扫描运动平均辐射温度传感器应用

摘要

本文公开了一种球面运动平均辐射温度传感器(SMART传感器)系统，其可用于各种应用，包括但不限于向建筑中的HVAC系统提供信息或对其进行控制、定位和追踪人或物体、以及检测气体释放。所述系统可选地包括使用非接触式温度传感器以外的传感器，以改进由所述系统进行的计算及其作出的判定。

说明书

相关专利申请的交叉引用

本申请要求2018年5月30日提交的美国临时申请号62/677,734的优先权，其全文以引用方式并入本文。

技术领域

这通常涉及扫描运动平均辐射温度传感器，并且更具体地涉及在各种应用中使用此类传感器的方法。

背景技术

在当今世界，建筑师在设计结构时必须充分考虑结构内部的舒适性。当所有人体均与周围环境交换热辐射时，建筑师和工程师通常会考虑位置的平均辐射温度(“MRT”)，以及其与人体舒适感之间的关系。迄今为止，最精确的系统需要非常昂贵且耗时的过程，其涉及多个辐射计在给定位置处在整个波长光谱上进行读数。然而，作为几十年来的标准实践，建筑科学领域的人员通常使用黑球温度计来测量MRT。黑球温度计由黑色的球体组成，在其中心放置温度传感器探头。

传统的MRT装置通常专用于判定MRT，并且不易适应于其他目的。而是，放置附加传感器以便为给定空间提供附加功能。例如，在可能偶尔使用传统MRT的办公室工作空间中，根据期望在空间中设置一个或多个烟雾探测器、光探测器、运动传感器、湿度传感器和其他传感器。

长期以来，一直需要单一的简单且具有成本效益的装置、系统或方法，其可以快速而准确地测量MRT，并提供不受对流效应影响的有关多个位置的信息。在PCT/US16/23735中提出了此类装置、系统和方法。

这些装置可能在广泛的领域中以新的方式加以利用。

发明内容

第一公开方面是平均辐射温度传感器装置系统。该系统包括双自由度或更多自由度运动系统(包括三自由度或更多自由度运动系统)，可操作地连接至双自由度或更多自由度运动系统的非接触式温度传感器、数据存储器和处理器，其中处理器配置为从传感器接收数据并可以计算平均辐射温度(MRT)以及执行选自以下项中至少一项其他功能：占用检测、对物体或人员进行计数、定位一定空间容积中的物体或人员、随时间和空间追踪物体或人员、检测不安全的环境条件、表征不安全的环境条件、追踪不安全的环境条件、检测气体、检测液体、表征气体、表征液体、追踪气体、追踪液体、建筑分析、判定建筑或空间容积的控制指标、使用来自所述传感器的数据生成空间和建筑的3D和2D模型或表示、生成表面的2D图像、生成场景的2D图像、生成环境的2D图像、生成表面的3D点云、生成场景的3D点云、生成环境的3D点云、控制执行元件、利用平均辐射温度(MRT)以外的数据控制HVAC系统、利用MRT以外的数据向HVAC系统提供信息、控制除HVAC以外的建筑系统、使用来自传感器的表面温度信息估算代谢率、估算生物体的热容、接收来自占用者的输入、基于来自传感器的数据而请求来自占用者的输入、基于来自占用者的输入和来自传感器的数据的组合来控制环境条件、校准在建筑模拟和分析中用于热损失和保温水平的能量模型、调试建筑系统以经由测量MRT来确保适当的舒适度、以及量化并确认建筑的节能和使用性能。处理器可以配置为(i)使用视图因子和辐射热交换计算来计算平均辐射温度(MRT)，(ii)判定辐射环境对真实或假想的人、动物或物体的影响，(iii)使用点云的网格化来建模并搜索表面和物体，或(iv)其组合。处理器可以(i)配置为基于来自传感器的数据来计算遮挡情况，(ii)配置为判定热舒适度，(iii)配置为从非接触式温度传感器以外的来源接收数据，(iv)适于将建筑信息模型(BIM)与来自传感器的数据进行集成，(v)配置为在扫描完成之前执行计算，(vi)配置为调整或加权读数或因子以说明至少一个选自由衣物、表面辐射率和物体透射率组成的组的变量，或(vii)其组合。处理器可以配置为与可视化相机、空气质量传感器、气体检测传感器、利用与非接触式温度传感器波长不同的至少一种波长的辐射传感器、渡越时间相机和/或结构化光传感器通信。该系统可以配置为(i)用于非建筑应用，(ii)对点进行过采样，或(iii)使用点的任何分布，或(iv)其组合。非接触式温度传感器可以(i)配置为使用可变扫描模式，(ii)配置为基于从非接触式温度传感器以外的来源接收的数据来执行操作，(iii)配置为在双自由度或更多自由度运动系统的连续运动期间连续收集数据，(iv)能够用作结构化光传感器，或(v)其组合。非接触式温度传感器可以是多个非接触式温度传感器，诸如传感器阵列，并且可以配置为相对于固定地理位置移动。该系统还可以包括透镜、分束器，配置为控制轴运动的检流计和/或为改变传感器对多种波长的光的灵敏度而选择的滤波器。传感器的视野可以调整。传感器可以安装在无人机、车辆或机械臂上。

