一种用于建筑设计优化方案判断的方法与流程

1.本发明涉及建筑设计优化技术领域，尤其是涉及一种用于建筑设计优化方案判断的方法。


背景技术：

2.目前，商场的楼层间常采用贯通式的设计，楼层之间、商场的各功能区之间均没有设计间隔，便于消费者出入各功能区进行消费；而商场常采用中央空调进行温度调节，使商场在营业期间整个室内各区域的温度基本保持一致。
3.现有的商场空调系统没有区分不同的功能区域进行温度调节，而实际应用中，不同功能区域以及不同人群的舒适温度各不相同，商场的空调系统维持各区域的温度一致，一方面使得电能消耗较大，另一方面无法适应不同功能区消费人群的实际需求。
4.针对上述相关技术，发明人认为存在商场的空调系统无法适应消费人群实际的温度需求的问题。


技术实现要素：

5.为了提高商场空调系统的差异化服务的效果，本技术提供一种用于建筑设计优化方案判断的方法。
6.本技术的上述发明目的一采用如下技术方案实现：一种用于建筑设计优化方案判断的方法，包括：基于商场的商铺分布对建筑内部空间按照功能划分区域并进行分隔，获取代表各区域理论上的舒适温度的基准温度数据；实时获取区域内的人员图像信息，从所述人员图像信息中获取人员统计信息，根据各类人群舒适温度数据和各类人群的人员数量比例获取人员舒适温度数据；将获取到的所述人员舒适温度数据减去青年人的舒适温度数据，生成温度偏差数据，对所述温度偏差数据与所述基准温度数据求和，生成目标温度数据；根据目标温度数据向温度调节装置发送温度调节指令。
7.通过采用上述技术方案，基于商场的商铺分布对建筑内部空间按功能划分区域并进行分隔，能够起到降低各区域之间冷热空气对流效率的作用，获取理论上各功能区域的舒适温度作为基准温度数据，以便得到符合各功能区需求的温度数值；获取区域内人员图像信息，根据人员图像信息识别各类人群的数量和比例，根据各类人群的数量比例和各类人群的舒适温度数据计算以得到人员舒适温度数据，再计算人员舒适温度数据与青年人的舒适温度数据的差值作为温度偏差数据，由于儿童、中老年人等人群的舒适温度均高于青年人，将购物人群占比较高的青年人作为温度调节基数，将购物人群总体的人员舒适温度与青年人的舒适温度数据的差值作为温度偏差数据，考虑了购物人群构成，使该区域的温度调节能更好地满足实际购物人群的需求；通过计算基准温度数据与温度偏差数据的和得到目标温度数据，并根据目标温度数据向温度调节装置发送温度调节指令，以便在各功能
区的基准温度数据的基础上考虑该区域消费人群的构成，得到更适应商场各功能区域当前实际需求的温度。
8.本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述实时获取区域内的人员图像信息，从人员图像信息中获取人员统计信息，根据各类人群舒适温度数据和各类人群的人员数量比例获取人员舒适温度数据，具体包括：获取区域内的人员图像信息，对人员图像信息内识别到的人体输入已训练的人员姿态模型中进行运动姿态匹配，生成各类人群的人员数量比例；根据各类人群的舒适温度和对应的人员数量比例进行加权平均计算，生成人员舒适温度数据。
9.通过采用上述技术方案，通过对获取到的区域内人员图像信息中识别到的人体输入到人员姿态模型中进行运动姿态分析，以确定区域内人员的年龄构成情况，对人员图像信息进行运动姿态分析，相对于人脸识别，对摄像头的分辨率要求更低，且能够减小因画面未能拍摄到人脸对分析人员年龄构成情况分析的不利影响；对各年龄阶段的人员数量比例和相应的舒适温度进行加权平均计算，生成人员舒适温度数据，以进一步得到该区域的目标温度数据，便于更好地使温度调节装置将区域内温度调节至符合实际购物人群需求的数值。
10.本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据目标温度数据向温度调节装置发送温度调节指令之后，还包括：实时获取该区域人员对当前区域温度的反馈信息，将所述反馈信息输入到用于计算温度反馈调节值的反馈调节模型中，生成用于调温的反馈调节指令并发送至温度调节装置。
11.通过采用上述技术方案，根据区域舒适温度数据和温度偏差数据得到目标温度数据，目标温度数据为该区域的理论舒适温度，但在实际情况中理论舒适温度与人员的体验可能会有偏差，因此，获取区域内人员对当前温度的反馈信息并输入到反馈调节模型中以生成反馈调节指令，根据反馈调节指令进一步地调节现场温度，便于提高温度调节的准确度，使现场温度更能符合实际的人员需求。
