基于電器使用狀態(tài)的人數(shù)計算方法及其監(jiān)控系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明是有關(guān)于一種人數(shù)計算方法及其監(jiān)控系統(tǒng)，且特別是有關(guān)于一種基于電器 使用狀態(tài)的人數(shù)計算方法及其監(jiān)控系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 在現(xiàn)今的社會中，由于用電成本逐漸提高，因而使得家庭與企業(yè)對于節(jié)能議題越 來越重視。在過去的節(jié)能管理系統(tǒng)中，多半對家庭與企業(yè)提供其歷史用電信息作為比較與 節(jié)能的基礎(chǔ)。然而，一個空間的用電情形隨著空間使用者人數(shù)以及天氣等其他動態(tài)因素而 有所不同，單純的歷史用電信息不一定具備參考價值，這樣的信息也不容易讓使用者解讀， 因而無法有效的幫助使用者制定節(jié)能策略。因此，能源管理系統(tǒng)是否能提供一個同類型空 間或用電基準(zhǔn)（benchmark)作為節(jié)能改善的參考依據(jù)，則是節(jié)能工作的一個非常重要的關(guān) 鍵。
[0003] 然而,一個空間的用電情形隨著空間大小、空間的用途、空間使用者人數(shù)以及天氣 等各種環(huán)境因素而有所不同。在前述的各種環(huán)境因素中，空間大小、空間類別與天氣等靜態(tài) 的環(huán)境信息都可以通過設(shè)定或者其他方式取得，但取得空間使用者人數(shù)等動態(tài)的信息則面 對相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。
[0004] 傳統(tǒng)取得空間人數(shù)的做法必須通過許多傳感器（sensor)或者圖像處理的技術(shù)來 辨識人數(shù)。目前關(guān)于人數(shù)計算的研究中，主分為下列四類：圖像辨識系統(tǒng)、紅外線感測系統(tǒng)、 二氧化碳濃度感測系統(tǒng)以及Kinect應(yīng)用系統(tǒng)。
[0005] 雖然圖像辨識系統(tǒng)的建置上較容易（例如，一個出入口只需一個攝影機），但由于 需要使用高解析度的攝影機，且其中央處理器也須負(fù)荷大量的圖像處理操作，因此實現(xiàn)上 的成本較高。在紅外線感測系統(tǒng)中，由于其是利用紅外線的遮斷變化來判斷通人數(shù)的進(jìn)出， 因而使得其實現(xiàn)上的成本較低。然而，由于紅外線感測系統(tǒng)的傳感器放置的地方必須位于 出入口的兩側(cè)，因而造成其建置上的自由度較低。由于僅需在室內(nèi)裝設(shè)多個二氧化碳濃度 傳感器來收集并判斷室內(nèi)的二氧化碳濃度，因此二氧化碳濃度感測系統(tǒng)實現(xiàn)成本較低。然 而，由于二氧化碳濃度感測系統(tǒng)必須考慮抽風(fēng)機與空調(diào)造成的空氣循環(huán)，因此實際操作上 較困難。此外，由于必須采用微軟所推出的Kinect系統(tǒng)為主要檢測設(shè)備來判斷人體的動 作，因而使得Kinect應(yīng)用系統(tǒng)的實現(xiàn)成本較高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 有鑒于此，本發(fā)明提出的基于電器使用狀態(tài)的人數(shù)計算方法及其監(jiān)控系統(tǒng)可通過 建置成本較低的非侵入式負(fù)載檢測電表（non-intrusive load monitoring meter)來收集 運作中的電器的電器狀態(tài)，并據(jù)以估計空間中的人數(shù)。如此一來，本發(fā)明提出的方法便可加 入空間人數(shù)的估計，更準(zhǔn)確地分析用電情形，并將提供更精準(zhǔn)的分析報告，來協(xié)助使用者改 善用電習(xí)慣，以及提供使用者有效的節(jié)電策略。
[0007] 本發(fā)明提供一種基于電器使用狀態(tài)的人數(shù)計算方法，適用于監(jiān)控系統(tǒng)。所述方法 包括下列步驟：收集特定空間中對應(yīng)于第一時間區(qū)間的多個第一人數(shù)以及多個第一電器使 用狀態(tài)；依據(jù)所述多個第一人數(shù)以及所述多個第一電器使用狀態(tài)建立關(guān)聯(lián)于第一時間區(qū)間 的預(yù)測模型；檢測在第二時間區(qū)間時的第二電器使用狀態(tài)；依據(jù)預(yù)測模型預(yù)測對應(yīng)于第二 時間區(qū)間以及第二電器使用狀態(tài)的第二人數(shù)。