附图说明

图1A、1B和1C描绘了所公开的传感器系统。

图2是在进行测量时使用的逻辑的实施例的流程图。

图3-4是本发明的实施例示意图。

图5是描述基于测量进行计算和显示的实施例的流程图。

图6A和6B描绘了配置为检测不安全状况和/或人员占用的实施例的流程图。

图7是温度像素图，显示x像素位置与检测到的平均温度和最高温度，以及y像素位置与检测到的平均温度和最高温度。

图8A是用于在给定表面温度和环境温度的情况下估计热容的曲线图。

图8B是用于估计热容或电阻的系统的示意图。

图8C和8D是用于基于两个表面温度的知识来估计热容或电阻的曲线图。

图8E是用于估计受试者的代谢率的系统的示意图。

图9A是用于建筑分析的系统的示意图。

图9B是配置为控制建筑中的执行元件的系统的流程图。

图10A和10B是具有固定(10A)和可变(10B)扫描密度的系统的示意图。

具体实施方式

本公开涉及在各种应用中利用的扫描运动平均辐射温度(SMART)传感器系统。

参照图1A，通常传感器系统(10)包括双(或更多)自由度运动系统(20)、可操作地连接至双(或更多)自由度运动系统(20)的非接触式温度传感器(30)和处理器(80)。图1还示出了本发明的任何传感器装置的可选特征，诸如：至少一个附加传感器35、显示器(81)、电源(82)、数据存储装置(83)、指示器或警报器(84)、数据收发器单元(85)和/或输入/输出连接(86)。传感器装置10可以可选地封闭在壳体(未示出)中。壳体可以是防爆的和/或环境密封的。

图1A中的实施例包括可操作地连接至双自由度运动系统(20)的非接触式温度传感器(30)。在图1中，双自由度运动系统(20)包括两个伺服器。第一伺服器(40)直接或通过臂、板或其他机构(60)附接或联接至第二伺服器(50)。第二伺服器直接或通过臂、板或其他机构(70)附接或联接至传感器(30)。可选传感器(35)可以附接或联接至第二传感器，或者附接或联接至臂、板或其他机构(70)，或者传感器(35)可能根本无法联接至双自由度的运动系统。

两个伺服器应优选地在正交平面中产生旋转。在图1所公开的实施例中，第一伺服器(40)在y-z平面中产生旋转，而第二伺服器(50)在x-z平面中产生旋转。每个伺服器需要的旋转量均取决于应用。非限制性实例包括以下三个应用。对于要进行测量的独立单元，其包括围绕装置的假想球的全部或基本全部表面，优选将360度旋转伺服器联接至180度旋转伺服器。对于要沿着房间中的墙壁安装的单元，优选将180度旋转伺服器联接至另一个180度旋转伺服器。对于要安装在房间中的天花板角上的单元，优选将90度旋转伺服器联接至90度旋转伺服器。然而，可以根据应用，设想伺服联接器的其他配置。

传感器(30)是非接触式温度传感器。目前，此类传感器的优选实施例是红外传感器。通常，优选具有已知视野的传感器。本文中所使用的视野可以与视角互换。可以将视野判定为

虽然传感器系统(10)将与具有任何视野的传感器(30)一起运行，但是优选具有相对较小视野的传感器。在一个示例性实施例中，传感器单元包括5度圆形视野温度传感器，可从NV Melexis SA商购的MLX90614ESF-DCI数字非接触式红外温度传感器。此传感器安装在两个伺服器上，一个连续的360°旋转伺服器和一个180°伺服器，其允许使用单个传感器测量假想球表面上的所有点。

风不会影响所公开传感器的测量精度，因为所使用的传感器为非接触式红外温度传感器。这是所公开方法的重要特征，并且允许该装置的应用扩展到室外空间。单传感器方法便宜而有效，因为当前的球形温度计标准在有风的室外应用中存在噪声。