12.本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述实时获取该区域人员对当前区域温度的反馈信息，将所述反馈信息输入到用于计算温度反馈调节值的反馈调节模型中，生成用于调温的反馈调节指令，具体包括：获取区域内的人员图像信息，对人员图像信息内识别到的人体输入已训练的人员姿态模型中进行运动姿态分析，识别人员的反馈动作输入到反馈调节模型中，所述反馈动作包括冷反馈动作和热反馈动作；获取所述反馈调节模型为：取做出冷反馈动作的人员数量l、做出热反馈动作的人员数量r、识别到的人体总数量z、温度调节系数k，则反馈调节值为（l-r）k
÷
z，当∣(l-r)k
÷
z∣＞0.1时，输出反馈调节值作为反馈调节指令。
13.通过采用上述技术方案，通过对区域内的人员图像信息中识别到的人体进行运动姿态分析，获取人员对当前区域内温度做出的反馈动作，包括冷反馈动作和热反馈动作，如穿/脱衣服的动作，获取区域内做出冷/热反馈动作的人员数量，将反馈调节值设置为（l-r）k
÷
z，当∣(l-r)k
÷
z∣＞0.1时，输出反馈调节值作为反馈调节指令；即，当做出冷反馈动作
的人比做出热反馈动作的人多的时候，反馈调节值为正，用于上调温度，且做出冷反馈动作的人与做出热反馈动作的人差值越大，反馈调节值越大，需要上调的温度也越多，同理反馈调节值也可以是负数，当反馈调节值为负数时，用于下调温度；通过设置温度调节系数k可以达到调节反馈调节模型灵敏度的的作用，当∣(l-r)k
÷
z∣＞0.1时输出反馈调节值作为反馈调节指令，等式中设置的0.1起到调节阈值的作用，以防因偶然误差导致触发反馈调节指令。
14.本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据儿童、青年人、中年人和老年人的舒适温度和对应的人员数量比例进行加权平均计算，得到人员舒适温度数据之后，具体包括：获取每一个周期内识别到的各类人群的人员数量比例和相应的时间节点，基于相应的时间节点生成历史人员类型数据。
15.通过采用上述技术方案，将每一个周期内的各类人群的人员数量比例和相应时间节点生成历史人员统计数据，可用于在商场人流高峰期开始前进行提前温度调节的情况，以便购物者能得到更好地购物体验。
16.本技术的上述发明目的二采用如下技术方案实现：一种用于建筑设计优化方案判断的系统，包括：基准温度数据获取模块，用于基于商场的商铺分布对建筑内部空间按照功能划分区域并进行分隔，获取代表各区域理论上的舒适温度的基准温度数据；人员舒适温度获取模块，用于实时获取区域内的人员图像信息，从所述人员图像信息中获取人员统计信息，根据各类人群舒适温度数据和各类人群的人员数量比例获取人员舒适温度数据；温度偏差数据获取模块，用于将获取到的所述人员舒适温度数据减去青年人的舒适温度数据，生成温度偏差数据，对所述温度偏差数据与所述基准温度数据求和，生成目标温度数据；实时温度调节模块，用于根据目标温度数据向温度调节装置发送温度调节指令。
17.通过采用上述技术方案，基于商场的商铺分布对建筑内部空间按功能划分区域并进行分隔，能够起到降低各区域之间冷热空气对流效率的作用，获取理论上各功能区域的舒适温度作为基准温度数据，以便得到符合各功能区需求的温度数值；获取区域内人员图像信息，根据人员图像信息识别各类人群的数量和比例，根据各类人群的数量比例和各类人群的舒适温度数据计算以得到人员舒适温度数据，再计算人员舒适温度数据与青年人的舒适温度数据的差值作为温度偏差数据，由于儿童、中老年人等人群的舒适温度均高于青年人，将购物人群占比较高的青年人作为温度调节基数，将购物人群总体的人员舒适温度与青年人的舒适温度数据的差值作为温度偏差数据，考虑了购物人群构成，使该区域的温度调节能更好地满足实际购物人群的需求；通过计算基准温度数据与温度偏差数据的和得到目标温度数据，并根据目标温度数据向温度调节装置发送温度调节指令，以便在各功能区的基准温度数据的基础上考虑该区域消费人群的构成，得到更适应商场各功能区域当前实际需求的温度。
18.本技术的上述发明目的三采用如下技术方案实现：一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理
器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述用于建筑设计优化方案判断的方法的步骤。