[0008] 在本發(fā)明的一實施例中，依據(jù)所述多個第一人數(shù)以及所述多個第一電器使用狀態(tài) 建立關(guān)聯(lián)于第一時間區(qū)間的預(yù)測模型的步驟包括：基于所述多個第一人數(shù)以及所述多個第 一電器狀態(tài)執(zhí)行類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演算法，以產(chǎn)生對應(yīng)于類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的多個神經(jīng)元的多個權(quán)重 以及多個偏移量；依據(jù)所述多個權(quán)重以及所述多個偏移量建立預(yù)測模型。
[0009] 在本發(fā)明的一實施例中，依據(jù)預(yù)測模型預(yù)測對應(yīng)于第二時間區(qū)間以及第二電器使 用狀態(tài)的第二人數(shù)的步驟包括：輸入第二電器使用狀態(tài)至預(yù)測模型，以依據(jù)所述多個權(quán)重 以及所述多個偏移量計算第二人數(shù)。
[0010] 在本發(fā)明的一實施例中，依據(jù)所述多個第一人數(shù)以及所述多個第一電器使用狀態(tài) 建立關(guān)聯(lián)于第一時間區(qū)間的預(yù)測模型的步驟包括：輸入所述多個第一人數(shù)以及所述多個第 一電器狀態(tài)至支持向量機，以找出分類所述多個第一人數(shù)以及所述多個第一電器狀態(tài)的分 類器；依據(jù)分類器建立預(yù)測模型。
[0011] 在本發(fā)明的一實施例中，依據(jù)預(yù)測模型預(yù)測對應(yīng)于第二時間區(qū)間以及第二電器使 用狀態(tài)的第二人數(shù)的步驟包括：輸入第二電器使用狀態(tài)至預(yù)測模型，以依據(jù)分類器找出對 應(yīng)于第二電器使用狀態(tài)的第二人數(shù)。
[0012] 在本發(fā)明的一實施例中，所述方法還包括基于所述多個第一人數(shù)、所述多個第一 電器使用狀態(tài)、第二電器使用狀態(tài)以及第二人數(shù)產(chǎn)生能源分析報告并提供能源使用建議。
[0013] 本發(fā)明提供一種監(jiān)控系統(tǒng)，其包括檢測裝置以及電腦裝置。檢測裝置收集特定空 間中對應(yīng)于第一時間區(qū)間的多個第一人數(shù)以及多個第一電器使用狀態(tài)。電腦裝置耦接檢測 裝置。電腦裝置包括存儲單元以及處理單元。存儲單元存儲多個模塊。處理單元耦接存儲 單元，存取并執(zhí)行存儲單元中記錄的所述多個模塊。所述多個模塊包括模型建立模塊、檢測 模塊以及預(yù)測模塊。模型建立模塊依據(jù)所述多個第一人數(shù)以及所述多個第一電器使用狀態(tài) 建立關(guān)聯(lián)于第一時間區(qū)間的預(yù)測模型。檢測模塊控制檢測裝置檢測在第二時間區(qū)間時的第 二電器使用狀態(tài)。預(yù)測模塊依據(jù)預(yù)測模型預(yù)測對應(yīng)于第二時間區(qū)間以及第二電器使用狀態(tài) 的第二人數(shù)。
[0014] 在本發(fā)明的一實施例中，模型建立模塊經(jīng)配置以基于所述多個第一人數(shù)以及所述 多個第一電器狀態(tài)執(zhí)行類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演算法，以產(chǎn)生對應(yīng)于類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的多個神經(jīng)元的多 個權(quán)重以及多個偏移量；以及依據(jù)所述多個權(quán)重以及所述多個偏移量建立預(yù)測模型。
[0015] 在本發(fā)明的一實施例中，預(yù)測模塊輸入第二電器使用狀態(tài)至預(yù)測模型，以依據(jù)所 述多個權(quán)重以及所述多個偏移量計算第二人數(shù)。
[0016] 在本發(fā)明的一實施例中，模型建立模塊經(jīng)配置以輸入所述多個第一人數(shù)以及所述 多個第一電器狀態(tài)至支持向量機，以找出分類所述多個第一人數(shù)以及所述多個第一電器狀 態(tài)的分類器；依據(jù)分類器建立預(yù)測模型。
[0017] 在本發(fā)明的一實施例中，預(yù)測模塊輸入第二電器使用狀態(tài)至預(yù)測模型，以依據(jù)分 類器找出對應(yīng)于第二電器使用狀態(tài)的第二人數(shù)。
