CN115619138B - 基于数字孪生的楼宇管控运营的方法、装置、设备及介质 - Google Patents

基于数字孪生的楼宇管控运营的方法、装置、设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN115619138B
CN115619138B CN202211237650.9A CN202211237650A CN115619138B CN 115619138 B CN115619138 B CN 115619138B CN 202211237650 A CN202211237650 A CN 202211237650A CN 115619138 B CN115619138 B CN 115619138B
Authority
CN
China
Prior art keywords
building
current
building equipment
model
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202211237650.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115619138A (zh
Inventor
齐桐
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhuo Siwei Beijing Information Technology Co ltd
Original Assignee
Zhuo Siwei Beijing Information Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhuo Siwei Beijing Information Technology Co ltd filed Critical Zhuo Siwei Beijing Information Technology Co ltd
Priority to CN202211237650.9A priority Critical patent/CN115619138B/zh
Publication of CN115619138A publication Critical patent/CN115619138A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115619138B publication Critical patent/CN115619138B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06313—Resource planning in a project environment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/16—Real estate
    • G06Q50/163—Real estate management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请涉及一种基于数字孪生的楼宇管控运营的方法、装置、设备及介质，涉及数字孪生技术领域。该方法包括：获取楼宇数字孪生原模型、当前进入人员对应的当前人脸图像以及各个实体建筑设备分别对应的当前建筑设备信息，并基于当前建筑设备信息更新楼宇数字孪生原模型，得到楼宇数字孪生新模型，然后基于当前人脸图像和预设人脸信息确定待启用建筑设备模型，基于当前建筑设备信息，从各个待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型以及可启用建筑设备模型对应的启用数据，基于启用数据和可启用建筑设备模型，控制可启用实体建筑设备开启。本申请提供的基于数字孪生的楼宇管控运营的方法、装置、设备及介质可以提高楼宇内资源的利用率。

Description

基于数字孪生的楼宇管控运营的方法、装置、设备及介质
技术领域
本申请涉及数字孪生技术领域，尤其是涉及一种基于数字孪生的楼宇管控运营的方法、装置、设备及介质。
背景技术
社会逐渐步入智能化的时代，人们对于高品质生活以及安全和谐的办公环境有着更为强烈的需求，楼宇数字孪生模型汇集了信息技术、计算机技术以及微电子技术的大量科技成果，通过分配楼宇内的资源以使得楼宇内的建筑设备运行，建筑设备包括：给水、电梯和电气等设施设备，为在楼宇内的工作人员提供舒适的办公环境。
发明人在研究过程中发现：由于对楼宇的资源分配不合理时，导致楼宇内能源的消耗提高，随着人们对能源利用的要求越来越高，如何提高楼宇能源的利用率成为关键的问题。
发明内容
本申请目的是提供一种基于数字孪生的楼宇管控运营的方法、装置、设备及介质，用于解决以上至少一项问题。
本申请的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：
第一方面，提供了一种基于数字孪生的楼宇管控运营的方法，该方法包括：
获取楼宇数字孪生原模型、当前进入人员对应的当前人脸图像以及各个实体建筑设备分别对应的当前建筑设备信息，并基于所述当前建筑设备信息更新所述楼宇数字孪生原模型，得到楼宇数字孪生新模型；
基于所述当前人脸图像和预设人脸信息确定待启用建筑设备模型，所述待启用建筑设备模型是即将被使用的实体建筑设备对应的数字孪生模型；
基于所述当前建筑设备信息，从所述待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型以及对应的启用数据；
基于所述启用数据和所述可启用建筑设备模型，控制可启用实体建筑设备开启，所述可启用实体建筑设备是所述可启用建筑设备模型对应的物理实体。
在一种可能的实现方式中，所述当前建筑设备信息包括：建筑设备的位置信息；
所述基于所述当前人脸图像和预设人脸信息确定待启用建筑设备模型，包括：
将所述当前人脸图像和预设人脸信息进行比对，从所述预设人脸信息中确定内部人脸信息，所述内部人脸信息包括：内部人员工作区域位置；
基于所述内部人脸信息和所述楼宇数字孪生模型确定各个内部人员分别对应的目标位置和行走轨迹；
基于所述建筑设备的位置信息、所述行走轨迹和所述目标位置确定待启用建筑设备模型。
在另一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
将所述当前人脸信息和预设人脸信息进行比对，确定异常人脸图像；
将所述异常人脸图像发送至报警设备。
在另一种可能的实现方式中，所述将所述当前人脸图像和预设人脸信息进行比对，从所述预设人脸信息中确定内部人脸信息，包括：
将所述当前人脸图像转换成当前特征向量；
将所述当前特征向量和预设人脸信息进行比对，从所述预设人脸信息中确定内部人脸信息；其中，所述基于所述内部人脸信息和所述楼宇数字孪生新模型确定各个内部人员分别对应的目标位置和行走轨迹，包括：
基于所述内部人脸信息确定目标位置；
基于所述目标位置、预设起始位置和所述楼宇数字孪生新模型确定各个内部人员分别对应的行走轨迹。
在另一种可能的实现方式中，所述当前建筑设备信息还包括：当前运行数据；
所述基于所述当前建筑设备信息，从所述待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型以及对应的启用数据，包括：
