CN102745209A - 自动温度控制系统及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
一种自动温度控制系统,包括温度控制终端、多个温度采集装置以及人员密度采集装置,温度控制终端包括数据接收装置、数据处理装置、数据存储装置和温度控制装置;所述温度采集装置和人员密度采集装置均与数据接收装置相连,分别采集待调节场所的温度数据和人员密度数据,并将采集到的数据传送到数据接收装置;所述数据处理装置分别与数据接收装置、数据存储装置以及温度控制装置相连,用于分析处理数据接收装置接收到的采集数据,并将处理所得平均温度以及人员密度数据分别与数据存储装置中存储的基准温度以及人员密度数据相比较,之后将比较结果发送给温度控制装置;所述温度控制装置用于根据所述比较结果,控制待调节场所的环境温度。
Description
技术领域
本发明涉及环境参数控制技术领域,尤其涉及一种自动温度控制系统及其控制方法。
背景技术
现在的城市道路越来越拥挤,因此,越来越多的人选择乘坐城市公共交通工具出行,但城市公共交通业不容乐观。以地铁为例,上下班高峰期的人特别多,地铁车厢特别拥挤。由于地铁车厢是一个密闭的系统,通常需要开设空调系统,但现有的空调系统不能根据车厢内的温度和车厢内的人员多少进行自动调节。以夏季为例,上下班高峰地铁中人非常拥挤,导致车厢内闷热,乘客们大汗淋漓,而在空闲的时候,乘客非常少,空调系统还是开一样的温度,导致车厢内温度过低,乘客也会感觉不舒服。再比如,在一个大的会场中,如果人员密度很大,就不能与人员稀少的时候设定同样的空调温度。现有的空调系统存在不能根据待调节场所的实时温度和人员密度自动进行温度控制的问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是,提供一种自动温度控制系统及其控制方法,解决现有技术不能根据待调节场所的实时温度和人员密度自动进行温度控制的问题。
为了解决上述问题,本发明提供了一种自动温度控制系统,包括温度控制终端、多个温度采集装置以及多个人员密度采集装置;所述温度控制终端包括数据接收装置、数据处理装置、数据存储装置和温度控制装置;所述温度采集装置与所述数据接收装置相连,用于采集待调节场所的温度数据,并将采集到的温度数据传送到所述数据接收装置;所述人员密度采集装置与所述数据接收装置相连,用于采集待调节场所的人员密度数据,并将采集到的人员密度数据传送到所述数据接收装置;所述数据处理装置分别与数据接收装置、数据存储装置以及所述温度控制装置相连,用于分析处理所述数据接收装置接收到的采集数据,并将处理所得平均温度数据以及平均人员密度数据分别与所述数据存储装置中存储的基准温度数据以及基准人员密度数据相比较,之后将比较结果发送给温度控制装置;所述温度控制装置用于根据所述比较结果,控制待调节场所的环境温度。
进一步,所述温度采集装置采集待调节场所内部以及外部环境的温度数据,并将采集到的温度数据通过所述数据接收装置传送至所述数据处理装置;所述数据处理装置对内部以及外部环境的温度数据进行处理,得到待调节场所的平均温度数据。
进一步,所述温度采集装置为温度传感器。
进一步,所述人员密度采集装置包括拍摄单元,所述拍摄单元用于对待调节场所的不同位置进行拍摄,并将拍摄数据通过所述数据接收装置传送至数据处理装置;所述数据处理装置对拍摄数据进行处理,得到待调节场所的平均人员密度数据。
进一步,所述数据处理装置进一步通过体形识别或者像素灰度值分析,对拍摄数据进行处理,得到待调节场所的平均人员密度数据。
进一步,所述人员密度采集装置包括压力传感器,所述压力传感器用于采集待调节场所的人员密度数据。
进一步,所述温度控制装置根据所述数据处理装置将处理所得平均温度和人员密度数据与数据存储装置中存储的基准温度和人员密度数据相比较所得到的比较结果,利用所述数据存储装置中存储的加权比率,通过加权规则,得出需要调整的温度数值,对待调节场所的温度进行调整。
为了解决上述问题,本发明还提供了一种自动温度控制方法,采用本发明所述的自动温度控制系统,包括如下步骤:
(1)所述温度采集装置采集待调节场所的温度数据,并将采集到的温度数据传送到所述数据接收装置;
(2)所述人员密度采集装置采集待调节场所的人员密度数据,并将采集到的人员密度数据传送到所述数据接收装置;
(3)所述数据处理装置调用所述数据接收装置接收到的采集数据进行分析处理,并将处理所得平均温度以及人员密度数据分别与所述数据存储装置中存储的基准温度以及人员密度数据相比较,之后将比较结果发送给温度控制装置;
(4)所述温度控制装置根据所述比较结果,控制待调节场所的环境温度。
