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龙图腾网获悉天津科技大学;天津市地源节能设备有限公司;浙江地源能源科技有限公司申请的专利基于视觉感知与全局敏感性分析的热舒适调控方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120232149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510726949.8，技术领域涉及：F24F11/89；该发明授权基于视觉感知与全局敏感性分析的热舒适调控方法及装置是由王鹏;王生锋;王其坤;陈晓艳;刘梦达;周梓航;周雨婷设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉感知与全局敏感性分析的热舒适调控方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及智能建筑环境控制与能源管理技术领域，具体涉及一种基于视觉感知与全局敏感性分析的热舒适调控方法及装置，构建了一种基于轻量化视觉感知网络与注意力机制协同优化的属性识别模型，通过该模型实现高精度人体属性动态捕捉；并基于识别的人体属性，计算人体代谢率信息，再构建基于全局敏感性分析与混合智能算法的热舒适性模型，通过该模型计算人体热舒适性，最终基于人体热舒适性调整空调或者热泵的工作参数，有效解决了环境参数实时响应与能耗优化的矛盾，为建筑节能与个性化热舒适管理提供创新解决方案。

本发明授权基于视觉感知与全局敏感性分析的热舒适调控方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于视觉感知与全局敏感性分析的热舒适调控方法，其特征在于，包括： 获取环境信息和室内人物图像信息； 将所述室内人物图像信息输入预训练好的属性识别模型中，识别人体属性信息； 基于所述人体属性信息计算所述室内人物图像信息中人物的代谢率信息； 将所述环境信息、人体属性信息以及代谢率信息输入预训练好的热舒适性模型中，计算人体热舒适性； 基于所述人体热舒适性的计算结果，调整空调或者热泵的工作参数； 其中，所述属性识别模型的训练过程为： 获取基于标准化室内办公场景下的多维度人体图像数据； 将所述多维度人体图像数据进行预处理； 构建以PP-LCNet作为主干网络的初始属性识别模型； 将预处理后的多维度人体图像数据输入初始属性识别模型中进行卷积计算，获得特征图； 将所述特征图分别输入通道注意力模块和空间注意力模块进行计算，所述通道注意力模块用于强化特征图中的衣着纹理特征，所述空间注意力模块用于强化识别特征图中的人物身体关键区域； 将强化衣着纹理特征和强化识别人物身体关键区域识别后的特征图输入平均池化层进行平均池化，再将平均池化后的特征图输入全连接层进行扩展，获得扩展后的特征图； 将扩展后的特征图输入分类器，获得带有人体属性标签的图像数据； 计算损失函数，并重复上述训练过程，直至损失函数的计算结果达到阈值，即模型收敛，获得训练好的属性识别模型； 其中，所述环境信息包括室内温度信息、室外温度信息、室内湿度信息、室内风速信息； 所述人体属性信息包括性别信息、年龄信息、运动姿态信息、衣服热阻信息； 基于所述性别信息、年龄信息以及运动姿态信息识别所述室内人物图像信息中人物的代谢率信息； 其中，所述热舒适性模型的训练过程为： 获取历史热舒适数据集，所述历史热舒适数据集包括历史性别信息、历史年龄信息、历史衣服热阻信息、历史代谢率信息、历史室内温度信息、历史室外温度、历史室内湿度信息、历史室内风速信息； 对所述历史热舒适数据集内的数据进行预处理； 构建基于FNN网络的初始热舒适性模型，所述初始热舒适性模型以性别、年龄、衣服热阻、代谢率、室内空气温度、室外温度、相对湿度、风速作为输入特征参数，以热舒适目标为输出特征参数； 将预处理后的热舒适性数据集输入初始热舒适性模型中进行训练，调整模型参数至模型收敛，获得训练好的热舒适性模型； 其中，所述热舒适性模型的输入特征参数的选取方法为： 获取历史数据集，所述历史数据集包括历史季节信息season、历史年龄信息age、历史性别信息gender、历史人员身高信息ht、历史体重信息wt、历史室内温度信息ta、历史工作温度信息top、历史辐射温度信息tr、历史室外温度信息tg、历史室内湿度信息rh，历史室内风速信息vel，历史人体代谢率信息met，历史衣服热阻信息clo，历史室外空气温度信息t_out、历史室外湿度信息rh_out，历史风扇状态信息fan，历史窗户状态信息window、历史门状态信息door； 对所述历史数据集内的数据信息进行预处理； 构建初始Cubist模型，所述初始Cubist模型以季节信息、年龄信息、性别信息、人员身高信息、体重信息、室内温度信息、工作温度信息、辐射温度信息、室外温度信息、室内湿度信息，室内风速信息、人体代谢率信息，衣服热阻信息、室外空气温度信息、室外湿度信息、风扇状态信息、窗户状态信息、门状态信息作为输入特征参数，将热舒适性thermal_sensation作为输出特征参数； 将预处理后的历史数据集输入初始Cubist模型中以对模型进行训练，调整模型参数至模型收敛，获得训练好的Cubist模型； 采用索博尔序列抽样方式从所述历史热舒适数据集内抽取多组特征样本组合； 将多组所述特征样本组合分别输入训练好的Cubist模型中，获得模型输出的热舒适性预测值； 根据方差分解理论，基于模型输出的每个热舒适性预测值，计算对应特征样本组合的主效应指标S1和全效应指标ST，基于计算结果评价各种因素对热舒适性的影响程度； 基于评价结果选取性别、年龄、衣服热阻、代谢率、室内空气温度、室外温度、相对湿度、风速作为热舒适性模型的输入特征参数。

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