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申请/专利权人：清华大学;北京未来科学城科技发展有限公司;博锐尚格科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法及系统，其中，方法包括以下步骤：采集当前室内图像和当前室内二氧化碳浓度数据；根据当前室内图像和或当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数；根据当前室内二氧化碳浓度数据和当前室内人数预测第一预设时长后的温度变化量和二氧化碳浓度变化量；根据温度变化量和二氧化碳浓度变化量调节空调和或新风系统。该方法通过室内图像和或室内二氧化碳浓度数据准确的识别出室内人数，并根据室内人数准确的调节调节空调和或新风系统，从而有效提高了人数识别的准确性，进而提高空调及新风系统预测性控制的准确性，简单易实现。

主权项：1.一种基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法，其特征在于，包括以下步骤：采集当前室内图像和当前室内二氧化碳浓度数据；根据所述当前室内图像和或所述当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数，其中：采集当前室内照度值，在所述当前室内照度值大于等于预设阈值，且当前时间在第二预设时长内时，根据所述当前室内图像识别当前室内人数；在所述当前室内照度值小于预设阈值，或所述当前时间在第三预设时长内时，根据所述当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数；根据所述当前室内二氧化碳浓度数据和所述当前室内人数预测第一预设时长后的温度变化量和二氧化碳浓度变化量；以及根据所述温度变化量和所述二氧化碳浓度变化量调节空调和或新风系统。

全文数据：基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法及系统技术领域本发明涉及空调及新风系统优化控制技术领域，特别涉及一种基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法及系统。背景技术室内环境控制中，室内空气品质通常通过供给新风进行维持和改善。由于实际所需新风量和室内人数有很大关联，按实际需求提供新风量，能够避免定风量带来的能耗浪费。人数识别技术是一项热门研究课题。目前常用的识别人数的手段包括：二氧化碳浓度估计、视频摄像头探测、红外线技术探测、无线和蓝牙技术识别、声音识别、电梯轿厢重量传感器估计、考勤机记录等。此外，随着计算机技术的进步，一些基于数据的人数预测方式也越来越多地被学者们所研究应用，如结合多种传感器的历史数据训练人数变化模型、马尔科夫方法预测人数模型等。二氧化碳浓度作为一种较易获取的室内环境参数，能在一定程度上反映出室内的通风量和通风有效性及其他污染物的浓度，因此，将二氧化碳浓度作为评价室内空气品质的指标，是一种较为简易、有效的方式。随着计算机图像识别技术的发展、视频监控设备成本的降低，通过摄像头来识别人员行为、数量也已经成为一种较为典型的方式。已有研究成果显示，多传感器数据训练人数模型的方式在传感器种类丰富、数据样本充足的情况下，通过合适的训练方法，能够得到较高的精度。但针对不同场合，所选用的传感器组合有所不同，且模型的训练所需时间较长，因此对于具有不同形式、不同使用方式、不同人员作息规律的建筑或房间，均需要具体设计合适的人数识别方式。发明内容本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法，该方法可以有效提高了人数识别的准确性，进而提高空调及新风系统预测性控制的准确性，简单易实现。本发明的另一个目的在于提出一种基于室内人数的空调及新风系统预测性控制系统。为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法，包括以下步骤：采集当前室内图像和当前室内二氧化碳浓度数据；根据所述当前室内图像和或所述当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数；根据所述当前室内二氧化碳浓度数据和所述当前室内人数预测第一预设时长后的温度变化量和二氧化碳浓度变化量；根据所述温度变化量和所述二氧化碳浓度变化量调节空调和或新风系统。本发明实施例的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法，通过室内图像和或室内二氧化碳浓度数据准确的识别出室内人数，并根据室内人数准确的调节调节空调和或新风系统，从而有效提高了人数识别的准确性，进而提高空调及新风系统预测性控制的准确性，简单易实现。