将各个待启用建筑设备模型对应的所述当前运行数据和预设运行数据进行比较，从所述待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型；
基于所述可启用建筑设备模型和所述预设运行数据，确定所述可启用建筑设备模型对应的启用数据。
在另一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
获取楼宇内各个区域对应的当前人员数量；
基于所述当前人员数量确定无人区域和人员减少区域；
控制所述无人区域对应的实体建筑设备关闭，以及控制所述人员减少区域对应的实体建筑设备进行调整。
在另一种可能的实现方式中，所述楼宇数字孪生原模型包括：历史建筑设备信息；所述方法还包括：
获取各个区域对应的历史人员数量；
按照时间顺序将所述历史建筑设备信息和所述历史人员数量输入至原始模型进行训练，得到训练后的预测模型；
将所述当前建筑设备信息和所述当前人员数量输入至所述预测模型，确定未来建筑设备信息。
第二方面，提供了一种基于数字孪生的楼宇管控运营的装置，该装置包括：
第一获取模块，用于获取楼宇数字孪生原模型、当前进入人员对应的当前人脸图像以及各个实体建筑设备分别对应的当前建筑设备信息，并基于所述当前建筑设备信息更新所述楼宇数字孪生原模型，得到楼宇数字孪生新模型；
第一确定模块，用于基于所述当前人脸图像和预设人脸信息确定待启用建筑设备模型，所述待启用建筑设备模型是即将被使用的实体建筑设备对应的数字孪生模型；
第二确定模块，用于基于所述当前建筑设备信息，从所述待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型以及对应的启用数据；
第一控制模块，用于基于所述启用数据和所述可启用建筑设备模型，控制可启用实体建筑设备开启，所述可启用实体建筑设备是所述可启用建筑设备模型对应的物理实体。
在一种可能的实现方式中，所述当前建筑设备信息包括：建筑设备的位置信息；
所述第一确定模块在基于所述当前人脸图像和预设人脸信息确定待启用建筑设备模型时，具体用于：
将所述当前人脸图像和预设人脸信息进行比对，从所述预设人脸信息中确定内部人脸信息，所述内部人脸信息包括：内部人员工作区域位置；
基于所述内部人脸信息和所述楼宇数字孪生模型确定各个内部人员分别对应的目标位置和行走轨迹；
基于所述建筑设备的位置信息、所述行走轨迹和所述目标位置确定待启用建筑设备模型。
在另一种可能的实现方式中，所述装置还包括：第三确定模块和发送模块，其中，所述第三确定模块，用于将所述当前人脸信息和预设人脸信息进行比对，确定异常人脸图像；所述发送模块，用于将所述异常人脸图像发送至报警设备。
在另一种可能的实现方式中，所述第一确定模块在将所述当前人脸图像和预设人脸信息进行比对，从所述预设人脸信息中确定内部人脸信息时，具体用于：
将所述当前人脸图像转换成当前特征向量；
将所述当前特征向量和预设人脸信息进行比对，从所述预设人脸信息中确定内部人脸信息；其中，所述第一确定模块在基于所述内部人脸信息和所述楼宇数字孪生新模型确定各个内部人员分别对应的目标位置和行走轨迹时，具体用于：
基于所述内部人脸信息确定目标位置；
基于所述目标位置、预设起始位置和所述楼宇数字孪生新模型确定各个内部人员分别对应的行走轨迹。
在另一种可能的实现方式中，所述当前建筑设备信息还包括：当前运行数据；
所述第二确定模块在基于所述当前建筑设备信息，从所述待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型以及对应的启用数据时，具体用于：
将各个待启用建筑设备模型对应的所述当前运行数据和预设运行数据进行比较，从所述待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型；
基于所述可启用建筑设备模型和所述预设运行数据，确定所述可启用建筑设备模型对应的启用数据。
在另一种可能的实现方式中，所述装置还包括：第二获取模块、第四确定模块和第二控制模块，其中，
所述第二获取模块，用于获取楼宇内各个区域对应的当前人员数量；
所述第四确定模块，用于基于所述当前人员数量确定无人区域和人员减少区域；
所述第二确定模块，用于控制所述无人区域对应的实体建筑设备关闭，以及控制所述人员减少区域对应的实体建筑设备进行调整。
在另一种可能的实现方式中，所述楼宇数字孪生原模型包括：历史建筑设备信息；
所述装置还包括：第三获取模块、训练模块和第五确定模块，其中，
所述第三获取模块，用于获取各个区域对应的历史人员数量；
所述训练模块，用于按照时间顺序将所述历史建筑设备信息和所述历史人员数量输入至原始模型进行训练，得到训练后的预测模型；
所述第五确定模块，用于将所述当前建筑设备信息和当前人员数量输入至所述预测模型，确定未来建筑设备信息。
第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：
一个或者多个处理器；
存储器；
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个应用程序配置用于：执行根据第一方面中任一可能的实现方式所示的基于数字孪生的楼宇管控运营的方法对应的操作。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如第一方面中任一可能的实现方式所示的基于数字孪生的楼宇管控运营的方法。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
本申请提供了一种基于数字孪生的楼宇管控运营的方法、装置、设备及介质，与相关技术相比，在本申请中，通过获取楼宇的当前建筑设备信息、楼宇数字孪生原模型和当前进入人员对应的当前人脸图像，并基于当前建筑信息更新楼宇数字孪生原模型，得到楼宇数字孪生新模型，并基于当前人脸图像确定楼宇数字孪生模型内的待启用建筑设备模型，其中，待启用建筑设备模型是即将被使用的实体建筑设备对应的数字孪生模型，在确定待启用建筑设备模型之后，基于当前建筑设备信息，从待启用建筑设备中确定可启用建筑设备模型以及可启用建筑设备模型对应的启用数据，并基于启用数据和可启用建筑设备模型，控制楼宇内可启用实体建筑设备开启，其中，可启用实体建筑设备是可启用建筑设备模型对应的物理实体，以合理地分配楼宇内的资源，进而提高楼宇内资源的利用率。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种基于数字孪生的楼宇管控运营的方法流程示意图。
图2是本申请实施例提供的一种基于数字孪生的楼宇管控运营的装置结构示意图。
图3是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请作进一步详细说明。
本具体实施例仅仅是对本申请的解释，其并不是对本申请的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本申请的权利要求范围内都受到专利法的保护。
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
下面结合说明书附图对本申请实施例作进一步详细描述。
