一种控制大功率便携储能设备与用户终端通信系统的方法

技术领域

本发明涉及储能设备技术领域，特别涉及一种控制大功率便携储能设备与用户终端通信系统的方法。

背景技术

风能、太阳能等绿色能源具有环保、洁净和可再生等优点，但同时也存在间歇性和稳定性差的缺点，而这些缺点会造成电能供给的间断。此外，绿色能源输出电能的能力与用电需求无法同步。具体来说，通常用电高峰通常在白天，低谷在晚上，而一个发电厂的发电能力通常是固定的。发电厂的发电能力固定可能会造成白天电不够用，而晚上电用不完被浪费。储能设备和储能方法的出现可以有效地实现需求侧管理，消除昼夜间峰谷差，平滑用电负荷。储能技术是指通过储能设备将能量以机械能、热能、电磁能等形式进行存储，其作为能源产业最具发展前景的前瞻性技术，是构建现代能源体系的关键支撑技术之一。按照技术类型大致可分为：机械储能（抽水蓄能、压缩空气储能、飞轮储能等）、电磁储能（超级电容器、超导电磁储能等）、电化学储能（铅蓄电池、锂离子电池、液流电池、钠硫电池等）、热储能和化学类储能（氢能、合成燃料等）五类。

在开关储能设备时，因为必须要通过人体直接接触，因此具有一定的触电风险，而该类接触式的开关也同样更容易导致损坏或失灵，会给储能设备的使用带来一定的麻烦，而且储能设备的各功能和节点也不便于控制，为此，我们提出一种控制大功率便携储能设备与用户终端通信系统的方法来解决上述问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种控制大功率便携储能设备与用户终端通信系统的方法，可以有效解决背景技术中的问题。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种大功率便携储能设备与用户终端通信系统，包括中央处理模块、手势控制开关模块、语音控制模块、蓝牙通信模块、大功率便携储能设备控制开关模块、大功率便携储能设备模块、用户终端模块，所述手势控制开关模块的输出端与中央处理模块的输入端电性连接，所述语音控制模块的输出端与中央处理模块的输入端电性连接，所述中央处理模块通过蓝牙通信模块分别与大功率便携储能设备控制开关模块和用户终端模块无线连接，所述大功率便携储能设备控制开关模块的输出端与大功率便携储能设备模块的输入端电性连接，且所述中央处理模块包括处理单元、存储单元和定时单元。

作为本发明的一种优选技术方案，所述手势控制开关模块包括红外线传感器单元、第一微处理单元、图像采集单元、图像处理单元，所述红外线传感器单元的输出端与第一微处理单元的输入端电性连接，所述第一微处理单元的输出端与图像采集单元的输入端电性连接，所述图像采集单元的输出端与图像处理单元的输入端电性连接，所述图像处理单元的输出端与第一微处理单元的输入端电性连接。

作为本发明的一种优选技术方案，所述语音控制模块包括语音采集单元、语音识别单元、语音命令识别单元、第二微处理单元，所述语音采集单元的输出端与语音识别单元的输入端电性连接，所述语音识别单元的输出端与语音命令识别单元的输入端电性连接，所述语音命令识别单元的输出端与第二微处理单元的输入端电性连接。

作为本发明的一种优选技术方案，所述红外线传感器单元为红外线传感器，所述红外线传感器单元安装在大功率便携储能设备模块上。

作为本发明的一种优选技术方案，所述图像采集单元为高清摄像头，所述图像采集单元安装在大功率便携储能设备模块上。

作为本发明的一种优选技术方案，所述语音采集单元为麦克风，所述语音采集单元安装在大功率便携储能设备模块上。

作为本发明的一种优选技术方案，所述用户终端模块为智能手机、平板电脑、电子计算机。

本发明还包括一种控制大功率便携储能设备与用户终端通信系统的方法，包括以下操作步骤：

S1.红外线传感器单元监测到有目标对象进入到其监测的范围1-3米范围内，红外线传感器单元将目标散发出的红外信息传递到第一微处理单元，第一微处理单元根据红外强度进行温度计算识别，从而避免其他发热物体靠近导致错误识别，正确识别后第一微处理单元控制图像采集单元打开并周期性获取前端1-3米范围内图像，图像采集单元只会焦点限制在1-3米范围内，以便提高识别速度，使用者做出手势动作，图像采集单元将拍摄的手势动作画面信息传递到图像处理单元，图像处理单元搭载Coretex-A系列微处理器并在Linux操作系统上运行Open CV对手部关键点识别，将对手势动作画面信息处理，并得到手势关键点坐标、各类特定手势概率分数后传递到第一微处理单元；