另外，根据本发明上述实施例的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法还可以具有以下附加的技术特征：进一步地，在本发明的一个实施例中，所述根据所述当前室内图像数据和或所述当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数，进一步包括：采集当前室内照度值；在所述当前室内照度值大于等于预设阈值，且当前时间在第二预设时长内时，根据所述当前室内图像识别当前室内人数；在所述当前室内照度值小于所述预设阈值，或所述当前时间在第三预设时长内，根据所述当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数。进一步地，在本发明的一个实施例中，其中，根据所述当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数的计算公式为：其中，V为室内体积，Q为新风量，nt为t时刻的室内人数，k为人体呼出二氧化碳的速率，C0为新风中的二氧化碳浓度，Ct和Ct-Δt分别为t和t-Δt时刻的室内二氧化碳浓度。进一步地，在本发明的一个实施例中，所述根据所述温度变化量和所述二氧化碳浓度变化量调节空调和或新风系统，进一步包括：根据所述当前室内人数和空调的动作控制指令公式得到空调的启停时间比，以根据所述空调的启停时间比控制所述空调启动或停止；根据所述当前室内人数和新风系统的动作控制指令公式的得到新风系统的启停时间比，以根据所述新风系统的启停时间比控制所述新风系统启动或停止。进一步地，在本发明的一个实施例中，其中，所述空调的动作控制指令公式为：ratioAC_adj＝1+s×Occt-Occt-5·ratioAC_o，其中，ratioAC_adj为修正后的启停比，ratioAC_o为预设启停比，Occt和Occt-5分别代表t时刻和t-5时刻的室内人数，s为空调负荷变化敏感性系数；所述新风系统的动作控制指令公式为：ratioFAHU＝OcctOcc_max，其中，Occ_max为室内人数的最大值，ratioFAHU为新风系统的运行时间比。为达到上述目的，本发明另一方面实施例提出了一种基于室内人数的空调及新风系统预测性控制系统，包括：设置于室内第一预设位置处的至少一个图像采集器，以采集当前室内图像；设置于室内第二预设位置处的至少一个气体浓度传感器，以采集当前室内二氧化碳浓度数据；控制器，所述控制器分别与所述至少一个图像采集器和所述至少一个气体浓度传感器相连，用于接收所述当前室内图像和或所述当前室内二氧化碳浓度数据，通过数据融合识别得到当前室内人数，根据所述当前室内二氧化碳浓度数据和所述当前室内人数得到第一预设时长后的温度变化量和二氧化碳浓度变化量，以根据所述温度变化量和所述二氧化碳浓度变化量调节空调和或新风系统。本发明实施例的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制系统，通过室内图像和或室内二氧化碳浓度数据准确的识别出室内人数，并根据室内人数准确的调节调节空调和或新风系统，从而有效提高了人数识别的准确性，进而提高空调及新风系统预测性控制的准确性，简单易实现。另外，根据本发明上述实施例的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制系统还可以具有以下附加的技术特征：进一步地，在本发明的一个实施例中，还包括：照度值传感器，所述照度值传感器与所述控制器相连，用于采集当前室内照度值；所述控制器进一步用于在所述当前室内照度值大于等于预设阈值，且当前时间在第二预设时间内时，根据所述当前室内图像数据得到当前室内人数；在所述当前室内照度值小于所述预设阈值，或所述当前时间在第三预设时间内，根据所述当前室内二氧化碳浓度数据得到当前室内人数。进一步地，在本发明的一个实施例中，所述图像采集器为摄像头或照相机，所述气体浓度传感器为二氧化碳传感器。进一步地，在本发明的一个实施例中，所述第一预设位置为室内出入口上方。进一步地，在本发明的一个实施例中，还包括：至少一个执行器，用于控制所述空调和或新风系统的启动与停止。本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。