步骤(1)进一步包括:所述温度采集装置采集待调节场所内部以及外部环境的温度数据,并将采集到的温度数据传送至所述数据接收装置;步骤(3)进一步包括:所述数据处理装置对内部以及外部环境的温度数据进行处理,得到待调节场所的平均温度数据。
进一步,所述温度采集装置为温度传感器。
所述人员密度采集装置包括拍摄单元,步骤(2)具体包括:所述拍摄单元对待调节场所的不同位置进行拍摄,并将拍摄数据传送到所述数据接收装置;步骤(3)具体包括:所述数据处理装置调用所述数据接收装置接收到的拍摄数据进行分析处理,得到待调节场所的平均人员密度数据。
步骤(3)中所述数据处理装置对拍摄数据进行分析处理进一步选自如下两种方法的任意一种:(31)所述数据处理装置通过体形识别对拍摄数据进行处理;(32)所述数据处理装置通过像素灰度值分析对拍摄数据进行处理。
所述人员密度采集装置包括压力传感器,步骤(2)具体包括:所述压力传感器采集待调节场所的人员密度数据,并将采集到的人员密度数据传送到所述数据接收装置;步骤(3)具体包括:所述数据处理装置调用所述数据接收装置接收到的人员密度数据进行分析处理,得到待调节场所的平均人员密度数据。
步骤(4)进一步包括:所述温度控制装置根据所述数据处理装置将处理所得平均温度和人员密度数据与数据存储装置中存储的基准温度和人员密度数据相比较所得到的比较结果,利用所述数据存储装置中存储的加权比率,通过加权规则,得出需要调整的温度数值,对待调节场所的温度进行调整。
本发明的优点在于,通过本发明所述的自动温度控制系统或者控制方法,通过采集待调节场所的温度数据以及人员密度数据,经过分析处理,来控制温度的高低,从而实现根据待调节场所的实时温度和人员密度自动进行温度控制,使待调节场所始终维持在一个令人舒适的温度。
附图说明
附图1,本发明所述的自动温度控制系统的架构示意图;
附图2,本发明所述的自动温度控制方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明提供的自动温度控制系统及其控制方法的具体实施方式做详细说明。本发明可以用于地铁等公共交通工具的车厢、会场、展览中心等待调节场所的温度控制。为了使得本实施方式的描述简单明了,仅以地铁车厢的温度控制为例进行描述,其它待调节场所的温度控制原理与地铁车厢的温度控制原理相同。
参考附图1,本发明所述自动温度控制系统的结构示意图,包括温度控制终端T1、多个温度采集装置M10以及多个人员密度采集装置M20,所述温度控制终端T1包括数据接收装置M30、数据处理装置M40、数据存储装置M50和温度控制装置M60。所有所述温度采集装置M10、人员密度采集装置M20分别装配在每节车厢的相应位置;可以根据车厢的大小调整所述温度采集装置M10和人员密度采集装置M20的数量以及分布位置。所述温度控制终端T1可以设置在地铁驾驶室内或者地铁车厢内。
所述温度采集装置M10与所述数据接收装置M30相连,用于采集地铁车厢内的温度数据,并将采集到的温度数据传送到所述数据接收装置M30。所述温度采集装置M10可以为温度传感器,所采集的温度数据通过无线传输的方式传送到所述数据接收装置M30。可以设置所述温度传感器的采集频率,例如5分钟采集一次地铁车厢内的温度数据。
所述人员密度采集装置M20与所述数据接收装置M30相连,用于采集地铁车厢内的人员密度数据,并将采集到的人员密度数据传送到所述数据接收装置M30。在本实施方式中所述人员密度采集装置M20可以包括拍摄单元,例如摄像头,所述拍摄单元用于对地铁车厢内的不同位置进行拍摄,并将拍摄数据传送至所述数据接收装置M30。可以设置所述拍摄单元的采集范围,例如设定摄像头拍摄的范围为1平方米的区域,也可以设置所述拍摄单元的采集频率,例如5分钟拍摄1张地铁车厢内的照片。
所述数据接收装置M30用于接收由各车厢中的各个数据采集装置(包括温度采集装置M10和人员密度采集装置M20)发送的采集数据。所述数据接收装置M30对采集数据的接收可以通过常规的无线通信协议实现。
所述数据处理装置M40分别与数据接收装置M30、数据存储装置M50以及所述温度控制装置M60相连,用于分析处理所述数据接收装置M30接收到的采集数据,并将处理所得平均温度数据以及平均人员密度数据分别与所述数据存储装置M50中存储的基准温度数据以及基准人员密度数据相比较,之后将比较结果发送给温度控制装置M60。
所述数据处理装置M40对温度传感器采集到的温度数据进行校准,并记录对应的采集时间、采集地点,对采集到的温度数据进行运算,得到地铁车厢内某个时间的平均温度数据。比如,所述温度传感器设置的采集频率为5分钟采集一次地铁车厢内的温度数据,则对连续3次采集的温度数据进行计算求平均值,作为该采集点的温度数据,然后,再对所有采集点的温度数据求平均值,得到地铁车厢内的平均温度数据,所求得的地铁车厢内的平均温度为上述15分钟时间段内的平均车厢内温度。
