CN115076767A - 基于人工智能的自适应暖气调节*** - Google Patents
基于人工智能的自适应暖气调节*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及基于人工智能的自适应暖气调节***,属于暖气调节***领域。该***包括存储器和处理器,所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序,以实现如下步骤:获取待调节区域内每个房间内的热成像图像,判断各房间内是否有人;对于有人的房间,根据房间内的温度和每个人各部位的体表温度计算每个人的冷暖感受评价指标;对房间内的人进行分组并匹配对应的供暖系数;根据有人房间内每个人的冷暖感受评价指标和供暖系数计算有人房间内每个人对应的供暖系数,计算有人房间对应的供暖程度指标;根据所述供暖程度指标对所述有人房间的暖气***进行调节。本发明解决了现有暖气调节***不能在满足人体供暖需求的同时减小能源的浪费的问题。
Description
技术领域
本发明涉及暖气调节***领域,具体涉及基于人工智能的自适应暖气调节***。
背景技术
供暖有两种方式,一种是集中供暖,另一种是分户供暖;两者主要的区别在于:集中供暖的温度不可控,分户供暖的温度可以自己调控。对于分户供暖的方式,如果供暖强度太大,则会造成能源的浪费;如果供暖强度太小,则难以保证用户的供暖舒适度;如何实现对暖气调节***的优化控制以在满足人体供暖需求的同时减小能源的浪费,是需要解决的问题。
发明内容
为了解决现有暖气调节***不能在满足人体供暖需求的同时减小能源的浪费的问题,本发明提供了一种基于人工智能的自适应暖气调节***,包括存储器和处理器,所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序,以实现如下步骤:
获取待调节区域内每个房间内的热成像图像,根据所述热成像图像判断各房间内是否有人;
对于有人的房间,获取房间内的温度、每个人各部位的体表温度和每个人的活动状态;根据房间内的温度和每个人各部位的体表温度计算每个人的冷暖感受评价指标;根据所述冷暖感受评价指标对房间内的人进行分组,根据每个人的分组结果和对应的活动状态匹配对应的供暖系数;
根据有人房间内每个人的冷暖感受评价指标和供暖系数计算有人房间内每个人对应的供暖系数,根据有人房间内每个人对应的供暖系数计算有人房间对应的供暖程度指标;
根据所述供暖程度指标对所述有人房间的暖气***进行调节。
进一步地,所述根据房间内的温度和每个人各部位的体表温度计算每个人的冷暖感受评价指标,包括:
利用如下公式计算每个人的冷暖感受评价指标:
其中,表示第i个有人房间的第j个人员的冷暖感受评价指标,为第i个有人房间的第j个人员的距离当前时刻之内的历史时间段的人体表温度的均值,为第i个有人房间的第j个人员的距离当前时刻之内的历史时间段的人员身体各部位温度均值的标准差,分别为第i个有人房间的第j个人员的距离当前时刻之内的历史时间段的头、手、躯干、腿和脚部位的温度均值, 为第i个有人房间的距离当前时刻之内的历史时间段的室内温度的均值,为期望温度,k为设定系数,0<k<1。
进一步地,所述根据所述冷暖感受评价指标对房间内的人进行分组,根据每个人的分组结果和对应的活动状态匹配对应的供暖系数,包括:
根据有人房间内每个人的归一化后的冷暖感受评价指标对房间内的人员进行分组:将归一化后的冷暖感受评价指标大于设定评价指标阈值的记为一组,该组为高温组;将归一化后的冷暖感受评价指标不大于设定评价指标阈值的记为一组,该组为低温组;
对于高温组的各人员,当高温组的某人员对应的活动状态为高活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M1;当高温组的某人员对应的活动状态为中活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M2;当高温组的某人员对应的活动状态为低活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M3;
对于低温组的各人员,当低温组的某人员对应的活动状态为高活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M4;当低温组的某人员对应的活动状态为中活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M5;当低温组的某人员对应的活动状态为低活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M6;