附图说明本发明上述的和或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1为根据本发明一个实施例的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法的流程图；图2为根据本发明一个实施例的基于视频与二氧化碳数据融合的室内人数识别算法的示意图；图3为根据本发明一个实施例的数识别的空调及新风系统控制流程图；图4为根据本发明一个实施例的人数识别方法识别出的室内人数与实际室内人数的对比示意图；图5为根据本发明一个实施例的无人数识别的空调及新风系统传统控制的能耗曲线；图6为根据本发明一个实施例的基于人数识别的空调及新风系统预测性控制的能耗曲线；图7为根据本发明一个实施例的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制系统的结构示意图；图8为根据本发明一个具体实施例的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制系统的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。下面参照附图描述根据本发明实施例提出的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法及系统，首先将参照附图描述根据本发明实施例提出的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法。图1是本发明一个实施例的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法的流程图。如图1所示，该基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法包括以下步骤：在步骤S101中，采集当前室内图像和当前室内二氧化碳浓度数据。在步骤S102中，根据当前室内图像和或当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数。其中，在本发明的一个实施例中，根据当前室内图像数据和或当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数，进一步包括：采集当前室内照度值；在当前室内照度值大于等于预设阈值，且当前时间在第二预设时长内时，根据当前室内图像识别当前室内人数；在当前室内照度值小于预设阈值，或当前时间在第三预设时长内，根据当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数。可以理解的是，本发明实施例基于数据融合算法的人数识别方法，在照度足够的情况下采用图像识别技术识别进出房间的人数，在照度不足情况下采用二氧化碳浓度数据识别人数。两种识别方法互相弥补不足，提供识别精度。需要说明的是，第二预设时长可以为7至24点，第三预设时长可以为0至7点，在此不做具体限定。进一步地，在本发明的一个实施例中，其中，根据当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数的计算公式为：其中，V为室内体积，Q为新风量，nt为t时刻的室内人数，k为人体呼出二氧化碳的速率，C0为新风中的二氧化碳浓度，Ct和Ct-Δt分别为t和t-Δt时刻的室内二氧化碳浓度。具体而言，如图2所示，当每天时间为7至24点且室内照度较高时，使用视频摄像头记录的人数进出数据来计算室内人数；当室内照度较低不利于摄像头拍摄，或是时间为0至7点时，将人数识别方式由视频数人切换至二氧化碳浓度估计人数，其估算方法如式1所示，其中，V为房间体积，Q为新风量，nt为t时刻的室内人数，k为人体呼出二氧化碳的速率k≈0.3Lmin·p，C0为新风中的二氧化碳浓度，Ct和Ct-Δt分别为t和t-Δt时刻的室内二氧化碳浓度；当基于二氧化碳浓度估计人数切换到基于视频时计算室内人数时，利用二氧化碳方法估计的人数作为当天视频数人的清零措施或初始化值，以消除视频数人的累计误差。在步骤S103中，根据当前室内二氧化碳浓度数据和当前室内人数预测第一预设时长后的温度变化量和二氧化碳浓度变化量。在步骤S104中，根据温度变化量和二氧化碳浓度变化量调节空调和或新风系统。可以理解的是，本发明实施例可以根据识别出的室内人数，预测一段时间后的室内温度及二氧化碳浓度的变化，提前控制空调器及新风机的启停动作，改变供冷热量、新风量，避免根据温度和二氧化碳浓度反馈控制的滞后带来的室温波动和空调用能浪费。进一步地，在本发明的一个实施例中，根据温度变化量和二氧化碳浓度变化量调节空调和或新风系统，进一步包括：根据当前室内人数和空调的动作控制指令公式得到空调的启停时间比，以根据空调的启停时间比控制空调启动或停止；根据当前室内人数和新风系统的动作控制指令公式的得到新风系统的启停时间比，以根据新风系统的启停时间比控制新风系统启动或停止。