所述数据处理装置M40对拍摄单元拍摄的照片影像进行分析,分析出单位面积的人数,从而计算出某个时刻某个采集点的人员密度数据,再对所有采集点的人员密度数据求平均值,得出地铁车厢内平均人员密度数据。所述数据处理装置M40进一步通过体形识别或者像素灰度值分析,对拍摄数据进行处理,得到地铁车厢的平均人员密度数据。
所述数据处理装置M40通过体形识别对拍摄数据进行处理,得到地铁车厢的平均人员密度数据,具体可以通过人体头部检测方法或者头顶检测方法得出识别范围内的总人数。其中,人体头部检测方法可以采用现有的人体轮廓识别技术进行处理,对所拍摄的图片进行头部识别。例如可采用现有技术中利用灰度值识别图像的方法进行处理,假设识别范围为1平方米,首先将拍摄数据中的图片生成二值图像;对二值图像进行降噪处理;采用投影矩阵对二值图像中的检测区域进行椭圆模型的特征值提取;判断检测区域的特征值是否符合椭圆模型,如是,则表示有人体头部存在该检测区域,如否,表示该检测区域无人体头部出现;从而分析出1平方米中的总人数。采用投影矩阵进行特征值提取,保证了检测准确性,同时兼顾并改善了检测速度。因为只需要识别一个大致的人物轮廓(比如头部特征、头部和肩部的结合特征等人体轮廓),不需要细节的对比,因此识别速度快。
所述数据处理装置M40通过像素灰度值分析,对拍摄数据进行处理,得到地铁车厢的平均人员密度数据,可以通过计算拍摄数据中图像的连通区域来计算人员密度。具体为假设像素灰度为0的为背景,像素灰度为1的为目标;计算当前图像中的像素灰度是否与当前像素周围相邻的点的像素灰度相等,如灰度相等判断为具有连通性,将所有具有连通性的像素作为一个连通区域,并计算图像中的连通区域的面积;根据连同区域的面积,得出平均人员密度数据。比如说,设定拍摄单元5分钟拍摄1张照片,连续的3张拍摄的照片的连通面积的平均值为该位置的平均连通面积;然后根据车厢中所有位置的连通值计算整个车厢的平均连通值,然后根据连通面积和人员密度的关系,得出平均人员密度数据。其中,连通面积和人员密度的关系,可以通过预先的实验结果获得,比如,可以预先实验获得人员密度数据,同时计算图片的连通面积,根据实验数据,得到他们之间的关系。
在其他实施方式中,所述人员密度采集装置M20可以包括压力传感器,所述压力传感器用于采集其监测范围内地铁车厢内的人员密度数据。所述压力传感器可以设置在地铁车厢的地板上,可以根据实际情况每节车厢设置多个压力传感器。预先设定人员的脚的尺寸范围(假定人都有两只脚),根据一定面积上的压力以及脚的尺寸范围,判断出一个人;通过感测地铁车厢内人体的脚的数量,得到地铁车厢内人员密度数据,并传送到所述数据接收装置M30,所述数据处理装置M40对压力传感器采集到的人员密度数据进行校准,并记录对应的采集时间、采集地点,对采集到的人员密度数据进行运算,得到地铁车厢内的平均人员密度数据。比如,所述压力传感器设置的采集频率为5分钟采集一次地铁车厢内的人员密度数据,则对连续3次采集的人员密度数据进行计算求平均值,作为该采集点的人员密度数据,然后,再对所有采集点的人员密度数据求平均值,所求得的地铁车厢内的平均人员密度为上述15分钟时间段内的平均车厢内人员密度。
所述数据存储装置M50用于存储预设的基准温度数据与基准人员密度数据;其中,基准温度与基准人员密度可以根据实际情况手动调节设置,比如不同季节设置不同的基准温度以及基准人员密度。在其他实施方式中,所述数据存储装置M50还可以与所述温度控制装置M60相连,用于存储采集温度数据与基准温度数据的温度差加权比率,以及采集人员密度数据与基准人员密度数据的人员密度差加权比率。其中,温度差加权比率以及人员密度差加权比率可以预先通过实验获得。
所述温度控制装置M60用于根据所述比较结果,控制待调节场所的环境温度。温度控制装置M60可以根据数据处理装置M40将处理所得平均温度和人员密度数据与数据存储装置M50中存储的基准温度和人员密度数据相比较所得到的比较结果,得出需要调整的温度数值,对待调节场所的温度进行调整。所述温度控制装置M60还可以根据数据处理装置M40所得到的比较结果,利用所述数据存储装置中存储的加权比率,通过一定的加权规则,得出需要调整的温度数值,对待调节场所的温度进行调整。对待调节场所的温度进行调整可以为控制空调降低温度或增加温度,从而实现根据地铁车厢内的实时温度和人员密度自动进行温度控制,使地铁车厢内始终维持在一个令人舒适的温度。比如,给定一个参考值为:车厢平均温度25度,人员密度为5人/平米;设定车厢温度加权值为a,人员密度加权值为b,则得到一个公式:T1=aT8+bM9;其中,T1为需要调整的温度数值(为负值时增加相应数值的温度;为正值时,降低相应数值的温度),T8为车厢温度变化值(即数据处理装置M40处理所得的平均温度值减去25度得到的值),M9为人员密度变化值(即数据处理装置M40处理所得的平均人员密度值减去5人/平米)。