本申请实施例提供一种基于数字孪生的楼宇管控运营的方法，由电子设备执行，该电子设备可以为服务器也可以为终端设备，其中，该服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式***，还可以是提供云计算服务的云服务器。终端设备可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机等，但并不局限于此，该终端设备以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请实施例在此不做限制，其中，如图1所示，该方法可以包括：
步骤S101、获取楼宇数字孪生原模型、当前进入人员对应的当前人脸图像以及各个实体建筑设备分别对应的当前建筑设备信息，并基于当前建筑设备信息更新楼宇数字孪生原模型，得到楼宇数字孪生新模型。
数字孪生模型指的是以数字化方式在虚拟空间呈现物理对象，即以数字化方式为物理对象创建虚拟模型，模拟其在现实环境中的行为特征，它是一个应用于整个产品生命周期的数据、模型及分析工具的集成***，在本申请实施例中，楼宇数字孪生模型包括：建筑设备模型，实体建筑设备是建筑设备的物理实体。
对于本申请实施例，人脸采集设备可以实时采集当前进入人员对应的当前人脸图像，也可以在检测到用户的触发指令时，采集当前进入人员对应的当前人脸图像，在本申请实施例中不做限定。
进一步地，为了分析当前人脸图像，电子设备可以实时从人脸采集设备中获取当前进入人员对应的当前人脸图像。
需要说明的是，人脸采集设备可以是独立于上述电子设备的设备，也可以是属于上述电子设备中的人脸采集模块。
对于本申请实施例，当前建筑设备信息包括：建筑设备的运行数据和建筑设备的位置，在本申请实施例中，可以实时获取当前建筑设备信息，也可以间隔特定的时间获取当前建筑设备信息，还可以当检测到用户的触发指令时，获取当前建筑设备信息，在本申请实施例中不做限定。
进一步地，为了得到楼宇数字孪生新模型，需要楼宇数字孪生原模型，楼宇数字孪生原模型是预先构建的，在本申请实施例中，电子设备可以在本地存储中获取楼宇数字孪生原模型，还可以从其他设备中获取楼宇数字原模型，在本申请实施例中不做限定。
进一步地，需要说明的是，可以在获取楼宇的当前建筑设备信息之后，获取楼宇数字孪生原模型，也可以在获取楼宇的当前建筑设备信息之前，获取楼宇数字孪生原模型，还可以同时获取楼宇的当前建筑设备信息和楼宇数字孪生原模型，在本申请实施例中不做限定。
在上述申请实施例中，获取楼宇的当前建筑设备信息、楼宇数字孪生原模型和当前进入人员对应的当前人脸图像，并基于当前建筑设备信息更新楼宇数字孪生原模型，得到楼宇数字孪生新模型之后，显示设备可以实时显示楼宇孪生新模型，还可以当检测到用户触发的显示指令时，显示数字孪生原模型。
进一步地，楼宇数字孪生原模型包括：历史建筑设备信息，通过将当前建筑设备信息替换历史建筑设备信息，将楼宇数字孪生原模型更新，得到楼宇数字孪生新模型。
步骤S102、基于当前人脸图像和预设人脸信息确定待启用建筑设备模型。
其中，待启用建筑设备模型是即将要被使用的实体建筑设备对应的数字孪生模型。
对于本申请实施例，当前进入人员包括：楼宇内部人员，预设人脸信息包括：楼宇内部人员的人脸图像，通过当前人脸图像确定楼宇内部人员，以确定待启用建筑设备，待启用的建筑设备，例如，照明设备a。
在上述申请实施例中，确定待启用建筑设备模型之后，上述显示设备可以实时显示确定的待启用建筑设备模型，还可以当检测到用户触发的显示指令时，显示确定的待启用建筑设备模型，以供工作人员掌握建筑设备的运行情况，在本申请实施例中不做限定。
步骤S103、基于当前建筑设备信息，从待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型以及对应的启用数据。
对于本申请实施例，待启用建筑设备模型包括正在运行的建筑设备模型，若待启用建筑设备模型为正在运行的建筑设备模型，则不需要确定该待启用建筑设备模型对应的启用数据，为了避免在确定启用数据时效率变低，基于当前建筑设备信息，从待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型，以及可启用建筑设备对应的启用数据。
例如，待启用建筑设备包括：建筑设备1、建筑设备2和建筑设备3，其中，建筑设备1正在运行，则不需要再次确定建筑设备1的启用数据，只需确定建筑设备2和建筑设备3的启用数据，以使得开启建筑设备2和建筑设备3。
在上述申请实施例中，确定可启用建筑设备模型以及可启用建筑设备模型对应的启用数据之后，上述显示设备可以实时显示可启用建筑设备模型以及可启用建筑设备模型对应的启用数据，还可以当检测到用户触发的显示指令时，显示可启用建筑设备模型以及可启用建筑设备模型对应的启用数据，以供工作人员实时了解建筑设备的运行情况。
步骤S104、基于启用数据和可启用建筑设备模型，控制可启用实体建筑设备开启。
其中，可启用实体设备是可启用建筑设备模型对应的物理实体。
对于本申请实施例，可启用建筑设备模型是楼宇数字孪生模型中的建筑设备，可启用实体建筑设备是楼宇数字孪生模型对应的实体楼宇中的建筑设备，基于启用数据和可启用建筑设备模型，向楼宇内的可启用实体建筑设备发送启用指令，控制可启用实体建筑设备开启。
在上述申请实施例中，控制楼宇内可启用实体建筑设备开启之后，按照启用数据开启可启用实体建筑设备，在开启可启用建筑设备之后，基于启用数据更新可启用建筑设备模型，上述显示设备可以实时显示可启用建筑设备模型的开启情况，也可以当检测到用户触发的显示指令时，显示可启用建筑设备模型的开启情况，以使得工作人员掌握可启用建筑设备模型的运行情况。
本申请实施例提供了一种基于数字孪生的楼宇管控运营的方法，与相关技术相比，在本申请实施例中，通过获取楼宇的当前建筑设备信息、楼宇数字孪生原模型和当前进入人员对应的当前人脸图像，并基于当前建筑信息更新楼宇数字孪生原模型，得到楼宇数字孪生新模型，并基于当前人脸图像确定楼宇数字孪生模型内的待启用建筑设备模型，其中，待启用建筑设备模型是即将被使用的实体建筑设备对应的数字孪生模型，在确定待启用建筑设备模型之后，基于当前建筑设备信息，从待启用建筑设备中确定可启用建筑设备模型以及可启用建筑设备模型对应的启用数据，并基于启用数据和可启用建筑设备模型，控制楼宇内可启用实体建筑设备开启，其中，可启用实体建筑设备是可启用建筑设备模型对应的物理实体，以合理地分配楼宇内的资源，进而提高楼宇内资源的利用率。
本申请实施例的一种可能的实现方式，当前建筑信息包括：建筑设备的位置信息；步骤S102中基于当前人脸图像和预设人脸信息确定待启用建筑设备模型，具体可以包括：步骤S1021(图中未示出)、步骤S1022(图中未示出)和步骤S1023(图中未示出)，其中，步骤S1021、将当前人脸图像和预设人脸信息进行比对，从预设人脸信息中确定内部人脸信息。
在上述申请实施例获取当前人脸图像之后，将当前人脸图像和预设人脸信息进行比对，从当前人脸图像中确定内部人脸信息，其中，预设人脸信息包括：预设人脸图像，预设人脸信息可以是工程师预先存储的人脸信息。预设人脸信息是在楼宇内所有工作人员(即内部人员)的人脸信息，内部人脸信息是在获取的当前人脸图像中，被确定为内部人员的人脸信息，即内部人脸信息。
本申请实施例的另一种可能的实现方式，预设人脸信息包括：预设人脸特征模板和预设人脸特征模板对应的身份信息；