其中,0<M1<M2<M3<1,0<M4<M5<M6<1,且M1<M4,M2<M5,M3<M6。
进一步地,所述根据有人房间内每个人的冷暖感受评价指标和供暖系数计算有人房间内每个人对应的供暖系数,根据有人房间内每个人对应的供暖系数计算有人房间对应的供暖程度指标,包括:
利用如下公式计算有人房间对应的供暖程度指标:
进一步地,所述根据所述供暖程度指标对所述有人房间的暖气***进行调节,包括:
对计算得到的供暖程度指标进行归一化处理,得到归一化处理后的供暖程度指标;
将归一化处理后的供暖程度指标与多个大小不同的设定阈值进行比对,确定归一化处理后的供暖程度指标所处范围,每个范围对应一个供热档位,各供热档位对应的供热功率不同,按照归一化处理后的供暖程度指标所处范围对应的供热功率对对应的房间进行供热。
进一步地,所述活动状态的判别方法为:
通过热成像传感器拍摄的图像中像素点的变化判断人体各部分位置的变化快慢情况,当人体的各部分位置的平均变化量大于设定变化量,并伴有体表温度升高时,判定该人员为高活动状态等级;
当人体的各部分位置的平均变化量大于设定变化量,并且人体表温度与上一时刻人体表温度的差值的绝对值小于预设温度差值时,判定该人员为中活动状态等级;
当人体的各部分位置的平均变化量不大于设定变化量,并且人体表温度降低或者人体表温度与上一时刻人体表温度的差值的绝对值小于预设温度差值时,判定该人员为低活动状态等级。
进一步地,所述人体表温度为头、手、躯干、腿和脚的温度的均值。
有益效果:相同温度下不同人的冷暖感受存在差异,本实施例根据有人房间内各人员的体表温度计算得到了各人员对应的冷暖感受评价指标,该冷暖感受评价指标能够反映当前房间内温度对于各人员是冷还是暖;本实施例结合各人员对应的该冷暖感受评价指标和对应的活动状态为各人员匹配了对应的供暖系数,供暖系数能够反映各人员所处活动状态对供暖需求的大小;本实施例结合各人员对应的冷暖感受评价指标和供暖系数计算了各人员对应的供暖系数,根据有人房间的各人员对应的供暖系数即可得到该有人房间对应的供暖程度指标;该供暖程度指标是根据房间内各人员的具体冷暖感受和活动状态得到的,是针对该房间具体情况的供热参考,基于该供暖程度指标对该有人房间进行供热即可基本满足房间内人的供暖需求,也能避免能源大量浪费的情况。
附图说明
图1是本发明的基于人工智能的自适应暖气调节方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行介绍。
为了解决现有暖气调节***不能在满足人体供暖需求的同时减小能源的浪费的问题,本实施例的基于人工智能的自适应暖气调节***包括存储器和处理器,所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序,以实现基于人工智能的自适应暖气调节方法。如图1所示,本实施例的基于人工智能的自适应暖气调节方法具体包括以下步骤:
(1)获取待调节区域内每个房间内的热成像图像,根据所述热成像图像判断各房间内是否有人;
本实施例在待调节区域的每个房间内设置有热成像传感器,热成像传感器的设置要求为:传感器前方无遮挡,基本覆盖房间内各区域。基于热成像图像可以判断房间内是否有人,当设定时间长度内房间内均无人时,控制该房间内的暖气***不工作,或者维持一个相对较低的工作功率或档位大小,以减少能源的浪费。本实施例中设定时间长度为10min,作为其他实施方式,也可以选取5min或其它时间长度。
基于热成像图像判断图像中是否有人为现有技术,此处不再赘述,作为其它实施方式,也可以采用现有的其它方式判断房间内是否有人,比如利用可见光图像和神经网络结合的方式来判断房间内是否有人。本实施例中待调节区域为室内活动中心,其一般包括多个房间,房间内人员数量多少不定;每个房间对应的暖气调节***可以由一个控制***进行控制,每个房间的暖气调节***可以分开调节;当然,本实施例提供的自适应暖气调节方法还适用于其他类似场景,并不局限于本实施的室内活动中心。
(2)对于有人的房间,获取房间内的温度、每个人各部位的体表温度和每个人的活动状态;根据房间内的温度和每个人各部位的体表温度计算每个人的冷暖感受评价指标;根据所述冷暖感受评价指标对房间内的人进行分组,根据每个人的分组结果和对应的活动状态匹配对应的供暖系数;