19.本技术的上述发明目的四采用如下技术方案实现：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述用于建筑设计优化方案判断的方法的步骤。
20.综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：1.将建筑内部空间按照功能进行分区，根据各区域的功能得到相应的区域舒适温度数据，将各区域之间进行分隔，便于使不同分区维持不同的温度。
21.2.获取区域内的人员图像信息以识别各类人群的数量和比例，将各类人群舒适温度数据和各类人群的人员数量比例进行加权平均计算，得到人员舒适温度数据，并计算人员舒适温度数据与青年人的舒适温度数据的差值作为温度偏差数据，进而根据区域舒适温度数据和温度偏差数据得到目标温度数据，以便温度调节装置根据将该区域的人群构成调节温度，使温度更能符合该区域人群的实际需求。
22.3.通过对区域内的人员图像信息中识别到的人体输入已训练的人员姿态模型中进行运动姿态分析，一方面便于分析统计该区域内各类人群的数量比例，以便得到人员舒适温度数据，另一方面便于识别该区域人员对于当前区域温度所做出的反馈动作，以便生成反馈调节指令以调节该区域的当前温度，使现场温度更能符合实际的人员需求。
附图说明
23.图1是本技术一实施例中用于建筑设计优化方案判断的方法的一流程图；图2是本技术一实施例中用于建筑设计优化方案判断的方法中步骤s20的实现流程图；图3是本技术一实施例中用于建筑设计优化方案判断的方法中另一实现流程图；图4是本技术一实施例中用于建筑设计优化方案判断的方法中步骤s50的实现流程图；图5是本技术一实施例中用于建筑设计优化方案判断的方法中步骤s20的另一实现流程图；图6是本技术一实施例中用于建筑设计优化方案判断的系统的一原理框图；图7是本技术一实施例中的设备示意图。
具体实施方式
24.以下结合附图对本技术作进一步详细说明。
25.在一实施例中，如图1所示，本技术公开了一种用于建筑设计优化方案判断的方法，具体包括如下步骤：s10：基于商场的商铺分布对建筑内部空间按照功能划分区域并进行分隔，获取代表各区域理论上的舒适温度的基准温度数据。
26.在本实施例中，基准温度数据是指根据该区域的功能所得到的适合该区域的温度，例如，在商场的饮食区的购物人群因需要食用热食，导致食用热食后人体散热量加大，而在电影院的购物人群在观影过程中的运动量较低，其人体散热量低于饮食区的购物人
群，为保持饮食区和电影院内购物人群处于舒适的温度状态，饮食区的区域舒适温度相对于电影院的区域舒适温度更低，为不同区域设置不同的基准温度，以便位于各区域环境温度与该区域的实际功能匹配，使购物人群能够处于舒适的温度状态。
27.具体地，商场的各区域划分是基于商场内原有的商铺分布进行的，各区域之间可通过风幕装置进行分隔，风幕装置制造的高速气流可以对各区域之间的冷热空气对流起到阻碍作用，以便各区域维持该区域处于相应的舒适温度范围内，同时不影响消费者在各区域之间的通行，另外，风幕装置还能起到阻碍气味在各区域之间的流通，阻碍昆虫在各区域之间穿梭的效果。
28.进一步地，各区域的基准温度数据可以通过从其他功能类似的公共场所中测得，也可以在运营的过程中根据购物人群的反馈定期调整。
29.s20：实时获取区域内的人员图像信息，从人员图像信息中获取人员统计信息，根据各类人群舒适温度数据和各类人群的人员数量比例获取人员舒适温度数据。
30.在本实施例中，人员图像信息是指该区域的实时监控图像，人员统计信息是指根据人员图像信息分析所得的各类人群的人员数量以及各类人群的人员数量占总人数的比例的数据。
31.具体地，对人员图像信息内的人员进行分类统计是通过图像识别技术进行的，人员的分类可以包括：儿童、青年人、中年人和老年人；各类人群舒适温度数据可以从权威的医学文献中获取，也可以通过对各类人群进行实地调查和实验得出。
32.具体地，通过对实时获取的人员图像信息分析，得到人员统计信息，人员舒适温度数据是通过对各类人群舒适温度数据和各类人群的人员数量比例计算所得的，用以反映符合该区域内购物人群的温度需求，同时可作为进一步获取温度偏差数据的依据。
33.s30：将获取到的人员舒适温度数据减去青年人的舒适温度数据，生成温度偏差数据，对温度偏差数据与基准温度数据求和，生成目标温度数据。
