CN110848897B - 一种空调智能调节的方法及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种空调智能调节的方法，包括：将各监控摄像头与空调各区域分控调节装置进行绑定；实时获取监控摄像头所采集到的监控图像；对所述监控图像中的人体元素进行识别并完成人流量的统计；根据计算得到的人流量对所述分控调节装置发送调节指令，所述分控调节装置接收到所述调节指令后对空调运行能效进行变更。本发明实施例所提供的一种空调智能调节的方法，可以根据人流密度变化调节空调功率，从而提高能源利用率，避免在无人或人流稀少区域大功率运行，浪费能源。

Description

一种空调智能调节的方法及计算机可读存储介质

技术领域

本发明实施例涉及智能空调领域，尤其是一种空调智能调节的方法及计算机可读存储介质。

背景技术

现在市面上的空调系统只可人为的通过遥控或者开关才能进行温度的调节，假如部分区域人群稀少或目前无人状态却一直大功率开启或者人群密度较大却以低功率运行时，而空调相关管理操作人员一般无法及时察觉并作出相对应的调节，导致该区域人群带来不舒适的感觉，并造成能效浪费。

发明内容

为解决上述问题，本发明实施例提供了一种空调智能调节的方法，包括以下步骤：

将各监控摄像头与空调各区域分控调节装置进行绑定；

实时获取监控摄像头所采集到的监控图像；

对所述监控图像中的人体元素进行识别并完成人流量的统计；

根据计算得到的人流量对所述分控调节装置发送调节指令，所述分控调节装置接收到所述调节指令后对空调运行能效进行变更；

对变更操作进行存储，并将变更操作生成前所处理的图像数据与变更操作进行关联存储；

根据预置的设定时间，参考所述变更操作以及所述图像数据，对预置的人力密度与空调运行功率的数据模型进行优化。

本发明实施例所提供的一种空调智能调节的方法，可以根据人流密度变化调节空调功率，从而提高能源利用率，避免在无人或人流稀少区域大功率运行，浪费能源。

附图说明

图1为本发明一种空调智能调节方法的步骤流程图；

图2为本发明一种空调智能调节系统；

图3为本发明计算机设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅处于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在 A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二等来描述指定关键字，但指定关键字不应限于这些术语。这些术语仅用来将指定关键字彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一指定关键字也可以被称为第二指定关键字，类似地，第二指定关键字也可以被称为第一指定关键字。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释称为“在……时”或“当……时”或“相应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或时间)”可以被解释成“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

请参考图1，本发明实施例提供一种空调智能调节的方法，包括；

步骤S100将各监控摄像头与空调各区域分控调节装置进行绑定。

本发明适用于中央空调系统，其中中央空调具备多个空调分控调节装置，布置于不同的区域用以控制对应区域的空调能效。小范围的划分功能区域，将该区域中的监控摄像头与区域对应的空调分控调节装置进行绑定，根据绑定关系的关联存储，以使后续区域中人流密度发生变化是能够快速将调节指令交付于对应的分控调节装置，而不是其他区域的分控装置。功能区域的划分可以根据参考实际场景的人流分布或建筑布局。

步骤S200实时获取监控摄像头所采集到的监控图像。

其中，人流密度的计算依存于对采集到的监控图像进行识别计算，因此，如何实时获取监控图像是空调智能调节方法的关键前提。Windows操作系统下的实时视频采集方法有三种：基于VFW的实时视频采集、基于 DirectShow的实时视频采集和基于视频卡附带软件开发工具箱(SDK)的实时视频采集。VFW(Video For Windouws)是Microsoft公司于1992年推出的数字视频软件开发包，VFW的核心是AVI文件标准，它包含了一整套完整的视频采集、压缩和回放应用程序接口。但由于基于VFW的视频采集方式推出时间比较早，现在许多新发展起来的硬件设备并不支持这种采集方式。视频采集卡附带的SDK是监控卡厂家发布的开发视频监控系统的函数库，该方法对硬件的依赖性很强，灵活性非常差，并且功能也差别很大。基于 DirectShow视频采集方法很好的解决了上述问题，具体的：