[0018] 在本發(fā)明的一實施例中，預(yù)測模塊還基于所述多個第一人數(shù)、所述多個第一電器 使用狀態(tài)、第二電器使用狀態(tài)以及第二人數(shù)產(chǎn)生能源分析報告并提供能源使用建議。
[0019] 本發(fā)明提供一種基于電器使用狀態(tài)的人數(shù)計算方法，適用于監(jiān)控系統(tǒng)。所述方法 包括下列步驟：將多個第一空間中對應(yīng)于第一時間區(qū)間的多個第一電器類型以及所述多個 第一電器類型個別的第一電器數(shù)量轉(zhuǎn)換為多個訓(xùn)練向量，其中所述多個第一空間對應(yīng)于特 定空間；將特定空間中對應(yīng)于第一時間區(qū)間的多個第二電器類型以及所述多個第二電器類 型個別的第二電器數(shù)量轉(zhuǎn)換為測試向量；依據(jù)所述多個訓(xùn)練向量以及測試向量產(chǎn)生最大測 試向量，其中最大測試向量包括多個元素，且各元素對應(yīng)于所述多個第一電器類型；從所述 多個元素中找出不為〇的多個特定元素；取得對應(yīng)于各特定元素的多個第一電器使用狀 態(tài)，其中所述多個第一電器使用狀態(tài)對應(yīng)于多個第一人數(shù)；向?qū)?yīng)于各特定元素的所述多 個第一電器使用狀態(tài)執(zhí)行主成分分析操作，以找出所述多個第一電器使用狀態(tài)個別的主成 分；輸入所述多個第一電器使用狀態(tài)個別的主成分至支持向量機，以找出分類所述多個第 一電器使用狀態(tài)個別的主成分的分類器；檢測在第二時間區(qū)間時的第二電器使用狀態(tài)；依 據(jù)分類器找出對應(yīng)于第二電器使用狀態(tài)的第二人數(shù)。
[0020] 在本發(fā)明的一實施例中，所述方法還包括基于所述多個第一人數(shù)、所述多個第一 電器使用狀態(tài)、第二電器使用狀態(tài)以及第二人數(shù)產(chǎn)生能源分析報告并提供能源使用建議。
[0021] 本發(fā)明提供一種監(jiān)控系統(tǒng)，其包括檢測裝置以及電腦裝置。電腦裝置耦接檢測裝 置。電腦裝置耦接檢測裝置。電腦裝置包括存儲單元以及處理單元。存儲單元存儲多個模 塊。處理單元耦接存儲單元，存取并執(zhí)行存儲單元中記錄的所述多個模塊。所述多個模塊包 括第一轉(zhuǎn)換模塊、第二轉(zhuǎn)換模塊、產(chǎn)生模塊、尋找模塊、電器使用狀態(tài)取得模塊、分析模塊、 分類模塊、檢測模塊以及預(yù)測模塊。第一轉(zhuǎn)換模塊將多個第一空間中對應(yīng)于第一時間區(qū)間 的多個第一電器類型以及所述多個第一電器類型個別的第一電器數(shù)量轉(zhuǎn)換為多個訓(xùn)練向 量。第二轉(zhuǎn)換模塊將特定空間中對應(yīng)于第一時間區(qū)間的多個第二電器類型以及所述多個第 二電器類型個別的第二電器數(shù)量轉(zhuǎn)換為測試向量。產(chǎn)生模塊依據(jù)所述多個訓(xùn)練向量以及測 試向量產(chǎn)生最大測試向量，其中最大測試向量包括多個元素，且各元素對應(yīng)于所述多個第 一電器類型。尋找模塊從所述多個元素中找出不為〇的多個特定元素。電器使用狀態(tài)取得 模塊取得對應(yīng)于各特定元素的多個第一電器使用狀態(tài)。分析模塊向?qū)?yīng)于各特定元素的所 述多個第一電器使用狀態(tài)執(zhí)行主成分分析操作，以找出所述多個第一電器使用狀態(tài)個別的 主成分，其中所述多個第一電器使用狀態(tài)對應(yīng)于多個第一人數(shù)。分類模塊輸入所述多個第 一電器使用狀態(tài)個別的主成分至支持向量機，以找出分類所述多個第一電器使用狀態(tài)個別 的主成分的分類器。檢測模塊控制檢測裝置檢測在第二時間區(qū)間時的第二電器使用狀態(tài)， 其中第二時間區(qū)間對應(yīng)于第一時間區(qū)間。預(yù)測模塊依據(jù)分類器預(yù)測對應(yīng)于第二電器使用狀 態(tài)的第二人數(shù)。
[0022] 在本發(fā)明的一實施例中，預(yù)測模塊還基于所述多個第一人數(shù)、所述多個第一電器 使用狀態(tài)、第二電器使用狀態(tài)以及第二人數(shù)產(chǎn)生能源分析報告并提供能源使用建議。
[0023] 基于上述，本發(fā)明實施例提出的方法分別基于監(jiān)督式學(xué)習(xí)機制以及半監(jiān)督式學(xué)習(xí) 機