基于乘客密度分布的公交车智能空调系统及其工作方法与流程

本发明属于车辆空调系统技术领域，具体涉及一种基于乘客密度分布的公交车智能空调系统及其工作方法。

背景技术：

随着人们生活水平的不断提高，人们对公交车的舒适性要求也越来越高，车载空调作为重要的温度调节设备是不可或缺的。目前大部分公交车采用的都是中央空调，不管乘客多少只要打开空调，就需要对整车进行制冷或者制热，无法实现公交车内分区制冷或者制热。尤其对于电动公交车而言，当空调打开时，对无人区域进行制冷/制热非常容易造成电动公交车电量无效消耗，进而减少电动公交车的续航里程。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于乘客密度分布的公交车智能空调系统及其工作方法，可根据车内的乘客密度分布来自动控制空调，解决电动公交车内的无效能耗高、续航里程短的问题。

本发明提供了如下的技术方案：

一种基于乘客密度分布的公交车智能空调系统，包括摄像头、图像处理器、控制器和空调；多个所述摄像头分散地安装于电动公交车的车顶部，多个所述摄像头均连接所述图像处理器，所述图像处理器连接所述控制器，所述控制器连接所述空调；所述图像处理器可利用卷积神经网络算法对车内不同区域内的人数进行统计，所述控制器可根据所述图像处理器的总体统计数据来调节所述空调的工作功率大小。

优选的，多个所述摄像头分别安装于车顶部的前、中、后三部分，多个所述摄像头拍摄合成车内的整体乘客分布图像，并且对乘客整体分布图像进行等面积划分，所述摄像头将拍摄到的图像发送给所述图像处理器。

优选的，所述空调安装在车顶位置，所述空调的总出风口被分割为若干个分出风口，每个所述分出风口对应车内不同的区域，各个所述分出风口上分别安装有用于控制风量大小的挡板，通过控制各分出风口上的所述挡板的开闭实现对车内进行分区调温。

优选的，所述挡板由步进电机驱动旋转，所述控制器连接所述步进电机，所述控制器根据所述图像处理器识别的有乘客区域的人员密度大小来控制所述步进电机动作，从而控制各个所述挡板的开启大小。

优选的，所述分出风口均设有冷风风道和热风风道，所述冷风风道的出口安装于车顶部，所述热风风道的出口安装于车身侧面底部。

优选的，所述冷风风道的风速小于或者等于0.5m/s。

优选的，所述热风风道的风速小于或者等于0.35m/s。

本发明还提供一种基于乘客密度分布的公交车智能空调系统的工作方法，包括如下步骤：

(1)通过所述图像处理器将多个摄像头获得的车内的图像进行拼接，得到车内整体图像；

(2)所述图像处理器对车内整体图像进行等距分割，得到各分区图像；

(3)所述图像处理器在各分区图像中利用卷积神经网络对各分隔区域内的乘客密度进行识别统计；

(4)所述控制器根据识别到的各分隔区域内的乘客密度调节空调的工作功率；

(5)所述控制器根据识别到的各分隔区域内的乘客密度调节所述挡板的开启大小，从而调节各个所述分出风口的出风量，使出风量与乘客密度相匹配。

本发明的有益效果是：

1.图像处理器通过卷积神经网络算法能实时有效地对公交车车内不同区域内的乘客密度大小进行识别，识别准确率高。控制器可根据图像处理器的总体统计数据来调节空调的工作功率大小，实现节能目的。

2.通过对车内不同区域乘客分布进行识别来控制风道是否开启，通过风道开启数目来调节空调工作强度，对无乘客区域进行屏蔽，对有乘客区域进行开启，实现了车载空调的分区自动控制，节省了空调的耗电量，有利于增加电动公交车的续航里程。

3.通过识别不同区域的乘客密度大小进行挡板的开口大小调节，实现了对车内空调出风量大小的自动控制。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明的摄像头和分隔区域分布在车顶上的结构示意图；

