CN109685482A - 人、机、物信息融合的智能建筑管理方法、系统与应用 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法、系统与应用，获取各区域内智能设备的工作状态以及使用频率，统计并分析各区域内对应的使用人数；统计一段时间内每天各区域智能设备用电状态最先和最后发生变化的历史时间，确定人员在区域内的到达和离开时间区间；获取门禁系统各人员的进入和离开历史数据，获取每个人的进入和离开时间区间；融合门禁系统、各区域的使用人数以及各区域内的智能设备的用电状态信息，确定各人员所对应的区域；统计智能设备各时段的工作状态；融合门禁系统、各区域内的智能设备的用电状态和各时段的工作状态信息，学习各区域的人员行为习惯，根据学习结果控制相应的智能设备在指定时间段的开关状态。

Description

人、机、物信息融合的智能建筑管理方法、系统与应用

技术领域

本公开涉及一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法、系统与应用。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

目前对于智能建筑，尤其是办公大楼等进行很多附加要求的智能管理，不单单是电气信息的管理。

例如，办公大楼内各个公司/办公室的各设备利用情况、使用情况，是否有员工溜号，以及智能设备能够根据各办公室内人员的上下班时间、习惯等更好的为人员服务。

但是，目前上述要求基本都是通过增加监控设备和检测设备的投入，容易引起员工的反感，还需要进行环境配置，改动大、工期长，且成本投入高，费时费力。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提出了一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法、系统与应用，本公开能够充分利用智能建筑物内已有的物联网管理系统，融合门禁和室内的设备状态信息，充分了解人员的分布情况，并根据智能设备的使用情况，确认人员的工作时间和习惯，予以提供更好的服务。

根据一些实施例，本公开采用如下技术方案：

一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法，包括以下步骤：

获取各区域内智能设备的工作状态以及使用频率，统计并分析各区域内对应的使用人数；

统计一段时间内每天各区域智能设备用电状态最先和最后发生变化的历史时间，确定人员在区域内的到达和离开时间区间；

获取门禁系统各人员的进入和离开历史数据，获取每个人的进入和离开时间区间；

融合门禁系统、各区域的使用人数以及各区域内的智能设备的用电状态信息，确定各人员所对应的区域；

统计智能设备各时段的工作状态；

融合门禁系统、各区域内的智能设备的用电状态和各时段的工作状态信息，学习各区域的人员行为习惯，根据学习结果控制相应的智能设备在指定时间段的开关状态。

作为进一步的限定，各人员在各区域内的进入/离开时间的确定过程包括：

设置统计时间的间隔，查询区域零点后设备状态最先/最后变化的历史时间，所述的变化包括智能设备由关到开，或者智能设备的工作状态由待机到工作，并进行统计；不同时间段A_n的频次用T_n表示，计算人员在不同时间段进入区域的概率，比较不同时间段的概率，判断人员最可能到达/离开区域的时间区间。

作为进一步的限定，分析各区域内对应的使用人数的方法为：

利用物联网系统的智能插座监测出与其关联的设备类型，且能监测出电脑的运行状态，通过监测区域内待机或工作电脑的台数，估算区域内的工作人数。

作为进一步的限定，分析各区域内对应的使用人数的方法为：

通过饮水机的工作频率与功率进行区域人员的估计，具体的，确定采样时间区间，监测饮水机在区域不同人数下的工作状态，记录其平均工作频率、平均功率，并确定饮水机可以最多服务的人员数M，当人员数高于此值时，饮水机将一直工作在加热状态，将获取的数据训练饮水机估算模型，使用该模型进行人员数目的估算。

作为进一步的限定，分析各区域内对应的使用人数的方法为：

融合饮水机和电脑估算出的人员数目，利用关联系数进一步优化估算结果。

作为进一步的限定，融合门禁系统、各区域的使用人数以及各区域内的智能设备的用电状态信息，确定各人员所对应的区域的过程中，具体包括：当某时刻t检测到某区域有智能设备动作时，人员从门禁乘电梯到该区域所用的最小时间间隔为t₀，最大时间间隔为t₁，则系统获取时间区间为[t-t₀,t-t₁]的门禁系统所监测到的人员，即通过门禁进入建筑的人员，依据设备状态变化与门禁的数据初步判断人员所在的区域。