相同温度下人的冷暖感受是有差异的,且处于不同活动状态下的人员对温度的冷暖需求是不一样的,鉴于此,对于判断出有人的房间,本实施例通过房间内人员的体表温度计算了人员的冷暖感受评价指标,并结合人员的活动状态匹配了人员的供暖系数,具体过程如下。
首先,本实施例需获取房间内的温度、每个人的体表温度和每个人的活动状态,这些参数的采集过程如下:
①采集房间内的温度
本实施例中每个温度传感器实时读取房间内的温度信息,每2S更新一次,作为其它实施方式,更新频率可调。
②采集房间内每个人的体表温度
人的体温在正常情况下是恒定的,但是人体体表温度会受房间内温度的影响,相同的室内温度下,不同人员的人体体表温度会有差异,比如不同人员的手和脚的温度不同,对于手和脚的温度较低的人员,其还是感觉较冷,当前室内温度对其仍偏低。
如上所述,本实施例在待调节区域的每个房间内设置有热成像传感器,基于该热成像传感器可以得到每个人员对应的五个测温点温度信息,分别是头:、手:、躯干:、腿:、脚:的温度。本实施例热成像传感器与温度传感器同步,每2S更新一次。热成像测温为现有技术,此处不再赘述。
③采集房间内每个人的活动状态
如上所述,本实施例在待调节区域的每个房间内设置有热成像传感器,热成像传感器仍然是图像传感器,可以捕捉图像,根据图像里的特征点可以分析人员的行为活动,具体的,由于人体会发热,从传感器拍摄的图片上会呈现出一个温度较高的人型区域,基于房间内各人员的身形特征不同,得以区分每个人员,通过比较相邻两张图片之间的像素点中人形部分的改变程度,结合人体的温度热成像得出人员当前的活动状态:
通过热成像传感器所拍摄的相邻帧图像中人体各部分像素点位置的变化量,位置的变化量即对应像素点位移的大小,判断人体各部分位置的变化快慢情况,当人体的各部分位置的平均变化较快,并伴有体表温度升高时,判定该人员对应高活动状态等级;当人体的各部分位置的平均变化较快,并且人体表温度基本不变时,判定该人员对应中活动状态等级;当人体各部分位置的平均变化较慢,并且人体表温度基本不变或者降低时,判定该人员对应低活动状态等级。本实施例根据热成像传感器获得的图像进行活动状态判断,作为其它实施方式,可以根据高清相机获得的图像进行活动状态判断。
本实施例判断人体的各部分位置的平均变化是较快还是较慢的方法是:将人体的各部分位置的平均变化量与设定变化量相比,若人体的各部分位置的平均变化量大于设定变化量,则判定人体的各部分位置的平均变化较快,反之为较慢。本实施例判断人体表温度升高、基本不变或者下降的方法是:将上一时刻的人体表温度与当前时刻的人体表温度进行比较,若上一时刻的人体表温度与当前时刻的人体表温度的差值的绝对值小于预设温度差值,则判定人体表温度基本不变;若上一时刻的人体表温度与当前时刻的人体表温度的差值的绝对值不小于预设温度差值,且上一时刻的人体表温度大于当前时刻的人体表温度,则判定人体表温度下降;若上一时刻的人体表温度与当前时刻的人体表温度的差值的绝对值不小于预设温度差值,且上一时刻的人体表温度小于当前时刻的人体表温度,则判定人体表温度升高。本实施例中人体表温度为人对应的五个测温点温度的均值,即头、手、躯干、腿和脚的温度的均值,记为。上述设定变化量和预设温度差值为经验值,应用时可自行设定。
通过上述采集过程,可以得到有人房间内的温度、每个人的体表温度和每个人的活动状态。
接下来根据房间内的温度和每个人的体表温度计算每个人的冷暖感受评价指标,计算过程如下:
为第i个有人房间的第j个人员的距离当前时刻之内的历史时间段的人体表温度的均值,本实施例中=2min,即第i个有人房间的第j个人员在2min内的人体表温度的均值。当人体感觉冷的时候,必然是身体至少一部位的温度较低,因此人体的各部位的温度均值较低,即人体表温度较低,本实施例保证采集温度数据的可靠性,以2min内的人体表温度的均值作为评价当前人员冷暖感受的参考。
为第i个有人房间的第j个人员的距离当前时刻之内的历史时间段的人员身体各部位温度均值的标准差,一般情况下人体体表温度中至少有一部位的温度是基本恒定且接近37℃的,因此人体各部位的温度相差越大,说明该人员有部位距离适宜温度越大,该人员在当前房间内温度下感受越冷。分别为第i个有人房间的第j个人员的距离当前时刻之内的历史时间段的头、手、躯干、腿和脚部位的温度均值。
