TWI769791B - 基於人員舒適度的空調控制系統 - Google Patents

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Abstract

一種基於人員舒適度的空調控制系統,供應用於一空間中的空調設備,該空調控制系統包含一環境感測單元、一攝像裝置與一運算裝置,該環境感測單元偵測該空間的環境並對應輸出一環境感測資料,該攝像裝置拍攝並輸出該空間中包含人像的一即時影像,該運算裝置儲存有一人體姿態辨識模型、一衣著辨識模型與一人體舒適度程式套件;該運算裝置將該即時影像輸入至該人體姿態辨識模型以及該衣著辨識模型,並根據其辨識資訊與該環境感測資料實施該人體舒適度程式套件的運算以得到一舒適度評估值,以及根據該舒適度評估值控制空調設備的運轉狀態。

Description

基於人員舒適度的空調控制系統
本發明係有關一種空調控制系統,特別是指基於人員舒適度的空調控制系統。
習知安裝在室內空間的一空調設備(例如冷氣機)具有一溫度偵測器,該溫度偵測器用以偵測一室內溫度,使用者可操作一遙控器以輸出一溫度設定值至該空調設備,該空調設備的控制器可判斷該室內溫度是否大於該溫度設定值。當該控制器判斷出該室內溫度大於該溫度設定值,該控制器可調升該空調設備的壓縮機馬達的運轉功率以加強冷房效果;相對的,當該控制器判斷出該室內溫度低於該溫度設定值,該控制器可調降該空調設備的壓縮機馬達的運轉功率以達省電效果。
由此可見,習知空調設備僅單方面根據該室內溫度的高低來決定是否要加強冷房效果,然而,該室內溫度無法有效反映室內人員的體感溫度,導致習知空調設備在加強或減弱冷房效果時機往往無法滿足室內人員,從而讓室內人員感到太冷或冷房效果不足,造成使用上的困擾。
有鑒於此,本發明的主要目的是提供一種基於人員舒適度的空調控制系統,以期克服習知空調設備在加強或減弱冷房效果時機往往無法滿足室內人員的缺點。
本發明基於人員舒適度的空調控制系統供應用於一空間中的至少一空調設備,該空調控制系統包含: 一環境感測單元,偵測該空間的環境並對應輸出一環境感測資料; 一攝像裝置,拍攝並輸出該空間的一即時影像,該即時影像包含至少一人像;以及 一運算裝置,訊號連接該環境感測單元、該攝像裝置與該至少一空調設備,該運算裝置儲存有一人體姿態辨識模型、一衣著辨識模型與一人體舒適度程式套件;該運算裝置將該即時影像輸入至該人體姿態辨識模型以及該衣著辨識模型,並根據其辨識資訊與該環境感測資料實施該人體舒適度程式套件的運算以得到一舒適度評估值,該運算裝置根據該舒適度評估值控制該至少一空調設備的運轉狀態。
綜上所述,本發明除了根據該環境感測資料,還根據該體姿態辨識模型與該衣著辨識模型的辨識資訊實施該人體舒適度程式套件的運算以得到該舒適度評估值,而該舒適度評估值與人員當下感受到的舒適度相關,由此可見,該舒適度評估值是本發明控制空調設備運轉狀態的根據之一。和習知空調設備相比,本發明並非僅單方面根據室內溫度的高低來決定是否要加強冷房效果,而是將人員姿態、衣著以及環境感測資料作一綜合性考量以控制該至少一空調設備的運轉狀態,在該綜合性考量之下,相對地能讓人員感到較舒適。
本發明空調控制系統供應用於一空間中的至少一空調設備,該空間可為一室內空間,例如教室、辦公室、會議室、禮堂、房間、客廳…等,但不以前述舉例為限,該至少一空調設備的數量可為一台或多台,其數量與設置位置可視該空間的大小或坪數而定。該至少一空調設備可為冷氣機、暖氣機或冷暖氣機,本發明的實施例中,該至少一空調設備係以冷氣機為例進行說明。
請參考圖1,本發明空調控制系統的實施例包含一環境感測單元10、一攝像裝置20與一運算裝置30,其配置方式可參考圖2為範例,該空間S設有講台40、座椅41與一台空調設備42,該空調設備42的出風口朝向該空間S內部。
