一种AIoT数据中心空调能效智控系统及智控方法技术方案

本发明专利技术属于空调控制技术领域，公开了一种AIoT数据中心空调能效智控系统及智控方法，所述AIoT数据中心空调能效智控系统包括：温度监测模块、温度分析模块、温度调控模块、中央控制模块、图像采集模块、图像分析模块、三维模型构建模块、用户定位模块、距离测定模块、风速确定模块、路径规划模块、风向调节模块、通信模块。本发明专利技术设置图像采集模块进行室内图像采集，并经过分析等操作实现室内三维模型的构建，准确且直观的展现室内家具家电分布情况，结合用户位置信息，能够实现对空调出风风向的转移，用户舒适度更好并且更大程度实现节能；通过无线通信方式实现空调和移动终端的通信，实现移动终端对空调运行的控制，智能化程度更高。

【技术实现步骤摘要】
一种AIoT数据中心空调能效智控系统及智控方法
本专利技术属于空调控制
，尤其涉及一种AIoT数据中心空调能效智控系统及智控方法。
技术介绍
目前：AIoT(人工智能物联网)＝AI(人工智能)+IoT(物联网)。AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化，物联网技术与人工智能追求的是一个智能化生态体系。随着家用空调的普遍应用以及空调技术的快速发展，人们对于空调的性能要求也逐渐提高。而空调能效，通常是家用空调制冷能效比(EER)的代称，是额定制冷量与额定功耗的比值。此外，冷暖式家用空调还包含制热能效比(COP)，指的是额定制热量与额定功率的比值。简单而讲，空调能效就是消耗同样多的电所产生的冷气/暖气有多少，能效越高的空调越省电。所以，空调能效是衡量空调性能优劣的重要参数。传统的空调能效控制系统单一采用冷冻水供水温度调节以及单一变频器调节，不能最大程度地反映出末端实际环境的真实需要，因此不能提高调控参数的准确度，也不能实现对信号的实时采集，因此不能实时调控信号来满足末端环境不断变化的需要。目前暂无将AIoT用于空调能效智能控制的系统，进行空调能效控制的方案智能化程度较低。通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：目前暂无将AIoT用于空调能效智能控制的系统，进行空调能效控制的方案智能化程度较低。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种AIoT数据中心空调能效智控系统及智控方法。本专利技术是这样实现的，一种AIoT数据中心空调能效智控方法及系统，所述AIoT数据中心空调能效智控方法包括以下步骤：步骤一，通过温度监测模块利用温度监测程序进行室外温度和室内温度的监测；通过温度分析模块利用温度分析程序进行监测温度的分析；步骤二，通过温度调控模块利用温度调控程序获取步骤一的监测温度分析结果以及监测的室外温度和室内温度数据，判定当前季节为夏季、冬季或是春秋季；若季节判定结果为夏季，则转向步骤三；若季节判定结果为冬季，则转向步骤四，若季节判定结果为春秋季，则转向步骤五；步骤三，当季节判定为夏季时，设定控制空调制冷或制热系统将室内温度调节至低于室外温度7℃至8℃的温度；步骤四，当季节判定为冬季时，通过设定控制空调制冷或制热系统将室内温度调节至18℃至20℃；步骤五，当季节判定为春秋季时，则设定控制空调制冷或制热系统将室内温度调节至28℃；步骤六，通过图像采集模块利用图像采集设备采集多张室内图像；通过图像分析模块利用图像分析程序获取图像采集模块采集的室内图像；步骤七，获取步骤六采集的室内图像中像素的灰度值；依据获取的像素灰度值，计算所述像素的灰度值梯度，获取室内图像上的特殊点；步骤八，依据步骤七获取的图像上的特殊点，计算由特殊点形成的图形及图形参数，输出图形及图形参数，得到室内家具家电分布信息；步骤九，通过三维模型构建模块利用三维模型构建程序依据室内家具家电分布信息获取采集的多张室内图像中的特征点；步骤十，对多张不同室内图像进行特征匹配，确定多张不同室内图像符合特征匹配条件的特征点，并构建多个特征点对；步骤十一，利用所述多个特征点对，确定所述特征点对中的特征点之间的用于表征所述特征点对中的特征点之间的射影映射关系基础矩阵；步骤十二，对所述基础矩阵进行矩阵分解，得到所述图像采集设备在不同拍摄点之间的相对位移和姿态变化；步骤十三，根据所述相对位移和所述姿态变化，确定所述图像采集设备在所述每个拍摄点的运动姿态；根据所述运动姿态，确定所述不同拍摄点的相对位置；步骤十四，基于所述运动姿态、所述不同拍摄点的相对位置和所述多个特征点对，构建室内三维模型；步骤十五，通过用户定位模块利用用户定位程序进行用户位置的确定；通过距离测定模块利用传感器进行空调与人体间距离的测定；通过风速确定模块利用风速确定程序依照用户与空调的距离确定出风风速；步骤十六，通过路径规划模块基于步骤十四构建的室内三维模型、步骤十五确定的用户位置以及用户与空调的距离利用路径规划程序进行空调出风的路径规划；步骤十七，通过风向调节模块基于步骤十五确定的用户位置利用风向调节程序进行空调出风口风向的调节；步骤十八，通过通信模块利用无线网络进行空调与移动终端的通信，基于步骤十五确定出风风速、步骤十六确规定的出风路径以及步骤十七确定的风口风向对空调进行调控。进一步，步骤一中，所述通过温度分析模块利用温度分析程序进行监测温度的分析包括：进行室外温度和室内温度温差的分析。进一步，步骤七，所述获取采集的室内图像中像素的灰度值包括：(1)获取起始像素的灰度值；以起始像素为基点，向所述起始像素周围沿多个方向获取所述方向上一定距离的第二个像素的灰度值；(2)将第二个像素设定为起始像素，重复步骤A，获取室内图像内各个像素的灰度值；(3)设定要获取灰度值的像素的数量要求并判断已经获取灰度值的像素数量是否满足设定数量要求，若满足要求，则结束获取像素灰度值步骤，若未满足要求，则继续获取下一个像素的灰度值。进一步，步骤(1)中，所述获取起始像素的灰度值，包括：获取所述像素的二维坐标；依据所述像素的二维坐标，确定所述像素附近的一个区域；获取所述区域各像素的二维坐标；依据所述各像素的二维坐标，获取各坐标对应的即各像素的灰度值；取所述各像素灰度值的中间值，作为所述像素的灰度值。进一步，步骤七中，所述获取室内图像上的特殊点，包括：1)设定灰度值梯度极限；取所述像素的灰度值与以所述像素为基点向所述起始像素周围沿多个方向获取所述方向上一定距离的各个像素的灰度值的差值，作为所述像素沿所述方向的灰度值梯度；2)判断所述像素沿所述方向灰度梯度值是否超过灰度值极限，若超过梯度值极限，则确定所述像素为特殊点；3)若未超过梯度值极限，则继续获取以所述像素为基点向所述起始像素周围沿多个方向获取所述方向上一定距离的某个像素的灰度值梯度，寻找特殊点即室内图像上的特殊点。进一步，步骤九中，所述通过三维模型构建模块利用三维模型构建程序依据室内家具家电分布信息进行室内三维模型的构建前还包括进行采集的多张室内图像的拼接，得到完整的室内图像。进一步，步骤十四，所述基于运动姿态、不同拍摄点的相对位置和多个特征点对，构建室内三维模型包括：根据所述运动姿态，确定空间三维坐标系和摄像机坐标系的空间转换矩阵；对于所述多个特征点对中的一个或多个特征点对，根据所述空间转换矩阵，确定相同摄像机坐标系下所述特征点对的空间位置关系；利用所述不同拍摄点的相对位置和所述特征点对的空间位置关系，确定室内家具家电分布信息与所述特征点对中的特征点对应的三维点的空间位置，以构建室内三维模型。本专利技术的另一目的在于提供一种实施所述AIoT数据中心空调能效智控方法的AIoT数据中心本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种AIoT数据中心空调能效智控方法，其特征在于，所述AIoT数据中心空调能效智控方法包括以下步骤：/n步骤一，通过温度监测模块利用温度监测程序进行室外温度和室内温度的监测；通过温度分析模块利用温度分析程序进行监测温度的分析；/n步骤二，通过温度调控模块利用温度调控程序获取步骤一的监测温度分析结果以及监测的室外温度和室内温度数据，判定当前季节为夏季、冬季或是春秋季；若季节判定结果为夏季，则转向步骤三；若季节判定结果为冬季，则转向步骤四，若季节判定结果为春秋季，则转向步骤五；/n步骤三，当季节判定为夏季时，设定控制空调制冷或制热系统将室内温度调节至低于室外温度7℃至8℃的温度；/n步骤四，当季节判定为冬季时，通过设定控制空调制冷或制热系统将室内温度调节至18℃至20℃；/n步骤五，当季节判定为春秋季时，则设定控制空调制冷或制热系统将室内温度调节至28℃；/n步骤六，通过图像采集模块利用图像采集设备采集多张室内图像；通过图像分析模块利用图像分析程序获取图像采集模块采集的室内图像；/n步骤七，获取步骤六采集的室内图像中像素的灰度值；依据获取的像素灰度值，计算所述像素的灰度值梯度，获取室内图像上的特殊点；/n步骤八，依据步骤七获取的图像上的特殊点，计算由特殊点形成的图形及图形参数，输出图形及图形参数，得到室内家具家电分布信息；/n步骤九，通过三维模型构建模块利用三维模型构建程序依据室内家具家电分布信息获取采集的多张室内图像中的特征点；/n步骤十，对多张不同室内图像进行特征匹配，确定多张不同室内图像符合特征匹配条件的特征点，并构建多个特征点对；/n步骤十一，利用所述多个特征点对，确定所述特征点对中的特征点之间的用于表征所述特征点对中的特征点之间的射影映射关系基础矩阵；/n步骤十二，对所述基础矩阵进行矩阵分解，得到所述图像采集设备在不同拍摄点之间的相对位移和姿态变化；/n步骤十三，根据所述相对位移和所述姿态变化，确定所述图像采集设备在所述每个拍摄点的运动姿态；根据所述运动姿态，确定所述不同拍摄点的相对位置；/n步骤十四，基于所述运动姿态、所述不同拍摄点的相对位置和所述多个特征点对，构建室内三维模型；/n步骤十五，通过用户定位模块利用用户定位程序进行用户位置的确定；通过距离测定模块利用传感器进行空调与人体间距离的测定；通过风速确定模块利用风速确定程序依照用户与空调的距离确定出风风速；/n步骤十六，通过路径规划模块基于步骤十四构建的室内三维模型、步骤十五确定的用户位置以及用户与空调的距离利用路径规划程序进行空调出风的路径规划；/n步骤十七，通过风向调节模块基于步骤十五确定的用户位置利用风向调节程序进行空调出风口风向的调节；/n步骤十八，通过通信模块利用无线网络进行空调与移动终端的通信，基于步骤十五确定出风风速、步骤十六确规定的出风路径以及步骤十七确定的风口风向对空调进行调控。/n...

