提示设备故障信息，用户检查设备发现故障符合故障信息描述则提交售后服务订单，获得维修服务等步骤，完成云端大数据存储、分析或/和机器学习算法等方法获得云端的故障判断规则，并依据所述规则对物联网设备的运行参数进行判断来发现设备故障，并通过智能提示的方式达到解决大数据参数异常维度的判断难且不准确、维修更快更精准等问题。
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