例如假定温度采集装置M10采集到的车厢内温度数据经数据处理装置M40处理所得的平均温度为30度;人员密度采集装置M20采集到的车厢内人员密度数据经数据处理装置M40处理所得的平均人员密度为6人/平米;数据存储装置M50中存储的基准数据为:车厢平均温度25度,人员密度为5人/平米;设定车厢温度加权值a为0.8,人员密度加权值b为0.7,则根据公式:T1=aT8+bM9;得到需要调节的温度为T1=0.8×(30-25)+0.7×(6-5)=4.7,温度控制装置M60可以控制空调将温度降低4.6度,即调整得到地铁车厢内的实时温度为25.3度,从而使地铁车厢内始终维持在一个令人舒适的温度。
在其他实施方式中,地铁车厢外部也可以设置若干温度采集装置M10,用于实时采集外部环境的温度数据,并将采集到的温度数据传送到所述数据接收装置M30。所述数据处理装置M40对温度采集装置M10采集到的内外部温度数据进行校准,并记录对应的采集时间、采集地点,对采集到的温度数据进行运算,得到地铁车厢内某个时间的平均温度数据。例如将采集到的外部环境温度数据通过一定的加权比率加权后与同一时间采集到的内部环境温度数据相结合进行分析运算,得到当前地铁车厢内的平均温度数据。其中,所述加权比率可以预先通过实验获得。
参考附图2,本发明所述自动温度控制方法的流程示意图,包括如下步骤:
S21:所述温度采集装置采集待调节场所的温度数据,并将采集到的温度数据传送到所述数据接收装置。
所述温度采集装置M10与所述数据接收装置M30相连,采集地铁车厢内的温度数据,并将采集到的温度数据传送到所述数据接收装置M30,所采集的温度数据通过无线传输的方式传送到所述数据接收装置M30。在其他实施方式中,地铁车厢外部也可以设置若干温度采集装置M10,用于实时采集外部环境的温度数据,则,步骤S21进一步为:所述温度采集装置采集待调节场所内部以及外部环境的温度数据,并将采集到的温度数据传送至所述数据接收装置。所述温度采集装置M10可以为温度传感器,可以设置所述温度传感器的采集频率,例如5分钟采集一次地铁车厢内的温度数据。
S22:所述人员密度采集装置采集待调节场所的人员密度数据,并将采集到的人员密度数据传送到所述数据接收装置。
所述人员密度采集装置M20与所述数据接收装置M30相连,采集地铁车厢内的人员密度数据,并将采集到的人员密度数据传送到所述数据接收装置M30。所述人员密度采集装置M20可以包括拍摄单元,例如摄像头,所述拍摄单元用于对地铁车厢内的不同位置进行拍摄,并将拍摄数据传送至所述数据接收装置M30;则,步骤S22进一步为:所述拍摄单元对地铁车厢内的不同位置进行拍摄,并将拍摄数据传送到所述数据接收装置M30。所述人员密度采集装置M20也可以包括压力传感器,所述压力传感器用于采集其监测范围内地铁车厢内的人员密度数据。所述压力传感器可以设置在地铁车厢的地板上,可以根据实际情况每节车厢设置多个压力传感器。预先设定人员的脚的尺寸范围(假定人都有两只脚),根据一定面积上的压力以及脚的尺寸范围,判断出一个人。通过感测地铁车厢内人体的脚的数量,得到地铁车厢内人员密度数据;则,步骤S22进一步为:所述压力传感器采集地铁车厢内的人员密度数据,并将采集到的人员密度数据传送到所述数据接收装置M30。
步骤S21和步骤S22彼此之间的实施顺序无特别要求。
S23:所述数据处理装置调用所述数据接收装置接收到的采集数据进行分析处理,并将处理所得平均温度以及人员密度数据分别与所述数据存储装置中存储的基准温度以及人员密度数据相比较,之后将比较结果发送给温度控制装置。
所述数据处理装置M40分别与数据接收装置M30、数据存储装置M50以及所述温度控制装置M60相连,调用所述数据接收装置M30接收到的采集数据进行分析处理,并将处理所得平均温度以及人员密度数据分别与所述数据存储装置M50中存储的基准温度以及人员密度数据相比较,之后将比较结果发送给温度控制装置M60。其中,所述数据接收装置M30对采集数据(包括温度采集装置M10和人员密度采集装置M20)的接收可以通过常规的无线通信协议实现。所述数据存储装置M50用于存储预设的基准温度数据与基准人员密度数据;其中,基准温度与基准人员密度可以根据实际情况手动调节设置,比如不同季节设置不同的基准温度以及基准人员密度。在其他实施方式中,所述数据存储装置M50还可以与所述温度控制装置M60相连,用于存储采集温度数据与基准温度数据的温度差加权比率,以及采集人员密度数据与基准人员密度数据的人员密度差加权比率。其中,温度差加权比率以及人员密度差加权比率可以预先通过实验获得。
