用于可扩展非住宅 HVAC 与居住者行为表征的纵向热成像
计算机视觉与模式识别
2023-04-25 v3 信号处理
摘要
本工作提出了一项基于从城市尺度红外（IR）观测站收集的热图像来表征非住宅建筑空调（AC）使用模式的研究。为此，首先实现了一种图像处理方案，用于从热图像中清洗并提取温度时间序列。为测试使用 IR 相机的热测量精度，将提取的温度与真实地表温度测量值进行比较。观察到去趋势的热测量值与真实地表温度测量值吻合良好。随后，从热特征分析中提取出水冷系统和窗式 AC 机组的运行模式。观察到对于水冷系统，窗户与墙壁变化率之差可用于提取运行模式。而对于窗式 AC 机组，则使用 AC 机组温度的小波变换来提取 AC 机组运行的频域和时域信息。分析结果与该建筑办公空间内安装室内温度传感器进行比较。认识到运行模式预测的精度在晚上 8 点至上午 10 点之间最高，而在白天由于太阳辐射和高温而降低。随后，利用夜间收集的热图像对八个窗式/分体式 AC 机组进行了表征研究。这构成了使用纵向热成像技术对非住宅建筑 HVAC 系统运行行为进行的最早研究之一。本研究的输出可用于更好地理解运行和居住者行为，而无需在建筑空间中部署大量传感器阵列。
引用
@article{arxiv.2211.09288,
title = {Longitudinal thermal imaging for scalable non-residential HVAC and occupant behaviour characterization},
author = {Vasantha Ramani and Miguel Martin and Pandarasamy Arjunan and Adrian Chong and Kameshwar Poolla and Clayton Miller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.09288},
year = {2023}
}