DirectShow是Microsoft公司推出的基于Windows平台的流媒体处理开发包，它与DirectX开发包一起发布。DirectShow对流媒体的捕捉、回访提供了强大的支持，还提供了对基于WDM的采集卡进行数据捕捉的支持。过滤器是DirectShow的核心部分，按着功能过滤器可以分为三类：源过滤器、变换过滤器和渲染过滤器。源过滤器主要负责从硬件采集设备获取数据，变换过滤器主要负责数据传输和格式转换，渲染过滤器主要负责将视频流送给显卡进行显示以及输出文件进行存储。DirectShow开发时间里在COM组建的基础上的，它所有的功能都是有COM接口来构造和实现。比较重要的COM接口包括：构建过滤器管理的IGraphBuilder接口、用于控制多媒体流在过滤器中流动的IMediaControl接口、控制食品窗口属性的IVideo Windows接口、用于流媒体定位的的IMediaSeeking接口和管理两个过滤器问针脚的IPin接口等。在开发DirectShow应用程序是，通常需要设计一个过滤图表(Filter Graph)，向过滤图表中添加相应的过滤器，最后连接过滤器的引脚完成功能的设计。基于DirectShow视频采集整体一构架。视频信号经过摄像机和视频采集卡之后进入计算机，并最终经过采集卡驱动程序进入应用程序。视频采集软件实现的核心步骤为：创建最基本的组件IGraphBuilder术pGraph，创建过滤器图构造器CoCreatelnstance，创建采集图构造器CoCreatelnstance，创建系统设备枚举器CoCreatelnstance，创建视频采集设备的枚举器 CreateClassEnumerator，绑定视频源设备与过滤器BindToObject，将选定的设备加入到采集图构造器AddFilter。这样基本上实现了WDM采集卡视频数据采集的过程，将视频数据从采集卡经过DirectShow多媒体处理系统传递到不同的对象接口实现视频采集功能。

步骤S300对所述监控图像中的人体元素进行识别并完成人流量的统计。

从监控摄像头获取得到监控图像(即视频)后，利用图像识别技术对监控图像中的人体元素进行识别并计算总的人体元素个数，得到的个数总数在除以区域面积即为人流量的密度。

示例性的，识别到的人体元素总数为58个人，对应监控区域覆盖面积为10平方米，则定义人流量为y,

步骤S400根据计算得到的人流量对所述分控调节装置发送调节指令，所述分控调节装置接收到所述调节指令后对空调运行能效进行变更。

具体的，根据前述步骤计算得到人流量值，调用预先存储的关系表中人流量值对应的调控能级，生成包含所述调控能级字段的指令发送至分控调节装置，分控调节装置接收到相关指令按照指令字段中的调控能级对自身进行调整。

其中，示例性的人流量与调控能级的参照存储表可以如下：

人流量	能效
		0-5	1档
5-10	2档
		10-15	3档
15以上	最高档

一旦计算得到人流量数值，按照上述存储表寻找对应的调控能级发送至分控装置，上述存储表仅为示例性阐述，其中各数值以及档位调控可以根据具体的实用场景进行改变。

本发明实施例所提供的空调智能调节方法，可以根据人流密度变化调节空调功率，从而提高能源利用率，避免在无人或人流稀少区域大功率运行，浪费能源。

可选的，步骤S100将各监控摄像头与空调各区域分控调节装置进行绑定的步骤包括：

获取所述各监控摄像头所属区域信息以及所述空调各区域分控调节装置所属区域信息，将所属相同区域的监控摄像头与分控调节装置进行关联绑定设置。

示例性的，一大型商场共有二层，每层分为A,B,C,D,F五个区域，其中摄像头A属于二层A区域，摄像头B属于一层B区域，分控装置A属于一层 D区域，分控装置B属于二层A区域，这时摄像头A与分控装置B同属于二层A区域，因此，对两者建立关联关系设置，而分控装置B与摄像头A、摄像头B不属于同一个区域，因此不建立关联设置，关联设置的意义在于快速对应监控区域的空调进行能效调节，而不是等监控区域人流密度提高后，再一个一个寻找哪个分控装置属于该监控区域。

另外，实现手段需要技术人员预先将摄像头的从属区域信息和分控装置从属区域信息进行预先输入存储。

可选的，步骤S300对所述监控图像中的人体元素进行识别并完成人流量的统计的步骤包括：

步骤S310对所述监控图像第一帧进行预处理；

预处理过程一般是对监控图像进行数字化、几何变换、归一化、平滑、复原和增强等。预处理的主要目的是消除视频图像中无关信息，增强人体元素的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取，图像分割、匹配和识别的可靠性。