S2.第一微处理单元将接收的手势动作信息传递到中央处理模块，中央处理模块将接收的手势动作信息进行综合判断，如果是打开大功率便携储能设备控制开关的手势动作，中央处理模块通过蓝牙通信模块将信息传递到大功率便携储能设备控制开关模块和用户终端模块，大功率便携储能设备控制开关模块控制大功率便携储能设备模块打开，用户终端模块接受到大功率便携储能设备模块打开的信息，反之，如果不是打开大功率便携储能设备控制开关的手势动作，中央处理模块通过蓝牙通信模块将信息传递到用户终端模块，用户终端模块接受到大功率便携储能设备模块没有打开的信息；

S3.语音采集单元接收到语音声音，语音采集单元通过ADC采集到的音频模拟信号进行数字化并转换成音频文件，音频文件传输到语音识别单元，语音识别单元搭载Coretex-A系列微处理器并在Linux操作系统上运行百度AI提供的离线版语音识别SDK，微处理器将对音频文件通过降噪算法进行降噪处理，降低环境杂音提高识别率，SDK将对音频文件进行识别处理，并得到识别库中每条短语匹配概率分数，如果最高得分小于特定值则视为无法识别，否则将最高得分短语作为后续动作执行口令，语音命令识别单元将识别口令信息代表的语音信息，然后语音命令识别单元将口令代表的语音信息传递到第二微处理单元，在设备蓝牙连接用户终端，在识别到终端已经联网且获取设备联网权限情况下，将不会使用本地离线语音识别SDK，而是将音频文件上传至百度特定API继续识别，识别率将大幅度提升；

S4.第二微处理单元将口令代表的语音信息传递到中央处理模块，中央处理模块将接收的口令语音信息进行处理，比如中央处理模块接收到定时打开关闭大功率便携储能设备控制开关的口令语音信息，中央处理模块通过蓝牙通信模块将信息传递到大功率便携储能设备控制开关模块和用户终端模块，大功率便携储能设备控制开关模块控制大功率便携储能设备模块打开，同时中央处理模块内的定时单元开始计时，达到时间后，中央处理模块通过蓝牙通信模块将信息传递到大功率便携储能设备控制开关模块和用户终端模块，大功率便携储能设备控制开关模块控制大功率便携储能设备模块关闭，用户终端模块接受到大功率便携储能设备模块打开和关闭的信息。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

本发明通过设置红外线传感器单元、第一微处理单元、图像采集单元、图像处理单元，红外线传感器单元将目标散发出的红外信息传递到第一微处理单元，第一微处理单元根据红外强度进行温度计算识别，正确识别后第一微处理单元控制图像采集单元打开并周期性获取前端1-3米范围内图像，图像采集单元将拍摄的手势动作画面信息传递到图像处理单元，图像处理单元搭载Coretex-A系列微处理器并在Linux操作系统上运行Open CV对手部关键点识别，将对手势动作画面信息处理，并得到手势关键点坐标、各类特定手势概率分数后传递到第一微处理单元，第一微处理单元将接收的手势动作画面信息传递到中央处理模块，便于通过手势动作控制大功率便携储能设备打开，减少触电的风险；

2、通过设置语音采集单元、语音识别单元、语音命令识别单元、第二微处理单元，语音采集单元通过ADC采集到的音频模拟信号进行数字化并转换成音频文件，音频文件传输到语音识别单元，语音识别单元搭载Coretex-A系列微处理器并在Linux操作系统上运行百度AI提供的离线版语音识别SDK，微处理器将对音频文件通过降噪算法进行降噪处理，SDK将对音频文件进行识别处理，并得到识别库中每条短语匹配概率分数，语音命令识别单元将识别口令信息代表的语音信息，然后语音命令识别单元将口令代表的语音信息传递到第二微处理单元，在设备蓝牙连接用户终端，在识别到终端已经联网且获取设备联网权限情况下，将不会使用本地离线语音识别SDK，而是将音频文件上传至百度特定API继续识别，识别率将大幅度提升，第二微处理单元将口令代表的语音信息传递到中央处理模块，便于通过语音对大功率便携储能设备的功能和节点进行控制。