传感器系统(10)还可以包括可选的传感器(35)。这些可选传感器可以包括适合所期望的应用的任何传感器。这可以包括但不限于测距仪、风速传感器或者湿度或压力传感器。

虽然风速可能不会影响温度传感器，但也可以可选地并入风速传感器。如本领域中已知的，风速影响对流速率，因此可以可选地将风速用于纳入系统所使用的算法或计算中。

如果传感器装置配备有测深仪或测距仪，则该传感器可以提供到已知方位角和倾斜角的距离信息，从而允许在三个维度上表示所测量的空间。使用此辅助信息，也可以从总体MRT中提取表面辐射温度。

本发明的一个实施例优选利用方向传感器作为可选传感器，其中方向传感器的视野小于温度传感器。在一个示例性实施例中，测距功能由PulsedLight,Inc.生产的3°视野LIDAR Lite传感器执行，其测距范围为0-40m，精度在1英寸以内。这非常适合于示例性温度传感器的5度视野之内。

可选显示器(81)包括但不限于小型LCD显示器(诸如16x2 LCD)、触摸屏或监视器。

可选电源(82)包括但不限于电池或电池组、太阳能电池或带有适当转换器的交流电源。如果利用交流电源，则根据配置设想多种选择。这些选项包括但不限于在独立单元的某些实施例中要求将电源线插入壁装电源插座，或者当安装在墙上时，该装置可以直接连接至建筑的电线系统中。

数据存储装置(83)也可以与传感器系统(10)一起使用。本领域技术人员将认识到，任何适当的存储介质在这里均适用，包括但不限于RAM存储器、可移动非易失性存储卡，诸如安全数字卡(SD

数据存储装置(83)包含指令，这些指令在执行时允许处理器(80)控制系统(10)，以判定MRT和优选地选自以下项的至少一项其他功能：占用检测、对物体或人员进行计数，定位一定空间容积中的物体或人员、随时间和空间追踪物体或人员、检测不安全的环境条件、表征不安全的环境条件、追踪不安全的环境条件、检测气体、检测液体、表征气体、表征液体、追踪气体、追踪液体、建筑分析、判定建筑或空间容积的控制指标、使用来自所述传感器的数据生成空间和建筑的3D和2D模型或表示、生成表面的2D图像、生成场景的2D图像、生成环境的2D图像、生成表面的3D点云、生成场景的3D点云、生成环境的3D点云、控制执行元件、利用平均辐射温度(MRT)以外的数据控制HVAC系统、利用MRT以外的数据向HVAC系统提供信息、控制除HVAC以外的建筑系统、使用来自传感器的表面温度信息估算代谢率、估算生物体的热容、接收来自占用者的输入、基于来自传感器的数据而请求来自占用者的输入、基于来自占用者的输入和来自传感器的数据的组合来控制环境条件、校准在建筑模拟和分析中用于热损失和保温水平的能量模型、调试建筑系统以经由测量MRT来确保适当的舒适度、以及量化并确认建筑的节能和使用性能。

指示器或警报器(84)包括但不限于彩色LED灯泡、压电蜂鸣器和扬声器。

数据收发器单元(85)可选地并入传感器装置中。此数据收发器单元从外部源传输和/或接收数据。与外部源的此连接可以通过任何可接受的方式进行，因此，数据收发器单元可以包括一个或多个连接，包括但不限于利用适当的协议(诸如基于802.11的协议)的无线收发器，和/或网络接口控制器(诸如用于以太网的那些控制器)。如果经由网络接口控制器并入，则网络接口控制器可以利用可选的输入/输出连接(86)。此外，数据收发器单元(85)还允许将数据存储在外部，诸如在基于云的系统中。

现参考图1B，示出了替代的双自由度运动系统的实施例。在图1B中，传感器系统(110)包括可操作地连接至双自由度运动系统(120)的传感器(130)。系统(120)包括多个反射镜(170、175)，所述多个反射镜中的每个均适于围绕至少一个唯一的轴线旋转。在这种情况下，第一反射镜(170)经由可选的联轴器(160)附接至旋转单元(140)，以形成第一旋转反射镜部件(125)。旋转单元(140)可以是允许围绕中心轴进行受控旋转的任何装置，其包括但不限于电动马达。可选的联轴器(160)可以包括但不限于固定反射镜并用螺栓固定至旋转单元(140)的中央驱动轴的框架或者第一反射镜(170)附接至其上的驱动轴的延伸部分(经由例如焊接)。在图1B中，第一反射镜(170)的旋转轴是围绕x轴的旋转单元(140)的中心线。图2还示出了第二旋转反射镜部件(150)，在此图中该第二旋转反射镜部件被视为与旋转反射镜部件(125)相同，除了部件旋转使得第二反射镜(175)的旋转轴现在为z轴。此配置允许传感器装置调整反射镜，以便将从位于装置周围空间中的各种表面发射或反射的红外光引向传感器(130)。处理器(180)配置为控制系统(110)。

