當一座座樓宇高高聳立入云端時，城市的“現(xiàn)代化”與“高能耗”便同時出現(xiàn)。那么，對于公共空間復雜的“能效管理”問題，該如何像其他用度開支一樣精確到“每一項”呢？
通常來講，如何在場地使用者無感的情況下，盡可能的減少空調(diào)，燈光，新風等終端設備運行，既可讓場地使用者享受最佳環(huán)境，又能降低資源終端設備能源投入，一直是困擾場地經(jīng)營者的棘手問題。面對該問題，上海偲�？萍蓟诎俣却竽XEasyDL——深度學習定制化訓練和服務平臺進行探索，訓練出定制化“物體檢測”模型為該問題帶來了新的解決方案。
從傳統(tǒng)解決方案來看，為解決該問題通常會依賴兩種方式：通過配備各類的傳感器，例如溫濕度傳感器，光照度傳感器，人流量統(tǒng)計傳感器；或者依靠保安、物業(yè)、保潔人員定期關閉設備，以人為干預來實現(xiàn)。但是，這樣企業(yè)的設備采購成本、人員管理成本都會相應增高，且能效不甚理想。而上海偲睿科技基于百度大腦EasyDL訓練出的物體檢測模型，則可通過完成“自動場景識別”來輔助公共區(qū)域能耗的“自動控制決策”。該方案通過由EasyDL訓練出的定制化“物體檢測”模型，可讓邊緣傳感器自行精準判斷，辨別當前場景中的人數(shù)多少、當前窗戶窗簾的開關狀況、當前人員的聚集密度等，從而更高效智能地給中央燈光控制系統(tǒng)、空調(diào)控制系統(tǒng)、窗簾控制系統(tǒng)、新風系統(tǒng)等提供決策輸入，并最終有效控制能源投入，使得在人體舒適無感的情況下，完成能效管理的最優(yōu)化配置。
如此，借助人工智能“深度學習”技術提供的洞察力，使實際應用中的運營成本、總體質(zhì)量、效率收益等各方面受益，正是物聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術相結(jié)合的典型應用案例。
借助EasyDL定制化“物體檢測”——百度大腦“零算法基礎”訓練業(yè)務定制物體檢測模型，偲�？萍加美鄯e的業(yè)務訓練數(shù)據(jù)3000余張，迭代32個版本，在短時間內(nèi)快速完成了智能檢測模型的搭建，并特別針對東南亞客戶及歐洲客戶，優(yōu)化了暖色光線及對膚色較黑的人群的特征識別。對比其原有舊產(chǎn)品模型，EasyDL訓練出的模型在同樣場景下，其識別精度提高了17%，并顯著提升了空間傳感器物體識別的精準度，減少了對終端設備（空調(diào)，燈光，新風等）的性能要求。整體上，百度大腦的EasyDL定制化物體檢測模型在公共開放空間綜合識別率達到91%，同時對內(nèi)存的需求也相應縮減到1G以內(nèi)，極大地提高了能耗智能管理系統(tǒng)的實用性。同時，也使得敏感場景邊緣計算得以通過較優(yōu)的性價比實現(xiàn)。
據(jù)了解，該AI模型化產(chǎn)品部署在偲睿科技的實際客戶現(xiàn)場后，都極大地降低了保安、保潔、物業(yè)人員的巡檢次數(shù)。對比之前，現(xiàn)在保安、保潔、物業(yè)已經(jīng)完全不需要干預空調(diào)，照明，新風等公共設備。與此同時，借助終端設備端AI的精準輸入，加上系統(tǒng)控制，在使用者無感的情況下，完成了空調(diào)，燈光，新風等的控制，大大降低了場地運營費用及能源消耗費用，切實提高了場地使用者的舒適感，獲得了客戶方的積極評價。不難看出，偲�？萍继峁┑囊浴拔锫�(lián)網(wǎng)技術+AI”為核心的智能傳感器及數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，正通過最新的AI技術，結(jié)合百度EasyDL和飛槳（PaddlePaddle）平臺的助力，更好地實現(xiàn)了“物聯(lián)化”設備的終端和云端管理、預測、控制與反控。
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