智慧建筑关键技术研究及建筑能耗预测
李姗姗导师课题组
1. 基于轻量化引擎的室内环境感知系统开发
开发基于轻量化引擎的室内环境感知系统，该系统可实现建筑模型的轻量化展示，可通过Web端便捷的进行模型查看，并附加开发了常用的着色定位、二三维联动及标高展示等功能。同时，综合计算机技术、无线传感技术、以及BIM技术，选择合适的传感器和传感器网络，用于建筑运维阶段中室内环境的监测，并基于人体热舒适性方程计算房间内部的舒适性，最终根据舒适性评价结果提出室内环境调控建议。
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图5 室内环境感知系统主界面 |
2. 基于WTD-Informer混合模型的校园建筑能耗预测研究
使用新的WTD-Informer混合模型对校园建筑进行了电力能耗预测，并引入小波降噪对电力能耗数据进行处理，实现了对校园建筑中短期电力能耗的高准确性预测。
3. 基于图像识别的大学校园智慧照明系统研究及开发
利用视频流进行图像截取，使用图像识别算法实现对教室内人员位置及光照强度的识别，进而给出灯具照明启停及亮度调整方案。