步骤S1021中将当前人脸图像和预设人脸信息进行比对，从预设人脸信息中确定内部人脸信息，具体可以包括：步骤S10211(图中未示出)和步骤S10212(图中未示出)，其中，步骤S10211、将当前人脸图像转换成当前特征向量。
对于本申请实施例，在获取人脸图像之后，通过对当前人脸图像的预处理，例如，灰度校正和噪声过滤等处理过程，从进行预处理后的当前人脸图像提取特征，特征可以包括：脸的长度、脸的宽度、脸的平均肤色、唇部宽度以及鼻子长度，通过对特征的测量将当前人脸图像转换成当前特征向量，例如，当前特征向量为(23.1，15.8，255，244，189，5.2，4.4)，其中，23.1用于表征当前人脸图像对应的脸的长度，15.8用于当前人脸图像对应的表征脸的宽度，(255，244,189)用于表征当前人脸图像对应的平均肤色，5.2用于表征当前人脸图像对应的唇部宽度，4.4用于表征当前人脸图像对应的鼻子长度。
步骤S10212、将当前特征向量和预设人脸信息进行比对，从预设人脸信息中确定内部人脸信息。
对于本申请实施例，预设人脸信息包括：预设人脸特征向量，基于当前特征向量和预设特征向量的差值，以及各个特征分别对应的预设权重，计算当前人脸图像和预设人脸信息对应的匹配值，将最大的匹配值确定为当前匹配值，若当前匹配值小于预设阈值，则该当前人脸图像为内部人员图像，当前匹配值对应的预设人脸信息为当前人脸图像对应的人脸信息，即内部人脸信息，例如，基于Pi＝|α1-β1|*μ1+|α2-β2|*μ2+…+|αn-βn|*μn,P＝maxPi其中，α由于表征当前人脸图像的特征向量，β用于表征预设人脸特征向量，αn和βn用于表征同一特征对应的特征向量，μ由于表征不同特征对应的预设权重，Pi用于表征匹配值，P由于表征当前匹配值。利用当前人脸图像特征向量确定内部人脸信息，更加准确地确定内部人脸信息。
步骤S1022、基于内部人脸信息和楼宇数字孪生新模型确定各个内部人员分别对应的目标位置和行走轨迹。
其中，内部人脸信息包括：内部人员工作区域的位置。
对于本申请实施例，楼宇数字孪生模型包括各个工作区域的位置，通过内部人脸信息确定各个内部人员的工作区域位置(即目标位置)，并通过楼宇数字孪生模型确定在楼宇数字孪生新模型中门内部人员的行走轨迹，例如，内部人员的工作区域位置为位置a，则目标位置为位置a，内部人员到目标位置经过的位置是行走轨迹。
具体地，步骤S1022中基于内部人脸信息和楼宇数字孪生新模型确定各个内部人员分别对应的目标位置和行走轨迹，具体可以包括：基于内部人脸信息确定目标位置；基于目标位置、预设起始位置和楼宇数字孪生新模型确定各个内部人员分别对应的行走轨迹。在本申请实施例中，内部人脸信息包括：内部人员工作区域的位置(即目标位置)，目标位置可以用坐标表示，预设起始位置可以是人脸图像采集区域的位置，也即每个内部人员对应的起始位置相同，楼宇数字孪生新模型包括：楼宇内部各个区域的位置，在确定目标位置之后，通过楼宇数字孪生新模型、预设位置和目标位置确定内部人员对应的行走轨迹，预设位置为获取当前人脸信息时当前进入人员对应的位置，预设位置和目标位置之间的经过的各个区域为内部人对应的行走轨迹，通过内部人脸信息确定目标位置，并基于目标位置确定行走轨迹，提高了确定目标位置和行走轨迹的效率。
步骤S1023、基于建筑设备的位置信息、行走轨迹和目标位置确定待启用建筑设备模型。
对于本申请实施例，在确定目标位置和行走轨迹之后，基于建筑设备的位置信息、目标位置和行走轨迹，确定待启用建筑设备模型，例如，内部人员1的目标位置为位置a，照明设备模型1的位置为位置a，则待启用建筑设备包括：照明设备模型1，在内部人员向位置a行走的过程中，内部人员1的行走轨迹A，行走轨迹A包括：照明设备模型2的位置和照明设备模型3的位置，则待启用建筑设备还包括：照明设备模型2和照明设备3模型，通过当前人脸图像和预设人脸信息确定待启用建筑设备模型，提高了确定待启用建筑设备的效率，进而提高楼宇内资源分配的效率。
本申请实施例的另一种可能的实现方式，当前建筑设备信息包括：当前运行数据；基于当前建筑设备信息，从待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型以及对应的启用数据，具体可以包括：将各个待启用建筑设备模型对应的当前运行数据和预设运行数据进行比较，从待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型；基于可启用建筑设备模型和预设运行数据，确定可启用建筑设备模型对应的启用数据。
对于本申请实施例，当前运行数据可以为当前电流数据，预设运行数据是待启用建筑设备模型正常运行时对应的运行数据，预设运行数据可以为预设电流数据和预设电压数据，各个待启用建筑设备模型对应的预设运行数据可以全部相同，也可以部分相同，还可以均不同，在本申请实施例中不做限定。
进一步地，当待启用建筑设备模型对应的当前运行数据小于预设运行数据时，确定该待启用建筑设备模型为可启用建筑设备模型，将可启用建筑模型恢复至正常工作状态时的运行数据作为启用数据，例如，待启用建筑设备模型1的当前电流数据为0.05A，待启用建筑设备模型1的预设电流数据为0.5A以及预设电压数据为220V，则通过当前电流数据小于预设电流数据，确定待启用建筑设备模型1为可启用建筑设备，待启用建筑设备模型1在启用时，需要将电流增大至0.5A，则通过减小待启用建筑设备1的电阻，将待启用建筑设备1的电阻减小到440Ω，则440Ω为待启用建筑设备模型1的启用数据。在本申请实施例中，为了节省数据存储空间，基于当前运行数据和预设运行数据，确定可启用建筑设备和启用数据，进一步提高了楼宇内资源的利用率。
本申请实施例的另一种可能的实现方式，该方法还可以包括：将当前人脸图像和预设人脸信息进行比对，确定异常人脸图像；将异常人脸图像发送至报警设备。在本申请实施例中，预设人脸信息包括：预设人脸特征向量，通过提取当前人脸图像特征，对特征进行测量得到特征向量，基于当前特征向量和预设特征向量的差值，以及各个特征分别对应的预设权重，计算当前人脸图像和预设人脸信息对应的匹配值，将最大的匹配值确定为当前匹配值，若当前匹配值大于预设阈值，则该当前匹配值对于的当前人脸图像为外来人脸图像，在确定异常人脸图像之后，将异常人脸图像发送至报警设备，以使得安保人员对异常人员进行排查，以提高进入楼宇人员的安全性。
进一步地，将当前人脸图像和预设人脸信息进行比对时，确定异常人脸图像的步骤可以在从预设人脸信息中确定内部人脸信息的步骤之前执行，也可以在从预设人脸信息中确定内部人脸信息的步骤之后执行，还可以与从预设人脸信息中确定内部人脸信息的步骤同时执行。
本申请实施例的另一种可能的实现方式，该方法还可以包括：步骤Sa1(图中未示出)、步骤Sa2(图中未示出)和步骤Sa3(图中未示出)，其中，步骤Sa1可以在步骤S101之前执行，步骤Sa1也可以在步骤S101之后执行，步骤Sa1还可以与步骤S101同时执行。
步骤Sa1、获取楼宇内各个区域对应的当前人员数量。
对于本申请实施例，可以实时获取楼宇内各个区域对于的当前人员数量，也可以间隔特定时间楼宇内各个区域对应的当前人员数量，获取还可以当检测到用户的获取指令时，获取楼宇内各个区域对于的当前人员数量，在本申请实施例中不做限定。