此系统的另一个变体可利用可以沿着两个平面调整的单个反射镜。此类装置可以利用联接至反射镜的一个或多个伺服器或一个或多个执行元件。联接可以多种方式进行-例如，可以将在x-y平面中旋转的第一伺服器联接至在y-z平面中旋转的第二伺服器，然后将其直接联接至反射镜。

这些装置通常通过从装置周围获取一系列读数并基于该一系列读数进行计算来运行。一个优选的实施例通过一种算法来计算平均辐射温度，该算法对每个读数均进行加权并给出针对平均辐射温度影响的方向信息。

该传感器通常是单个传感器，但是可以包括多个传感器，包括传感器阵列。传感器可以配置用于离散和/或连续收集数据点。

其他元件可能涉及控制一个或多个传感器所见的辐射(包括调整视野)。例如，可以使用反射镜、透镜或分束器。滤波器可用于改变传感器对各种光波长的敏感度或控制由传感器检测哪些波长。

尽管可以使用各种系统以控制运动范围，但是在某些实施例中，利用检流计控制围绕旋转轴的运动。各种系统的运动可以包括但不限于马达连续运动或配置为在指定点处停止的运动。

该系统可以包括非接触式温度传感器以外的传感器，或者用于从其他传感器接收数据的接口。通常，收集一些深度或几何数据(例如，经由激光测距仪，LiDAR等)。然而，可以使用其他类型的传感器；例如，该系统可以包括与可视化相机、空气质量传感器(例如，温度传感器或湿度传感器)、用于气体检测的传感器、配置为检测除非接触式温度传感器所用波长以外的至少一种波长中的辐射的传感器(例如，短波IR、可见光、UV等)或渡越时间相机。该系统还可以使用结构化光传感器，和/或可以将SMART传感器本身用作结构化光传感器。

除了来自其他传感器的数据之外，还可以设想使用来自其他来源的数据。例如，设想该系统可以将建筑信息模型(BIM)与来自SMART传感器的数据进行集成。

处理器可以即时进行计算，或可以等待给定的扫描完成。处理器还可配置为基于来自传感器的数据来计算或判定遮挡情况。

图1C提供了配置为允许两个以上的轴或自由度的系统(190)的示意图。在那里，线性轨道(191)用于移动系统的其余部分，例如从左到右，而第一马达(192)允许系统的其余部分围绕第一轴旋转，并且第二马达(193)允许传感器(194)围绕第二轴旋转。可以添加额外的马达，以允许传感器围绕其他轴旋转，或例如允许传感器线性地接近或远离第二马达(193)移动，或将第二马达(193)升高或降低到线性轨道(191)上方。

该系统还可以配置为从不同的角度(即使彼此接近)进行测量，从而使得立体视觉和遮挡情况计算成为可能。在一些实施例中，两个传感器一起工作以进行遮挡情况计算。

该系统可以配置为使得至少一个传感器在测量期间、之间和/或之后移动穿过空间。例如，当安装在机械臂上时，系统可以扫描从空间中一个位置可见的区域，然后旋转180度并从空间中的第二位置扫描该区域。类似地，当安装在无人机或其他车辆上时，传感器可能会在空间中连续运动，同时还会连续扫描该区域。

图2公开了用于使用该装置进行测量的一个实施例。优选地，微处理器将控制传感器装置的操作，但这不是必要的。

首先，在步骤210，预定变量全部被初始化。通常，这可以通过但不限于由用户在计算机上或传感器装置上的键盘上输入，或者从已预定义变量的内存中的位置读取来完成。这些预定变量可以包括但不限于此类变量，如传感器的视野、装置的取向、在双自由度运动系统中使用的任何马达或执行元件的起始位置，以及任何此类马达或执行元件的最大位置值。它还可能包括与在何处以及如何存储或发送测量值或应利用何种格式的数据有关的变量。