其中，本发明采用背景差分法来进行监控图像的预处理，当然，本方案的实时并不仅限于该方法，还可以包括帧间查分法以及光流法。其中，由于本发明方案多用于大型建筑内，不收外部光照额影响，因此采用背景查分法与运算速度快且大多数情况下检测效果都很好。

具体的，首先利用混合高斯建模方法建立背景图像，再对拍摄的监控图形进行背景差分，随后对处理后的差分图像进行降噪和二值化处理，最后得到的处理后的图像近乎仅包含人体元素内容。

另外，对图像的预处理顺序依据监控图像的时序，即从第一帧开始到最后一帧，其中第一帧可以人为选取部分帧作为第一帧，最后一帧同理。

步骤S320对处理后的帧图像进行特征识别完成人流量的统计。

步骤S330依照视频图像序列，完成其余帧图像的人流量计算。

可选的，步骤S320对处理后的帧图像进行特征识别完成人流量的统计步骤包括：

步骤S321对所述帧图像中的人体元素进行识别；

步骤S322定义一变量代表人流量，每当识别得到一个人体元素，对所述变量进行数量加一处理，所述变量起始值为零。

具体的，人体目标识别属于非刚性目标识别，由于人体运动的随意性，自遮挡以及互遮挡的情况经常出现，因此很难对人体目标建立一个固定的模型进行匹配识别，但是基于人体外形结构特点：东方人体的头肩标准比例是 1:2.5，以及人体自身头部活动特点，人体肩部和头部轮库基本保持稳定，一般不容易受到遮挡，即时在人体的不同侧面头部和肩部外部形状可能会有变化，利用Hu矩的旋转、平移、尺度等特性的不变特征，可以很好的解决不同侧面的人体头肩模型变化，

因此，本发明设定，人体头肩比例达到1：{2.2,2.8}范围时，我们就可以确定目标即为人体，否则为非人体。

每识别到人体，则代表人流量的变量赋值加一，所述变量开始赋值为 0。

可选的，步骤S321对所述帧图像中的人体元素进行识别的步骤包括：

将预置的样本库中的模板集合对所述帧图像进行匹配处理，由所述模板集合首序模板开始，将其叠放在所述帧图像上平移，模板覆盖下的区域定义为子图，计算所述模板与子图的相似性；

计算其余模板与子图的相似性，得到相似性结果数组；

搜索所述相似性数组最大值，若最大值超过阈值，则判断识别得到人体元素。

本发明所提供的人体识别的方式并不仅包含前述的人体肩部识别，还包括模板匹配的方式，设模板T叠放在被识别图S上平移，模板覆盖下的那块区域成为子图Sij,i、j是这块子图的左上角像素点在S中的坐标。

其中，模板并不仅限于一个，在具体的实施方式中，提供有模板库，模板库为多个模板的集合，一般摄像头所处位置在纵坐标上高于人体位置，因此模板仅需配置从高往下看的各种人体模板，提高匹配的计算速度。

可选的，所述计算所述模板与子图的相似性的步骤包括：

定义所述模板长度为M，宽度为N，定义所述子图左上角像素点在所述模板中的坐标为(i,j),并将其作为参考点，所述模板匹配的计算公式为：

利用上述归一化公式，当模板和子图完全一样时，相关系数 R(i,j)＝1，否则R(i,j)<1，那么相关系数越大，则模板与处理后的监控图像月相似，本发明中设定R(i,j)>0.8即判断子图覆盖区域包含人体元素。

可选的，步骤S400根据计算得到的人流量对所述分控调节装置发送调节指令，所述分控调节装置接收到所述调节指令后对空调运行能效进行变更的步骤之后，还包括：

步骤S410对变更操作进行存储，并将变更操作生成前所处理的图像数据与变更操作进行关联存储；

步骤S420根据预置的设定时间，参考所述变更操作以及所述图像数据，对预置的人力密度与空调运行功率的数据模型进行优化。

具体的，技术人员一开始设置的人流密度数值与空调能级调节对应的关系并非适用于季节性变化，例如昨天是酷暑，今天是大雨天气，而两天采用同样的调节关系显然不合适，因此，本发明为提高方案针对实际场景的适配度，设定以0.5天为一个自我调节关系调整的周期，主要通过对当人流量变化空调调节操作完成后的监控图像采集，识别其中人体感受到空调调节后的心情度，若心情度有所提高，则对应的空调调节是有效的，当下存储表中的人流量密度与空调能效的对应关系也是正确的。