进一步地，在获取当前人员数量信息后，将当前人员数量信息存储至数据库，例如，区域1对应的当前人员数量信息为10，区域2对应当前人员数量为23。
步骤Sa2、基于当前人员数量确定无人区域和人员减少区域。
对于本申请实施例，在楼宇内的工作人员离开工作区域，例如，下班后，确定无人区域，将人员数量减少的工作区域，确定为人员减少区域，将当前人员数量和对应的第一预设阈值进行比较，若当前人员数量小于第一预设阈值，则将该当前人员数量对应区域确定为无人区域，若当前人员数量大于第一预设阈值，则将当前人员数量和对应的第二预设阈值进行比较，若当前人员数量小于第二预设阈值，则将该当前人员数量对于的区域确定为人员减少区域，例如，区域1的第一预设阈值为0，第二预设阈值为10，区域1对应的当前人员数量为5，通过当前人员数量和第一预设阈值和第二预设阈值进行比较，则区域1为人员减少区域。
其中，第一预设阈值和第二预设阈值可以由工程师预先设置也可以由***预先设置，各个区域分别对应第一预设阈值都为0，各个区域分别对应的第二预设阈值可以全部相同，也可以部分相同，还可以均不同，在本申请实施例中不做限定。
步骤Sa3、控制无人区域对应的实体建筑设备关闭，以及控制人员减少区域对应的实体建筑设备进行调整。
进一步地，控制无人区域对应的实体建筑设备关闭的步骤可以在控制人员减少区域对应的实体建筑设备进行调整的步骤之前执行，也可以在控制人员减少区域对应的实体建筑设备进行调整的步骤之后执行，还可以与控制人员减少区域对应的实体建筑设备进行调整的步骤同时执行。
对于本申请实施例，在确定无人区域之后，通过发送指令控制无人区域对应的建筑设备关闭，在确定人员减少区域之后，通过发送指令控制人员减少区域对应的部分建筑设备增大电阻，调整建筑设备，以减少建筑设备的功率，通过对无人区域和人员减少区域分别对应的建筑设备的控制，进一步提高楼宇内资源的利用率。
本申请实施例的另一种可能的实现方式，楼宇数字孪生原模型包括：历史建筑设备信息；
该方法还可以包括：步骤Sb1(图中未示出)、步骤Sb2(图中未示出)和步骤Sb3(图中未示出)，其中，步骤Sb1可以在步骤Sa1之前执行，步骤Sb1也可以在步骤Sa1之后执行，步骤Sb1还可以与步骤Sa1同时执行。
步骤Sb1、获取各个区域对应的历史人员数量。
对于本申请实施例，可以在本地存储中获取各个建筑设备对应的历史建筑设备信息和各个区域对应的历史人员数量，也可以从其他设备中获取各个建筑设备对应的历史建筑设备信息和各个区域对应的历史人员数量，还可以获取用户输入的各个建筑设备对应的历史建筑设备信息和各个区域对应的历史人员数量，在本申请实施例中不做限定。
需要说明的是，历史建筑设备信息可以是当前建筑设备信息对应的当前时刻的前一分钟或者前一个月的历史建筑设备信息，历史人员数量可以是当前人员数量对应的当前时刻的前一分钟或者前一个月的历史人员数量，具体时间范围在本申请实施例中不做限定。
步骤Sb2、按照时间顺序将历史建筑设备信息和历史人员数量输入至原始模型进行训练，得到训练后的预测模型。
对于本身实施例，历史建筑设备信息包括：历史运行数据，将历史运行数据和历史人员数量进行归一化，将归一化后的历史运行数据和历史人员数量进行训练，得到训练后的预测模型。
步骤Sb3、将当前建筑设备信息和当前人员数量输入至预测模型，确定未来建筑设备信息。
对于本申请实施例，在得到训练后的预测模型，将当前建筑设备输入至预测模型，确定未来建筑设备信息，通过预测模型确定的未来建筑设备信息更准确，进一步提高对楼宇的监测，进而分配楼宇资源的效率。
上述实施例从方法流程的角度介绍了一种基于数字孪生的楼宇管控运营的方法，下述实施例从虚拟模块或者虚拟单元的角度介绍了一种基于数字孪生的楼宇管控运营的装置，具体详见下述实施例。
本申请实施例提供了一种基于数字孪生的楼宇管控运营的装置，如图2所示，该基于数字孪生的楼宇管控运营的装置20具体可以包括：第一获取模块21、第一确定模块22、第二确定模块23和第一控制模块24，其中，
第一获取模块21，用于获取楼宇数字孪生原模型、当前进入人员对应的当前人脸图像以及各个实体建筑设备分别对应的当前建筑设备信息，并基于当前建筑设备信息更新楼宇数字孪生原模型，得到楼宇数字孪生新模型；
第一确定模块22，用于基于当前人脸图像和预设人脸信息确定待启用建筑设备模型，待启用建筑设备模型是即将被使用的实体建筑设备对应的数字孪生模型；
第二确定模块23，用于基于当前建筑设备信息，从待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型以及对应的启用数据；
第一控制模块24，用于基于启用数据和可启用建筑设备模型，控制可启用实体建筑设备开启，可启用实体建筑设备是可启用建筑设备模型对应的物理实体。
本申请实施例的一种可能的实现方式，当前建筑设备信息包括：建筑设备的位置信息；
第一确定模块22在基于当前人脸图像和预设人脸信息确定待启用建筑设备模型时，具体用于：
将当前人脸图像和预设人脸信息进行比对，从预设人脸信息中确定内部人脸信息，内部人脸信息包括：内部人员工作区域位置；
基于内部人脸信息和楼宇数字孪生模型确定各个内部人员分别对应的目标位置和行走轨迹；基于建筑设备的位置信息、行走轨迹和目标位置确定待启用建筑设备模型。
本申请实施例的另一种可能的实现方式，装置20还包括：第三确定模块和发送模块，其中，
第三确定模块，用于将当前人脸信息和预设人脸信息进行比对，确定异常人脸图像；
发送模块，用于将异常人脸图像发送至报警设备。
本申请实施例的另一种可能的实现方式，第一确定模块22在将当前人脸图像和预设人脸信息进行比对，从预设人脸信息中确定内部人脸信息时，具体用于：
将当前人脸图像转换成当前特征向量；
将当前特征向量和预设人脸信息进行比对，从预设人脸信息中确定内部人脸信息；
其中，第一确定模块22在基于内部人脸信息和楼宇数字孪生新模型确定各个内部人员分别对应的目标位置和行走轨迹时，具体用于：
基于内部人脸信息确定目标位置；
基于目标位置、预设起始位置和楼宇数字孪生新模型确定各个内部人员分别对应的行走轨迹。
本申请实施例的另一种可能的实现方式，当前建筑设备信息还包括：当前运行数据；第二确定模块23在基于当前建筑设备信息，从待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型以及对应的启用数据时，具体用于：
将各个待启用建筑设备模型对应的当前运行数据和预设运行数据进行比较，从待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型；
基于可启用建筑设备模型和预设运行数据，确定可启用建筑设备模型对应的启用数据。
本申请实施例的另一种可能的实现方式，装置20还包括：第二获取模块、第四确定模块和第二控制模块，其中，
第二获取模块，用于获取楼宇内各个区域对应的当前人员数量；
第四确定模块，用于基于当前人员数量确定无人区域和人员减少区域；
第二确定模块，用于控制无人区域对应的实体建筑设备关闭，以及控制人员减少区域对应的实体建筑设备进行调整。
本申请实施例的另一种可能的实现方式，楼宇数字孪生原模型包括：历史建筑设备信息；
装置20还包括：第三获取模块、训练模块和第五确定模块，其中，
第三获取模块，用于获取各个区域对应的历史人员数量；
训练模块，用于按照时间顺序将历史建筑设备信息和历史人员数量输入至原始模型进行训练，得到训练后的预测模型；