該環境感測單元10偵測該空間S的環境並對應輸出一環境感測資料100,該環境感測單元10可包含一乾球溫度計11、一黑球溫度計12、一相對濕度計13與一空氣流速計14當中的至少一種,該乾球溫度計11、該黑球溫度計12、該相對濕度計13與該空氣流速計14可為電子式感測裝置,其可視需求而設置在該空間的適當位置(例如天花板、牆壁或地上)。或者,該乾球溫度計11、該黑球溫度計12與該相對濕度計13可為一整合式量測儀器。
該乾球溫度計11供輸出一乾球溫度信號tdb,其反映該乾球溫度計11所感測到之該空間S的溫度,其單位可為攝氏(℃)或華氏(℉);該黑球溫度計12供輸出一黑球溫度信號tr,其反映該黑球溫度計12所感測到之該空間S的溫度,其單位可為攝氏(℃)或華氏(℉);該相對濕度計13供輸出一相對濕度信號rh,其反映該相對濕度計13所感測到之該空間S的相對濕度,其可以百分比(%)之數值;該空氣流速計14供輸出一空氣流速信號vr,其反映該空氣流速計14所感測到之該空間的空氣流通狀態,其單位可為公尺/秒(m/s),例如該空氣流速計14可供設置在門窗處。對應的,該環境感測單元10所輸出的該環境感測資料100可包含該乾球溫度信號tdb、該黑球溫度信號tr、該相對濕度信號rh與該空氣流速信號vr當中的至少一種。
該攝像裝置20設置在該空間S中並朝向該空間S進行拍攝,該攝像裝置20輸出該空間S的一即時影像200,其中,當該空間S中有至少一人員且該至少一人員進入該攝像裝置20的拍攝範圍,該即時影像200可包含對應於該至少一人員的至少一人像。該攝像裝置20可例如為數位相機、網路攝影機、運動攝影機或具拍攝功能的智慧型手機或平板電腦。
該運算裝置30訊號連接該環境感測單元10、該攝像裝置20與該至少一空調設備42,以供彼此進行訊號與資料的傳輸,故該運算裝置30可從該環境感測單元10即時接收該環境感測資料100,該運算裝置30可從該攝像裝置20接收該即時影像200,該運算裝置30可輸出控制信號CS至該至少一空調設備42,以控制該至少一空調設備42的運轉狀態,例如啟動空調設備42而排出冷氣,或停止運轉而不排出冷氣。
該運算裝置30對該環境感測單元10、該攝像裝置20與該至少一空調設備42的訊號連接手段可為有線連接手段或無線連接手段。以有線連接手段為例,該運算裝置30可透過一實體傳輸線連接該攝像裝置20,該實體信號線例如可為高畫質多媒體介面(HDMI)傳輸線或通用串列匯流排(USB)傳輸線;該運算裝置30可透過實體信號線連接該環境感測單元10之中的電子式感測裝置;該運算裝置30可透過實體信號線連接各該空調設備42的控制電路板的控制接點/腳位。另一方面,無線連接手段可運用物聯網之短距離無線通信技術,例如該運算裝置30可透過WiFi通訊技術或藍牙(Bluetooth)通訊技術連線到該攝像裝置20、各該空調設備42及/或該環境感測單元10之中的電子式感測裝置,而透過無線連接手段,可避免於該空間S中實體線路佈線的工程,圖2所示的範例中,該空間S設有一WiFi裝置50以供實施各裝置的無線連線。
該運算裝置30實施一人體姿態辨識模型M(met)、一衣著辨識模型M(col)與一人體舒適度程式套件P(comfort)的運算,並根據其運算結果控制所述空調設備的運轉,其中,該人體姿態辨識模型M(met)與該衣著辨識模型M(col)為影像辨識模型,請配合參考圖3,該運算裝置30將該即時影像200輸入至該人體姿態辨識模型M(met)以得到一人體姿態資訊X1,亦即該人體姿態資訊X1是該人體姿態辨識模型M(met)的輸出資訊,以及將該即時影像200輸入至該衣著辨識模型M(col)以得到一衣著資訊X2,亦即該衣著資訊X2是該衣著辨識模型M(col)的輸出資訊。
該運算裝置30可為桌上型電腦、筆記型電腦或雲端運算裝置,該運算裝置30包含一儲存單元31,該儲存單元31用以儲存包含該人體姿態辨識模型M(met)、該衣著辨識模型M(col)、該人體舒適度程式套件P(comfort)以及與控制所述空調設備有關的程式資料。該儲存單元31例如可為傳統硬碟(HDD)、固態硬碟(SSD)、記憶卡或記憶體。該運算裝置30包含一中央處理器(CPU)或一圖形處理器(GPU),故可透過該中央處理器(CPU)或該圖形處理器(GPU)執行所述程式資料,以實施該人體姿態辨識模型M(met)、該衣著辨識模型M(col)與該人體舒適度程式套件P(comfort)的運算,並能根據該人體舒適度程式套件P(comfort)的執行結果去實施空調設備42的運轉控制。