作为更进一步的限定，各个区域内的设备相互独立，因此，对于某区域H₀，该区域内的智能设备动作，计算对应的人员A到该区域的概率为：

P(A/H₀)＝P(A/B₀)+P(A/B₁)+…+P(A/B_n)；

其中B₀、B₁、…B_n均为该区域内的智能设备，当系统运行一段时间后，计算各个区域的H_n的P(A/H_n)，比较其大小，确定最大值所对应的区域即为该人员的最终分布区域。

作为更进一步的限定，当某智能设备B₀的状态由关到开时，其状态标志位即为B₀＝1，在假设[t-t₀,t]时刻A人员进入建筑物，将其人员状态标志位表示为A＝1，则在设备B₀状态由关到开，A到来的概率为：

式中，m为设备B₀状态变化时人员A进入建筑的次数，n为B₀累计状态变化的次数，统计一定数量以上的数据后，该概率的置信度符合标准，以此作为判据。

作为进一步的限定，统计智能设备各时段的工作状态的具体过程包括：记录人员进入/离开各区域的时间，以及在上述整个时间段内，设定的时间分段内智能设备的工作状态。

结合相应人员的门禁时间，即人员打卡进入和离开的时间，再根据人员进入/离开各区域的时间，以及在上述整个时间段内，设定的时间分段内各智能设备的工作状态，统计超过设定量的历史数据，可以得到相应区域内人员的用电习惯，从而控制相应的智能设备。

一种人、机、物信息融合的智能建筑管理系统，基于或连接建筑物物联网系统，被配置为执行以下指令：

获取各区域内智能设备的工作状态以及使用频率，统计并分析各区域内对应的使用人数；

统计一段时间内每天各区域智能设备用电状态最先和最后发生变化的历史时间，确定人员在区域内的到达和离开时间区间；

获取门禁系统各人员的进入和离开历史数据，获取每个人的进入和离开时间区间；

融合门禁系统、各区域的使用人数以及各区域内的智能设备的用电状态信息，确定各人员所对应的区域；

统计智能设备各时段的工作状态；

融合门禁系统、各区域内的智能设备的用电状态和各时段的工作状态信息，学习各区域的人员行为习惯，根据学习结果控制相应的智能设备在指定时间段的开关状态。

一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法。

一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法。

与现有技术相比，本公开的有益效果为：

本公开通过统计学实现建筑物内的人员大致归属和分布的确定，实现区域定位，能够辅助门禁管理、物联网信息的完善和建筑物各区域的智能管理；

本公开可以统计各个区域内各设备的利用情况、使用情况，判断是否有员工溜号，依据学习结果，可以根据各办公室内人员的上下班时间、习惯等更好的为人员提前提供相应的服务，如提前开电脑、提前开灯，在夏季/冬季提前开空调系统。

本公开不用增加建筑物内新的监控设备，完全利用已有的物联网系统就可以实现了，对于使用者来说没有被监视的感觉，体验感较佳；具有减少设备投入、减少成本、减少改造过程、节能环保的优点；

本公开能够得到建筑物人人员的分布情况，可以为建筑物的安防、逃生等提供可靠依据。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。

图1是本实施例一种典型物联网系统架构；

图2是本实施例另一种典型物联网系统架构；

图3是本实施例的流程图；

具体实施方式：

下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

如图1和图2所示，提供一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法，本实施例适用于以下场景：

某座建筑中入口处装设有门禁系统，建筑中装设有电气物联网管理系统。当有人员进入建筑时，门禁系统可以立即感知到进入建筑物人员的身份信息。室内电气物联网管理系统可以管控多种智能设备如智能开关、智能插座等，智能开关监测和控制室内灯具的开关，智能插座关联电脑、空调、饮水机等设备，智能设备的位置与区域绑定，同时系统通过智能插座所采集的数据可以判断关联设备的运行状态。门禁系统与室内电气物联网管理系统中的实时与历史数据可以被获取。