第五确定模块，用于将当前建筑设备信息和当前人员数量输入至预测模型，确定未来建筑设备信息。
本申请实施例提供了一种基于数字孪生的楼宇管控运营的装置，与相关技术相比，在本申请实施例中，通过获取楼宇的当前建筑设备信息、楼宇数字孪生原模型和当前进入人员对应的当前人脸图像，并基于当前建筑信息更新楼宇数字孪生原模型，得到楼宇数字孪生新模型，并基于当前人脸图像确定楼宇数字孪生模型内的待启用建筑设备模型，其中，待启用建筑设备模型是即将被使用的实体建筑设备对应的数字孪生模型，在确定待启用建筑设备模型之后，基于当前建筑设备信息，从待启用建筑设备中确定可启用建筑设备模型以及可启用建筑设备模型对应的启用数据，并基于启用数据和可启用建筑设备模型，控制楼宇内可启用实体建筑设备开启，其中，可启用实体建筑设备是可启用建筑设备模型对应的物理实体，以合理地分配楼宇内的资源，进而提高楼宇内资源的利用率。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的一种基于数字孪生的楼宇管控运营的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请实施例提供了一种电子设备，如图3所示，图3所示的电子设备30包括：处理器301和存储器303。其中，处理器301和存储器303相连，如通过总线302相连。可选地，电子设备30还可以包括收发器304。需要说明的是，实际应用中收发器304不限于一个，该电子设备30的结构并不构成对本申请实施例的限定。
处理器301可以是CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，通用处理器，DSP(Digital Signal Processor，数据信号处理器)，ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit，专用集成电路)，FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器301也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
总线302可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线302可以是PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(ExtendedIndustry Standard Architecture，扩展工业标准结构)总线等。总线302可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一型的总线。
存储器303可以是ROM(Read Only Memory，只读存储器)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM(Electrically ErasableProgrammable Read Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、CD-ROM(Compact DiscRead Only Memory，只读光盘)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
存储器303用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器301来控制执行。处理器301用于执行存储器303中存储的应用程序代码，以实现前述方法实施例所示的内容。
其中，电子设备包括但不限于：移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。还可以为服务器等。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行前述方法实施例中相应内容。与相关技术相比，在本申请实施例中，通过获取楼宇的当前建筑设备信息、楼宇数字孪生原模型和当前进入人员对应的当前人脸图像，并基于当前建筑信息更新楼宇数字孪生原模型，得到楼宇数字孪生新模型，并基于当前人脸图像确定楼宇数字孪生模型内的待启用建筑设备模型，其中，待启用建筑设备模型是即将被使用的实体建筑设备对应的数字孪生模型，在确定待启用建筑设备模型之后，基于当前建筑设备信息，从待启用建筑设备中确定可启用建筑设备模型以及可启用建筑设备模型对应的启用数据，并基于启用数据和可启用建筑设备模型，控制楼宇内可启用实体建筑设备开启，其中，可启用实体建筑设备是可启用建筑设备模型对应的物理实体，以合理地分配楼宇内的资源，进而提高楼宇内资源的利用率。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于数字孪生的楼宇管控运营的方法，其特征在于，包括：
获取楼宇数字孪生原模型、当前进入人员对应的当前人脸图像以及各个实体建筑设备分别对应的当前建筑设备信息，并基于所述当前建筑设备信息更新所述楼宇数字孪生原模型，得到楼宇数字孪生新模型，所述当前建筑设备信息包括：建筑设备的位置信息；
基于所述当前人脸图像和预设人脸信息确定待启用建筑设备模型，所述待启用建筑设备模型是即将被使用的实体建筑设备对应的数字孪生模型；
基于所述当前建筑设备信息，从所述待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型以及对应的启用数据；
基于所述启用数据和所述可启用建筑设备模型，控制可启用实体建筑设备开启，所述可启用实体建筑设备是所述可启用建筑设备模型对应的物理实体；
所述基于所述当前人脸图像和预设人脸信息确定待启用建筑设备模型，包括：
将所述当前人脸图像和预设人脸信息进行比对，从所述预设人脸信息中确定内部人脸信息，所述内部人脸信息包括：内部人员工作区域位置；
基于所述内部人脸信息和所述楼宇数字孪生新模型确定各个内部人员分别对应的目标位置和行走轨迹；
基于所述建筑设备的位置信息、所述行走轨迹和所述目标位置确定待启用建筑设备模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述当前人脸图像和预设人脸信息进行比对，确定异常人脸图像；
将所述异常人脸图像发送至报警设备。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述当前人脸图像和预设人脸信息进行比对，从所述预设人脸信息中确定内部人脸信息，包括：
将所述当前人脸图像转换成当前特征向量；
将所述当前特征向量和预设人脸信息进行比对，从所述预设人脸信息中确定内部人脸信息；
其中，所述基于所述内部人脸信息和所述楼宇数字孪生新模型确定各个内部人员分别对应的目标位置和行走轨迹，包括：
基于所述内部人脸信息确定目标位置；
基于所述目标位置、预设起始位置和所述楼宇数字孪生新模型确定各个内部人员分别对应的行走轨迹。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前建筑设备信息还包括：当前运行数据；
所述基于所述当前建筑设备信息，从所述待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型以及对应的启用数据，包括：
