[發明專利]一種基于人體熱適應性行為的空調溫度調節方法及系統

在審

• 申請號: 202011041360.8
• 申請日: 2020-09-28
• 公開（公告）號: CN112303861A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 段培永;段汶君;王玉;寧晨光
• 申請（專利權）人: 山東師范大學
• 主分類號: F24F11/80
• 分類號: F24F11/80;F24F11/64;F24F120/14
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 李琳

本發明公開了一種基于人體熱適應性行為的空調溫度調節方法及系統，包括：獲取當前溫度下被控熱空間的視頻圖像，對視頻圖像中人體行為采用姿態估計算法提取人體骨骼關節點坐標，構建人體關節時空圖；對人體關節時空圖進行多層時空圖卷積操作，生成行為特征圖；將行為特征圖輸入到預先訓練的熱適應性行為識別模型中，輸出當前溫度下人體熱適應性行為類別，并以此對被控熱空間的空調溫度進行調節。以非入侵式檢測方法實時監控個體的熱舒適狀態水平，根據視頻數據中人體行為姿態提取行為特征，并對其分類識別得到相應的熱適應性行為類別，為室內空調調控系統提供有效的反饋信號，提高室內人員熱舒適水平的同時達到節省能源的目的。

技術領域

本發明涉及人體熱舒適檢測技術領域，特別是涉及一種基于人體熱適應性行為的空調溫度調節方法及系統。

背景技術

本部分的陳述僅僅是提供了與本發明相關的背景技術信息，不必然構成在先技術。

暖通空調系統作為維持建筑正常運作的關鍵系統之一，對建筑性能的提升起著至關重要的作用。在大多數建筑中，采暖和制冷系統的最佳控制策略通常是按固定的時間安排將室內溫度控制在一個靜態設定值上運行。該溫度由建筑管理員或居住者當時的主觀意識決定，不能夠全局分析室內所有人的溫度喜好。

當前熱舒適預測模型預測平均投票模型PMV(PredictedMeanVote)成立的前提條件是人體處于熱平衡狀態，不考慮空間使用者的個人熱偏好，也不考慮對個人屬性的實時測量。因此，PMV模型在真實動態環境中運行時的驅動因素難以量化，導致建筑內的溫度控制系統使用頻率底下，造成不必要的能源消耗。

人體對環境熱條件可量化響應的數學模型，被稱為人體溫度條件過程，該過程導致心率、腦電圖和血壓等生理指標呈現出一定的變化規律，隨著電子信息技術的發展，這類生理指標能夠以低成本的方式實現實時監測，因此大量研究人員試圖建立生理參數預熱屬實狀態之間的數學模型描述兩者相關性；但是，此類方法必須通過傳感器和使用者之間進行物理接觸取才能獲取特征變量，并且需要額外的專業的硬件系統，使得該類方法在建筑熱感覺檢測中的使用率較低。

現有方法還提出利用電腦及手機攝像頭等圖像采集設備獲取包含人體姿態的成像，通過姿態估計算法進行非入侵性熱感覺預測，該方法雖然不需要額外添加設備，但是需要調用電腦攝像頭或者手機攝像頭，占用辦公資源，對工作造成一定的影響。此外，目前這類方法假設電腦或者手機攝像頭與所有的身體部位有連續、長時間的視覺接觸，而在實際辦公環境中，該假設并不總是成立的，因為一些身體部位可能會被家具或者其他身體部位擋住，或者不在成像范圍內，這就導致獲取的人體姿態數據不完整，無法準確判斷當前溫度下，暖通空調系統運行是否滿足個體熱舒適水平。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提出了一種基于人體熱適應性行為的空調溫度調節方法及系統，以非入侵式檢測方法實時監控人體的熱舒適狀態水平，根據視頻數據中人體行為姿態提取行為特征，并對其分類識別得到相應的熱適應性行為類別，為室內空調調控系統提供有效的反饋信號，提高室內人員熱舒適水平的同時達到節省能源的目的。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

第一方面，本發明提供一種基于人體熱適應性行為的空調溫度調節方法，包括：

獲取當前溫度下被控熱空間的視頻圖像，對視頻圖像中人體行為采用姿態估計算法提取人體骨骼關節點坐標，構建人體關節時空圖；

對人體關節時空圖進行多層時空圖卷積操作，生成行為特征圖；

將行為特征圖輸入到預先訓練的熱適應性行為識別模型中，輸出當前溫度下人體熱適應性行為類別，并以此對被控熱空間的空調溫度進行調節。

第二方面，本發明提供一種基于人體熱適應性行為的空調溫度調節系統，包括：