本发明涉及一种空调调节，尤其涉及一种中央空调节能降碳控制系统。
背景技术：
1、目前使用空调时需要消耗大量的电力，在使用空调时人数越多使用的空调功率就越高，但是当人数发生变动时，对于空调功率的调节十分不便，对于这种现象的改善，一般是通过使用人工调节或红外热源图像检测这两种方法来实现的，但是人工调节方法与调节人员自身的关注程度相关，当调节人员关注度不够时，空调采用不适合的功率运行或者忘记关闭空调都将造成严重的浪费现象，然而对于红外热源图像检测方法，当发生人员重叠遮挡时，人员轮廓的获取将变得困难，无法得到准确的人数，从而无法精准的自动调节空调功率，导致人们对于空调功率的需求无法得到满足。
技术实现思路
1、为了克服空调电量浪费的缺点，本发明的技术问题：提供一种中央空调节能降碳控制系统。
2、本发明的技术实施方案是：一种中央空调节能降碳控制系统，包括：
3、第一数据获取模块，获取运动时不同人数和所需空调功率的相关对应数据；
4、第一数据拟合模块，将不同人数和所需空调功率之间进行线性规划，得到运动时人数-空调功率线性规划方程；
5、第二数据获取模块，获取休息时不同人数和所需空调功率的相关对应数据；
6、第二数据拟合模块，将不同人数和所需空调功率之间进行线性规划，得到休息时人数-空调功率线性规划方程；
7、图像获取模块，每隔第一预设时间获取房间不同区域的可见光图像和红外图像；
8、图像处理模块，通过sifi算法对各个区域的可见光图像和红外图像进行配准，然后拼接成一张完整图像；
9、图像预处理模块，对所述完整图像进行预处理，包括图像降噪、边缘检测等操作；
10、人数确定模块，将目标完整图像输入至训练完成的人数图像识别模型中，得到房间内人数信息，所述人数图像识别模型是基于卷积神经网络得到；
11、第一判断模块，采用fifo算法保存此图像、图像的人数信息和图像的时间信息等信息，并判断房间内空调的运作状态，若可继续运行或需要开启运行，则跳转至行为获取模块；若判断不应运行，则跳转至图像获取模块；
12、行为获取模块，将此图像输入至训练完成的行为图像识别模型中，得到房间内人员的行为信息，并计算出运动人数比例，所述行为图像识别模型是基于卷积神经网络得到；
13、第二判断模块，判断运动人数比例是否大于或等于第一预设比例阈值，根据人数和行为信息采用相对应方程，调节空调功率；
14、空调风向调节模块，判断人员的位置关系，并根据人员所处位置调节空调风向。
15、优选地，所述第一数据获取模块，包括：统计不同大小房间的人员在运动时不同人数对应的空调所需功率，并去除异常数据，将数据按照不同大小房间进行分类。
16、优选地，所述第一数据拟合模块，包括：根据相应的房间大小选择合适的数据集，然后以人数为自变量，以空调功率为因变量，形成散点图；对散点图进行线性拟合，得到运动时人数-空调功率线性规划方程。
17、优选地，所述第二数据获取模块，包括：统计不同大小房间的人员在休息时不同人数对应的空调所需功率，并去除异常数据，将数据按照不同大小房间进行分类。
18、优选地，所述第二数据拟合模块，包括：根据相应的房间大小选择合适的数据集，然后以人数为自变量，以空调功率为因变量，形成散点图；对散点图进行线性拟合，得到休息时人数-空调功率线性规划方程。
19、优选地，所述图像获取模块，包括：
20、拍摄模块，将房间进行四等分，然后采用四个拍摄设备，对四个区域分别按照相同时间，同时获得可见光图像和红外图像；
21、时间更新模块，每隔预设日期对各个区域的拍摄设备的时间进行更新。
22、优选地，所述图像处理模块，包括：
23、配准模块，首先将图像扩大一倍，在扩大的图像基础上构建高斯金字塔，对该尺寸下图像不断进行高斯模糊和下采样过程；
24、其中下采样过程为，将长和宽分别缩短一倍，使得图像变为原来四分之一；
25、其中，高斯模糊采用二维高斯函数，公式如下：
26、；
27、其中高斯金字塔第一层的标准差为，标准差以k倍递增，即第n层的标准差为；
28、将可见光图像和红外图像进行配准，然后根据不同尺度下图像信息的重要程度，对不同金字塔层的权重进行调整，根据调整后的权重对可见光图像和红外图像进行加权融合，最后得到处理后的融合图像；
29、拼接模块，将相同时间的四张处理后的融合图像进行拼接，得到完整图像。
30、优选地，所述图像预处理模块，包括：
31、图像去噪模块，对图像使用中值滤波去除噪声，其中中值滤波的使用方法为，用像素领域内的中间值代替该像素；
32、边缘检测模块，使用canny边缘检测算法完成边缘检测，其中canny边缘检测算法的构成为，首先进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像；其次使用高斯滤波，对灰度图像进行平滑处理，减少噪声影响；然后计算图像梯度，使用sobel算子得到每个像素点的梯度强度和方向；进行非极大值抑制和双阈值处理；最后进行边缘连接，将弱边缘和其周围的强边缘连接起来形成完整边缘，得到目标完整图像。
33、优选地，所述人数确定模块，包括：
34、训练人数图像识别模型模块，获取大量人的图像，并对其进行预处理和标注，将标注好的样本数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于对多个卷积核进行训练，经过池化层进行最大池化处理，之后使用softmax和交叉熵损失函数进行反向训练，最后得到训练完成的人数图像识别模型；