将各个待启用建筑设备模型对应的所述当前运行数据和预设运行数据进行比较，从所述待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型；
基于所述可启用建筑设备模型和所述预设运行数据，确定所述可启用建筑设备模型对应的启用数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取楼宇内各个区域对应的当前人员数量；
基于所述当前人员数量确定无人区域和人员减少区域；
控制所述无人区域对应的实体建筑设备关闭，以及控制所述人员减少区域对应的实体建筑设备进行调整。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述楼宇数字孪生原模型包括：历史建筑设备信息；
所述方法还包括：
获取各个区域对应的历史人员数量；
按照时间顺序将所述历史建筑设备信息和所述历史人员数量输入至原始模型进行训练，得到训练后的预测模型；
将所述当前建筑设备信息和所述当前人员数量输入至所述预测模型，确定未来建筑设备信息。
7.一种基于数字孪生的楼宇管控运营的装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取楼宇数字孪生原模型、当前进入人员对应的当前人脸图像以及各个实体建筑设备分别对应的当前建筑设备信息，并基于所述当前建筑设备信息更新所述楼宇数字孪生原模型，得到楼宇数字孪生新模型，所述当前建筑设备信息包括：建筑设备的位置信息；
第一确定模块，用于基于所述当前人脸图像和预设人脸信息确定待启用建筑设备模型，所述待启用建筑设备模型是即将被使用的实体建筑设备对应的数字孪生模型；
第二确定模块，用于基于所述当前建筑设备信息，从待启用建筑设备模型中确定可启用建筑设备模型以及对应的启用数据；
第一控制模块，用于基于所述启用数据和所述可启用建筑设备模型，控制可启用实体建筑设备开启，所述可启用实体建筑设备是可启用建筑设备模型对应的物理实体；
所述第一确定模块在基于所述当前人脸图像和预设人脸信息确定待启用建筑设备模型时，具体用于：
将所述当前人脸图像和预设人脸信息进行比对，从所述预设人脸信息中确定内部人脸信息，所述内部人脸信息包括：内部人员工作区域位置；
基于所述内部人脸信息和所述楼宇数字孪生新模型确定各个内部人员分别对应的目标位置和行走轨迹；
基于所述建筑设备的位置信息、所述行走轨迹和所述目标位置确定待启用建筑设备模型。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或者多个处理器；
存储器；
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个应用程序配置用于：执行根据权利要求1～6任一项所述的一种基于数字孪生的楼宇管控运营的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1～6任一项所述的一种基于数字孪生的楼宇管控运营的方法。
CN202211237650.9A 2022-10-10 2022-10-10 基于数字孪生的楼宇管控运营的方法、装置、设备及介质 Active CN115619138B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211237650.9A CN115619138B (zh) 2022-10-10 2022-10-10 基于数字孪生的楼宇管控运营的方法、装置、设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211237650.9A CN115619138B (zh) 2022-10-10 2022-10-10 基于数字孪生的楼宇管控运营的方法、装置、设备及介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115619138A CN115619138A (zh) 2023-01-17
CN115619138B true CN115619138B (zh) 2023-04-28

Family

ID=84862009

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211237650.9A Active CN115619138B (zh) 2022-10-10 2022-10-10 基于数字孪生的楼宇管控运营的方法、装置、设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115619138B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116451317B (zh) * 2023-03-30 2024-07-05 北京构力科技有限公司 一种建筑运维方法、装置、设备及存储介质

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111667586A (zh) * 2020-06-09 2020-09-15 中亿丰建设集团股份有限公司 基于数字孪生的建筑信息数据处理方法及***
CN111737789A (zh) * 2020-03-09 2020-10-02 深大本原智慧科技(深圳)有限公司 基于3d数字场景的建筑数据可视化管理***
CN112783064A (zh) * 2021-01-06 2021-05-11 北京中电飞华通信有限公司 楼宇智能控制三维模型展示方法及相关设备
CN113011837A (zh) * 2021-03-03 2021-06-22 江苏杰瑞信息科技有限公司 一种基于微服务的数字孪生管控平台
CN113741910A (zh) * 2021-09-01 2021-12-03 上海商汤智能科技有限公司 场景交互方法及装置、电子设备和存储介质
DE102020212574A1 (de) * 2020-10-06 2022-04-07 Siemens Schweiz Ag Verfahren und Anordnung zur Optimierung des Energieverbrauchs von Gebäuden
CN114387762A (zh) * 2021-12-28 2022-04-22 北京中环鑫融科技有限公司 一种楼宇数据管理的方法、装置、设备及存储介质
CN114493500A (zh) * 2021-12-31 2022-05-13 新奥数能科技有限公司 基于数字孪生技术的能源设备管理方法及装置
CN114545969A (zh) * 2022-02-23 2022-05-27 平顶山天安煤业股份有限公司 一种基于数字孪生的电网智能巡检方法及***
CN114897241A (zh) * 2022-05-10 2022-08-12 南京英诺森软件科技有限公司 一种基于数字孪生的楼宇能效智能化监管预测方法
CN115013860A (zh) * 2022-05-27 2022-09-06 浙江英集动力科技有限公司 一种基于楼宇画像的喷射泵供热***自主优化调控方法