当车厢外也设有温度采集装置M10,采集外部温度数据时,步骤(3)进一步包括:所述数据处理装置对内部以及外部环境的温度数据进行处理,得到待调节场所的平均温度数据。所述数据处理装置M40对温度采集装置M10采集到的内外部温度数据进行校准,并记录对应的采集时间、采集地点,对采集到的温度数据进行运算,得到地铁车厢内某个时间的平均温度数据。例如将采集到的外部环境温度数据通过一定的加权比率加权后与同一时间采集到的内部环境温度数据相结合进行分析运算,得到当前地铁车厢内的平均温度数据。其中,所述加权比率可以预先通过实验获得。
当所述人员密度采集装置M20包括拍摄单元时,步骤S23进一步包括:所述数据处理装置M40调用所述数据接收装置M30接收到的拍摄数据进行分析处理,得到地铁车厢内的平均人员密度数据。所述数据处理装置M40对拍摄数据进行分析处理进一步选自如下两种方法的任意一种:
(a)所述数据处理装置通过体形识别对拍摄数据进行处理。
所述数据处理装置M40通过体形识别对拍摄数据进行处理,得到地铁车厢的平均人员密度数据,具体可以通过人体头部检测方法或者头顶检测方法得出识别范围内的总人数,因为只需要一个大致的人物轮廓(比如头部特征、头部和肩部的结合特征等人体轮廓),不需要细节的对比,因此识别速度快。通过人体头部检测方法或者头顶检测的方法得出识别范围内的总人数可以采用现有技术,此处不再一一详细描述。
(b)所述数据处理装置通过像素灰度值分析对拍摄数据进行处理。
所述数据处理装置M40通过像素灰度值分析,对拍摄数据进行处理,得到地铁车厢的平均人员密度数据,可以通过计算拍摄数据中图像的连通区域来计算人员密度。具体为假设像素灰度为0的为背景,像素灰度为1的为目标;计算当前图像中的像素灰度是否与当前像素周围相邻的点的像素灰度相等,如灰度相等判断为具有连通性,将所有具有连通性的像素作为一个连通区域,并计算图像中的连通区域的面积;根据连同区域的面积,得出平均人员密度数据。比如说,设定拍摄单元5分钟拍摄1张照片,连续的3张拍摄的照片的连通面积的平均值为该位置的平均连通面积;然后根据车厢中所有位置的连通值计算整个车厢的平均连通值,然后根据连通面积和人员密度的关系,得出平均人员密度数据。其中,连通面积和人员密度的关系,可以通过预先的实验结果获得,比如,可以预先实验获得人员密度数据,同时计算图片的连通面积,根据实验数据,得到他们之间的关系。
当所述人员密度采集装置M20包括压力传感器时,步骤S23进一步包括:所述数据处理装置M40调用所述数据接收装置M30接收到的人员密度数据进行分析处理,得到地铁车厢内的平均人员密度数据。
S24:所述温度控制装置根据所述比较结果,控制待调节场所的环境温度。
温度控制装置M60可以根据数据处理装置M40将处理所得平均温度和人员密度数据与数据存储装置M50中存储的基准温度和人员密度数据相比较所得到的比较结果,得出需要调整的温度数值,对待调节场所的温度进行调整。所述温度控制装置M60还可以根据数据处理装置M40所得到的比较结果,利用所述数据存储装置中存储的加权比率,通过一定的加权规则,得出需要调整的温度数值,对待调节场所的温度进行调整。对待调节场所的温度进行调整可以为控制空调的降低温度或增加温度,从而实现根据地铁车厢内的实时温度和人员密度自动进行温度控制,使地铁车厢内始终维持在一个令人舒适的温度。比如,给定一个参考值为:车厢平均温度25度,人员密度为5人/平米;设定车厢温度加权值为a,人员密度加权值为b,则得到一个公式:T1=aT8+bM9;其中,T1为需要调整的温度数值(为负值时增加相应数值的温度;为正值时,降低相应数值的温度),T8为车厢温度变化值(即数据处理装置M40处理所得的平均温度值减去25度得到的值),M9为人员密度变化值(即数据处理装置M40处理所得的平均人员密度值减去5人/平米)。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (14)
1.一种自动温度控制系统,其特征在于,包括温度控制终端、多个温度采集装置以及多个人员密度采集装置,所述温度控制终端包括数据接收装置、数据处理装置、数据存储装置和温度控制装置;所述温度采集装置与所述数据接收装置相连,用于采集待调节场所的温度数据,并将采集到的温度数据传送到所述数据接收装置;所述人员密度采集装置与所述数据接收装置相连,用于采集待调节场所的人员密度数据,并将采集到的人员密度数据传送到所述数据接收装置;所述数据处理装置分别与数据接收装置、数据存储装置以及所述温度控制装置相连,用于分析处理所述数据接收装置接收到的采集数据,并将处理所得平均温度数据以及平均人员密度数据分别与所述数据存储装置中存储的基准温度数据以及基准人员密度数据相比较,之后将比较结果发送给温度控制装置;所述温度控制装置用于根据所述比较结果,控制待调节场所的环境温度。