35、人数获取模块，将目标完整图像输入至人数图像识别模型中，得出房间人数。
36、优选地，所述第一判断模块，包括：
37、判断调整模块，每隔第二预设时间提取此次第二预设时间内的所有目标完整图像中，首先存入的第一预设数量的目标完整图像，同时检测空调状态，若空调处于关闭状态，则继续判断，若所有第一预设数量的图像全部存在人员，则跳转至行为获取模块；若不全部存在人员，则继续监听，若空调处于开启状态，则继续判断，若所有第一预设数量的图像全部存在人员，则跳转至行为获取模块，若不全部存在人员，则再提取此次第二预设时间内的所有目标完整图像中，除去首先存入的第一预设数量的目标完整图像后，剩余的第二预设数量的目标完整图像，若剩余的第二预设数量的目标完整图像全部不存在人员，则应使空调处于关闭状态，并继续进行监听，若存在人员，则跳转至行为获取模块，其中第二预设数量为第二预设时间内所有目标完整图像数量减去第一预设数量，其中第二预设数量大于第一预设数量，且第二预设时间内所有目标完整图像数量等于第一预设数量加上第二预设数量；
38、数据存储模块，fifo算法为先被写入的数据会按顺序先被读出的算法，利用fifo算法进行提取与存储。
39、优选地，所述行为获取模块，包括：
40、训练行为图像识别模型模块，获取大量人运动时和休息时两种行为的图像，并对其进行分类、预处理和标注，将标注好的样本数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于对多个卷积核进行训练，经过池化层进行最大池化处理，之后使用softmax和交叉熵损失函数进行反向训练，最后得到训练完成的行为图像识别模型；
41、行为比例确定模块，将目标完整图像输入至行为图像识别模型中，得到房间内人员的行为信息，并计算运动人员人数，将处于运动人员人数除以上述房间人数，得到运动人数比例。
42、优选地，所述第二判断模块，包括：
43、判断选择模块，若运动人数比例大于或等于第一预设比例阈值，则采用运动时人数-空调功率线性规划方程，并根据人数获得空调功率，控制空调按照所述空调功率运行，若运动人数比例小于第一预设比例阈值，则采用休息时人数-空调功率线性规划方程；
44、功率调节模块，根据人数获得空调功率，控制空调按照所述空调功率运行。
45、优选地，所述空调风向调节模块，包括：
46、计算模块，计算所有人员和空调的欧式距离；
47、判断调节模块，若存在与空调的欧式距离大于或等于预设距离的人员，则控制风向转至欧式距离大于或等于预设距离的人员，如果出现多个与空调的欧式距离相等的人员，则空调依次吹向所述人员；若不存在与空调的欧式距离大于或等于预设距离的人员，则控制空调风向调整至屋顶。
48、有益效果
49、本发明通过使用可见光图像和红外图像特征融合的方法，使得图片减少阴影以及光照的影响，准确提取人的轮廓以及具体行为，通过使用多个摄像头拍摄拼接的形式，有效减少人员重叠造成的人数识别不清楚问题，使用fifo缓存算法，优化缓存压力，同时利用提取不同数量的图像对人员进行判断，准确判断人员的存在情况，并根据情况选择开启或关闭空调，本方案通过使用卷积神经网络，更好的判断人员人数，以及人员的具体行为，根据人员行为调用不同的线性方程，通过方程得出最适合的空调功率，并进行调节，节省电量，同时使用欧式距离判断每个人距离空调的距离，避免空调对距离过近的人直吹造成人员生病。
1.一种中央空调节能降碳控制系统，其特征是，包括：
2.根据权利要求1所述的一种中央空调节能降碳控制系统，其特征是，所述第一数据获取模块，包括：统计不同大小房间的人员在运动时不同人数对应的空调所需功率，并去除异常数据，将数据按照不同大小房间进行分类。
3.根据权利要求1所述的一种中央空调节能降碳控制系统，其特征是，所述第一数据拟合模块，包括：根据相应的房间大小选择合适的数据集，然后以人数为自变量，以空调功率为因变量，形成散点图；对散点图进行线性拟合，得到运动时人数-空调功率线性规划方程。
4.根据权利要求1所述的一种中央空调节能降碳控制系统，其特征是，所述第二数据获取模块，包括：统计不同大小房间的人员在休息时不同人数对应的空调所需功率，并去除异常数据，将数据按照不同大小房间进行分类。
5.根据权利要求1所述的一种中央空调节能降碳控制系统，其特征是，所述第二数据拟合模块，包括：根据相应的房间大小选择合适的数据集，然后以人数为自变量，以空调功率为因变量，形成散点图；对散点图进行线性拟合，得到休息时人数-空调功率线性规划方程。
6.根据权利要求1所述的一种中央空调节能降碳控制系统，其特征是，所述图像获取模块，包括：
7.根据权利要求1所述的一种中央空调节能降碳控制系统，其特征是，所述图像处理模块，包括：
8.根据权利要求1所述的一种中央空调节能降碳控制系统，其特征是，所述图像预处理模块，包括：
9.根据权利要求1所述的一种中央空调节能降碳控制系统，其特征是，所述人数确定模块，包括：
10.根据权利要求1所述的一种中央空调节能降碳控制系统，其特征是，所述第一判断模块，包括：
11.根据权利要求1所述的一种中央空调节能降碳控制系统，其特征是，所述行为获取模块，包括：
12.根据权利要求1所述的一种中央空调节能降碳控制系统，其特征是，所述第二判断模块，包括：
13.根据权利要求1所述的一种中央空调节能降碳控制系统，其特征是，所述空调风向调节模块，包括：