附图说明

图1为本发明一种控制大功率便携储能设备与用户终端通信系统的方法的整体结构示意图。

图中：1、中央处理模块；2、手势控制开关模块；3、语音控制模块；4、蓝牙通信模块；5、大功率便携储能设备控制开关模块；6、大功率便携储能设备模块；7、用户终端模块；8、处理单元；9、存储单元；10、定时单元；11、红外线传感器单元；12、第一微处理单元；13、图像采集单元；14、图像处理单元；15、语音采集单元；16、语音识别单元；17、语音命令识别单元；18、第二微处理单元。

具体实施方式

为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

如图1所示，一种大功率便携储能设备与用户终端通信系统，包括中央处理模块1、手势控制开关模块2、语音控制模块3、蓝牙通信模块4、大功率便携储能设备控制开关模块5、大功率便携储能设备模块6、用户终端模块7，所述手势控制开关模块2的输出端与中央处理模块1的输入端电性连接，所述语音控制模块3的输出端与中央处理模块1的输入端电性连接，所述中央处理模块1通过蓝牙通信模块4分别与大功率便携储能设备控制开关模块5和用户终端模块7无线连接，所述大功率便携储能设备控制开关模块5的输出端与大功率便携储能设备模块6的输入端电性连接，且所述中央处理模块1包括处理单元8、存储单元9和定时单元10。

本实施例中，优选的，所述手势控制开关模块2包括红外线传感器单元11、第一微处理单元12、图像采集单元13、图像处理单元14，所述红外线传感器单元11的输出端与第一微处理单元12的输入端电性连接，所述第一微处理单元12的输出端与图像采集单元13的输入端电性连接，所述图像采集单元13的输出端与图像处理单元14的输入端电性连接，所述图像处理单元14的输出端与第一微处理单元12的输入端电性连接。

本实施例中，优选的，所述语音控制模块3包括语音采集单元15、语音识别单元16、语音命令识别单元17、第二微处理单元18，所述语音采集单元15的输出端与语音识别单元16的输入端电性连接，所述语音识别单元16的输出端与语音命令识别单元17的输入端电性连接，所述语音命令识别单元17的输出端与第二微处理单元18的输入端电性连接。

本实施例中，优选的，所述红外线传感器单元11为红外线传感器，所述红外线传感器单元11安装在大功率便携储能设备模块6上。

本实施例中，优选的，所述图像采集单元13为高清摄像头，所述图像采集单元13安装在大功率便携储能设备模块6上。

本实施例中，优选的，所述语音采集单元15为麦克风，所述语音采集单元15安装在大功率便携储能设备模块6上。

本实施例中，优选的，所述用户终端模块7为智能手机、平板电脑、电子计算机。

本发明还提供一种控制大功率便携储能设备与用户终端通信系统的方法，包括以下操作步骤：

S1.红外线传感器单元监测到有目标对象进入到其监测的范围1-3米范围内，红外线传感器单元将目标散发出的红外信息传递到第一微处理单元，第一微处理单元根据红外强度进行温度计算识别，从而避免其他发热物体靠近导致错误识别，正确识别后第一微处理单元控制图像采集单元打开并周期性获取前端1-3米范围内图像，图像采集单元只会焦点限制在1-3米范围内，以便提高识别速度，使用者做出手势动作，图像采集单元将拍摄的手势动作画面信息传递到图像处理单元，图像处理单元搭载Coretex-A系列微处理器并在Linux操作系统上运行Open CV对手部关键点识别，将对手势动作画面信息处理，并得到手势关键点坐标、各类特定手势概率分数后传递到第一微处理单元；