34.具体地，由于儿童、中老年人等人群的舒适温度高于青年人的舒适温度，因此人员舒适温度数据大于青年人的舒适温度数据，另一方面，获取商场各区域的区域舒适温度时通常是根据购物人群中比例较大的青年人进行设定的，因此将青年人的舒适温度数据作为调节基数，将人员舒适温度数据与青年人的舒适温度数据的差值作为温度偏差数据，通过计算温度偏差数据与基准温度数据的和得到目标温度数据，更符合实际情况的需要。
35.s40：根据目标温度数据向温度调节装置发送温度调节指令。
36.具体地，目标温度数据是根据区域舒适温度数据和人员舒适温度数据所生成的，根据目标温度数据向温度调节装置发送温度调节指令，相对于传统的温度调节规则，其考虑了不同功能区因进行不同购物活动而导致的实际区域舒适温度数据不同的因素，还考虑了由于购物人群差异所导致的实际人员舒适温度数据的不同，更能符合实际购物场景中的需要，用于向温度调节装置发出温度调节指令以调节现场温度，以便将该区域的温度调节至更符合实际情况的数值。
37.在本实施例中，基于商场的商铺分布对建筑内部空间按功能划分区域并进行分隔，能够起到降低各区域之间冷热空气对流效率的作用，获取理论上各功能区域的舒适温度作为基准温度数据，以便得到符合各功能区需求的温度数值；获取区域内人员图像信息，根据人员图像信息识别各类人群的数量和比例，根据各类人群的数量比例和各类人群的舒
适温度数据计算以得到人员舒适温度数据，再计算人员舒适温度数据与青年人的舒适温度数据的差值作为温度偏差数据，由于儿童、中老年人等人群的舒适温度均高于青年人，将购物人群占比较高的青年人作为温度调节基数，将购物人群总体的人员舒适温度与青年人的舒适温度数据的差值作为温度偏差数据，考虑了购物人群构成，使该区域的温度调节能更好地满足实际购物人群的需求；通过计算基准温度数据与温度偏差数据的和得到目标温度数据，并根据目标温度数据向温度调节装置发送温度调节指令，以便在各功能区的基准温度数据的基础上考虑该区域消费人群的构成，得到更适应商场各功能区域当前实际需求的温度。
38.在一实施例中，如图2所示，在步骤s20中，具体包括：s21：获取区域内的人员图像信息，对人员图像信息内识别到的人体输入已训练的人员姿态模型中进行运动姿态匹配，生成各类人群的人员数量比例。
39.在本实施例中，对区域内的人员图像信息中识别到的人体进行运动姿态分析，将获取到的人体运动姿态与已训练的人员姿态模型中进行匹配以将区域内的人员划分为不同年龄阶段。
40.具体地，获取若干不同年龄段的人员在监控录像中的运动姿态图像作为数据样本，向人员姿态模型输入其中一部分数据样本作为学习样本用于训练该人员姿态模型度不同年龄段人员的识别能力，将另一部分数据样本作为测试样本用于验证该人员姿态模型的识别准确性，其中学习样本和测试样本的比例可以是9:1。
41.具体地，在计算各类人群的人员占总人数的比例时，对无法成功识别年龄段的人员不归入统计的数据样本，以提高各类人群数量比例的统计准确性；由于人员图像信息是实时获取的，对人员的运动姿态分析的频率可以设置为每分钟进行一次，当上述无法成功识别年龄段的人员在新一周期内被成功识别时，该人员可归入人员比例统计的数据样本。
42.s22：根据各类人群的舒适温度和对应的人员数量比例进行加权平均计算，生成人员舒适温度数据。
43.具体地，人员舒适温度数据是根据各类人群的舒适温度和各类人群占总人数比例经加权平均计算所得，取儿童、青年人、中年人和老年人的舒适温度分别为a、b、c和d，而当前区域内儿童、青年人、中年人、老年人和无法识别年龄段的人员的数量比例分别为0.1、0.2、0.3、0.3、0.1，则人员舒适温度数据为：（0.1a+0.2b+0.3c+0.3d）
÷
（0.1+0.2+0.3+0.3）。
44.在一实施例中，如图3所示，在步骤s40之后，用于建筑设计优化方案判断的方法还包括：s50：实时获取该区域人员对当前区域温度的反馈信息，将反馈信息输入到用于计算温度反馈调节值的反馈调节模型中，生成用于调温的反馈调节指令并发送至温度调节装置。
45.具体地，该区域人员的反馈信息是通过对人员图像信息进行图像识别和运动姿态分析所获得的，通过获取区域内人员对当前温度所做出的反应作为反馈信息，进而将反馈信息输入到反馈调节模型中，生成反馈调节指令，便于对现场实时温度进行反馈调节。
46.具体地，通过区域舒适温度数据和人员舒适温度数据共同得出的温度调节模型可获得该区域当前理论最舒适温度值，而实际最舒适温度与理论最舒适温度值可能会有偏
差，例如，不同季节进入商场的购物者穿着的衣物数量和保暖性能不同，因而对商场的实际温度需求会有不同，通过反馈调节指令对现场实时温度的调节进行指导，便于将现场实时温度调节至更符合实际情况的数值。
