一种基于用户画像的暖通空调智能调控方法技术

本发明专利技术公开了一种基于用户画像的暖通空调智能调控方法。该方法包括以下步骤：1)获得用户的视频图像；2)基于CNN网络进行训练分类，获得用户的穿着和姿态；3)获得用户距离，并且布置温度传感器，构建一个BP神经网络预测用户距离处的空气温度；4)将用户距离以及用户距离处的空气温度输入基于DQN网络结构进行温度预测的评价模型；5)结合用户的穿着和姿态，对空调的所有送风模式进行评价，获得最优送风模式；6)将最优送风模式输入暖通空调。本发明专利技术中的一种基于用户画像的暖通空调智能调控方法基于舒适区域温度，结合深度学习算法和温度预测模型，预测不同暖通空调设置下各个用户所在的空气温度，最后依据评分模型选出最佳暖通空调设置。调设置。调设置。

【技术实现步骤摘要】
一种基于用户画像的暖通空调智能调控方法


[0001]本专利技术涉及家电领域，特别涉及一种基于用户画像的暖通空调智能调控方法。

技术介绍

[0002]个人的热舒适度是影响用户对室内环境的总体满意度的重要因素之一，在经济发达的城市中的人们大约有90％以上的时间都待在室内。因此，室内环境对人们的身心健康有着深远的影响。
[0003]热舒适度被定义为一种表达对所处热环境满意程度的心理状态。人们的热舒适度不仅取决于温度、湿度等环境因素，包括生理因素(如性别和心率)、心理因素(如压力和心态)、行为因素(如活动水平和着衣水平)等多方面。因此，人们的热舒适度因人而异。此外，由于气候背景的差异，即使在中国，南方人和北方人在热舒适度上也有显著的区别。
[0004]在大多数的办公建筑中，管理员通常根据行业指南(ASHRAE)来选择中央暖通空调的设定值。然而，由于多个原因，将暖通空调设定为固定值的传统策略不太可能同时满足多个用户的热舒适度。首先，房间内的空气温度是不均匀的，基于固定值的暖通空调送风策略无法保证房间内的不同地点的空气温度保持在设定温度，并本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于用户画像的暖通空调智能调控方法，其特征在于：包括以下步骤1)使用双目相机获得用户的视频图像；2)基于CNN网络进行训练分类，获得用户的穿着和姿态；3)获得用户距离，并且布置温度传感器，构建一个BP神经网络预测用户距离处的空气温度；4)将用户距离以及用户距离处的空气温度输入基于DQN网络结构进行温度预测的评价模型；5)结合用户的穿着和姿态，对空调的所有送风模式进行评价，获得最优送风模式；6)将最优送风模式输入暖通空调。2.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的暖通空调智能调控方法，其特征在于：在步骤1)中，将标定后的双目像机安装在与空调在一条水平直线上的位置，从而获得视频图像。3.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的暖通空调智能调控方法，其特征在于：在步骤2)中，选取穿着或姿态训练集，基于CNN网络进行训练分类，然后从双目像机中获取单帧图像，针对不同的用户进行图像的分割，将分割出来的每一个用户的图像放入训练好的网络中进行识别，从而获得用户的穿着和姿态。4.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的暖通空调智能调控方法，其特征在于：在步骤3)中，获得用户距离相机的距离、双目相机距离暖通空调的水平距离，从而得到用户距离。5.根据权利要求4所述的一种基于用户画像的暖通空调智能调控方法，其特征在于：在步骤3)中，BP神经网络的输入层包含6个神经元，中间层分为3层并且分别包含100，200，100个神经元，输出层包含1个神经元。6.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的暖通空调智能调控方法，其特征在于：在步骤4)中，基于DQN网络结构的温度预测网络评价模型的输入层包含2个神经元，中间层分为3层并且...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁海峰，胡锐，管军，李双双，
申请(专利权)人：苏州科技大学，
类型：发明
国别省市：