节能供暖、通风、空调控制系统的利记博彩app
【专利说明】节能供暖、通风、空调控制系统
[0001] 相关申请
[0002] 本申请是于2013年3月14日提交的美国申请号13/827,717的继续申请。上述 申请的全部教导通过引用被结合于此。
【背景技术】
[0003] 供暖、通风和空调（HVAC)系统在诸如房间或建筑物的室内空间中提供环境舒适 性。HVAC系统通常是闭环控制系统。例如，在由热水散热器供暖的房间中，HVAC系统可以 将从房间恒温器感测的参数与诸如阀门设置的散热器设置比较，并且可以基于所述比较调 节散热器设置以便于控制房间中的空气温度。
【发明内容】
[0004] 本发明的实施例提供用于控制环境舒适性的方法、设备和对应的系统。根据一个 实施例，控制至少一个边界区域的环境舒适性的方法可以包括检测所述至少一个边界区域 的生物的运动，所述至少一个边界区域具有与其相关联的可用于调节所述至少一个边界区 域的环境控制设置的参数。所述方法还可以包括基于所检测的运动确定出现在所述至少一 个边界区域中的生物的数量并且确定至少一个环境控制设置以基于所确定的生物的数量 和与所述至少一个边界区域相关联的参数使能对所述至少一个边界区域的环境舒适性的 控制。
[0005] 与所述至少一个边界区域相关联的参数包括所述至少一个边界区域的尺寸、对应 于所述至少一个边界区域的风扇的排气扇的大小或其组合。
[0006] 检测运动可以包括监控安装在所述至少一个边界区域中的至少一个运动或视觉 传感器。检测运动还可以包括从所述至少一个运动或视觉传感器收集运动或视觉数据以为 所确定的出现在所述至少一个边界区域中的生物的数量验证并且提供错误校正。
[0007] 检测运动可以包括监控安装在所述至少一个边界区域的入口、出口或通路的附近 的深度传感器。检测运动还可以包括从所监控的深度传感器收集深度数据，以使能被用于 预测在给定的未来时间处出现在所述边界区域中的生物的未来的数量的统计建模。
[0008] 所述深度传感器可以包括红外激光投影仪，所述红外激光投影仪耦接到被配置为 在变化的周围环境光条件下捕捉三维视频数据的单色互补金属氧化物半导体（CMOS)传感 器。
[0009] 所述方法还可以包括从深度传感器接收深度数据，其中确定出现在所述至少一个 边界区域中的生物的数量包括基于所接收的深度数据计数进入和离开所述至少一个边界 区域的生物。所述方法还可以进一步包括对所接收的深度数据使用深度分段和头部检测方 法以使能对所述生物的计数。
[0010] 所述头部大小的范围可以包括在像素中的所述头部大小的宽度和半径。
[0011] 所述方法还可以包括基于对所测量的生物的测量和从所述深度传感器收集的所 测量的生物的深度数据在离开深度传感器给定的距离处得到所测量的生物的头部大小的 范围。所述方法可以包括从所述深度传感器接收深度数据，其中确定出现在所述至少一个 边界区域中的生物的数量可以包括通过基于所接收的深度数据和所得到的头部大小的范 围检测所述生物的头部来计数进入和离开所述至少一个边界区域的生物。
[0012] 所述至少一个边界区域是房间、建筑物或建筑物的部分的至少一个。
[0013] 所述方法还可以包括基于所确定的至少一个环境控制设置控制用于所述至少一 个边界区域的供暖、通风或空调。
[0014] 所述方法还可以包括通过将时间戳与所确定的生物的数量相关联学习所述至少 一个边界区域的占用的活动模式。所述方法还可以进一步包括基于所确定的至少一个环境 控制设置和所学习的活动模式控制用于所述至少一个边界区域的供暖、通风或空调。控制 用于所述至少一个边界区域的供暖、通风或空调可以包括基于所学习的活动模式在所述至 少一个边界区域被占用之前或之后调节所述供暖、通风或空调水平。