示例性的，

某一设定关系存储表如下：

7月20日为阴雨天，并且7月20日至23日天气预报均提示为阴雨天，在早高峰上班时期，人流量通常都是达到15以上，因此，在阴雨天调整空调将其设定为18度是极不适合的，因此，在7月20日中午(自调整舟曲为0.5天)，空调智能调节系统整理上午所采集到的监控图像，识别监控图像集合中是否出现人群发冷，不悦的脸部情绪或有关肢体动作，若有，将所有参数对应能效调高3-5度，修改有的存储参数如下：

后续，每半天整理所采集到的监控图像，识别人群的心情情绪，对存储参数进行覆盖调整，提高对实际场景的适配度。

请参考图2，本发明实施例还提供一种空调智能调节系统，包括：

绑定模块，用于将各监控摄像头与空调各区域分控调节装置进行绑定；

获取模块，用于实时获取监控摄像头所采集到的监控图像；

统计模块，用于对所述监控图像中的人体元素进行识别并完成人流量的统计。

调节模块，用于根据计算得到的人流量对所述分控调节装置发送调节指令，所述分控调节装置接收到所述调节指令后对空调运行能效进行变更。

请参考图3，是本发明实施例之计算机设备的硬件架构示意图。本实施例中，所述计算机设备2是一种能够按照事先设定或者存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备。该计算机设备2可以是个人计算机、平板计算机、移动电话及智能手机登，也可以是机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等用于提供虚拟客户端的运设备。如图所示，所述计算机设备2至少包括，但不限于，可通过系统总线相互通信连接存储器21、处理器22、网络接口23、以及空调智能调节系统20，其中：

本实施例中，存储器21至少包括一种类型的计算机可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或 DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储 (SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器21可以是计算机设备2的内部存储单元，例如该计算机设备2的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器21也可以使计算机设备2的外部存储设备，例如该计算机设备20上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital)SD卡，闪存卡(Flash Card)等，当然，存储器21还可以既包括计算机设备2的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器21用于存储安装于计算机设备2的操作系统和各类应用软件，例如空调智能调节系统20的程序代码等。此外，存储器21还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

处理器22在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片。该处理器 22通常用于控制计算机设备2的总体操作。本实施例中，处理器22用于运行存储器21中存储的程序代码或者处理数据，例如运行空调智能调节系统 20，以实现空调智能调节的方法。

所述网络接口23可包括无线网络接口或有限网络接口，该网络接口23 通常用于在所述计算机设备2与其他电子装置之间建立通信连接。例如，所述网络接口23用于通过网络将所述计算机设备2与外部终端项链，在计算机设备2与外部中断之间的建立数据传输通道和通信连接等。所述网络可以是企业内部网(Intranet)、互联网(Internet)、全球移动通讯系统 (Global System of Mobile communication，GSM)、宽带码分多址 (WidebandCode Division Multiple Access，WCDMA)、4G网络、5G 网络、蓝牙(Bluetooth)、Wi-Fi等无线或有线网络。

在本实施例中，存储于存储器21中的所述空调智能调节系统20还可以被分割为一个或者多个程序模块，所述一个或者多个程序模块被存储于存储器21中，并由一个或多个处理器(本实施例为处理器22)所执行，以完成本发明。

另外，本实施例还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器 (RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现相应功能。本实施例的计算机可读存储介质用于存储空调智能调节系统20，被处理器执行时实现本发明的空调智能调节方法。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所做的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (3)

