一种基于监控视频的地铁车站空调节能控制装置的制作方法

本技术涉及地下车站空调负荷运维设备领域，尤其涉及一种基于监控视频的地铁车站空调节能控制装置。

背景技术：

1、地铁车站作为半封闭的地下空间，其环境调控高度依赖空调系统。由于客流量大、空间相对密闭，且存在列车活塞风、设备散热等复杂热源，空调系统需承担巨大的冷负荷与新风负荷。现行设计规范普遍采用极端工况下的最大人员密度（如高峰小时客流量）作为负荷计算基准，导致空调设备选型容量冗余度高达1.5-2倍。然而，实际运营中，地铁车站的客流量呈现显著的时空波动性：工作日早晚高峰与平峰时段、不同区域（如站台与通道）的瞬时人员密度差异可达5-10倍。这种“按最大负荷设计，按平均负荷运行”的粗放模式，使得空调系统长期处于低效运行状态。据统计，地铁车站空调能耗占车站总能耗的40%以上，其中约30%的能源浪费源于新风量与实际需求不匹配。此外，传统调控策略依赖固定时间表或人工经验，难以及时响应突发客流变化（如节假日、大型活动），易造成局部区域过冷、过热或空气品质下降。因此，如何在保障热舒适性与空气品质的前提下，通过动态调节空调参数（如新风量、送风温度）实现节能降耗，已成为地铁运营中亟待解决的关键问题

2、目前，地铁车站空调节能运行装置及调控方法普遍存在适应性不足的问题。多数现有方案主要依赖人员数量识别来进行空调运行调节，即通过视频监控或客流统计估算站厅或站台的乘客总数，再按照预设的人员密度阈值调节送风温度、新风量等运行参数。然而，这类方法仅反映了空间的“人数”信息，而忽略了乘客的个体热感差异与实际热需求状态。在相同环境条件下，不同乘客可能因穿着、活动强度、健康状况等因素出现显著差异——有的感觉闷热，有的却感到寒冷，仅用人数判断冷热需求，容易造成调控失准。另一类基于环境传感器（如co2浓度、温湿度）的间接推断方法同样存在局限。co2浓度需经过一定时间积累才能反映人员变化，响应存在延迟，且单点或少量传感器难以精确呈现大空间内的人员分布和冷热需求差异。此外，这些方法在控制逻辑上多为即时反馈控制，缺乏时间加权与历史数据更新机制，无法综合考虑短时波动与长期趋势。例如，在乘客数量或热需求短时异常波动时，系统往往频繁调节，导致能耗增加或舒适度下降；而若能基于加权历史值平滑预测结果，则可显著提高调控的稳定性与准确性。现有方案在算法层面也普遍缺乏对乘客动作特征的深度分析，如未能识别乘客的扇风、擦汗、抱臂等冷热需求动作，导致空调控制与乘客实际感受脱节。综上，当前地铁车站空调节能运行装置大多忽视乘客个体化热需求和时间维度的动态加权更新，难以实现真正意义上的精准、节能与舒适并重的运行控制。

技术实现思路

1、本实用新型的目的在于提供一种基于监控视频的地铁车站空调节能控制装置，通过集成化的硬件联动控制，实现地铁车站空调系统的精细化调节，在保障乘客舒适性的前提下，显著降低空调能耗，提高系统运行效率。

2、本实用新型采用的技术方案是：

3、一种基于监控视频的地铁车站空调节能控制装置，其包括：

4、监控摄像头组，用于实时采集地铁车站内的人员分布视频数据；

5、视频信号传输网络，与监控摄像头组连接以传输视频数据；

6、图像处理单元，与视频信号传输网络连接，用于接收视频数据并进行图像识别处理；

7、中央控制单元，与图像处理单元连接，用于接收图像处理单元的图像识别处理结果并输出控制指令；

8、送风温度控制装置，与中央控制单元连接，用于接收控制指令并调节空调系统的送风温度；

9、冷冻水流量控制装置，与中央控制单元连接，用于接收控制指令并调节空调系统的冷水流量；

10、以及送风风速调节装置，与中央控制单元连接，用于接收控制指令并调节空调系统的送风风速。

11、进一步地，监控摄像头组包括两个以上的高清摄像头，两个以上的高清摄像头分散安装于地铁车站的站厅层和站台层。

12、具体地，高清摄像头具备1080p以上分辨率和不低于25帧/秒的视频采集能力，并可进一步包括红外热成像摄像头，用于辅助采集人员体表温度信息，增强热需求识别的准确性，所述红外热成像摄像头的测温精度不低于±0.3℃，测温范围为-20℃至+60℃。

