智慧运动场馆的环境智能控制系统及方法与流程

本申请涉及智能化环境控制，并且更具体地，涉及一种智慧运动场馆的环境智能控制系统及方法。

背景技术：

1、运动场馆是专门用于进行体育运动和娱乐活动的场所，这种场馆通常需要容纳大量的人群且场馆内的人群活动强度较高。随着科技的不断进步，人们对于运动场馆的舒适性和能源效率的要求也越来越高。为了确保场馆内的环境条件符合用户的需求和舒适性要求，需要对于运动场馆内的环境进行监测和控制。

2、然而，传统的运动场馆环境控制系统存在一些缺陷。首先，传统系统通常只是根据设定的温度来进行控制，无法根据实际需求进行智能调节。这样就可能导致温度过高或过低，无法提供舒适的运动环境。其次，传统系统往往只能对于温度进行监测并进行相应调控，缺乏对湿度的监测和控制，而湿度过高会导致不适感和不良的空气质量。此外，传统系统通常是基于固定的设定值进行控制，无法根据不同时间段和不同人员分布和获得情况进行灵活调整，这导致了能源的浪费和不必要的能耗。

3、因此，期望一种优化的智慧运动场馆的环境智能控制系统。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种智慧运动场馆的环境智能控制系统及方法，其通过温度传感器和湿度传感器实时采集运动场馆内的温度值和湿度值，以及通过摄像头采集的场馆内人群图像，并在后端引入数据处理和图像分析算法来进行所述运动场馆内的温度值和湿度值的时序协同分析以及所述场馆内人群图像的特征分析，从而基于运动场馆的实时温度、湿度和人员分布情况，实现运动场馆内的空调温度的自适应调节，以此来为运动者提供舒适的环境。这样，能够根据实际需求智能调节空调温度，从而为运动人员提供舒适的运动环境，并提高了能源利用效率和用户体验。

2、第一方面，提供了一种智慧运动场馆的环境智能控制系统，其包括：

3、场馆内传感数据采集模块，用于获取由温度传感器和湿度传感器采集的预定时间段内多个预定时间点的温度值和湿度值；

4、场馆内人群图像采集模块，用于获取由摄像头采集的场馆内人群图像；

5、场馆内温湿度时序关联编码模块，用于将所述多个预定时间点的温度值和湿度值分别按照时间维度排列为温度时序输入向量和湿度时序输入向量后，对所述温度时序输入向量和所述湿度时序输入向量进行关联编码以得到温度-湿度时序关联矩阵；

6、场馆内人群分布特征提取模块，用于通过基于深度神经网络模型的人员分布密度特征提取器对所述场馆内人群图像进行特征提取以得到人群分布特征图；

7、多模态参数嵌入融合分析模块，用于对所述温度-湿度时序关联矩阵和所述人群分布特征图进行嵌入式关联分析以得到运动场馆环境多模态参数嵌入融合特征；

8、空调温度控制模块，用于基于所述运动场馆环境多模态参数嵌入融合特征，确定当前时间点的空调温度值应增大、应保持不变或应减小。

9、第二方面，提供了一种智慧运动场馆的环境智能控制方法，其包括：

10、获取由温度传感器和湿度传感器采集的预定时间段内多个预定时间点的温度值和湿度值；

11、获取由摄像头采集的场馆内人群图像；

12、将所述多个预定时间点的温度值和湿度值分别按照时间维度排列为温度时序输入向量和湿度时序输入向量后，对所述温度时序输入向量和所述湿度时序输入向量进行关联编码以得到温度-湿度时序关联矩阵；

13、通过基于深度神经网络模型的人员分布密度特征提取器对所述场馆内人群图像进行特征提取以得到人群分布特征图；

14、对所述温度-湿度时序关联矩阵和所述人群分布特征图进行嵌入式关联分析以得到运动场馆环境多模态参数嵌入融合特征；

15、基于所述运动场馆环境多模态参数嵌入融合特征，确定当前时间点的空调温度值应增大、应保持不变或应减小。

技术特征：

1.一种智慧运动场馆的环境智能控制系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的智慧运动场馆的环境智能控制系统，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。

3.根据权利要求2所述的智慧运动场馆的环境智能控制系统，其特征在于，所述多模态参数嵌入融合分析模块，包括：

4.根据权利要求3所述的智慧运动场馆的环境智能控制系统，其特征在于，所述运动场馆环境多模态特征融合单元，包括：

5.根据权利要求4所述的智慧运动场馆的环境智能控制系统，其特征在于，所述空调温度控制模块，用于：将所述运动场馆环境多模态参数嵌入融合特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的空调温度值应增大、应保持不变或应减小。

6.根据权利要求5所述的智慧运动场馆的环境智能控制系统，其特征在于，所述空调温度控制模块，包括：

7.根据权利要求6所述的智慧运动场馆的环境智能控制系统，其特征在于，所述分类处理单元，用于：

8.一种智慧运动场馆的环境智能控制方法，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的智慧运动场馆的环境智能控制方法，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。

10.根据权利要求9所述的智慧运动场馆的环境智能控制方法，其特征在于，对所述温度-湿度时序关联矩阵和所述人群分布特征图进行嵌入式关联分析以得到运动场馆环境多模态参数嵌入融合特征，包括：

技术总结
一种智慧运动场馆的环境智能控制系统及方法，其通过温度传感器和湿度传感器实时采集运动场馆内的温度值和湿度值，以及通过摄像头采集的场馆内人群图像，并在后端引入数据处理和图像分析算法来进行所述运动场馆内的温度值和湿度值的时序协同分析以及所述场馆内人群图像的特征分析，从而基于运动场馆的实时温度、湿度和人员分布情况，实现运动场馆内的空调温度的自适应调节，以此来为运动者提供舒适的环境。这样，能够根据实际需求智能调节空调温度，从而为运动人员提供舒适的运动环境，并提高了能源利用效率和用户体验。

技术研发人员：洪永龙,傅东风,王丽萍
受保护的技术使用者：浙江威星电子系统软件股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15