其中，在本发明的一个实施例中，其中，空调的动作控制指令公式为：ratioAC_adj＝1+s×Occt-Occt-5·ratioAC_o，其中，ratioAC_adj为修正后的启停比，ratioAC_o为预设启停比，Occt和Occt-5分别代表t时刻和t-5时刻的室内人数，s为空调负荷变化敏感性系数；新风系统的动作控制指令公式为：ratioFAHU＝OcctOcc_max，其中，Occ_max为室内人数的最大值，ratioFAHU为新风系统的运行时间比。可以理解的是，根据识别出的室内人数，预测一段时间后的室内温度及二氧化碳浓度的变化，提前控制空调器及新风机的启停动作，改变供冷热量、新风量。其中，空调器的动作控制指令按式2给出，式中，ratioAC_adj为修正后的启停比，ratioAC_o为原控制算法给出的启停比，Occt和Occt-5分别代表由式1计算得到的t时刻和t-5分钟时刻的人数，s为空调器负荷变化敏感性系数；新风机的动作控制指令按式3给出，式中，Occ_max为房间设计的最大用户人数，ratioFAHU为新风机的运行时间比。ratioAC_adj＝1+s×Occt-Occt-5·ratioAC_o2，ratioFAHU＝OcctOcc_max3。具体而言，如图3所示，本发明实施例的基于人数识别的空调及新风系统预测性控制的流程，包括以下步骤：第一步，以一定时间步长，定期识别室内人数；第二步，根据室内人数和公式2，计算空调器启停时间比，根据启停比控制空调器启动或停止；第三步，根据室内人数和公式3，计算新风机启停时间比，根据启停比控制新风机启动或停止。下面将通过具体实施例对基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法进行进一步阐述。如图4所示，显示了本发明实施例的人数识别方法识别出的室内人数与实际室内人数的对比。图4中的粗线表示真实的室内人数的随时间的变化曲线，细线表示基于二氧化碳浓度识别的室内人数的随时间的变化曲线，中空线表示基于视频数据识别的室内人数的随时间的变化曲线。细线与中空线共同组成本文提出的方法所识别的人数。由该典型日的人数曲线可知：1本发明实施例提出的视频与二氧化碳相结合的方法所识别的人数变化趋势与真实情况较为符合；2夜间使用二氧化碳浓度估算人数可作为视频数人初始化与消除累积误差的有效手段。若认为系统识别人数与实际人数的偏差不超过1为较精确识别，则综合多天的人数统计情况，本发明实施例提出的人数识别方法能取得超过91％的识别精度。如图5所示，显示了无人数识别的空调及新风系统传统控制的能耗曲线，图6显示了基于人数识别的空调及新风系统预测性控制的能耗曲线。从图中可以看出，基于人数识别的预测性控制下，空调器和新风系统的运行时间明显小于无人数识别的传统控制。因此，空调器及新风机能耗大大降低。统计结果显示，基于人数识别的预测性控制下，新风机能耗仅为无人数识别的传统控制的15-20％，而空调系统总能耗可降低39％左右。根据本发明实施例提出的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法，通过室内图像和或室内二氧化碳浓度数据准确的识别出室内人数，并根据室内人数准确的调节调节空调和或新风系统，从而有效提高了人数识别的准确性，进而提高空调及新风系统预测性控制的准确性，简单易实现。其次参照附图描述根据本发明实施例提出的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制系统。图7是本发明一个实施例的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制系统如图7所示，该基于室内人数的空调及新风系统预测性控制系统10包括：至少一个图像采集器100、至少一个气体浓度传感器200和控制器300。其中，设置于室内第一预设位置处的至少一个图像采集器100，以采集当前室内图像；设置于室内第二预设位置处的至少一个气体浓度传感器200，以采集当前室内二氧化碳浓度数据；控制器300分别与至少一个图像采集器100和至少一个气体浓度传感器200相连，用于接收当前室内图像和或当前室内二氧化碳浓度数据，通过数据融合识别得到当前室内人数，根据当前室内二氧化碳浓度数据和当前室内人数得到第一预设时长后的温度变化量和二氧化碳浓度变化量，以根据温度变化量和二氧化碳浓度变化量调节空调和或新风系统。本发明实施例的系统10有效提高了人数识别的准确性，进而提高空调及新风系统预测性控制的准确性，简单易实现。进一步地，在本发明的一个实施例中，还包括：照度值传感器400。