2.根据权利要求1所述的自动温度控制系统,其特征在于,进一步,所述温度采集装置采集待调节场所内部以及外部环境的温度数据,并将采集到的温度数据通过所述数据接收装置传送至所述数据处理装置;所述数据处理装置对内部以及外部环境的温度数据进行处理,得到待调节场所的平均温度数据。
3.根据权利要求1或2所述的自动温度控制系统,其特征在于,所述温度采集装置为温度传感器。
4.根据权利要求1所述的自动温度控制系统,其特征在于,所述人员密度采集装置包括拍摄单元,所述拍摄单元用于对待调节场所的不同位置进行拍摄,并将拍摄数据通过所述数据接收装置传送至数据处理装置;所述数据处理装置对拍摄数据进行处理,得到待调节场所的平均人员密度数据。
5.根据权利要求4所述的自动温度控制系统,其特征在于,所述数据处理装置进一步通过体形识别或者像素灰度值分析,对拍摄数据进行处理,得到待调节场所的平均人员密度数据。
6.根据权利要求1所述的自动温度控制系统,其特征在于,所述人员密度采集装置包括压力传感器,所述压力传感器用于采集待调节场所的人员密度数据。
7.根据权利要求1所述的自动温度控制系统,其特征在于,进一步,所述温度控制装置根据所述数据处理装置将处理所得平均温度和人员密度数据与数据存储装置中存储的基准温度和人员密度数据相比较所得到的比较结果,利用所述数据存储装置中存储的加权比率,通过加权规则,得出需要调整的温度数值,对待调节场所的温度进行调整。
8.一种自动温度控制方法,采用权利要求1所述的自动温度控制系统,其特征在于,包括如下步骤:(1)所述温度采集装置采集待调节场所的温度数据,并将采集到的温度数据传送到所述数据接收装置;(2)所述人员密度采集装置采集待调节场所的人员密度数据,并将采集到的人员密度数据传送到所述数据接收装置;(3)所述数据处理装置调用所述数据接收装置接收到的采集数据进行分析处理,并将处理所得平均温度以及人员密度数据分别与所述数据存储装置中存储的基准温度以及人员密度数据相比较,之后将比较结果发送给温度控制装置;(4)所述温度控制装置根据所述比较结果,控制待调节场所的环境温度。
9.根据权利要求8所述的自动温度控制方法,其特征在于,步骤(1)进一步包括:所述温度采集装置采集待调节场所内部以及外部环境的温度数据,并将采集到的温度数据传送至所述数据接收装置;步骤(3)进一步包括:所述数据处理装置对内部以及外部环境的温度数据进行处理,得到待调节场所的平均温度数据。
10.根据权利要求8或9所述的自动温度控制方法,其特征在于,所述温度采集装置为温度传感器。
11.根据权利要求8所述的自动温度控制方法,其特征在于,所述人员密度采集装置包括拍摄单元,步骤(2)具体包括:所述拍摄单元对待调节场所的不同位置进行拍摄,并将拍摄数据传送到所述数据接收装置; 步骤(3)具体包括:所述数据处理装置调用所述数据接收装置接收到的拍摄数据进行分析处理,得到待调节场所的平均人员密度数据。
12.根据权利要求11所述的自动温度控制方法,其特征在于,步骤(3)中所述数据处理装置对拍摄数据进行分析处理进一步选自如下两种方法的任意一种: (31)所述数据处理装置通过体形识别对拍摄数据进行处理; (32)所述数据处理装置通过像素灰度值分析对拍摄数据进行处理。
13.根据权利要求8所述的自动温度控制方法,其特征在于,所述人员密度采集装置包括压力传感器,步骤(2)具体包括:所述压力传感器采集待调节场所的人员密度数据,并将采集到的人员密度数据传送到所述数据接收装置; 步骤(3)进一步包括:所述数据处理装置调用所述数据接收装置接收到的人员密度数据进行分析处理,得到待调节场所的平均人员密度数据。
14.根据权利要求8所述的自动温度控制方法,其特征在于,步骤(4)进一步包括:所述温度控制装置根据所述数据处理装置将处理所得平均温度和人员密度数据与数据存储装置中存储的基准温度和人员密度数据相比较所得到的比较结果,利用所述数据存储装置中存储的加权比率,通过加权规则,得出需要调整的温度数值,对待调节场所的温度进行调整。
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---|---|
CN (1) | CN102745209A (zh) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106403185A (zh) * | 2016-09-26 | 2017-02-15 | 青岛海信日立空调系统有限公司 | 一种室内机的控制方法、室内机及空调器 |
CN106464748A (zh) * | 2014-11-06 | 2017-02-22 | 华为技术有限公司 | 热控制装置和方法 |
