智能建筑中感知情感的热舒适供给
人机交互
2020-01-01 v2 图像与视频处理
信号处理
摘要
主流的热舒适供给技术耗能巨大，然而它们运行粗糙，因为忽视了热舒适所需的先决条件。它们也未能专门冷却或加热对身体热舒适满意度影响最大的身体部位（例如手腕、脚和头部），而是通过加热或冷却整个房间浪费能量。本研究调查颈部冷却器对人体热舒适感知的影响，并提出一种依据人体心率变异性(HRV)提供热舒适的有效方法。此外，由于热舒适具有特异性且取决于不可预见的情况，只有针对个人的热舒适模型才适于该任务。遗憾的是，使用个人特定模型对于在例如智能建筑中部署而言成本高且缺乏灵活性，因为使用个人特定模型的系统需要从建筑中每个人收集大量训练数据。作为折中，我们设计了一种混合、经济高效且令人满意的技巧，它从大规模人群收集的样本中导出类个人特定的个性化模型。例如，仅使用400个个人特定校准样本便可能将通用模型的准确率翻倍（从47.77%到96.11%）。最后，我们提出一种使用该策略的实时热舒适供给系统的实际实现，并强调了其优势与局限。
引用
@article{arxiv.1910.06824,
title = {Affect-aware thermal comfort provision in intelligent buildings},
author = {Kizito Nkurikiyeyezu and Anna Yokokubo and Guillaume Lopez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.06824},
year = {2020}
}