其中，照度值传感器400与控制器300相连，用于采集当前室内照度值；控制器300进一步用于在当前室内照度值大于等于预设阈值，且当前时间在第二预设时间内时，根据当前室内图像数据得到当前室内人数；在当前室内照度值小于预设阈值，或当前时间在第三预设时间内，根据当前室内二氧化碳浓度数据得到当前室内人数。进一步地，在本发明的一个实施例中，图像采集器100可以为摄像头或照相机，气体浓度传感器200为二氧化碳传感器。进一步地，在本发明的一个实施例中，第一预设位置为室内出入口上方。可以理解的是，一个或多个摄像头或者照相机，安装于房间出入口上方，以一定时间步长，拍摄房间出入口处的图像，根据相邻多帧图像的差异，识别进出房间的人数。一个或多个二氧化碳传感器，用来测量室内二氧化碳浓度。需要说明的是，摄像头或者照相机以及二氧化碳传感器的设置数量，本领域技术人员可以根据实际情况进行设置，在此不做具体限定。进一步地，在本发明的一个实施例中，还包括：至少一个执行器500。其中，至少一个执行器500用于控制空调和或新风系统的启动与停止。下面将结合具体实施例对室内人数识别和空调及新风系统预测性系统10进行详细阐述。如图8所示，控制器300可以为STM32F103RCT6单片机模块，当然，也可以为其他类型的单片机，在此以STM32F103RCT6单片机模块为例进行说明，不做具体限定，并且照度值传感器400可以为照度模拟量采集模块，并且具体设置照度模拟量采集模块400的数量，本领域技术人员可以根据实际情况进行设置，在此也不做具体限定。具体地，该室内人数识别和空调及新风系统预测性系统10包括：至少一个图像识别模块100、至少一个气体浓度模拟量采集模块200、STM32F103RCT6单片机模块300、至少一个照度模拟量采集模块400、至少一个继电器模块500和一个电源模块600。其中，至少一个图像识别模块100，对采集的当前室内图像进行识别，得到进出房间的人数；至少一个气体浓度模拟量采集模块200，采集气体浓度传感器的输出信号，转换为当前室内二氧化碳浓度值；至少一个照度模拟量采集模块400，集照度传感器的输出信号，转换为当前室内照度值；至少一个继电器模块500，控制空调器及新风机的启停；一个电源模块600，将220V的输入电力变换为单片机、继电器相应工作电压，给单片机、继电器供电；一个STM32F103RCT6单片机模块300分别与至少一个图像识别模块100、至少一个气体浓度模拟量采集模块200、至少一个照度模拟量采集模块400、至少一个继电器模块500和电源模块600相连，用于接收当前室内图像和或当前室内二氧化碳浓度数据，通过数据融合识别得到当前室内人数，根据当前室内二氧化碳浓度数据和当前室内人数得到第一预设时长后的温度变化量和二氧化碳浓度变化量，以根据温度变化量和二氧化碳浓度变化量控制继电器的通断，进一步控制空调器和新风机的启停。综上，本发明实施例利用视频数据与二氧化碳浓度数据进行数据融合识别室内人数，进而利用识别的室内人数进行空调及新风系统预测性控制。本发明实施例的系统10包括一个控制器300，用于接收视频或者图像、二氧化碳浓度数据，并通过数据融合算法识别室内人数，以根据识别出的室内人数预测性控制空调系统和新风系统的出力，从而可以满足舒适及健康要求，且实现空调系统节能；一个或多个摄像头或者照相机，安装于房间出入口上方，用来识别进出房间的人数；一个或多个二氧化碳传感器，用来测量室内二氧化碳浓度；一个或多个执行器，用来控制空调器和新风机的启停。需要说明的是，前述对基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法实施例的解释说明也适用于该实施例的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制装置，此处不再赘述。根据本发明实施例提出的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制系统，通过室内图像和或室内二氧化碳浓度数据准确的识别出室内人数，并根据室内人数准确的调节调节空调和或新风系统，从而有效提高了人数识别的准确性，进而提高空调及新风系统预测性控制的准确性，简单易实现。在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