CN106766009A (zh) * | 2017-02-24 | 2017-05-31 | 芜湖美智空调设备有限公司 | 温度调节设备的控制方法及控制装置 |
CN106933315A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-07-07 | 深圳市金立通信设备有限公司 | 一种终端温度调节的方法和终端 |
CN107288304A (zh) * | 2017-07-25 | 2017-10-24 | 吉林工程技术师范学院 | 一种无极温控远程控制的智能地板 |
CN108248624A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-07-06 | 河南辉煌信通软件有限公司 | 动车车厢的温度检测及调节系统 |
CN109591550A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-04-09 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种车载送风控制方法、装置、系统及公共交通车辆 |
CN110345614A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-18 | 成都泰盟软件有限公司 | 一种基于室内人员分布检测的温度动态控制系统及方法 |
CN110641494A (zh) * | 2019-07-17 | 2020-01-03 | 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 | 控制轨道交通车辆内部空间温度分布的计算机装置及方法 |
CN112627897A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-04-09 | 内蒙古黄陶勒盖煤炭有限责任公司 | 一种煤矿井下空气循环系统 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0664536A (ja) * | 1992-08-21 | 1994-03-08 | Mitsubishi Electric Corp | 車両冷房制御装置 |
JPH08193727A (ja) * | 1995-01-19 | 1996-07-30 | Kumagai Gumi Co Ltd | 室内環境制御装置 |
JP2001099461A (ja) * | 1999-09-30 | 2001-04-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 大空間空調方法及び大空間空調装置 |
JP2003285637A (ja) * | 2002-03-29 | 2003-10-07 | Toshiba Corp | 車両用空調制御方法 |
CN201363848Y (zh) * | 2008-10-24 | 2009-12-16 | 比亚迪股份有限公司 | 车用空调控制系统 |
KR20100067308A (ko) * | 2008-12-11 | 2010-06-21 | 한국철도기술연구원 | 철도차량의 냉난방 자동제어장치 |
CN102162667A (zh) * | 2010-02-24 | 2011-08-24 | 株式会社东芝 | 图像处理装置、图像处理方法及空调控制装置 |
JP2012121484A (ja) * | 2010-12-09 | 2012-06-28 | Mitsubishi Electric Corp | 車両用空調システムおよび鉄道車両用空調システム |
-
2012
- 2012-07-06 CN CN2012102330134A patent/CN102745209A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0664536A (ja) * | 1992-08-21 | 1994-03-08 | Mitsubishi Electric Corp | 車両冷房制御装置 |
JPH08193727A (ja) * | 1995-01-19 | 1996-07-30 | Kumagai Gumi Co Ltd | 室内環境制御装置 |
JP2001099461A (ja) * | 1999-09-30 | 2001-04-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 大空間空調方法及び大空間空調装置 |