图2是本发明的空调的各个分出风口的分布结构示意图；

图3是本发明的分出风口上的挡板、冷风风道和热风风道的结构示意图。

图中标记为：1.摄像头；2.分隔区域；3.空调；4.分出风口；5.挡板；6.冷风风道；7.热风风道。

具体实施方式

如图1和图2所示，一种基于乘客密度分布的公交车智能空调系统及其工作方法，包括摄像头1、图像处理器、控制器和空调3。三个摄像头1分别安装于车顶部的前、中、后三部分，拍摄合成车内的整体乘客分布图像，并且对乘客整体分布图像进行等面积划分，三个摄像头1均连接图像处理器，将拍摄到的图像发送给图像处理器。图像处理器连接控制器，控制器连接空调3。图像处理器可利用卷积神经网络算法对车内不同区域内的人数进行统计，控制器可根据图像处理器的总体统计数据来调节空调的工作功率大小。图像处理器对车内人数的具体识别和统计方法为：通过图像处理器将三个摄像头1获得的车内的图像进行拼接，得到车内整体图像，然后按照图1所示的十个分隔区域2对车内整体图像进行等距分割，得到各分区图像；对各分区图像利用卷积神经网络对各区域内的人员进行识别统计，首先选取乘客人员的头部和脸部作为特征，通过对事先采集到的乘客图像进行筛选，筛选出不同年龄段的乘客的头顶、后脑勺、前脸和左右侧脸各五千张作为正样本进行训练，同时采集只有背景没有乘客的图像做为负样本与正样本混合对算法识别性能进行检验，查看能否满足识别准确率要求，当不满足识别准确率要求时通过增加正样本个数继续训练，直到满足识别准确率要求。通过训练好的卷积神经网络模型对各分割区域2的图片进行乘客识别标记，并得到各分割区域2内的人数p，根据得到的人数pi对各区域乘客密度进行分级，例如：pi＝{0,0<pi<＝3,3<pi}＝{无人，密度低，密度高}(i＝1,2,……,10)，图像处理器是对乘客分布密度进行实时动态识别的，可以快速得到车内乘客密度分布情况。

如图2和图3所示，空调3安装在车顶位置，空调3的总出风口被分割为十个分出风口4，每个分出风口4对应车内不同的区域，各个分出风口4上分别安装有挡板5，具体安装结构为：挡板5的一端铰接于分出风口4的一侧，挡板5可以相对于分出风口4旋转，从而改变出风量的大小。通过控制各分出风口4上的挡板5的开闭实现对车内进行分区调温。

挡板5由步进电机驱动旋转，控制器连接步进电机，控制器根据图像处理器识别的有乘客区域的人员密度大小来控制步进电机动作，从而控制各个挡板5的开启大小。

如图3所示，分出风口4均设有冷风风道6和热风风道7，冷风风道6的出口安装于车顶部，热风风道7的出口安装于车身侧面底部。冷风风道6负责夏天冷空气出风，因为冷空气质量重，从车顶部吹出可以快速下沉，有利于快速制冷，并且采用较快的风速更有利于带走乘客身上的热量，冷风风速也不能太快，否则会造成乘客不舒服，优选冷风风速不超过0.5m/s。热风风道7安装于车身侧面底部，负责冬天热空气出风口，因为热空气质量轻，可以自下而上快速温暖乘客，同时冬天应采用慢风速更有利于乘客制热，因此热风风速控制在0.35m/s以下。

本发明的工作步骤为：

(1)通过图像处理器将多个摄像头获得的车内的图像进行拼接，得到车内整体图像；

(2)图像处理器对车内整体图像进行等距分割，得到各分区图像；

(3)图像处理器在各分区图像中利用上述卷积神经网络对各分隔区域内的乘客密度进行识别统计，得到各个分割区域2内的乘客密度大小pi＝{p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9,p10}。

(4)控制器根据识别到的各分隔区域内的乘客密度调节空调的工作功率以及挡板的开启大小。在有乘客区域，控制器控制步进电机开启挡板，并且在有乘客区域根据乘客密度调整挡板开口大小，人数越多，密度越大时开口就越大；在无乘客区域，挡板5不开启。控制器根据整车内乘客分布情况得到空调挡板的开启个数q，例如：当0<q<＝3时，说明车内乘客人数不多，分出风口4开启个数较少，空调工作在低功率时即可满足制冷(热)需求，当3<q<＝6时，说明车内乘客开始增多，开启的分出风口4开始增多，此时空调工作在中等功率才能满足各区域制冷(热)要求，当3<q<＝6时，说明车内乘客较多，开启的分出风口4也较多，此时空调必须工作在高功率才能满足要求。

在每个分割区域2内，控制器通过识别到的乘客密度控制挡板的开口大小，当某个分割区域2内无乘客时，控制挡板处于关闭状态，当乘客密度低时，控制挡板开启到中间位置来满足乘客需求，当乘客密度处于密度高状态时，控制挡板完全开启，来快速满足乘客制冷(热)需要。

(5)实时重复以上步骤来动态检测车内乘客密度变化情况，随时自动调整空调工作模式和各风道挡板的开启大小状态，实时满足车内乘客对制冷(热)需要。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。