基于上述场景，进行建筑物内的人员分布情况的确定，即定位的技术方案，具体如图3所示：

房间人数的确定，即通过判断电脑、饮水机等设备的工作状态确定房间中人员人数。

采用数据融合的方法进行房间人员人数的确定。

通过饮水机的工作频率与功率进行房间人员的估计，房间人员估计的方法采用数据驱动的方法。首先以五分钟为一个时间区间，监测饮水机在房间不同人数下的工作状态，记录其平均工作频率、平均功率，并确定饮水机可以最多服务人员数M，当人员数高于此值时，饮水机将一直工作在加热状态。将获取的数据训练饮水机估算模型，饮水机的估算模型可以选用BPNN、ELM、SVM等机器学习的方法，使用该模型进行人员数目N₁的估算。

或者，通过电脑的状态估算房间人数，具体的由于智能插座可以监测出其关联的设备类型，且能监测出电脑的运行状态(待机、工作、关机)，因此通过监测房间内待机或工作电脑的台数，估算房间内的工作人数N₂。

或者，同时进行基于饮水机和电脑状态的人员数目估算，采用动态数据融合的方法，确定房间中的人员数目N，提高人员的估算准确度，具体如下：

N＝θN₁+βN₂

式中，θ与β分别为利用饮水机和电脑进行人数估算的关联系数，当饮水机一直工作在加热状态下时，则认为房间中的人数N>M，N₁＝M且θ＝1，在该条件下，θ、β通过训练得到。

另一方面，确定人员工作时间，即确定每天人员最初进入房间(在本实施例中以办公建筑为例，各区域即为各房间)的时间和最终离开房间的最可能的时间区间，以15分钟为区间间隔为例，具体实现方法如下：

系统查询房间0点后设备状态最先变化的历史时间，所述的变化包括设备由关到开，或者设备的工作状态由待机到工作，并进行统计。不同时间段A_n的频次用T_n表示，总的历史天数为M，则人员在不同时间段进入房间的概率为：

P(A_n)＝T_n/M

比较不同时间段的概率，可判断人员最可能到达房间的时间区间，随着时间的推移，历史数据的增多，对于人员到达的时间区间将判断的越来越准确。进一步的，可以判断不同的工作日(周一到周五)，人员到达房间的时间区间，算式如下：

P(A_kn)＝T_kn/M_k

式中，k代表工作日时间(周一到周五)，n代表时间区间。

同样的，可以判断人员最终离开房间的时间区间，具体实现方法如下：

系统查询房间24点后设备状态最先变化的历史时间，所述的变化包括设备由开到关，并进行统计。不同时间段B_n的频次用I_n表示，总的历史天数为M，则人员在不同时间段进入房间的概率为：

P(B_n)＝I_n/M

比较不同时间段的概率，可判断人员最可能离开房间的时间区间，随着时间的推移，历史数据的增多，对于人员离开的时间区间将判断的越来越准确。进一步的，可以判断不同的工作日(周一到周五)，人员离开房间的时间区间，算式如下：

P(B_kn)＝I_kn/M_k

式中，k代表工作日时间(周一到周五)，n代表时间区间。

当室内电气物联网在某时刻t检测到某房间有开关插座动作时，人员从门禁乘电梯到该房间所用的最小时间间隔为t₀，最大时间间隔为t₁，则系统获取时间区间为[t-t₀,t-t₁]的门禁系统所监测到的人员，即通过门禁进入建筑的人员，随着时间的推进，系统收集到的数据越来越多，则可依据设备状态变化与门禁的数据初步判断人员所在的区域，具体的算式如下：