为第i个有人房间的距离当前时刻之内的历史时间段的室内温度的均值,为期望温度,为经验值,应用时可自行设置。小于且小于幅度越大时,说明室内温度相较于期望温度较低,在房间内的人员越容易感到寒冷。k为设定系数,0<k<1。
根据有人房间内每个人的归一化后的冷暖感受评价指标对房间内的人员进行分组,具体的,将归一化后的冷暖感受评价指标大于设定评价指标阈值的记为一组,该组为高温组;将归一化后的冷暖感受评价指标不大于设定评价指标阈值的记为一组,该组为低温组。设定评价指标阈值为经验值,实际应用时可自行设置。
对于高温组的各人员,进一步结合其对应的活动状态匹配其对应的供暖系数,具体的,当高温组的某人员对应的活动状态为高活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M1;当高温组的某人员对应的活动状态为中活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M2;当高温组的某人员对应的活动状态为低活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M3;其中,0<M1<M2<M3<1。
对于低温组的各人员,进一步结合其对应的活动状态匹配其对应的供暖系数,具体的,当低温组的某人员对应的活动状态为高活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M4;当低温组的某人员对应的活动状态为中活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M5;当低温组的某人员对应的活动状态为低活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M6;其中,0<M4<M5<M6<1,且M1<M4,M2<M5,M3<M6。本实施例中M1、M2、M3、M4、M5和M6均为经验值,实际应用时可以自行设置。
(3)根据有人房间内每个人的冷暖感受评价指标和供暖系数计算有人房间内每个人对应的供暖需求指标,根据有人房间内每个人对应的供暖需求指标计算有人房间对应的供暖程度指标;
通过上述步骤可以得到有人房间内每个人的冷暖感受评价指标和供暖系数,对于每个人而言,其对应的冷暖感受评价指标越小,对应的供暖系数越大,其对应的供暖需求指标越大;对于有人的房间而言,其对应的人员的供暖需求指标的均值越大,该房间越需要供暖;因此,本实施例基于房间内每个人对应的供暖需求指标计算有人房间对应的供暖程度指标,计算公式如下:
(4)根据所述供暖程度指标对所述有人房间的暖气***进行调节。
本实施例将与多个大小不同的设定阈值进行比对,确定所处范围,每个范围对应一个供热档位,各档位对应的供热功率不同,按照对应的供热功率对第i个有人的房间进行供热即可。本实施例中设定阈值包括、、、 ,其中0<<<<<1,小于为第一档,大于等于小于为第二档,大于等于小于为第三档,大于等于小于为第四档,大于等于为第五档,第一档对应的供热功率小于第二档对应的供热功率,第二档对应的供热功率小于第三档对应的供热功率,第三档对应的供热功率小于第四档对应的供热功率,第四档对应的供热功率小于第五档对应的供热功率。作为其它实施方式,设定阈值的个数、档位设置的个数可以在应用时相应改变。
相同温度下不同人的冷暖感受存在差异,本实施例根据有人房间内各人员的体表温度计算得到了各人员对应的冷暖感受评价指标,该冷暖感受评价指标能够反映当前房间内温度对于各人员是冷还是暖;本实施例结合各人员对应的该冷暖感受评价指标和对应的活动状态为各人员匹配了对应的供暖系数,供暖系数能够反映各人员所处活动状态对供暖需求的大小;本实施例结合各人员对应的冷暖感受评价指标和供暖系数计算了各人员对应的供暖系数,根据有人房间的各人员对应的供暖系数即可得到该有人房间对应的供暖程度指标;该供暖程度指标是根据房间内各人员的具体冷暖感受和活动状态得到的,是针对该房间具体情况的供热参考,基于该供暖程度指标对该有人房间进行供热即可基本满足房间内人的供暖需求,也能避免能源大量浪费的情况。
需说明的是,尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改,该变更和修改也落入本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于人工智能的自适应暖气调节***,包括存储器和处理器,其特征在于,所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序,以实现如下步骤:
获取待调节区域内每个房间内的热成像图像,根据所述热成像图像判断各房间内是否有人;
对于有人的房间,获取房间内的温度、每个人各部位的体表温度和每个人的活动状态;根据房间内的温度和每个人各部位的体表温度计算每个人的冷暖感受评价指标;根据所述冷暖感受评价指标对房间内的人进行分组,根据每个人的分组结果和对应的活动状态匹配对应的供暖系数;
根据有人房间内每个人的冷暖感受评价指标和供暖系数计算有人房间内每个人对应的供暖系数,根据有人房间内每个人对应的供暖系数计算有人房间对应的供暖程度指标;
根据所述供暖程度指标对所述有人房间的暖气***进行调节。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应暖气调节***,其特征在于,所述根据房间内的温度和每个人各部位的体表温度计算每个人的冷暖感受评价指标,包括:
利用如下公式计算每个人的冷暖感受评价指标:
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应暖气调节***,其特征在于,所述根据所述冷暖感受评价指标对房间内的人进行分组,根据每个人的分组结果和对应的活动状态匹配对应的供暖系数,包括:
根据有人房间内每个人的归一化后的冷暖感受评价指标对房间内的人员进行分组:将归一化后的冷暖感受评价指标大于设定评价指标阈值的记为一组,该组为高温组;将归一化后的冷暖感受评价指标不大于设定评价指标阈值的记为一组,该组为低温组;
对于高温组的各人员,当高温组的某人员对应的活动状态为高活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M1;当高温组的某人员对应的活动状态为中活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M2;当高温组的某人员对应的活动状态为低活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M3;
对于低温组的各人员,当低温组的某人员对应的活动状态为高活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M4;当低温组的某人员对应的活动状态为中活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M5;当低温组的某人员对应的活动状态为低活动状态等级时,为其匹配的供暖系数为M6;
其中,0<M1<M2<M3<1,0<M4<M5<M6<1,且M1<M4,M2<M5,M3<M6。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的自适应暖气调节***,其特征在于,所述根据所述供暖程度指标对所述有人房间的暖气***进行调节,包括:
对计算得到的供暖程度指标进行归一化处理,得到归一化处理后的供暖程度指标;
将归一化处理后的供暖程度指标与多个大小不同的设定阈值进行比对,确定归一化处理后的供暖程度指标所处范围,每个范围对应一个供热档位,各供热档位对应的供热功率不同,按照归一化处理后的供暖程度指标所处范围对应的供热功率对对应的房间进行供热。
6.根据权利要求1或3所述的基于人工智能的自适应暖气调节***,其特征在于,所述活动状态的判别方法为:
通过热成像传感器拍摄的图像中像素点的变化判断人体各部分位置的变化快慢情况,当人体的各部分位置的平均变化量大于设定变化量,并伴有体表温度升高时,判定该人员为高活动状态等级;
当人体的各部分位置的平均变化量大于设定变化量,并且人体表温度与上一时刻人体表温度的差值的绝对值小于预设温度差值时,判定该人员为中活动状态等级;
当人体的各部分位置的平均变化量不大于设定变化量,并且人体表温度降低或者人体表温度与上一时刻人体表温度的差值的绝对值小于预设温度差值时,判定该人员为低活动状态等级。
7.根据权利要求2所述的基于人工智能的自适应暖气调节***,其特征在于,所述人体表温度为头、手、躯干、腿和脚的温度的均值。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20220920 |
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