摘要
本发明公开了一种基于感知与动态分区的智能调控方法。针对现有公共建筑空调系统难以应对人员活动强度差异、情绪波动及空间密度动态变化的问题,提出融合YOLOv5、OpenPose与LSTM网络实现人员行为与活动密度精准识别,并结合红外热成像与表情识别获取群体情绪状态。基于行为‑密度分区与情绪负荷修正模型,动态判定空间热负荷分布,引入NSGA‑I I多目标优化算法,优化空调能效比与热舒适度,并通过元强化学习控制框架自适应调控,实现规律性与非规律性分区的差异化智能控制。该方法有效降低建筑能耗,提升局部舒适度,具备良好的实时性与智能化调节能力,适用于大型公共建筑的智能空调系统优化设计。
技术关键词
智能调控方法
分区
负荷
多普勒超声波
空调系统能效
系统优化设计
面部表情特征
人脸表情识别
舒适度
强化学习框架
动态
强化学习算法
检测门窗
网络
智能空调
密度
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