基于用户行为特征识别的办公环境空调送风参数调节方法技术

本申请涉及一种基于用户行为特征识别的办公环境空调送风参数调节方法，基于用户的热舒适反馈结果构建用户舒适感偏好模型，当通过姿势识别得到用户热舒适不理想时，将会传入到偏好模型，模型以用户的热舒适高、工作效率高以及系统能耗低三者作为目标优化，调节空调参数，尽可能地同时满足节能、环保；用户可以根据自身的热舒适感受进行调节，借助姿势识别进行反馈，以此来对人体的热舒适性进行调节，从而达到身体的全方位舒适。达到身体的全方位舒适。达到身体的全方位舒适。

【技术实现步骤摘要】
基于用户行为特征识别的办公环境空调送风参数调节方法


[0001]本申请涉及人工智能
，具体地，涉及一种基于用户行为特征识别的办公环境空调送风参数调节方法。

技术介绍

[0002]目前，空调作为当今调节热舒适的主要工具，在人们日常生活中发挥了不可替代的作用。但是，现有的空调参数调控模式并不能完全满足用户的使用需求，因为现在的空调参数调控大部分都需要人为自己调控，但在人们专注于做某一件事的时候，显然是不具备人为调控的条件，而想要自动调控空调参数，成为了目前研究的一个重要问题。尤其对于办公用户来说，在办公的过程中，由于注意力高度集中，即使出现热不适也会难以注意，难以主动去调节温度改善热环境；此外，用户希望空调能够检测当用户处于疲劳状态时，自主调控送风参数进而提供用户工作效率；因此，他们希望空调可以识别其行为特征来调节参数以提高用户的热舒适、工作效率。现有的热舒适检测方法有三种，即：问卷调查法、环境监测法以及生理检测法，然而，上述方法无法为使用者提供个性化的热舒适环境。