如前所述的程式資料可建立於Python程式語言,但不限於Python程式語言,也就是說,該人體姿態辨識模型M(met)、該衣著辨識模型M(col)與該人體舒適度程式套件P(comfort)的程式資料可採用現有技術,例如該人體姿態辨識模型M(met)與該衣著辨識模型M(col)的程式資料可在Github網站平台下載,其中,該人體姿態辨識模型M(met)可採用OpenPose開放原始碼(參考網址:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose)。該衣著辨識模型M(col)可採用OpenCV開放原始碼(參考網址:https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Object-Detection-API-Tutorial-Train-Multiple-Objects-Windows-10)。該人體舒適度程式套件P(comfort)的程式資料可採用pythermalcomfort公開程式套件,本發明採用的版本為1.3.6 (參考網址:https://pypi.org/project/pythermalcomfort/)。是以,該人體姿態辨識模型M(met)、該衣著辨識模型M(col)與該人體舒適度程式套件P(comfort)為現有公開可得資訊,在此容不詳述其程式架構與運作原理。
下載並儲存該人體姿態辨識模型M(met)與該衣著辨識模型M(col)於該儲存單元31後,可對各模型進行訓練,訓練圖片樣本的範例可參考圖4A至4E,其中,圖4A是人員呈現「站姿」且穿著「長衣長褲」的訓練圖片樣本61,圖4B是人員呈現「站姿」且穿著「長衣短褲」的訓練圖片樣本62,圖4C是人員呈現「站姿」且穿著「短衣長褲」的訓練圖片樣本63,圖4D是人員呈現「站姿」且穿著「短衣短褲」的訓練圖片樣本64,圖4E是人員呈現「坐姿」且穿著「短衣短褲」的訓練圖片樣本65。需說明的是,訓練圖片樣本的態樣多元,圖4A至圖4E為僅供參考的範例而已,並不以此為限,例如其他訓練圖片樣本中的人員可呈現蹲姿、走動及跑動,或穿著長裙、短裙…等等。是以,透過模型的訓練,可提升該人體姿態辨識模型M(met)與該衣著辨識模型M(col)的辨識準確度,而在本發明實際運用時,該人體姿態辨識模型M(met)與該衣著辨識模型M(col)分別為已經完成訓練的模型。
前述中,該人體姿態資訊X1可反映人員在該空間的姿態,例如坐姿、站姿、走動姿態或跑動姿態…等;該衣著資訊X2可反映人員在該空間的穿著,例如長(袖)衣、短(袖)衣、長褲(裙)或短褲(裙)…等。由此可見,人員體感溫度係與該人體姿態資訊X1及該衣著資訊X2息息相關,例如跑動的人比坐著的人感到熱,或穿短袖衣的人比穿長袖衣的人感到冷。又如圖6所示的一舒適度評估值Y是根據該人體姿態資訊X1及該衣著資訊X2演算而來,是以,本發明之該運算裝置30根據該舒適度評估值Y控制該至少一空調設備42的運轉狀態,而能讓人員感到舒適,具體說明如下。
該人體姿態資訊X1包含至少一姿態辨識結果Xa與至少一人員數量值Xb,一筆姿態辨識結果Xa對應於一筆人員數量值Xb;該衣著資訊X2包含至少一衣著辨識結果Xc與至少一衣著數量值Xd,一筆衣著辨識結果Xc對應於一筆衣著數量值Xd。舉例來說,圖5為該運算裝置30從該攝像裝置20擷取到的即時影像200之一(圖5僅呈現人像示意圖,容省略背景景物),該人體姿態辨識模型M(met)根據該即時影像200所辨識出的該至少一姿態辨識結果Xa包含「站姿」,該至少一人員數量值Xb包含「2」,也就是辨識出該即時影像200中有兩位站著的人員。另一方面,該衣著辨識模型M(col)根據該即時影像200所辨識出的該至少一衣著辨識結果Xc包含「長衣」、「短衣」、「長褲」與「短褲」,對應的,該至少一衣著數量值Xd包含「1」、「1」、「1」與「1」,也就是所辨識出該即時影像200中有一件長衣、一件短衣、一件長褲與一件短褲。如前述對圖5的辨識結果整理如下表:
  姿態辨識結果 人員數量值 衣著辨識結果 衣著數量值
即時影像 站姿 2 長衣 1
短衣 1
長褲 1
短褲 1
請配合參考下表,該儲存單元31可儲存一代謝對照表Table_met,該代謝對照表Table_met包含複數姿態狀態與對應各該姿態狀態的一代謝參考值。
姿態狀態 代謝參考值
坐姿 1
站姿 1.2
走路 2.0
請配合參考下表,該儲存單元31可儲存一衣著對照表Table_col,該衣著對照表Table_col包含複數衣著狀態與對應各該衣著狀態的一衣著參考值。
衣著狀態 衣著參考值
短褲 0.06
長褲 0.24
短衣 0.17
長衣 0.34
需說明的是,該人體姿態辨識模型M(met)能辨識的姿態與該代謝對照表Table_met之內容不以「站姿」、「坐姿」、「走路」為限,該衣著辨識模型M(col)能辨識的衣著與該衣著對照表Table_col的內容不以「長衣」、「短衣」、「長褲」與「短褲」為限,本發明僅是提供範例舉例說明而已。
具體而言,該代謝對照表Table_met與該衣著對照表Table_col的內容可根據現有公開資訊,參考美國冷凍空調協會(American Society of Heating, Refrigerating, and Air Condition Engineers, ASHRAE)之標準第55-2010號「ANSI/ASHRAE Standard 55-2010:Thermal Environmental Conditions for Human Occupancy」(如附件),資料網址:http://arco-hvac.ir/wp-content/uploads/2015/11/ASHRAE-55-2010.pdf。其中,ANSI/ASHRAE Standard 55-2010中的表A1(TABLE A1:Metabolic Rates for Typical Tasks)可作為建立該代謝對照表Table_met中的姿態狀態(對應該表A1的Activity欄位)與代謝參考值(對應該表A1的Met Units欄位)的參考依據。ANSI/ASHRAE Standard 55-2010中的表B2(TABLE B2:Garment Insulation)可作為建立該衣著對照表Table_col中的衣著狀態(對應該表B2的Garment Description欄位)與衣著參考值(對應該表B2的I clu,col欄位)。是以,使用者可將該代謝對照表Table_met與該衣著對照表Table_col的內容根據ANSI/ASHRAE Standard 55-2010而預先輸入而建立及儲存在該儲存單元31,以供運算時讀取。
請配合參考圖6,在分別得到該人體姿態辨識模型M(met)與該衣著辨識模型M(col)的辨識資訊後,該運算裝置30可透過查表方式,在該代謝對照表Table_met進行比對而得到與該至少一姿態辨識結果Xa對應的至少一代謝參考值Xa_met,以及在該衣著對照表Table_col進行比對而得到與該至少一衣著辨識結果Xc對應的至少一衣著參考值Xc_col。
是以,該運算裝置30可根據環境感測資料100、人員數量值Xb、代謝參考值Xa_met、衣著數量值Xd與衣著參考值Xc_col實施該人體舒適度程式套件P(comfort)的運算以得到該舒適度評估值Y,亦即該舒適度評估值Y是該人體舒適度程式套件P(comfort)的輸出資訊,該人體舒適度程式套件P(comfort)的實施例可為一預測平均表決(Predicted Mean Vote, PMV)程式套件,後稱PMV程式套件(PMV);該人體舒適度程式套件P(comfort)的實施例或可為一標準有效溫度(Standard Effective Temperature, SET)程式套件(SET),後稱SET程式套件,分別說明如下。