[0015] 应理解的是，本发明的实施例可以以方法、设备、系统或具有程序代码实施在其上 的计算机可读介质的形式实现。一般地，应理解的是，这里所述的方法、块和流程图的元件 可以实现在如本领域普通技术人员所理解的软件、硬件、固件中。本发明的示例实施例可以 包括包含指令的非瞬时性计算机可读介质，其中所述指令可以由处理器加载并且执行，并 且当执行时可以使得处理器完成这里所述的方法。为了阅读的方便，术语"系统"被用在本 说明的各个部分中并且可以表示本发明的实施例和实现方式的一些或者全部形式，诸如系 统、方法、设备、装置、计算机可读介质、网络节点和网络。
【附图说明】
[0016] 上文将从下面如在附图中所示出的对本发明的示例实施例的更加详细的描述中 变得明晰，在所述附图中类似的参考标号在不同的视图中指代相同的部分。所述附图不一 定成比例，而是将重点放在说明本发明的实施例上。
[0017] 图1是用于控制至少一个边界区域的环境舒适性的系统的实施例的框图。
[0018] 图2是用于控制至少一个边界区域的环境舒适性的方法的实施例的示例流程图。
[0019]图3是用于向生物提供环境舒适性的控制系统的实施例的框图。
[0020] 图4是用于头部检测的方法的实施例的示例流程图。
[0021] 图5是用于增量式学习的方法的实施例的流程图。
[0022] 图6A是用于计数生物的方法的实施例的流程图。
[0023] 图6B是用于建筑物占用的表的实施例的框图.
[0024] 图6C是用于学习的活动模式的实施例的图表.
[0025]图7是本发明的各种实施例可以实现在其中的计算机的示例内部结构的框图。
【具体实施方式】
[0026] 下面描述本发明的示例实施例。
[0027] 当人进入室内空间时，由于由人产生的热量室内空间的温度趋于升高。当人离开 室内空间时，室内空间的温度趋于降低。这里所公开的实施例控制至少一个边界区域的环 境舒适性，所述至少一个边界区域诸如房间或建筑物。这里所公开的实施例应用深度传感 器使用三维（3D)人数计数技术准确地计数人数并且基于3D人数计数和数据挖掘控制供 暖、通风和空调（HVAC)。数据挖掘可以包括监控人的运动并且基于所监控的运动确定活动 水平。
[0028] 图1是用于控制诸如房间102的至少一个边界区域的环境舒适性的系统100的实 施例的框图。系统100可以包括可以安装在房间102的入口106之上的一个或多个深度传 感器104。深度传感器104可以被安装在诸如进入房间的门的数据收集点处，其中可以在数 据收集点处监控生物（在这里也被称为人、人类、动物或其任何组合）的进入和离开。生物 可以是任何产生热量的温血生物，诸如人或动物。
[0029] 如果有进入房间的多个门，深度传感器104可以被安装在每个门的附近。深度传 感器104可以被安装在面朝下的方向中。深度传感器104可以被配置为监控和检测运动以 使能计数穿过检测区118进入和离开房间102的生物108a- 108b。深度传感器104可以 包括结合单色互补金属氧化物半导体（CMOS)传感器的红外激光投影仪，所述单色互补金 属氧化物半导体（CMOS)传感器被配置为在任何周围环境光条件下捕捉三维（3D)的视频数 据。
[0030] 深度传感器104对于检测运动并且使能计数诸如生物的对象相比于可视和热相 机可以具有一些基本的优点。例如，深度传感器104可以提供深度传感器数据114 (在这里 也被称为深度数据），所述深度数据相比于来自诸如摄像机的可视相机是有优势的，因为在 深度传感器数据114中不包括阴影和反光。阴影和反光可能对进行对象分段的能力产生负 面的影响，降低了基于数据计数人数的准确性。深度传感器104相比于热相机对于计数生 物108a- 108的目的也可以是有优势的，因为温度变化不能提供与运动检测相关的数据。 深度传感器104相比于传统的无源红外（PIR)传感器也可以是有优势的，因为深度传感器 104可以测量诸如生物108a- 108b的对象的准确的计数，而不是只检测运动。
[0031] 辅助摄像机110可以安装在房间102中并且可被用于验证房间是否被占用。基于 人的数量和房间102的大小，诸如供暖、空调和通