[发明专利]基于监控视频数据的高校教学楼暖通空调智能调控方法

说明书

基于监控视频数据的高校教学楼暖通空调智能调控方法，包括以下步骤；步骤一：教室内的人员识别与人数统计；步骤二：基于人数等信息的教室温度预测；步骤三：基于教室温度的学生群体平均热舒适度预测；步骤四：基于学生群体平均热舒适度的室内最佳温度范围确定；步骤五：基于学生平均热舒适度的教室暖通空调实时智能调控。本发明依据室内实时的人员占用数据和室外天气数据，对室内温度和学生平均的热舒适度进行预测，并依据预测结果对室内暖通空调设备进行智能调控的方法。该方法根据教室的实施占用情况，在及时保障教室内学生热舒适度的同时，尽可能减少了不必要的暖通空调能耗。

技术领域

本发明涉及暖通空调智能调控技术领域，特别涉及基于监控视频数据的高校教学楼暖通空调智能调控方法。

背景技术

在高校中，教学楼是老师和学生经常活动的地方。由于占用时间长且占用密度大，教学楼拥有较高的建筑能耗，其中暖通空调能耗是教学楼建筑能耗的主要部分。对暖通空调进行科学合理的调控不仅能够降低建筑能耗，也可以营造良好的室内热环境，从而提升学生的学习效率。

现有技术中对教室内暖通空调的控制方法有两种：一种是由教室管理员统一调控，即对于被占用的教室，统一设定空调温度为恒定值；另一种是由教室内学生进行自主调控，即每个学生都拥有空调调控权，学生可以设置任意空调温度。然而，第一种方法并未根据教室实时的温度情况，从学生的热舒适度出发，判定是否需要开启空调和空调合适的设定温度，最终可能导致学生不舒适且存在能源浪费；第二种方法未从教室中学生群体的平均热舒适度出发，以设置合适的空调温度，最终可能导致空调的温度设定仅仅满足了某个人或某些人的舒适需求，而部分学生会存在不舒适的问题。

当前暖通空调系统的调控技术主要是依靠人员手动开关和调节或按照预定的时间间隔自动开关和调节。以上两种调控方法无法保证室内群体平均热舒适度最佳，也有可能因空调温度设定不合理而造成能源浪费。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供基于监控视频数据的高校教学楼暖通空调智能调控方法，依据室内实时的人员占用数据和室外天气数据，对室内温度和学生平均的热舒适度进行预测，并依据预测结果对室内暖通空调设备进行智能调控的方法。该方法根据教室的实施占用情况，在及时保障教室内学生热舒适度的同时，尽可能减少了不必要的暖通空调能耗。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

基于监控视频数据的高校教学楼暖通空调智能调控方法，包括以下步骤；

步骤一：教室内的人员识别与人数统计；

步骤二：基于人数等信息的教室温度预测；

步骤三：基于教室温度的学生群体平均热舒适度预测；

步骤四：基于学生群体平均热舒适度的室内最佳温度范围确定；

步骤五：基于学生平均热舒适度的教室暖通空调实时智能调控。

所述步骤一具体为：基于教学楼每个教室内安装监控摄像头视频数据，将获取到实时的监控视频数据分解为每帧图片，利用图卷积网络将每帧图片划分为S*S的网格单元，该网格单元称之为边界框，对每个边界框进行检验，以判断每个边界框中是否含有人员，然后统计每个图片中包含人员的边界框数量，即为该图片中的人数。

所述边界框的具体检验方法如下：

每个边界框包含5个预测值，即x,y,w,h和F，其中x,y是边界框的中心坐标，w,h是边界框的宽和高所占整个图片宽和高的比例，F为置信度，计算方法见公式1，设定F的阀值为某一恒定值，如设定为0.25，即F大于0.25，则认为该边界框中包含有检测目标，反之，该边界框中不包含检测目标；

F＝P(object)*A (1)