請參考圖6,該運算裝置30實施該PMV程式套件(PMV)的運算時,除了以人員數量值Xb、代謝參考值Xa_met、衣著數量值Xd與衣著參考值Xc_col為依據,還將該乾球溫度信號tdb、該黑球溫度信號tr、該相對濕度信號rh與該空氣流速信號vr一併提供至該PMV程式套件(PMV),使該PMV程式套件(PMV)能根據人員數量值Xb、代謝參考值Xa_met、衣著數量值Xd、衣著參考值Xc_col、乾球溫度信號tdb、黑球溫度信號tr、相對濕度信號rh與空氣流速信號vr計算並輸出該舒適度評估值Y,該PMV程式套件(PMV)所輸出的該舒適度評估值Y為一數值。
該儲存單元31儲存可調整的一上限值TH_u及/或一下限值TH_l,該上限值TH_u及該下限值可為一數值,例如該上限值TH_u可為0.5,該下限值TH_l可為-0.5。該運算裝置30透過該PMV程式套件(PMV)得到該舒適度評估值Y後,該運算裝置30判斷該舒適度評估值Y是否大於該上限值TH_u,當該運算裝置30判斷出該舒適度評估值Y大於該上限值TH_u,即Y>TH_u,代表該空間S的人員可能體感較熱而不舒服,該運算裝置30輸出至該空調設備42的該控制指令CS為啟動指令,讓該空調設備42運轉以排出冷氣;另一方面,當該運算裝置30判斷出該舒適度評估值Y小於該下限值TH_l,即Y<TH_l,代表該空間S的人員可能體感較冷,該運算裝置30輸出至該空調設備42的該控制指令CS為停機指令,讓該空調設備42停止運轉以中止排出冷氣。
該運算裝置30實施該SET程式套件(SET)的運算時,類似於該PMV程式套件(PMV),該SET程式套件(SET)能根據人員數量值Xb、代謝參考值Xa_met、衣著數量值Xd、衣著參考值Xc_col、乾球溫度信號tdb、黑球溫度信號tr、相對濕度信號rh與空氣流速信號vr計算並輸出該舒適度評估值Y,該SET程式套件(SET)所輸出的該舒適度評估值Y為一溫度值,例如攝氏溫度值(℃)或華氏溫度值(℉)。該儲存單元31儲存可調整的一溫度設定值Tset,例如該溫度設定值Tset可為攝氏27度。該運算裝置30透過該SET程式套件(SET)得到該舒適度評估值Y後,該運算裝置30判斷該舒適度評估值Y是否大於該溫度設定值Tset,當該運算裝置30判斷出該舒適度評估值Y大於該溫度設定值Tset,即Y>Tset,代表該空間S的人員可能體感較熱,該運算裝置30輸出至該空調設備42的該控制指令CS為啟動指令,讓該空調設備42運轉以排出冷氣。
前述範例是以一台空調設備42為例,於其他實施例中,當該空間有複數台空調設備時,該運算裝置亦可與該複數台空調設備訊號連線,並輸出啟動指令至該複數台空調設備,使該複數台空調設備同步啟動運轉或同步停止運轉。而除了同步控制多台空調設備,本發明還可各別控制任一空調設備的運轉狀態,說明如下。
請參考圖7,該運算裝置30可訊號連接一第一空調設備421與一第二空調設備422,該第一空調設備421與該第二空調設備422的設置位置可參考圖8,例如該第一空調設備421可配置在該空間S的前方,該第二空調設備422可配置在該空間S的後方。圖9為該運算裝置30從該攝像裝置20擷取到的即時影像200之一(圖9僅呈現人像與空調設備示意圖,容省略其他背景景物),該運算裝置30根據一分界線div將該即時影像200區分為一第一子影像201與一第二子影像202,其中,該分界線div可水平定義在該即時影像200的中央處,但不以此為限,該第一子影像201(即該空間S前方處)的辨識資訊用以對應控制該第一空調設備421,該第二子影像202(即該空間S前方處)的辨識資訊用以對應控制該第二空調設備422。依此類推,當該即時影像200被區分為複數子影像時,該運算裝置30能根據該複數子影像的辨識資訊分別對應控制不同的空調設備。
該運算裝置30分別將該第一子影像201與該第二子影像202輸入至該人體姿態辨識模型M(met)以及該衣著辨識模型M(col),其辨識結果整理如下表:
  姿態辨識結果 人員數量值 衣著辨識結果 衣著數量值
第一子影像 站姿 1 長衣 1
長褲 1