CN115035580A (zh) * 2022-06-24 2022-09-09 北京平视科技有限公司 一种人物数字孪生构建方法及***

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210157312A1 (en) * 2016-05-09 2021-05-27 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Intelligent vibration digital twin systems and methods for industrial environments
US20200234220A1 (en) * 2019-01-18 2020-07-23 Johnson Controls Technology Company Smart building automation system with employee productivity features

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111737789A (zh) * 2020-03-09 2020-10-02 深大本原智慧科技(深圳)有限公司 基于3d数字场景的建筑数据可视化管理***
CN111667586A (zh) * 2020-06-09 2020-09-15 中亿丰建设集团股份有限公司 基于数字孪生的建筑信息数据处理方法及***
DE102020212574A1 (de) * 2020-10-06 2022-04-07 Siemens Schweiz Ag Verfahren und Anordnung zur Optimierung des Energieverbrauchs von Gebäuden
CN112783064A (zh) * 2021-01-06 2021-05-11 北京中电飞华通信有限公司 楼宇智能控制三维模型展示方法及相关设备
CN113011837A (zh) * 2021-03-03 2021-06-22 江苏杰瑞信息科技有限公司 一种基于微服务的数字孪生管控平台
CN113741910A (zh) * 2021-09-01 2021-12-03 上海商汤智能科技有限公司 场景交互方法及装置、电子设备和存储介质
CN114387762A (zh) * 2021-12-28 2022-04-22 北京中环鑫融科技有限公司 一种楼宇数据管理的方法、装置、设备及存储介质
CN114493500A (zh) * 2021-12-31 2022-05-13 新奥数能科技有限公司 基于数字孪生技术的能源设备管理方法及装置
CN114545969A (zh) * 2022-02-23 2022-05-27 平顶山天安煤业股份有限公司 一种基于数字孪生的电网智能巡检方法及***
CN114897241A (zh) * 2022-05-10 2022-08-12 南京英诺森软件科技有限公司 一种基于数字孪生的楼宇能效智能化监管预测方法
CN115013860A (zh) * 2022-05-27 2022-09-06 浙江英集动力科技有限公司 一种基于楼宇画像的喷射泵供热***自主优化调控方法
CN115035580A (zh) * 2022-06-24 2022-09-09 北京平视科技有限公司 一种人物数字孪生构建方法及***

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李婷婷 等."浅析基于数字孪生技术的智慧医院后勤运维场景应用".《智能建筑电气技术》.2022,第16卷(第2期),第105-110页. *
潘军."基于BIM的数字协同平台在楼宇智慧运营中的应用实践研究".《上海房地》.2021,(第10期),第21-23页. *
王艺蕾 ; 陈烨 ; 王文 ; .基于数字孪生的绿色建筑运营成本管理***设计与应用.建筑节能.2020,(第09期),第70-76页. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN115619138A (zh) 2023-01-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20190147300A1 (en) Anomaly detection in multidimensional time series data
US20190057320A1 (en) Data processing apparatus for accessing shared memory in processing structured data for modifying a parameter vector data structure
CN115619138B (zh) 基于数字孪生的楼宇管控运营的方法、装置、设备及介质
CN112862546B (zh) 用户流失预测方法、装置、计算机设备及存储介质
WO2023050534A1 (zh) 轨道交通站点设备能耗预测方法、装置、设备和存储介质
CN117688342B (zh) 一种基于模型的设备状态预测方法、电子设备及存储介质
US20210294800A1 (en) Context-aware maintenance window identification
CN113705628A (zh) 预训练模型的确定方法、装置、电子设备以及存储介质
CN116684330A (zh) 基于人工智能的流量预测方法、装置、设备及存储介质
CN116542781A (zh) 任务分配方法、装置、计算机设备及存储介质
CN115757075A (zh) 任务异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113408070B (zh) 发动机参数的确定方法、装置、设备及存储介质
CN109272165B (zh) 注册概率预估方法、装置、存储介质及电子设备
CN113326449A (zh) 预测交通流量的方法、装置、电子设备和介质
CN116108276A (zh) 基于人工智能的信息推荐方法、装置及相关设备
CN113094597B (zh) 基于机器学习的千人千面门户处理方法、装置及相关设备
CN109361539A (zh) 一种基于发育网络的性能告警方法和装置
CN115550615A (zh) 智能设备的录像方法及装置、电子设备和存储介质
CN110782063B (zh) 区域拥堵程度的预测方法、装置
JP7443355B2 (ja) 需要予測装置
CN114239538A (zh) 断言处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112668788A (zh) 基于深度学习的用户评分模型训练方法及相关设备
CN113361575A (zh) 模型训练方法、装置和电子设备
CN111949867A (zh) 跨app的用户行为分析模型训练方法、分析方法及相关设备
CN113487316B (zh) 分布式支付***安全处理方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant