摘要：本文针对目前楼宇控制系统无法获得建筑物内人员信息的情况并进行针对性控制的问题，提出一种基于机器视觉的室内环境控制方法和系统，可通过机器视觉识别建筑物内人员的位置、数量、活动情况等信息，将该信息与室内其他传感器的信息相融合，从而对建筑物内供冷供热设备进行控制。对该控制方法与传统控制方法进行了模拟对比研究，结果表明视觉信息的引入能够提高舒适度指标，同时能够实现按需供冷供热，因此机器视觉信息的引入对于建筑室内环境控制有重要意义。
关键词：机器视觉；室内环境控制；人员信息；综合评价指标
1机器视觉室内环境控制的意义
机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用电脑来进行对客观的三维世界的识别。机器视觉系统通常由图像获取、图像处理分析、结果输出显示这三部分组成。应用机器视觉技术，能够时刻感知建筑内人员的分布以及活动情况，通过对这些人员活动信息进行采集与分析，可以得到大量对建筑环境与设备控制非常重要的信息，比如：哪些区域内没有人员活动、不同区域内人员的活动规律、建筑中因人员活动产生的冷热负荷变化、预测建筑空间被使用的规律等。这些信息的搜集可以用于优化设定建筑内热环境的设定值，以及暖通空调和照明设备的启停和调节功能，从而实现人居环境的按需调节，能源的按需供给，以达到提高舒适度，提高能源使用效率的最终目标。但是如何帮助有严重视觉障碍的人在陌生室内环境中独自去发现门、房间、电梯、椅子、浴室和其他便利设施的相关技术仍处于起步阶段。计算机视觉技术具有去帮助盲人独自接近、感知和发现这些物体的潜力。因此本文设计了一种基于计算机视觉的室内自动寻路系统，来提高盲人发现和了解陌生的室内环境的能力。通过设计一个基于结合边缘和角度检测的图像识别算法在室内环境中分辨相似的物体，利用多倍色彩从室内特征中提取文本区域，结合利用文本字串的文本特征定位，用局部分析来滤除背景的干扰，提取检测对象的文本信息，使用视觉特征区别软件对提取的文本进行识别判断，显示物体的特征和相关位置，然后作为盲人旅行者的语言导航。实验表明，在不同室内环境下，该系统不仅可以识别大量物体的特征，也可以在很小的范围内识别不同的物体。
2 机器视觉技术发展简介
机器视觉研究如何用电子图形图像装备采集信息，由计算机代替人类眼睛对识别的对象进行辨识、分析，并进一步从图像中获取有效信息同时进行分析并加以利用。作为一个科学学科，机器视觉研究的对象是实现以上功能的相关理论和技术，建立一个能够从图形、图像数据中获取信息的人工智能系统。因为感知可以看作是从感官信号中获得信息，所以机器视觉也可看作是研究如何利用人工智能系统从图形图像信息中感知的一门科学。机器视觉技术自起步发展至今，机器视觉研究已经有６０多年的发展历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广：２０世纪５０年代开始研究二维图像的统计模式识别；７０年代麻省理工学院人工智能实验室正式开设机器视觉课程；８０年代开始了全球性的对机器视觉研究热潮，机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新理论不断涌现。现在，机器视觉仍然是一个非常活跃的研究领域，与之相关的学科涉及图像处理、计算机图形学、模式识别、人工智能、人工神经元网络等。近年来，机器视觉技术被越来越多地应用于建筑领域，如视频安防监控系统中，利用机器视觉技术能够对数以千计的摄像头视频进行自动分析，对遗弃、聚集等异常场景进行自动识别，从而减少监控人员的工作量，提高建筑安全等级；在商业建筑中，通过使用基于机器视觉技术的客流分析系统，提供客流在不同商业空间的分布情况，分析不同时间的客流特征，为商业机构改进经营方式提供重要信息。
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3 基于机器视觉技术的室内环境控制方法
建筑服务的对象是建筑内生活工作的人员，但目前的楼宇自控系统仅能通过测量建筑内的温度、湿度、ＣＯ２ 浓度等，了解建筑物内环境信息，没有合适的传感器感知建筑内人员活动信息，也无法针对相应信息进行室内环境的优化控制。因此分析基于机器视觉技术的室内环境控制具有重要的意义。首先，安装摄像装置用以采集室内的动态视频图像，并将视频信息传送给机器视觉辨识装置，机器视觉辨识装置从动态视频信息中提取出与室内环境相关的人员位置、数量、活动情况等信息，并将这些信息发送给控制暖通空调设备的控制器，控制器同时采集室内温度、湿度传感器的测量值，进而调节室内空调设备的制冷、制热量，对室内环境温度进行优化控制，以达到节约能源，提高室内人员的舒适度和工作效率的目的。
4 控制系统模拟结果分析
建筑环境系统是为人服务的，建筑内人员数量、分布、活动等信息可通过人工视觉技术进行识别，识别结果可用来对室内环境参数设定值进行动态优化。（1）人员负荷是建筑热负荷的重要组成部分，在某些类型建筑中，人员负荷是建筑负荷的最大组成部分，对于此类建筑，人员信息能够帮助楼宇自控系统更精确地预测供冷、供热、新风、照明需求，实现更精确的室内环境控制。（2）对于某些没有人员停留的区域，可以动态降低室内环境标准，减少能源消耗；当系统负荷较大，难以满足全部空间需求时，可以依据人员多少与重要程度，动态分配有限的资源，实现整体效果最优。（3）可以通过辨识人员信息自动判断建筑目前使用的模式，如下班模式、假日模式等，避免预先设定的模式不准确，无法反映实际情况的问题。（4）对于人员分布不均匀的建筑，通过人员的辨识还能够帮助系统动态分配冷量和热量，实现均匀舒适的室内环境。所有这些与建筑内人员相关的优化控制，是实现以人为本、建筑为人服务的关键。除了机器视觉系统，目前并没有其他方式能够提供建筑内人员相关信息，这一点，是基于机器视觉的室内环境控制系统的独特优势。
5 结语
针对目前楼宇控制系统无法获得建筑物内人员信息并进行针对性控制的问题，提出一种基于机器视觉的室内环境控制方法和系统，相对于传统红外传感器仅能感知是否有人存在而言，该方法通过机器视觉识别建筑内人员的位置、数量、活动情况等丰富信息，将该部分信息与室内其他传感器信息融合，对建筑内供冷供热设备进行控制。除了室内可以寻求帮助的文字，我们将来的工作侧重于检测和研究与人类相接触的其它重要问题，包括听觉输出、物体的位置、方向和距离的变化。基于机器视觉技术的室内环境控制方法实验结果表明所开发的机器视觉识别装置能够满足控制精度要求。对此控制方法与传统控制方法进行了模拟比对研究，模拟结果表明视觉信息的引入能够提高舒适度指标，同时能够实现按需供冷供热。机器视觉信息的引入对于建筑室内环境控制有重要意义，如何对这些信息加以有效利用需要更多的相关研究，此后将针对不同建筑场景的机器视觉信息的应用方法、实际建筑机器视觉信息的现场实验、机器视觉信息对于不同暖通空调系统形式的适用性等方面开展进一步研究。
参考文献
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论文作者:温治强
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2018年第21期
论文发表时间:2018/11/13
标签：视觉论文; 机器论文; 信息论文; 建筑论文; 人员论文; 室内环境论文; 系统论文; 《建筑学研究前沿》2018年第21期论文;