1.一种集成吊顶的远程智能控制系统，其特征在于，包括：

集成吊顶空调数据获取模块，用于获取由摄像头采集的环境全景图像和用户偏好习惯；

集成吊顶空调数据提取模块，用于从所述由摄像头采集的环境全景图像和所述用户偏好习惯中提取家居环境全景增强特征向量和用户空调偏好习惯多尺度关联特征向量；

空调送风口角度调整模块，用于基于所述家居环境全景增强特征向量和所述用户空调偏好习惯多尺度关联特征向量，判断集成吊顶空调送风口角度是否需要调整。

2.根据权利要求1所述的集成吊顶的远程智能控制系统，其特征在于，所述集成吊顶空调数据提取模块，包括：家居环境全景图像特征提取单元，用于对所述由摄像头采集的家居环境全景图像进行特征提取以得到所述家居环境全景增强特征向量；

用户偏好习惯特征提取单元，用于对所述用户空调偏好习惯进行特征提取以得到所述用户空调偏好习惯多尺度关联特征向量。

3.根据权利要求2所述的集成吊顶的远程智能控制系统，其特征在于，所述家居环境全景图像特征提取单元，包括：家居环境全景图像像素增强子单元，用于将所述由摄像头采集的家居环境全景图像通过家居环境全景像素增强生成器以得到家居环境全景像素增强图像；

全景像素增强特征编码子单元，用于对所述家居环境全景像素增强图像进行特征编码以得到所述家居环境全景增强特征向量。

4.根据权利要求3所述的集成吊顶的远程智能控制系统，其特征在于，所述全景像素增强特征编码子单元，包括：将所述家居环境全景像素增强图像通过基于混合卷积层的家居环境全景卷积神经网络以得到家居环境全景增强特征图；

对所述家居环境全景增强特征图进行降采样以得到所述家居环境全景增强特征向量。

5.根据权利要求4所述的集成吊顶的远程智能控制系统，其特征在于，所述用户偏好习惯特征提取单元，包括：将所述用户空调偏好习惯通过用户空调偏好习惯文本语义编码器以得到多个用户空调偏好习惯文本语义特征向量；

将所述多个用户空调偏好习惯文本语义特征向量通过用户空调偏好习惯文本多尺度特征提取器以得到用户空调偏好习惯多尺度关联特征向量。

6.根据权利要求5所述的集成吊顶的远程智能控制系统，其特征在于，所述用户空调偏好习惯文本多尺度特征提取器，包括：第一卷积层、与所述第一卷积层并行的第二卷积层，以及，与所述第一卷积层和所述第二卷积层连接的级联层，其中，所述第一卷积层使用具有第一尺度的一维卷积核，所述第二卷积层使用具有第二尺度的一维卷积核。

7.根据权利要求6所述的集成吊顶的远程智能控制系统，其特征在于，所述空调送风口角度调整模块，包括：空调送风角度特征融合单元，用于将所述家居环境全景增强特征向量和所述用户空调偏好习惯多尺度关联特征向量进行融合以得到空调送风口角度分类特征向量；

空调送风角度特征优化单元，用于对所述空调送风口角度分类特征向量进行基于双向线性流形调制的自适应拉伸‑压缩优化以得到优化空调送风口角度分类特征向量；

空调送风调整角度分类单元，用于将所述优化空调送风口角度分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于判断集成吊顶空调送风口角度是否需要调整。

8.根据权利要求7所述的集成吊顶的远程智能控制系统，其特征在于，所述空调送风角度特征优化单元，包括：确定所述分类器的权重学习参数矩阵；

提取所述权重学习参数矩阵中的各个列向量以得到权重学习参数列向量的集合；

分别计算所述权重学习参数列向量的集合中的各个权重学习参数列向量与所述空调送风口角度分类特征向量之间的度量相关性预测因子以得到度量相关性预测因子调制向量；

以所述度量相关性预测因子调制向量作为权重向量，计算所述度量相关性预测因子调制向量与所述空调送风口角度分类特征向量之间的按位置点乘以得到所述优化空调送风口角度分类特征向量。

9.一种集成吊顶的远程智能控制方法，其特征在于，包括：

获取由摄像头采集的环境全景图像和用户偏好习惯；

从所述由摄像头采集的环境全景图像和所述用户偏好习惯中提取家居环境全景增强特征向量和用户空调偏好习惯多尺度关联特征向量；

基于所述家居环境全景增强特征向量和所述用户空调偏好习惯多尺度关联特征向量，判断集成吊顶空调送风口角度是否需要调整。

10.根据权利要求9所述的集成吊顶的远程智能控制方法，其特征在于，从所述由摄像头采集的环境全景图像和所述用户偏好习惯中提取家居环境全景增强特征向量和用户空调偏好习惯多尺度关联特征向量，包括：对所述由摄像头采集的家居环境全景图像进行特征提取以得到所述家居环境全景增强特征向量；

对所述用户空调偏好习惯进行特征提取以得到所述用户空调偏好习惯多尺度关联特征向量。