一种基于深度学习的地铁环境温控系统及方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910337553.9
IPC分类号：F24F11/65F24F11/70G06K9/00
申请日期：
2019-04-25
申请人：
南京邮电大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于深度学习的地铁环境温控系统及方法
申请号	CN201910337553.9	申请日期	2019-04-25
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-07-30	公开/公告号	CN110068113A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	F24F11/65 ? IPC结构图谱： F 机械工程；照明；加热；武器；爆破 F2 照明；加热 F24 供热；炉灶；通风 F24F 空气调节；空气增湿；通风；空气流作为屏蔽的应用（从尘、烟产生区消除尘、烟入B08B 15/00；从建筑物中排除废气的竖向管道入E04F17/02；，烟道末端入F23L17/02） F24F11/08 （转入F24F 11/00， F24F 11/30-F24F 11/875） F24F11/62 以控制类型或内部处理为特征的，例如，使用模糊逻辑，自适应控制或数值估算〔2018.01〕 F24F11/63 电子处理〔2018.01〕 F24F11/65 为选择运转模式〔2018.01〕	IPC分类号	F24F11/65;F24F11/70;G06K9/00查看分类表>
申请人	南京邮电大学	申请人地址	江苏省南京市鼓楼区新模范马路*** 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京邮电大学	当前权利人	南京邮电大学
发明人	张训飞;熊健;王一平;马强
代理机构	南京纵横知识产权代理有限公司	代理人	董建林;张欢欢

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的地铁环境温控系统及方法，包括以下过程：将整个地铁车厢内部空间分成若干个区间，采集各区间内所有乘客的图像及各区间内温度数据；根据各区间内所有乘客的图像评估乘客的拥挤度和动作；根据乘客的拥挤度和动作来判断各区间温度的调节方向；根据各区间温度的调节方向，对各区间内进行通风或加热。本发明提出了依据拥挤度和乘客姿势动作特征来判断温度调节方向，能够有效地保证地铁环境的舒适度。相比于传统方法，其具有更好的温度调控的及时性、准确性。

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发明授权

一种基于深度学习的地铁环境温控系统及方法

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