47.具体地，获取现场实时温度，向温度调节装置发送反馈调节指令，通过温度调节装置对现场实时温度进行调节，使现场温度更符合购物人群的实际需求。
48.在一实施例中，如图4所示，在步骤s50中，获取该区域人员的反馈信息，将反馈信息输入到反馈调节模型中，生成反馈调节指令，具体包括：s51：获取区域内的人员图像信息，对人员图像信息内识别到的人体输入已训练的人员姿态模型中进行运动姿态分析，识别人员的反馈动作输入到反馈调节模型中，反馈动作包括冷反馈动作和热反馈动作。
49.在本实施例中，反馈动作是指人员根据对当前环境温度的冷热所做出的反应动作，通过已训练的人员姿态模型对区域内的人员图像信息进行运动姿态分析获得，人员姿态模型识别的目标反馈动作包括冷反馈动作和热反馈动作。
50.具体地，人员的冷反馈动作包括：发抖、将手插入口袋、将手缩进袖子内、穿上衣服、拉起衣服的拉链和扣起衣服的纽扣等；人员的热反馈动作包括：脱下衣服、卷起袖子、拉下衣服的拉链和解开衣服的纽扣等。
51.具体地，当人员姿态模型识别到冷反馈动作中的穿上衣服、拉起衣服的拉链和扣起衣服的纽扣等动作，热反馈动作中的脱下衣服、卷起袖子、拉下衣服的拉链和解开衣服的纽扣等动作时，应当立刻将作出该动作的人员计入该区域内做出冷/热反馈动作的人员数量中；当人员姿态模型识别到冷反馈动作中的发抖、将手插入口袋和将手缩进袖子内等动作时，应当判断该动作持续的时间，当此类动作持续超过十秒以上，才计入该区域内做出冷/热反馈动作的人员数量中。
52.s52：获取反馈调节模型为：取做出冷反馈动作的人员数量l、做出热反馈动作的人员数量r、识别到的人体总数量z、温度调节系数k，则反馈调节值为（l-r）k
÷
z，当∣(l-r)k
÷
z∣＞0.1时，输出反馈调节值作为反馈调节指令。
53.具体地，通过对区域内的人员图像信息中识别到的人体进行运动姿态分析，获取人员对当前区域内温度做出的反馈动作，获取区域内做出冷/热反馈动作的人员数量，将反馈调节值设置为（l-r）k
÷
z，当∣(l-r)k
÷
z∣＞0.1时，输出反馈调节值作为反馈调节指令；即，当做出冷反馈动作的人比做出热反馈动作的人多的时候，反馈调节值为正，用于上调温度，且做出冷反馈动作的人比做出热反馈动作的人差值越大，反馈调节值越大，需要上调的温度也越多；同理当做出热反馈动作的人比做出冷反馈动作的人多的时候，反馈调节值为负，用于下调温度，且做出热反馈动作的人与做出冷反馈动作的人差值越大，反馈调节值越大，需要上调的温度也越多。
54.具体地，若k=1，则当做出冷反馈动作的人与做出热反馈动作的人差值的绝对值超过该区域总人数的10%时，输出反馈调节值作为反馈调节指令；若做出冷反馈动作的人与做出热反馈动作的人差值的绝对值小于该区域总人数的10%时，则不输出反馈调节指令，设置该10%的对比数值起到起到调节阈值的作用，以防因偶然误差导致触发反馈调节指令，通过设置温度调节系数k可以达到改变调节阈值的作用，以便调节反馈调节模型的灵敏度，k的数值越大，该反馈调节模型的灵敏度越高，同时因偶然误差触发反馈调节指令的概率也越
大。
55.在一实施例中，如图5所示，在步骤s20中，具体包括：s23：获取每一个周期内识别到的各类人群的人员数量比例和相应的时间节点，基于相应的时间节点生成历史人员类型数据。
56.具体地，获取每个周期内该区域内识别到的各类人群的人员数量比例，便于统计该周期内该区域的人员构成情况，记录每个周期相应的时间节点，用于生成历史人员统计数据；获取历史人员统计数据有助于在商场人流高峰期开始之前，根据历史人员统计数据获取高峰期内的预测人员舒适温度数据，以便在高峰期开始之间对该区域的温度进行提前调节，以提高购物人群的购物体验。
57.应理解，上述实施例中各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
58.在一实施例中，提供一种用于建筑设计优化方案判断的系统，该用于建筑设计优化方案判断的系统与上述实施例中用于建筑设计优化方案判断的方法一一对应。
59.如图6所示，一种用于建筑设计优化方案判断的系统，包括基准温度数据获取模块、温度偏差数据获取模块和实时温度调节模块。各功能模块的详细说明如下：基准温度数据获取模块，用于基于商场的商铺分布对建筑内部空间按照功能划分区域并进行分隔，获取代表各区域理论上的舒适温度的基准温度数据；人员舒适温度获取模块，用于实时获取区域内的人员图像信息，从人员图像信息中获取人员统计信息，根据各类人群舒适温度数据和各类人群的人员数量比例获取人员舒适温度数据；；温度偏差数据获取模块，用于将获取到的人员舒适温度数据减去青年人的舒适温度数据，生成温度偏差数据，对温度偏差数据与基准温度数据求和，生成目标温度数据；实时温度调节模块，用于根据目标温度数据向温度调节装置发送温度调节指令。