第二子影像 站姿 2 短衣 2
長褲 1
短褲 1
該運算裝置30以查表方式得到該第一子影像201與該第二子影像202之各姿態辨識結果Xa對應的代謝參考值Xa_met與各衣著辨識結果Xc對應的衣著參考值Xc_col,並據以分別實施該人體舒適度程式套件P(comfort)的運算,以得到對應於該第一子影像201的第一舒適度評估值Y1和對應於該第二子影像202的第二舒適度評估值Y2。如此一來,該運算裝置30可實施分區空調控制,舉例來說,當該運算裝置30判斷出該第一舒適度評估值Y1大於該上限值TH_u但該第二舒適度評估值Y2低於該上限值TH_u,即Y1>TH_u且Y2<TH_u,代表該空間S前方的人員可能體感較熱,但該空間S後方的人員尚覺得舒適,該運算裝置30能僅啟動該第一空調設備421排出冷氣,但不啟動該第二空調設備422。
綜上所述,該舒適度評估值Y是本發明控制該空調設備42運轉狀態的根據之一,其中,該舒適度評估值Y取決於該空間S中的人員現況(例如人數、穿著與活動量),其與人員當下感受到的舒適度相關;舉例來說,當室內環境有多人聚集、較多人員穿得較多或多人活動量較大,該舒適度評估值Y較高,反之較低。是以,隨著該運算裝置30判斷出該舒適度評估值Y大於該上限值TH_u或低於該下限值TH_l,能反映人員感到太熱或太冷的不適感,進而適時啟動或關閉空調設備42,讓人員能處於較舒適的環境中。
10:環境感測單元 100:環境感測資料 11:乾球溫度計 12:黑球溫度計 13:相對濕度計 14:空氣流速計 20:攝像裝置 200:即時影像 201:第一子影像 202:第二子影像 30:運算裝置 31:儲存單元 40:講台 41:座椅 42:空調設備 421:第一空調設備 422:第二空調設備 50:WiFi裝置 61,62,63,64,65:訓練圖片樣本 S:空間 tdb:乾球溫度信號 tr:黑球溫度信號 rh:相對濕度信號 vr:空氣流速信號 CS:控制信號 M(met):人體姿態辨識模型 M(col):衣著辨識模型 P(comfort):人體舒適度程式套件 X1:人體姿態資訊 X2:衣著資訊 Y:舒適度評估值 Y1:第一舒適度評估值 Y2:第二舒適度評估值 Table_met:代謝對照表 Table_col:衣著對照表 Xa:態辨識結果 Xa_met:代謝參考值 Xb:人員數量值 Xc:衣著辨識結果 Xc_col:衣著參考值 Xd:衣著數量值 PMV:PMV程式套件 SET:SET程式套件 TH_u:上限值 TH_l:下限值 Tset:溫度設定值 div:分界線
圖1:本發明基於人員舒適度的空調控制系統的實施例的方塊示意圖。 圖2:本發明的實施例的使用情境示意圖。 圖3:本發明中運算裝置將即時影像輸入至人體姿態辨識模型與衣著辨識模型並得到其辨識資訊的示意圖。 圖4A:本發明中該人體姿態辨識模型與該衣著辨識模型的訓練圖片樣本的範例的示意圖(一)。 圖4B:本發明中該人體姿態辨識模型與該衣著辨識模型的訓練圖片樣本的範例的示意圖(二)。 圖4C:本發明中該人體姿態辨識模型與該衣著辨識模型的訓練圖片樣本的範例的示意圖(三)。 圖4D:本發明中該人體姿態辨識模型與該衣著辨識模型的訓練圖片樣本的範例的示意圖(四)。 圖4E:本發明中該人體姿態辨識模型與該衣著辨識模型的訓練圖片樣本的範例的示意圖(五)。 圖5:本發明中運算裝置從攝像裝置接收的即時影像的示意圖。 圖6:本發明中運算裝置實施查表方式與人體舒適度程式套件的示意圖。 圖7:本發明基於人員舒適度的空調控制系統的另一實施例方塊示意圖。 圖8:本發明的另一實施例的使用情境示意圖。 圖9:本發明中運算裝置從攝像裝置接收的即時影像的示意圖。
10:環境感測單元
100:環境感測資料
11:乾球溫度計
12:黑球溫度計
13:相對濕度計
14:空氣流速計
20:攝像裝置
200:即時影像
30:運算裝置
31:儲存單元
42:空調設備
tdb:乾球溫度信號
tr:黑球溫度信號
rh:相對濕度信號
vr:空氣流速信號
CS:控制信號
M(met):人體姿態辨識模型