【技术特征摘要】
1.一种AIoT数据中心空调能效智控方法，其特征在于，所述AIoT数据中心空调能效智控方法包括以下步骤：
步骤一，通过温度监测模块利用温度监测程序进行室外温度和室内温度的监测；通过温度分析模块利用温度分析程序进行监测温度的分析；
步骤二，通过温度调控模块利用温度调控程序获取步骤一的监测温度分析结果以及监测的室外温度和室内温度数据，判定当前季节为夏季、冬季或是春秋季；若季节判定结果为夏季，则转向步骤三；若季节判定结果为冬季，则转向步骤四，若季节判定结果为春秋季，则转向步骤五；
步骤三，当季节判定为夏季时，设定控制空调制冷或制热系统将室内温度调节至低于室外温度7℃至8℃的温度；
步骤四，当季节判定为冬季时，通过设定控制空调制冷或制热系统将室内温度调节至18℃至20℃；
步骤五，当季节判定为春秋季时，则设定控制空调制冷或制热系统将室内温度调节至28℃；
步骤六，通过图像采集模块利用图像采集设备采集多张室内图像；通过图像分析模块利用图像分析程序获取图像采集模块采集的室内图像；
步骤七，获取步骤六采集的室内图像中像素的灰度值；依据获取的像素灰度值，计算所述像素的灰度值梯度，获取室内图像上的特殊点；
步骤八，依据步骤七获取的图像上的特殊点，计算由特殊点形成的图形及图形参数，输出图形及图形参数，得到室内家具家电分布信息；
步骤九，通过三维模型构建模块利用三维模型构建程序依据室内家具家电分布信息获取采集的多张室内图像中的特征点；
步骤十，对多张不同室内图像进行特征匹配，确定多张不同室内图像符合特征匹配条件的特征点，并构建多个特征点对；
步骤十一，利用所述多个特征点对，确定所述特征点对中的特征点之间的用于表征所述特征点对中的特征点之间的射影映射关系基础矩阵；
步骤十二，对所述基础矩阵进行矩阵分解，得到所述图像采集设备在不同拍摄点之间的相对位移和姿态变化；
步骤十三，根据所述相对位移和所述姿态变化，确定所述图像采集设备在所述每个拍摄点的运动姿态；根据所述运动姿态，确定所述不同拍摄点的相对位置；
步骤十四，基于所述运动姿态、所述不同拍摄点的相对位置和所述多个特征点对，构建室内三维模型；
步骤十五，通过用户定位模块利用用户定位程序进行用户位置的确定；通过距离测定模块利用传感器进行空调与人体间距离的测定；通过风速确定模块利用风速确定程序依照用户与空调的距离确定出风风速；
步骤十六，通过路径规划模块基于步骤十四构建的室内三维模型、步骤十五确定的用户位置以及用户与空调的距离利用路径规划程序进行空调出风的路径规划；
步骤十七，通过风向调节模块基于步骤十五确定的用户位置利用风向调节程序进行空调出风口风向的调节；
步骤十八，通过通信模块利用无线网络进行空调与移动终端的通信，基于步骤十五确定出风风速、步骤十六确规定的出风路径以及步骤十七确定的风口风向对空调进行调控。


2.如权利要求1所述AIoT数据中心空调能效智控方法，其特征在于，步骤一中，所述通过温度分析模块利用温度分析程序进行监测温度的分析包括：进行室外温度和室内温度温差的分析。


3.如权利要求1所述AIoT数据中心空调能效智控方法，其特征在于，步骤七，所述获取采集的室内图像中像素的灰度值包括：
(1)获取起始像素的灰度值；以起始像素为基点，向所述起始像素周围沿多个方向获取所述方向上一定距离的第二个像素的灰度值；
(2)将第二个像素设定为起始像素，重复步骤A，获取室内图像内各个像素的灰度值；
(3)设定要获取灰度值的像素的数量要求并判断已经获取灰度值的像素数量是否满足设定数量要求，若满足要求，则结束获取像素灰度值步骤，若未满足要求，则继续获取下一个像素的灰度值。


4.如权利要求3所述AIoT数据中心空调能效智控方法，其特征在于，步骤(1)中，所述获取起始像素的灰度值，包括：
获取所述像素的二维坐标；
依据所述像素的二维坐标，确定所述像素附近的一个区域；
获取所述区域各像素的二维坐标；
依据所述各像素的二维坐标，获取各...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭薇薇，蓝政杰，
申请(专利权)人：北京嘉木科瑞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11