JP2003285637A (ja) * | 2002-03-29 | 2003-10-07 | Toshiba Corp | 車両用空調制御方法 |
CN201363848Y (zh) * | 2008-10-24 | 2009-12-16 | 比亚迪股份有限公司 | 车用空调控制系统 |
KR20100067308A (ko) * | 2008-12-11 | 2010-06-21 | 한국철도기술연구원 | 철도차량의 냉난방 자동제어장치 |
CN102162667A (zh) * | 2010-02-24 | 2011-08-24 | 株式会社东芝 | 图像处理装置、图像处理方法及空调控制装置 |
JP2012121484A (ja) * | 2010-12-09 | 2012-06-28 | Mitsubishi Electric Corp | 車両用空調システムおよび鉄道車両用空調システム |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106464748A (zh) * | 2014-11-06 | 2017-02-22 | 华为技术有限公司 | 热控制装置和方法 |
US10697661B2 (en) | 2014-11-06 | 2020-06-30 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Thermal control apparatus and method |
CN106403185A (zh) * | 2016-09-26 | 2017-02-15 | 青岛海信日立空调系统有限公司 | 一种室内机的控制方法、室内机及空调器 |
CN106403185B (zh) * | 2016-09-26 | 2019-04-16 | 青岛海信日立空调系统有限公司 | 一种室内机的控制方法、室内机及空调器 |
CN106933315A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-07-07 | 深圳市金立通信设备有限公司 | 一种终端温度调节的方法和终端 |
CN106766009A (zh) * | 2017-02-24 | 2017-05-31 | 芜湖美智空调设备有限公司 | 温度调节设备的控制方法及控制装置 |
CN107288304B (zh) * | 2017-07-25 | 2019-10-29 | 吉林工程技术师范学院 | 一种无极温控远程控制的智能地板 |
CN107288304A (zh) * | 2017-07-25 | 2017-10-24 | 吉林工程技术师范学院 | 一种无极温控远程控制的智能地板 |
CN108248624A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-07-06 | 河南辉煌信通软件有限公司 | 动车车厢的温度检测及调节系统 |
CN108248624B (zh) * | 2017-12-28 | 2019-07-19 | 河南辉煌信通软件有限公司 | 动车车厢的温度检测及调节系统 |
CN109591550A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-04-09 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种车载送风控制方法、装置、系统及公共交通车辆 |
CN110641494A (zh) * | 2019-07-17 | 2020-01-03 | 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 | 控制轨道交通车辆内部空间温度分布的计算机装置及方法 |
CN110345614A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-18 | 成都泰盟软件有限公司 | 一种基于室内人员分布检测的温度动态控制系统及方法 |
CN112627897A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-04-09 | 内蒙古黄陶勒盖煤炭有限责任公司 | 一种煤矿井下空气循环系统 |
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PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20121024 |