[发明专利]基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法及系统，其中，方法包括以下步骤：采集当前室内图像和当前室内二氧化碳浓度数据；根据当前室内图像和/或当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数；根据当前室内二氧化碳浓度数据和当前室内人数预测第一预设时长后的温度变化量和二氧化碳浓度变化量；根据温度变化量和二氧化碳浓度变化量调节空调和/或新风系统。该方法通过室内图像和/或室内二氧化碳浓度数据准确的识别出室内人数，并根据室内人数准确的调节调节空调和/或新风系统，从而有效提高了人数识别的准确性，进而提高空调及新风系统预测性控制的准确性，简单易实现。

技术领域

本发明涉及空调及新风系统优化控制技术领域，特别涉及一种基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法及系统。

背景技术

室内环境控制中，室内空气品质通常通过供给新风进行维持和改善。由于实际所需新风量和室内人数有很大关联，按实际需求提供新风量，能够避免定风量带来的能耗浪费。

人数识别技术是一项热门研究课题。目前常用的识别人数的手段包括：二氧化碳浓度估计、视频摄像头探测、红外线技术探测、无线和蓝牙技术识别、声音识别、电梯轿厢重量传感器估计、考勤机记录等。

此外，随着计算机技术的进步，一些基于数据的人数预测方式也越来越多地被学者们所研究应用，如结合多种传感器的历史数据训练人数变化模型、马尔科夫方法预测人数模型等。二氧化碳浓度作为一种较易获取的室内环境参数，能在一定程度上反映出室内的通风量和通风有效性及其他污染物的浓度，因此，将二氧化碳浓度作为评价室内空气品质的指标，是一种较为简易、有效的方式。随着计算机图像识别技术的发展、视频监控设备成本的降低，通过摄像头来识别人员行为、数量也已经成为一种较为典型的方式。

已有研究成果显示，多传感器数据训练人数模型的方式在传感器种类丰富、数据样本充足的情况下，通过合适的训练方法，能够得到较高的精度。但针对不同场合，所选用的传感器组合有所不同，且模型的训练所需时间较长，因此对于具有不同形式、不同使用方式、不同人员作息规律的建筑或房间，均需要具体设计合适的人数识别方式。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法，该方法可以有效提高了人数识别的准确性，进而提高空调及新风系统预测性控制的准确性，简单易实现。

本发明的另一个目的在于提出一种基于室内人数的空调及新风系统预测性控制系统。

为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法，包括以下步骤：采集当前室内图像和当前室内二氧化碳浓度数据；根据所述当前室内图像和/或所述当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数；根据所述当前室内二氧化碳浓度数据和所述当前室内人数预测第一预设时长后的温度变化量和二氧化碳浓度变化量；根据所述温度变化量和所述二氧化碳浓度变化量调节空调和/或新风系统。

本发明实施例的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法，通过室内图像和/或室内二氧化碳浓度数据准确的识别出室内人数，并根据室内人数准确的调节调节空调和/或新风系统，从而有效提高了人数识别的准确性，进而提高空调及新风系统预测性控制的准确性，简单易实现。

另外，根据本发明上述实施例的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法还可以具有以下附加的技术特征：

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述根据所述当前室内图像数据和/或所述当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数，进一步包括：采集当前室内照度值；在所述当前室内照度值大于等于预设阈值，且当前时间在第二预设时长内时，根据所述当前室内图像识别当前室内人数；在所述当前室内照度值小于所述预设阈值，或所述当前时间在第三预设时长内，根据所述当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数。