गहरे न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से वास्तविक समय की कक्षा की अधिभोगता के लिए HVAC效率 का अनुकूलन

कमरे में निवासियों की संख्या का सटीक निर्धारण स्मार्ट वातावरण और HVAC प्रणालियों में ऊर्जा दक्षता को अनुकूलित करने के लिए बेहद महत्वपूर्ण है। यह पत्र स्मार्ट HVAC नियंत्रण को सुगम बनाने के लिए सटीक, वास्तविक समय की कक्षा की अधिभोगता का अनुमान लगाने के लिए एक गहरी शिक्षा दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। एक विस्तृत डेटा सेट पर प्रशिक्षित YOLOv4 ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल का उपयोग करते हुए, हमने OpenCV पुस्तकालयों के साथ एक मजबूत कंप्यूटर दृष्टि मॉडल विकसित किया। यह मॉडल Logitech c20 कैमरे से लाइव वीडियो फीड के माध्यम से चेहरे की पहचान और निवासियों की गिनती करता है, सामान्य कक्षा की सेटिंग्स में 98% से अधिक सटीकता प्राप्त करता है। हम अवरोधन और परिवर्तनशीलता जैसी चुनौतियों का समाधान करने की विभिन्न तकनीकों का अध्ययन करते हैं। हमारे अधिभोगता अनुमान मॉडल का HVAC नियंत्रण प्रणालियों के साथ एकीकरण ऊर्जा संरक्षण और टिकाऊ विकास लक्ष्यों की प्राप्ति की दिशा में एक महत्वपूर्ण प्रगति को रेखांकित करता है, जो स्मार्ट भवन प्रबंधन प्रणालियों के उभरते सिद्धांतों के साथ मेल खाता है।