设备B₀状态由关到开变化表示为B₀＝1，在假设[t-t₀，t]时刻A人员进入建筑表示为A＝1，则在设备B₀状态由关到开，A到来的概率为：

式中，m为设备B₀状态变化时人员A进入建筑的次数，n为B₀累计状态变化的次数。依据大数定律，当n和m趋向于无穷大时，的值为P(A/B₀)。为置信度。

当然，随着数据的增多，置信度将越来越高，判断越来越准确。

同样的，由于设备与区域绑定，同时各个区域内的设备相互独立因此，区域H₀内各设备(B₀、B₁、…、B_n)动作，则人员A到该区域的概率为：

P(A/H₀)＝P(A/B₀)+P(A/B₁)+…+P(A/B_n)

当系统运行一段时间后，计算各个区域的H_n的P(A/H_n)，比较其大小，确定最大值所对应的区域即为该人员的最终分布区域。

确定人员所属区域后，当夜间t时刻某房间的设备最后发生状态变化时，查询时间区间[t+t₀，t+t₁]的人员，通过统计分析推断离开人员所属空间。

本实施例可以用于识别人员是否在工作，具体的：

人员的状态包括：工作和休息，基于数据融合的方法，通过电脑数据和饮水机的判断人员的工作状态。

首先依据电脑的工作状态为工作、待机，判断人员的状态，若为所有电脑均处于工作状态则人员也为工作状态，即：

P(R＝1/C＝1)＝1

式中用1标识工作，用0表示休息。

若所有电脑为待机状态，则判断饮水机的工作状态，若饮水机的烧水频率并非待机时工作状态，则判断人员在工作，即：

P(R＝1/Y＝1)＝1

若部分电脑处于工作状态，部分电脑处于待机状态，则不考虑饮水机的工作状态，以电脑的工作状态判断工作人数与休息人数。

可以统计各个区域内各设备的利用情况、使用情况，判断是否有员工溜号、休息时间过长的问题。

同时，既然知晓了各区域分布的人员数量，本实施例还可以辅助进行安防和灾难疏导，根据各区域内人员的分布情况，安排逃生计划。

本实施例也可以融合门禁系统、各区域内的智能设备的用电状态和各时段的工作状态信息，学习各区域的人员行为习惯，学习算法可以根据具体情况使用任一现有算法，依据学习结果，可以根据各办公室内人员的上下班时间、习惯等更好的为人员提前提供相应的服务，如提前开电脑、提前开灯，在夏季/冬季提前开空调系统。

当然，在其他实施例中，确定人员的到达和离开时间区间、获取门禁系统中记录的各人员的打卡时间，以及获取各区域内只能设备的工作状态和使用频率，上述三个步骤不一定是按照现有的顺序。

可以更改顺序，或者同时进行，只要保证得到上述三个信息，再融合得到各区域内人员的对应分布情况即可。

相应的，提供一种人、机、物信息融合的智能建筑管理系统，基于或连接建筑物物联网系统，被配置为执行以下指令：

获取各区域内智能设备的工作状态以及使用频率，统计并分析各区域内对应的使用人数；

统计一段时间内每天各区域智能设备用电状态最先和最后发生变化的历史时间，确定人员在区域内的到达和离开时间区间；

获取门禁系统各人员的进入和离开历史数据，获取每个人的进入和离开时间区间；

融合门禁系统、各区域的使用人数以及各区域内的智能设备的用电状态信息，确定各人员所对应的区域；

统计智能设备各时段的工作状态；

融合门禁系统、各区域内的智能设备的用电状态和各时段的工作状态信息，学习各区域的人员行为习惯，根据学习结果控制相应的智能设备在指定时间段的开关状态。

一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行本实施例所提供的一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法。

一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行本实施例所提供的一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法，其特征是：包括以下步骤：

获取各区域内智能设备的工作状态以及使用频率，统计并分析各区域内对应的使用人数；

统计一段时间内每天各区域智能设备用电状态最先和最后发生变化的历史时间，确定人员在区域内的到达和离开时间区间；

获取门禁系统各人员的进入和离开历史数据，获取每个人的进入和离开时间区间；

融合门禁系统、各区域的使用人数以及各区域内的智能设备的用电状态信息，确定各人员所对应的区域；

统计智能设备各时段的工作状态；

融合门禁系统、各区域内的智能设备的用电状态和各时段的工作状态信息，学习各区域的人员行为习惯，根据学习结果控制相应的智能设备在指定时间段的开关状态。

2.如权利要求1所述的一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法，其特征是：各人员在各区域内的进入/离开时间的确定过程包括：

