[發明專利]基于監控視頻數據的高校教學樓暖通空調智能調控方法

在審

• 申請號: 202211349831.0
• 申請日: 2022-10-31
• 公開（公告）號: CN115574440A
• 公開（公告）日: 2023-01-06
• 發明（設計）人: 羅西;姜玉森;孫勇凱;徐航寧
• 申請（專利權）人: 西安建筑科技大學
• 主分類號: F24F11/67
• 分類號: F24F11/67;F24F11/58;F24F120/10;F24F130/10
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 王晶

基于監控視頻數據的高校教學樓暖通空調智能調控方法，包括以下步驟；步驟一：教室內的人員識別與人數統計；步驟二：基于人數等信息的教室溫度預測；步驟三：基于教室溫度的學生群體平均熱舒適度預測；步驟四：基于學生群體平均熱舒適度的室內最佳溫度范圍確定；步驟五：基于學生平均熱舒適度的教室暖通空調實時智能調控。本發明依據室內實時的人員占用數據和室外天氣數據，對室內溫度和學生平均的熱舒適度進行預測，并依據預測結果對室內暖通空調設備進行智能調控的方法。該方法根據教室的實施占用情況，在及時保障教室內學生熱舒適度的同時，盡可能減少了不必要的暖通空調能耗。

技術領域

本發明涉及暖通空調智能調控技術領域，特別涉及基于監控視頻數據的高校教學樓暖通空調智能調控方法。

背景技術

在高校中，教學樓是老師和學生經常活動的地方。由于占用時間長且占用密度大，教學樓擁有較高的建筑能耗，其中暖通空調能耗是教學樓建筑能耗的主要部分。對暖通空調進行科學合理的調控不僅能夠降低建筑能耗，也可以營造良好的室內熱環境，從而提升學生的學習效率。

現有技術中對教室內暖通空調的控制方法有兩種：一種是由教室管理員統一調控，即對于被占用的教室，統一設定空調溫度為恒定值；另一種是由教室內學生進行自主調控，即每個學生都擁有空調調控權，學生可以設置任意空調溫度。然而，第一種方法并未根據教室實時的溫度情況，從學生的熱舒適度出發，判定是否需要開啟空調和空調合適的設定溫度，最終可能導致學生不舒適且存在能源浪費；第二種方法未從教室中學生群體的平均熱舒適度出發，以設置合適的空調溫度，最終可能導致空調的溫度設定僅僅滿足了某個人或某些人的舒適需求，而部分學生會存在不舒適的問題。

當前暖通空調系統的調控技術主要是依靠人員手動開關和調節或按照預定的時間間隔自動開關和調節。以上兩種調控方法無法保證室內群體平均熱舒適度最佳，也有可能因空調溫度設定不合理而造成能源浪費。

發明內容

為了克服上述現有技術的不足，本發明的目的在于提供基于監控視頻數據的高校教學樓暖通空調智能調控方法，依據室內實時的人員占用數據和室外天氣數據，對室內溫度和學生平均的熱舒適度進行預測，并依據預測結果對室內暖通空調設備進行智能調控的方法。該方法根據教室的實施占用情況，在及時保障教室內學生熱舒適度的同時，盡可能減少了不必要的暖通空調能耗。

為了實現上述目的，本發明采用的技術方案是：

基于監控視頻數據的高校教學樓暖通空調智能調控方法，包括以下步驟；

步驟一：教室內的人員識別與人數統計；

步驟二：基于人數等信息的教室溫度預測；

步驟三：基于教室溫度的學生群體平均熱舒適度預測；

步驟四：基于學生群體平均熱舒適度的室內最佳溫度范圍確定；

步驟五：基于學生平均熱舒適度的教室暖通空調實時智能調控。

所述步驟一具體為：基于教學樓每個教室內安裝監控攝像頭視頻數據，將獲取到實時的監控視頻數據分解為每幀圖片，利用圖卷積網絡將每幀圖片劃分為S*S的網格單元，該網格單元稱之為邊界框，對每個邊界框進行檢驗，以判斷每個邊界框中是否含有人員，然后統計每個圖片中包含人員的邊界框數量，即為該圖片中的人數。

所述邊界框的具體檢驗方法如下：

每個邊界框包含5個預測值，即x,y,w,h和F，其中x,y是邊界框的中心坐標，w,h是邊界框的寬和高所占整個圖片寬和高的比例，F為置信度，計算方法見公式1，設定F的閥值為某一恒定值，如設定為0.25，即F大于0.25，則認為該邊界框中包含有檢測目標，反之，該邊界框中不包含檢測目標；

F＝P(object)*A (1)