近年來(lái),城市規(guī)模不斷擴(kuò)大,地鐵憑借其方便、快捷、準(zhǔn)時(shí)的優(yōu)勢(shì),已逐漸成為人們出行必不可少的選擇。而地鐵車站密閉性強(qiáng)、人流量大、通風(fēng)要求高的特點(diǎn),使得通風(fēng)系統(tǒng)的能耗在軌道交通總能耗中占有很大比例,約占軌道交通總能耗30%。因此,選擇合適的控制方法使地鐵通風(fēng)系統(tǒng)在滿足通風(fēng)需求的基礎(chǔ)上盡可能節(jié)能已成為目前亟待解決的問(wèn)題。通過(guò)調(diào)研地鐵車站通風(fēng)系統(tǒng)現(xiàn)狀,分析地鐵車站環(huán)境負(fù)荷、客流趨勢(shì)與乘客需求,提出了一種基于人群密度估計(jì)的地鐵通風(fēng)系統(tǒng)節(jié)能控制方法。方法采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)實(shí)時(shí)估計(jì)地鐵車站人流密度,確定地鐵車站新風(fēng)需求,動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)新風(fēng)閥門開(kāi)度,從而達(dá)到節(jié)約通風(fēng)系統(tǒng)能耗的目的。主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）人群密度估計(jì)算法研究�；谙袼亟y(tǒng)計(jì)理論與紋理分析理論,分析地鐵車站環(huán)境特點(diǎn)與客流特點(diǎn),對(duì)稀疏人群圖像采用線性回歸方法進(jìn)行前景像素特征分類,對(duì)密集人群圖像采用支持向量機(jī)（SVM）分類器進(jìn)行局部二值模式（LBP）特征與灰度共生矩陣（GLCM）特征分類,從而實(shí)現(xiàn)地鐵車站人群密度分類。（2）通風(fēng)系統(tǒng)控制策略研究。針對(duì)目前地鐵車站空氣質(zhì)量較差與定風(fēng)量控制能源消耗較大問(wèn)題,提出基于人群密度估計(jì)的新風(fēng)控制策略。該策略將人員... 

【文章來(lái)源】：西安建筑科技大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 通風(fēng)系統(tǒng)節(jié)能控制研究現(xiàn)狀
        1.2.2 人群密度估計(jì)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文章節(jié)安排
2 地鐵車站通風(fēng)系統(tǒng)控制方法研究
    2.1 地鐵環(huán)境負(fù)荷分析
    2.2 影響因素分析
        2.2.1 人員數(shù)量趨勢(shì)分析
        2.2.2 人員健康與舒適度分析
    2.3 新風(fēng)控制方法分析
2 濃度控制法">        2.3.1 CO₂ 濃度控制法
        2.3.2 獨(dú)立新風(fēng)機(jī)控制法
        2.3.3 壓差控制法
        2.3.4 人數(shù)統(tǒng)計(jì)控制法
    2.4 新風(fēng)量計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)分析
        2.4.1 國(guó)內(nèi)最小新風(fēng)量計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)
        2.4.2 ASHRAE新風(fēng)量計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)
2 濃度新風(fēng)量計(jì)算方法">        2.4.3 CO₂ 濃度新風(fēng)量計(jì)算方法
    2.5 新風(fēng)控制難點(diǎn)分析
    2.6 新風(fēng)控制優(yōu)化方案
        2.6.1 新風(fēng)需求計(jì)算優(yōu)化方法
        2.6.2 新風(fēng)控制優(yōu)化方法
    2.7 本章小結(jié)
3 地鐵車站人群密度估計(jì)方法研究
    3.1 圖像預(yù)處理方法分析
        3.1.1 單高斯背景建模
        3.1.2 混合高斯背景模型
        3.1.3 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波
    3.2 稀疏人群密度估計(jì)方法研究
        3.2.1 線性回歸分類
        3.2.2 稀疏人群密度分類方案
    3.3 密集人群密度估計(jì)方法研究
        3.3.1 紋理分析理論基礎(chǔ)
        3.3.2 灰度共生矩陣的紋理分析
        3.3.3 LBP描述子
        3.3.4 支持向量機(jī)分類
        3.3.5 密集人群密度分類方案
    3.4 本章小結(jié)
4 通風(fēng)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.1 通風(fēng)系統(tǒng)控制策略
    4.2 人群密度估計(jì)
        4.2.1 數(shù)據(jù)集介紹
        4.2.2 圖像預(yù)處理
        4.2.3 稀疏人群場(chǎng)景密度估計(jì)
        4.2.4 密集人群場(chǎng)景密度估計(jì)
    4.3 新風(fēng)控制系統(tǒng)建模
        4.3.1 控制器建模
        4.3.2 執(zhí)行器風(fēng)閥建模
        4.3.3 傳感器建模
        4.3.4 新風(fēng)控制系統(tǒng)模型
        4.3.5 新風(fēng)負(fù)荷分析
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文



本文編號(hào)：3150579