M(col):衣著辨識模型
P(comfort):人體舒適度程式套件
Table_met:代謝對照表
Table_col:衣著對照表
TH_u:上限值
TH_l:下限值
Tset:溫度設定值

Claims (9)

  1. 一種基於人員舒適度的空調控制系統,供應用於一空間中的至少一空調設備,該空調控制系統包含:一環境感測單元,偵測該空間的環境並對應輸出一環境感測資料;一攝像裝置,拍攝並輸出該空間的一即時影像,該即時影像包含至少一人像;以及一運算裝置,訊號連接該環境感測單元、該攝像裝置與該至少一空調設備,該運算裝置儲存有一人體姿態辨識模型、一衣著辨識模型與一人體舒適度程式套件;該運算裝置將該即時影像輸入至該人體姿態辨識模型以及該衣著辨識模型,並根據其辨識資訊與該環境感測資料實施該人體舒適度程式套件的運算以得到一舒適度評估值,該運算裝置根據該舒適度評估值控制該至少一空調設備的運轉狀態;其中,該運算裝置包含一儲存單元以儲存該人體姿態辨識模型、該衣著辨識模型與該人體舒適度程式套件的程式資料。
  2. 如請求項1所述之基於人員舒適度的空調控制系統,其中,該環境感測單元包含一乾球溫度計、一黑球溫度計、一相對濕度計與一空氣流速計當中的至少一種;對應的,該環境感測資料包含一乾球溫度信號、一黑球溫度信號、一相對濕度信號與一空氣流速信號當中的至少一種。
  3. 如請求項1所述之基於人員舒適度的空調控制系統,其中,該儲存單元儲存一代謝對照表與一衣著對照表;該運算裝置將該即時影像輸入至該人體姿態辨識模型以得到一人體姿態資訊,該人體姿態資訊包含至少一姿態辨識結果與至少一人員數量值;該運算裝置透過查表方式,在該代謝對照表得到與該至少一姿態辨識結果對應的至少一代謝參考值; 該運算裝置將該即時影像輸入至該衣著辨識模型以得到一衣著資訊,該衣著資訊包含至少一衣著辨識結果與至少一衣著數量值;該運算裝置透過查表方式,在該衣著對照表得到與該至少一衣著辨識結果對應的至少一衣著參考值;該運算裝置根據該環境感測資料、該至少一人員數量值、該至少一代謝參考值、該至少一衣著數量值與該至少一衣著參考值實施該人體舒適度程式套件的運算以得到該舒適度評估值。
  4. 如請求項3所述之基於人員舒適度的空調控制系統,其中,該儲存單元儲存一上限值,該上限值為一數值;當該運算裝置判斷出該舒適度評估值大於該上限值,該運算裝置輸出至該至少一空調設備的控制指令為一啟動指令。
  5. 如請求項4所述之基於人員舒適度的空調控制系統,其中,該儲存單元儲存一下限值,該下限值為一數值;當該運算裝置判斷出該舒適度評估值小於該下限值,該運算裝置輸出至該至少一空調設備的控制指令為一停機指令。
  6. 如請求項3所述之基於人員舒適度的空調控制系統,其中,該儲存單元儲存一溫度設定值;當該運算裝置判斷出該舒適度評估值大於該溫度設定值,該運算裝置輸出至該至少一空調設備的控制指令為一啟動指令。
  7. 如請求項1所述之基於人員舒適度的空調控制系統,其中,該至少一空調設備為複數空調設備,該運算裝置同步控制該複數空調設備的運轉狀態。
  8. 如請求項1所述之基於人員舒適度的空調控制系統,其中,該至少一空調設備為複數空調設備,該運算裝置各別控制任一空調設備的運轉狀態。
  9. 如請求項8所述之基於人員舒適度的空調控制系統,其中,該即時影像被區分為複數子影像,該運算裝置根據該複數子影像的辨識資訊分別對應控制不同的空調設備的運轉狀態。
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TW201344595A (zh) * 2012-04-25 2013-11-01 Chunghwa Telecom Co Ltd 結合影像辨識之空調舒適度控制系統與方法
TW201504584A (zh) * 2013-07-26 2015-02-01 Eco Factory Co Ltd 空氣調和裝置及空氣調和裝置之運轉方法

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