设置统计时间的间隔，查询区域零点后设备状态最先/最后变化的历史时间，所述的变化包括智能设备由关到开，或者智能设备的工作状态由待机到工作，并进行统计；不同时间段A_n的频次用T_n表示，计算人员在不同时间段进入区域的概率，比较不同时间段的概率，判断人员最可能到达/离开区域的时间区间。

3.如权利要求1所述的一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法，其特征是：分析各区域内对应的使用人数的方法为：

利用物联网系统的智能插座监测出与其关联的设备类型，且能监测出电脑的运行状态，通过监测区域内待机或工作电脑的台数，估算区域内的工作人数；

通过饮水机的工作频率与功率进行区域人员的估计，具体的，确定采样时间区间，监测饮水机在区域不同人数下的工作状态，记录其平均工作频率、平均功率，并确定饮水机可以最多服务的人员数M，当人员数高于此值时，饮水机将一直工作在加热状态，将获取的数据训练饮水机估算模型，使用该模型进行人员数目的估算；

融合饮水机和电脑估算出的人员数目，利用关联系数进一步优化估算结果。

4.如权利要求1所述的一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法，其特征是：融合门禁系统、各区域的使用人数以及各区域内的智能设备的用电状态信息，确定各人员所对应的区域的过程中，具体包括：当某时刻t检测到某区域有智能设备动作时，人员从门禁乘电梯到该区域所用的最小时间间隔为t₀，最大时间间隔为t₁，则系统获取时间区间为[t-t₀,t-t₁]的门禁系统所监测到的人员，即通过门禁进入建筑的人员，依据设备状态变化与门禁的数据初步判断人员所在的区域。

5.如权利要求4所述的一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法，其特征是：各个区域内的设备相互独立，因此，对于某区域H₀，该区域内的智能设备动作，计算对应的人员A到该区域的概率为：

P(A/H₀)＝P(A/B₀)+P(A/B₁)+…+P(A/B_n)；

其中B₀、B₁、…B_n均为该区域内的智能设备，当系统运行一段时间后，计算各个区域的H_n的P(A/H_n)，比较其大小，确定最大值所对应的区域即为该人员的最终分布区域。

6.如权利要求4所述的一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法，其特征是：当某智能设备B₀的状态由关到开时，其状态标志位即为B₀＝1，在假设[t-t₀,t]时刻A人员进入建筑物，将其人员状态标志位表示为A＝1，则在设备B₀状态由关到开，A到来的概率为：

式中，m为设备B₀状态变化时人员A进入建筑的次数，n为B₀累计状态变化的次数，统计一定数量以上的数据后，该概率的置信度符合标准，以此作为判据。

7.如权利要求1所述的一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法，其特征是：统计智能设备各时段的工作状态的具体过程包括：记录人员进入/离开各区域的时间，以及在上述整个时间段内，设定的时间分段内智能设备的工作状态。

8.一种人、机、物信息融合的智能建筑管理系统，其特征是：基于或连接建筑物物联网系统，被配置为执行以下指令：

获取各区域内智能设备的工作状态以及使用频率，统计并分析各区域内对应的使用人数；

统计一段时间内每天各区域智能设备用电状态最先和最后发生变化的历史时间，确定人员在区域内的到达和离开时间区间；

获取门禁系统各人员的进入和离开历史数据，获取每个人的进入和离开时间区间；

融合门禁系统、各区域的使用人数以及各区域内的智能设备的用电状态信息，确定各人员所对应的区域；

统计智能设备各时段的工作状态；

融合门禁系统、各区域内的智能设备的用电状态和各时段的工作状态信息，学习各区域的人员行为习惯，根据学习结果控制相应的智能设备在指定时间段的开关状态。

9.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征是：所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行如权利要求1-7中任一项所述的一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法。

10.一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，其特征是：，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1-7中任一项所述的一种人、机、物信息融合的智能建筑管理方法。