技术实现思路

[0003]为了克服现有技术中的至少一个不足，本申请提供一种基于用户行为特征识别的办公环境空调送风参数调节方法。
[0004]第一方面，提供一种基于用户行为特征识别的办公环境空调送风参数调节方法，包括：
[0005]对用户进行拍摄，获取用户图像；
[0006]根据用户图像确定用户图像中的所有关键点的坐标；
[0007]根据所有关键点的坐标确定用户图像的置信度；
[0008]根据置信度确定用户图像是否属于人体图像；
[0009]若用户图像属于人体图像，根据所有关键点的坐标确定用户的姿势；
[0010]根据用户的姿势确定用户的热舒适反馈结果；
[0011]基于用户的热舒适反馈结果构建用户舒适感偏好模型；
[0012]求解用户舒适感偏好模型，得到空调调节参数。
[0013]在一个实施例中，根据用户图像确定用户图像中的所有关键点的坐标，包括：
[0014]将用户图像输入到tflite模型，得到所有关键点的初始坐标以及初始坐标相对于真实坐标的偏移量；
[0015]根据初始坐标和偏移量计算所有关键点的真实坐标，即用户图像中的所有关键点的坐标。
[0016]在一个实施例中，根据所有关键点的坐标确定用户图像的置信度，包括：
[0017]根据每个关键点的坐标确定关键点的置信度；
[0018]求所有关键点的置信度的均值，作为用户图像的置信度。
[0019]在一个实施例中，根据置信度确定用户图像是否属于人体图像，包括：
[0020]若置信度大于筛选阈值，则用户图像属于人体图像，否则，用户图像不属于人体图像。
[0021]在一个实施例中，根据所有关键点的坐标确定用户的姿势，包括：
[0022]根据所有关键点的坐标确定不同关键点之间的矢量；所有关键点包括：鼻子、左眼、右眼、左耳、右耳、左肩、右肩、左肘、右肘、左手、右手、左髋部、右髋部、左膝盖、右膝盖、左脚踝、右脚踝；
[0023]根据不同关键点之间的矢量确定用户的姿势；用户的姿势包括卷袖子、抓头、解开衣服、用手扇风、擦汗、抖T恤、抱手、交叉手臂、手挠脖子、暖手。
[0024]在一个实施例中，根据不同关键点之间的矢量确定用户的姿势，包括：
[0025]对所有关键点进行编号：鼻子，编号为0；左眼，编号为1；右眼，编号为2；左耳，编号为3；右耳，编号为4；左肩，编号为5；右肩，编号为6；左肘，编号为7；右肘，编号为8；左手，编号为9；右手，编号为10；左髋部，编号为11；右髋部，编号为12；左膝盖，编号为13；右膝盖，编号为14；左脚踝，编号为15；右脚踝，编号为16；
[0026]若用户的姿势为卷袖子，满足以下公式：
[0027][0028]其中，表示编号为7的左肘到编号为9的左手的矢量，表示编号为8的右肘到编号为10的右手的矢量，θ表示两个矢量之间的夹角；
[0029]若用户的姿势为抓头，满足以下公式：
[0030][0031][0032]其中，表示编号为5的左肩到编号为7的左肘的矢量，表示编号为9的左手到编号为7的左肘的矢量，表示编号为6的右肩到编号为8的右肘的矢量，表示编号为10的右手到编号为8的右肘的矢量，表示编号为8的右肘到编号为10的右手的矢量，表示编号为12的右髋部到编号为6的右肩的矢量，表示编号为11的左髋部到编号为5的左肩的矢量；
[0033]若用户的姿势为解开衣服，满足以下公式：
[0034][0035]若用户的姿势为用手扇风，满足以下公式：
[0036][0037][0038]若用户的姿势为擦汗，满足以下公式：
[0039][0040][0041]若用户的姿势为抖T恤，满足以下公式：
[0042][0043]若用户的姿势为抱手或者交叉手臂，满足以下公式：
[0044][0045][0046]其中，表示编号为6的右肩到编号为5的左肩的矢量，表示编号为5的左肩到编号为6的右肩的矢量；
[0047]若用户的姿势为手挠脖子，满足以下公式：
[0048][0049]or
[0050][0051]若用户的姿势为暖手，满足以下公式：
[0052][0053][0054]其中，表示编号为6的右肩到编号为10的右手的矢量，
[0055]表示编号为5的左肩到编号为9的左手的矢量；
[0056]若用户的姿势为搓手，满足以下公式：
[0057][0058]在一个实施例中，根据用户的姿势确定用户的热舒适反馈结果，包括：
[0059]若用户的姿势为卷袖子或者抓头，用户的热舒适反馈结果为热；
[0060]若用户的姿势为解开衣服、用手扇风、擦汗或者抖T恤，用户的热舒适反馈结果为很热；
[0061]若用户的姿势为抱手、交叉手臂或者手挠脖子，用户的热舒适反馈结果为冷；
[0062]若用户的姿势为暖手或者搓手，用户的热舒适反馈结果为很冷。
[0063]在一个实施例中，用户舒适感偏好模型为：
[0064][0065][0066][0067]其中，wr表示工作效率指标值，PMV表示热舒适指标值，P
t
表示冷机能耗指标值，Q
chi
表示实际制冷量，COP表示冷机额定能效比，a0～a
17
均为常系数，r
tci
表示冷却水温度偏差率，r
q
表示制冷量偏差率，r
teo
表示冷冻水温度偏差率，r
ew
表示冷却水流量偏差率，r
te
表示冷却水进出水温偏差率，r
tc
表示冷冻水进出水温偏差率，M表示新陈代谢率，P
a
表示水蒸气分压，f
cl
表示着装时人的体表面积与裸露时人的体表面积之比，t
cl
表示服本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于用户行为特征识别的办公环境空调送风参数调节方法，其特征在于，包括：对用户进行拍摄，获取用户图像；根据所述用户图像确定所述用户图像中的所有关键点的坐标；根据所述所有关键点的坐标确定所述用户图像的置信度；根据所述置信度确定所述用户图像是否属于人体图像；若所述用户图像属于人体图像，根据所述所有关键点的坐标确定所述用户的姿势；根据所述用户的姿势确定所述用户的热舒适反馈结果；基于所述用户的热舒适反馈结果构建用户舒适感偏好模型；求解所述用户舒适感偏好模型，得到空调调节参数。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，根据所述用户图像确定所述用户图像中的所有关键点的坐标，包括：将所述用户图像输入到tflite模型，得到所有关键点的初始坐标以及初始坐标相对于真实坐标的偏移量；根据所述初始坐标和所述偏移量计算所有关键点的真实坐标，即所述用户图像中的所有关键点的坐标。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，根据所述所有关键点的坐标确定所述用户图像的置信度，包括：根据每个关键点的坐标确定所述关键点的置信度；求所有关键点的置信度的均值，作为所述用户图像的置信度。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，根据所述置信度确定所述用户图像是否属于人体图像，包括：若所述置信度大于筛选阈值，则所述用户图像属于人体图像，否则，所述用户图像不属于人体图像。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，根据所述所有关键点的坐标确定所述用户的姿势，包括：根据所述所有关键点的坐标确定不同关键点之间的矢量；所述所有关键点包括：鼻子、左眼、右眼、左耳、右耳、左肩、右肩、左肘、右肘、左手、右手、左髋部、右髋部、左膝盖、右膝盖、左脚踝、右脚踝；根据所述不同关键点之间的矢量确定所述用户的姿势；所述用户的姿势包括卷袖子、抓头、解开衣服、用手扇风、擦汗、抖T恤、抱手、交叉手臂、手挠脖子、暖手。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，其中，根据所述不同关键点之间的矢量确定所述用户的姿势，包括：对所述所有关键点进行编号：鼻子，编号为0；左眼，编号为1；右眼，编号为2；左耳，编号为3；右耳，编号为4；左肩，编号为5；右肩，编号为6；左肘，编号为7；右肘，编号为8；左手，编号为9；右手，编号为10；左髋部，编号为11；右髋部，编号为12；左膝盖，编号为13；右膝盖，编号为14；左脚踝，编号为15；右脚踝，编号为16；若所述用户的姿势为卷袖子，满足以下公式：
其中，表示编号为7的左肘到编号为9的左手的矢量，表示编号为8的右肘到编号为10的右手的矢量，θ表示两个矢量之间的夹角；若所述用户的姿势为抓头，满足以下公式：若所述用户的姿势为抓头，满足以下公式：其中，表示编号为5的左肩到编号为7的左肘的矢量，表示编号为9的左手到编号为7的左肘的矢量，表示编号为6的右肩到编号为8的右肘的矢量，表示编号为10的右手到编号为8的右肘的矢量，表示编号为8的右肘到编号为10的右手的矢量，表示编号为12的右髋部到编号为6的右肩的矢量，表示编号为11的左髋部到编号为5的左肩的矢量；若所述用户的姿势为解开衣服，满足以下公式：若所述用户的姿势为用手扇风，满足以下公式：若所述用户的姿势为用手扇风，满足以下公式：若所述用户的姿势为擦汗，满足以下公式：若所述用户的姿势为擦汗，满足以下公式：若所述用户的姿势为抖T恤，满足以下公式：若所述用户的姿势为抱手或者交叉手臂，满足以下公式：若所述用户的姿势为抱手或者交叉手臂，满足以下公式：其中，表示编号为6的右肩到编号为5的左肩的矢量，表示编号为5的左肩到编号为6的右肩的矢量；...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈沛祺，陈春来，刘亮，李博荣，李瑞宇，白燕，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：