60.可选的，人员舒适温度获取模块包括：人员分类子模块，用于获取区域内的人员图像信息，对人员图像信息内识别到的人体输入已训练的人员姿态模型中进行运动姿态匹配，生成各类人群的人员数量比例；人员舒适温度计算子模块，用于根据各类人群的舒适温度和对应的人员数量比例进行加权平均计算，生成人员舒适温度数据。
61.可选的，用于建筑设计优化方案判断的系统还包括：反馈调节模块，用于实时获取该区域人员对当前区域温度的反馈信息，将反馈信息输入到用于计算温度反馈调节值的反馈调节模型中，生成用于调温的反馈调节指令并发送至温度调节装置。
62.关于用于建筑设计优化方案判断的系统的具体限定可以参见上文中对于用于建筑设计优化方案判断的方法的限定，在此不再赘述；上述用于建筑设计优化方案判断的系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现；上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
63.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和
数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储基准温度数据、人员图像信息、人员统计信息、各类人群舒适温度数据、人员舒适温度数据、温度偏差数据和目标温度数据等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种用于建筑设计优化方案判断的方法。
64.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：s10：基于商场的商铺分布对建筑内部空间按照功能划分区域并进行分隔，获取代表各区域理论上的舒适温度的基准温度数据；s20：实时获取区域内的人员图像信息，从人员图像信息中获取人员统计信息，根据各类人群舒适温度数据和各类人群的人员数量比例获取人员舒适温度数据；s30：将获取到的人员舒适温度数据减去青年人的舒适温度数据，生成温度偏差数据，对温度偏差数据与基准温度数据求和，生成目标温度数据；s40：根据目标温度数据向温度调节装置发送温度调节指令。
65.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：s10：基于商场的商铺分布对建筑内部空间按照功能划分区域并进行分隔，获取代表各区域理论上的舒适温度的基准温度数据；s20：实时获取区域内的人员图像信息，从人员图像信息中获取人员统计信息，根据各类人群舒适温度数据和各类人群的人员数量比例获取人员舒适温度数据；s30：将获取到的人员舒适温度数据减去青年人的舒适温度数据，生成温度偏差数据，对温度偏差数据与基准温度数据求和，生成目标温度数据；s40：根据目标温度数据向温度调节装置发送温度调节指令。
66.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（rom）、可编程rom（prom）、电可编程rom（eprom）、电可擦除可编程rom（eeprom）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（ram）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram（sram）、动态ram（dram）、同步dram（sdram）、双数据率sdram（ddrsdram）、增强型sdram（esdram）、同步链路（synchlink） dram（sldram）、存储器总线（rambus）直接ram（rdram）、直接存储器总线动态ram（drdram）、以及存储器总线动态ram（rdram）等。
67.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
68.以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。