13、进一步地，视频信号传输网络采用千兆以太网或光纤传输方式，确保视频数据的实时性和完整性。

14、进一步地，图像处理单元被配置为对视频数据进行人员密度识别和热需求识别。图像处理单元具备gpu加速计算能力，支持并行处理多路视频流。

15、进一步地，中央控制单元内置预设节能策略，中央控制单元被配置为根据预设节能策略生成控制指令。

16、进一步地，中央控制单元包括核心处理器，用于执行控制逻辑和数据处理；数据存储器，用于存储历史数据和运行策略；输入/输出接口，用于与各控制装置进行数据通信。决策算法模块，采用模糊逻辑控制或强化学习算法，根据人员密度信息和热需求概率进行多目标优化决策，在保证乘客舒适度的前提下最大化节能效果。

17、具体地，中央控制单元采用分布式控制架构，支持多区域独立控制。核心处理器采用arm cortex-a78或intel core i7以上级别处理器，处理器主频不低于2.0ghz，用于执行复杂的控制逻辑和数据处理。数据存储器包括不少于16gb的运行内存和不少于512gb的存储空间，用于存储海量的历史数据、节能运行策略和机器学习模型参数。输入/输出接口包括以太网接口、rs485接口、can总线接口等，用于与各控制装置进行高速、稳定的数据通信。核心处理器采用先进的模糊逻辑控制或强化学习算法，根据人员密度信息和热需求概率进行多目标优化决策，在保证乘客热舒适度的前提下最大化节能效果。

18、进一步地，送风温度控制装置包括：温度传感器，用于实时监测送风温度；温度调节执行机构，用于根据控制指令调节送风温度，所述温度调节执行机构优选为电动阀或变频器。

19、具体地，所述温度传感器采用pt1000铂电阻或热电偶传感器，测量精度不低于±0.2℃，响应时间不超过5秒；所述温度调节执行机构包括电动调节阀和变频器，所述电动调节阀的调节精度不低于1%，所述变频器支持0-50hz频率调节，调节精度不低于0.1hz，整体控制精度不低于±0.5℃。

20、进一步地，冷冻水流量控制装置包括：冷冻水泵，用于提供冷冻水循环动力；电动调节阀，用于根据控制指令调节冷冻水流量；流量传感器，采用电磁流量计或超声波流量计，测量精度不低于±1%，用于实时监测冷冻水流量并提供反馈信号。

21、具体地，所述冷冻水泵采用变频调速水泵，功率范围为5-200kw，效率不低于85%；所述电动调节阀采用比例积分调节阀，调节比不小于50:1，泄漏等级不低于class iv，用于根据控制指令精确调节冷冻水流量；所述流量传感器采用电磁流量计或超声波流量计，测量精度不低于±1%，用于实时监测冷冻水流量并提供反馈信号，整体流量调节范围为额定流量的20%-100%。

22、进一步地，送风风速调节装置包括：变频风机，用于调节送风风速；射流诱导风机组，配置在地铁站的人员密集区域辅助扩散；风速传感器，采用热式风速传感器或超声波风速传感器，测量范围为0-10m/s，精度不低于±3%，用于实时监测送风风速。

23、具体地，所述变频风机采用ec电机或永磁同步电机，功率范围为1-50kw，效率不低于90%，支持无级调速；所述射流诱导风机组包括多个小功率诱导风机，单台功率为0.5-2kw，用于在高人员密度区域辅助气流组织和扩散；所述风速传感器采用热式风速传感器或超声波风速传感器，测量范围为0-10m/s，精度不低于±3%，用于实时监测送风风速，整体风速调节范围为0.1-3.0m/s。

24、本实用新型还可包括环境参数监测装置，与所述中央控制单元连接，用于监测地铁车站内的温度、湿度、co2浓度、pm2.5浓度等环境参数，为中央控制单元提供环境背景数据，提高热需求判断的准确性。

25、进一步地，还包括人机交互界面，与中央控制单元连接，人机交互界面包括：显示模块，采用不小于15英寸的触摸屏，用于实时显示系统运行状态、人员分布情况、热需求分析结果和能耗数据；操作模块，支持触摸操作和语音控制，用于接收人工控制指令和参数设置； 报警模块，用于在系统异常或设备故障时发出声光报警信号。

26、本实用新型还可包括数据通信装置，支持4g/5g无线通信和以太网有线通信，用于与地铁运营管理中心进行数据交换，实现远程监控和集中管理，数据传输采用aes256加密算法确保安全性。

27、本实用新型采用以上技术方案，具有以下优点：

28、(1) 无需依赖固定阈值或人工经验，通过实时感知环境变化（如人流密度、设备状态）自动调整控制策略，实现从数据采集到决策执行的闭环优化，确保系统始终以最优效率匹配实际需求。

29、(2) 直接复用现有监控设备数据，省去额外传感器部署与多系统数据对接的复杂性，降低硬件投入与维护成本，同时减少因数据孤岛导致的控制延迟，提升资源调配的精准性。

30、(3) 以热舒适性为约束条件，优先确保人员活动区域的温控稳定性，同时通过动态调整设备出力避免过度供冷，兼顾节能目标与用户实际感知，提升综合服务品质。