1.一种空调智能调节的方法，其特征在于，包括：

将各监控摄像头与空调各区域分控调节装置进行绑定；

实时获取监控摄像头所采集到的监控图像；

对所述监控图像中的人体元素进行识别并完成人流量的统计；

根据计算得到的人流量对所述分控调节装置发送调节指令，所述分控调节装置接收到所述调节指令后对空调运行能效进行变更；

其中，所述将各监控摄像头与空调各区域分控调节装置进行绑定的步骤包括：

获取所述各监控摄像头所属区域信息以及所述空调各区域分控调节装置所属区域信息，将所属相同区域的监控摄像头与分控调节装置进行关联绑定设置；

所述对所述监控图像中的人体元素进行识别并完成人流量的统计的步骤包括：

对所述监控图像第一帧进行预处理；

对处理后的帧图像进行特征识别完成人流量的统计；

依照视频图像序列，完成其余帧图像的人流量计算；

所述对处理后的帧图像进行特征识别完成人流量的统计步骤包括：

对所述帧图像中的人体元素进行识别；

定义一变量代表人流量，每当识别得到一个人体元素，对所述变量进行数量加一处理，所述变量起始值为零；

对所述帧图像中的人体元素进行识别的步骤包括：

将预置的样本库中的模板集合对所述帧图像进行匹配处理，由所述模板结合首序模板开始，将其叠放在所述帧图像上平移，模板覆盖下的区域定义为子图，计算所述模板与子图的相似性；

计算其余模板与子图的相似性，得到相似性结果数组；

搜索所述相似性数组最大值，若最大值超过阈值，则判断识别得到人体元素；

所述计算所述模板与子图的相似性的步骤包括：

定义所述模板为T，所述子图为S，所述模板长度为M，宽度为N，定义所述模板与所述子图之间的相似系数为R（i,j），其中（i,j）为所述子图左上角像素点在所述模板中的坐标,并将其作为参考点，可得，所述模板匹配的计算公式为：

R（i,j）=

；

所述根据计算得到的人流量对所述分控调节装置发送调节指令，所述分控调节装置接收到所述调节指令后对空调运行能效进行变更的步骤之后，还包括：

对变更操作进行存储，并将变更操作生成前所处理的图像数据与变更操作进行关联存储；

根据预置的设定时间，参考所述变更操作以及所述图像数据，对预置的人流密度与空调运行功率的数据模型进行优化。

2.一种空调智能调节系统，其特征在于，包括：

绑定模块，用于将各监控摄像头与空调各区域分控调节装置进行绑定；

获取模块，用于实时获取监控摄像头所采集到的监控图像；

统计模块，用于对所述监控图像中的人体元素进行识别并完成人流量的统计；

调节模块，用于根据计算得到的人流量对所述分控调节装置发送调节指令，所述分控调节装置接收到所述调节指令后对空调运行能效进行变更；

其中，所述绑定模块具体用于：获取所述各监控摄像头所属区域信息以及所述空调各区域分控调节装置所属区域信息，将所属相同区域的监控摄像头与分控调节装置进行关联绑定设置；

所述调节模块具体用于：对所述监控图像第一帧进行预处理；对处理后的帧图像进行特征识别完成人流量的统计；依照视频图像序列，完成其余帧图像的人流量计算；

所述统计模块具体用于：对所述帧图像中的人体元素进行识别；定义一变量代表人流量，每当识别得到一个人体元素，对所述变量进行数量加一处理，所述变量起始值为零；

所述统计模块还用于：将预置的样本库中的模板集合对所述帧图像进行匹配处理，由所述模板结合首序模板开始，将其叠放在所述帧图像上平移，模板覆盖下的区域定义为子图，计算所述模板与子图的相似性；计算其余模板与子图的相似性，得到相似性结果数组；搜索所述相似性数组最大值，若最大值超过阈值，则判断识别得到人体元素；所述计算所述模板与子图的相似性包括：定义所述模板为T，所述子图为S，所述模板长度为M，宽度为N，定义所述模板与所述子图之间的相似系数为R（i,j），其中（i,j）为所述子图左上角像素点在所述模板中的坐标,并将其作为参考点，可得，所述模板匹配的计算公式为：

R（i,j）=

；

存储模块，用于对变更操作进行存储，并将变更操作生成前所处理的图像数据与变更操作进行关联存储；

优化模块，用于根据预置的设定时间，参考所述变更操作以及所述图像数据，对预置的人流密度与空调运行功率的数据模型进行优化。

3.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序可被至少一个处理器所执行如权利要求1所述的空调智能调节的方法。

Images