S2.第一微处理单元将接收的手势动作信息传递到中央处理模块，中央处理模块将接收的手势动作信息进行综合判断，如果是打开大功率便携储能设备控制开关的手势动作，中央处理模块通过蓝牙通信模块将信息传递到大功率便携储能设备控制开关模块和用户终端模块，大功率便携储能设备控制开关模块控制大功率便携储能设备模块打开，用户终端模块接受到大功率便携储能设备模块打开的信息，反之，如果不是打开大功率便携储能设备控制开关的手势动作，中央处理模块通过蓝牙通信模块将信息传递到用户终端模块，用户终端模块接受到大功率便携储能设备模块没有打开的信息；

S3.语音采集单元接收到语音声音，语音采集单元通过ADC采集到的音频模拟信号进行数字化并转换成音频文件，音频文件传输到语音识别单元，语音识别单元搭载Coretex-A系列微处理器并在Linux操作系统上运行百度AI提供的离线版语音识别SDK，微处理器将对音频文件通过降噪算法进行降噪处理，降低环境杂音提高识别率，SDK将对音频文件进行识别处理，并得到识别库中每条短语匹配概率分数，如果最高得分小于特定值则视为无法识别，否则将最高得分短语作为后续动作执行口令，语音命令识别单元将识别口令信息代表的语音信息，然后语音命令识别单元将口令代表的语音信息传递到第二微处理单元，在设备蓝牙连接用户终端，在识别到终端已经联网且获取设备联网权限情况下，将不会使用本地离线语音识别SDK，而是将音频文件上传至百度特定API继续识别，识别率将大幅度提升；

S4.第二微处理单元将口令代表的语音信息传递到中央处理模块，中央处理模块将接收的口令语音信息进行处理，比如中央处理模块接收到定时打开关闭大功率便携储能设备控制开关的口令语音信息，中央处理模块通过蓝牙通信模块将信息传递到大功率便携储能设备控制开关模块和用户终端模块，大功率便携储能设备控制开关模块控制大功率便携储能设备模块打开，同时中央处理模块内的定时单元开始计时，达到时间后，中央处理模块通过蓝牙通信模块将信息传递到大功率便携储能设备控制开关模块和用户终端模块，大功率便携储能设备控制开关模块控制大功率便携储能设备模块关闭，用户终端模块接受到大功率便携储能设备模块打开和关闭的信息。

需要说明的是，本发明为一种控制大功率便携储能设备与用户终端通信系统的方法，通过设置红外线传感器单元、第一微处理单元、图像采集单元、图像处理单元，红外线传感器单元将目标散发出的红外信息传递到第一微处理单元，第一微处理单元根据红外强度进行温度计算识别，正确识别后第一微处理单元控制图像采集单元打开并周期性获取前端1-3米范围内图像，图像采集单元将拍摄的手势动作画面信息传递到图像处理单元，图像处理单元搭载Coretex-A系列微处理器并在Linux操作系统上运行Open CV对手部关键点识别，将对手势动作画面信息处理，并得到手势关键点坐标、各类特定手势概率分数后传递到第一微处理单元，第一微处理单元将接收的手势动作画面信息传递到中央处理模块，便于通过手势动作控制大功率便携储能设备打开，减少触电的风险；通过设置语音采集单元、语音识别单元、语音命令识别单元、第二微处理单元，语音采集单元通过ADC采集到的音频模拟信号进行数字化并转换成音频文件，音频文件传输到语音识别单元，语音识别单元搭载Coretex-A系列微处理器并在Linux操作系统上运行百度AI提供的离线版语音识别SDK，微处理器将对音频文件通过降噪算法进行降噪处理，SDK将对音频文件进行识别处理，并得到识别库中每条短语匹配概率分数，语音命令识别单元将识别口令信息代表的语音信息，然后语音命令识别单元将口令代表的语音信息传递到第二微处理单元，在设备蓝牙连接用户终端，在识别到终端已经联网且获取设备联网权限情况下，将不会使用本地离线语音识别SDK，而是将音频文件上传至百度特定API继续识别，识别率将大幅度提升，第二微处理单元将口令代表的语音信息传递到中央处理模块，便于通过语音对大功率便携储能设备的功能和节点进行控制。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。