公开(公告)号：CN115545071A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211121611.2

申请日：2022-09-15

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 韩昀松 ,  孙澄 ,  朱南西 ,  董琪 ,  尹日勇 ,  孙锐 ,  张洪瑞

IPC: G06K9/00 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于WIFI信号识别的居住建筑通风需求预测方法及系统。本发明通过布置WIFI信号收发环境，采集使用者各种日常行为在WIFI信号环境中产生的CSI数据，利用卷积神经网络，建立人行为识别模型，并于代谢等级相对应，以此计算相应场景下的所需新风速率，解决了居住建筑通风因难以充分考虑建筑使用者行为导致的预测精确不足问题。同时本发明利用WIFI信号进行识别，免去了使用者隐私泄露的风险；根据使用者信息进行相应CO2代谢速率的计算，进一步提高结果准确性；减去不必要的计算参数，不需要监测室内外实时环境参数，增加了操作便利性。

公开(公告)号：CN115545071B

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202211121611.2

申请日：2022-09-15

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 韩昀松 ,  孙澄 ,  朱南西 ,  董琪 ,  尹日勇 ,  孙锐 ,  张洪瑞

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/10 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提出一种基于WIFI信号识别的居住建筑通风需求预测方法及系统。本发明通过布置WIFI信号收发环境，采集使用者各种日常行为在WIFI信号环境中产生的CSI数据，利用卷积神经网络，建立人行为识别模型，并于代谢等级相对应，以此计算相应场景下的所需新风速率，解决了居住建筑通风因难以充分考虑建筑使用者行为导致的预测精确不足问题。同时本发明利用WIFI信号进行识别，免去了使用者隐私泄露的风险；根据使用者信息进行相应CO2代谢速率的计算，进一步提高结果准确性；减去不必要的计算参数，不需要监测室内外实时环境参数，增加了操作便利性。