权利要求：1.一种基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法，其特征在于，包括以下步骤：采集当前室内图像和当前室内二氧化碳浓度数据；根据所述当前室内图像和或所述当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数；根据所述当前室内二氧化碳浓度数据和所述当前室内人数预测第一预设时长后的温度变化量和二氧化碳浓度变化量；以及根据所述温度变化量和所述二氧化碳浓度变化量调节空调和或新风系统。2.根据权利要求1所述的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法，其特征在于，所述根据所述当前室内图像数据和或所述当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数，进一步包括：采集当前室内照度值；在所述当前室内照度值大于等于预设阈值，且当前时间在第二预设时长内时，根据所述当前室内图像识别当前室内人数；在所述当前室内照度值小于所述预设阈值，或所述当前时间在第三预设时长内，根据所述当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数。3.根据权利要求2所述的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法，其特征在于，其中，根据所述当前室内二氧化碳浓度数据识别当前室内人数的计算公式为：其中，V为室内体积，Q为新风量，nt为t时刻的室内人数，k为人体呼出二氧化碳的速率，C0为新风中的二氧化碳浓度，Ct和Ct-Δt分别为t和t-Δt时刻的室内二氧化碳浓度。4.根据权利要求1所述的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法，其特征在于，所述根据所述温度变化量和所述二氧化碳浓度变化量调节空调和或新风系统，进一步包括：根据所述当前室内人数和空调的动作控制指令公式得到空调的启停时间比，以根据所述空调的启停时间比控制所述空调启动或停止；根据所述当前室内人数和新风系统的动作控制指令公式的得到新风系统的启停时间比，以根据所述新风系统的启停时间比控制所述新风系统启动或停止。5.根据权利要求4所述的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制方法，其特征在于，其中，所述空调的动作控制指令公式为：ratioAC_adj＝1+s×Occt-Occt-5·ratioAC_o，其中，ratioAC_adj为修正后的启停比，ratioAC_o为预设启停比，Occt和Occt-5分别代表t时刻和t-5时刻的室内人数，s为空调负荷变化敏感性系数；所述新风系统的动作控制指令公式为：ratioFAHU＝OcctOcc_max，其中，Occ_max为室内人数的最大值，ratioFAHU为新风系统的运行时间比。6.一种基于室内人数的空调及新风系统预测性控制系统，其特征在于，包括：设置于室内第一预设位置处的至少一个图像采集器，以采集当前室内图像；设置于室内第二预设位置处的至少一个气体浓度传感器，以采集当前室内二氧化碳浓度数据；以及控制器，所述控制器分别与所述至少一个图像采集器和所述至少一个气体浓度传感器相连，用于接收所述当前室内图像和或所述当前室内二氧化碳浓度数据，通过数据融合识别得到当前室内人数，根据所述当前室内二氧化碳浓度数据和所述当前室内人数得到第一预设时长后的温度变化量和二氧化碳浓度变化量，以根据所述温度变化量和所述二氧化碳浓度变化量调节空调和或新风系统。7.根据权利要求6所述的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制系统，其特征在于，还包括：照度值传感器，所述照度值传感器与所述控制器相连，用于采集当前室内照度值；所述控制器进一步用于在所述当前室内照度值大于等于预设阈值，且当前时间在第二预设时间内时，根据所述当前室内图像数据得到当前室内人数；在所述当前室内照度值小于所述预设阈值，或所述当前时间在第三预设时间内，根据所述当前室内二氧化碳浓度数据得到当前室内人数。8.根据权利要求6所述的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制系统，其特征在于，所述图像采集器为摄像头或照相机，所述气体浓度传感器为二氧化碳传感器。9.根据权利要求6所述的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制系统，其特征在于，所述第一预设位置为室内出入口上方。10.根据权利要求6所述的基于室内人数的空调及新风系统预测性控制系统，其特征在于，还包括：至少一个执行器，用于控制所述空调和或新风系统的启动与停止。

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