一旦变量被初始化，装置便可通过在步骤220重置其位置来开始给定的数据点集合，可能将其重置为设置为预定变量中的一个的起始旋转位置，尽管这不是必要的。然后在步骤230进行第一测量。如前所述，测量可以包括若干段数据，这些数据可以包括但不限于测量的日期和时间、进行测量的角度位置、到所测表面的距离以及所测表面的温度。

根据确切的配置和任何预定的变量，在步骤240中将测量结果存储或发送至某个位置。如何完成步骤240的多种选择在本领域中是众所周知的。这些选项包括但不限于：存储在机载内存模块、硬盘驱动器或固态驱动器上；存储在可移动介质上，诸如通用串行总线(USB)闪存装置；经由以太网发送至单独的计算机或存储装置，或经由无线连接传输至单独的计算机或存储装置。本发明设想了多种可能的无线连接。

然后判定所有测量是否完成。这可以通过多种方式来实现，包括但不限于验证所有马达或执行元件是否处于其最大位置值，或者计算该组中进行的测量次数是否等于某个值。该值可以在此过程中提早设置，并且可以等于预定变量中的一个，或者，在一个优选实施例中，它可以等于(360/FOV)*(180/FOV)或(180/FOV)*(180/FOV)的值，其中FOV是以度为单位的视野。

如果判定对当前数据集的所有测量均已完成，则过程将停止。此时，根据装置的配置，可能有必要将存储在临时存储位置中的所有数据保存起来。例如，如果一组测量的所有数据均存储在随机存取存储器(RAM)中，则将数据存储或发送至更永久的存储位置可能是有益的。

如果判定对于当前数据集的测量未完成，则在步骤260中增加或调整双自由度运动系统的定位或在双自由度运动系统内的定位。这可能需要在双自由度运动系统内调整或重新放置部件，以确保下一次测量是在距上一次测量的特定角度或特定距离处进行的。调整的确切性质将取决于装置的配置。该调整可以涉及一个或多个步骤，包括但不限于旋转反射镜、移动执行元件或旋转伺服马达。

在图3中，示出了这些调整的一个实施例。传感器装置310位于空间330内的三脚架320上。空间330可以在室内或室外。第一传感器读数的中心线350通过测量表面380上的一个区域来收集数据点。一旦已经捕获了第一传感器读数，便会对双自由度运动系统的位置进行调整，使得第二中心线360相对于第一中心线成角度370。在此图中，角度370在x-z平面中。一旦已经捕获了第二传感器读数，便会对双自由度运动系统的位置进行调整，使得第三中心线390相对于第二中心线成角度395。在此图中，角度395在x-y平面中。在一个优选实施例中，调整量配置为使得角度370和395(以度为单位)基本上等于传感器在该方向上的视野。因此，在此优选实施例中，对于给定的一组读数或从给定的开始时间到给定的结束时间，测量的总数至少为(180/FOV)*(180/FOV)或(360/FOV)*(180/FOV)点，其中FOV是平均辐射温度传感器的视野(以度为单位)。

注意，虽然通常优选将角度调整为基本上等于传感器的视野，但是使用其他设置可能会有好处。例如，如果传感器捕获图像，并且那些图像将在某个点以照片缝接方式缝接在一起，则一幅图像与下一幅图像之间相对较小的测量区域重叠量(最多15％至30％)可能是有益的–因此，在那些情况下，需要将角度调整为小于视野。

在一个优选实施例的一个实例中，具有5度视野的传感器附接至双自由度运动系统，该系统包括附接至180度旋转伺服器的360度连续旋转伺服器。两个伺服器均以0度旋转开始，每次测量后，360度旋转伺服器将增加5度。每当360度旋转伺服器达到360度(即返回至0度旋转)时，180度旋转伺服就会远离0度旋转5度。进行测量，然后继续360度旋转。因此，在(0,0)、(5,0)、(10,0)...(350,0)、(355,0)、(0,5)、(5,5)、(10,5)...(350,5)、(355,5)、(0,10)...(355,180)的角位置处(以度为单位)进行测量，共计2,592个测量点。

图4公开了本发明的一个实施例。在图4中，传感器装置410用于进行空间430的测量。虽然仅示出了单个传感器装置410，但是空间430可以包含多个传感器装置，每个传感器装置位于空间430中的适当位置。这些多个传感器装置可以彼此通信，和/或可以与中央控制系统或单元通信。此外，空间430不需要是整个房间；空间430可以是室外，或者仅是房间的一小部分。

在图4中，传感器装置410在适当位置具有可选的保护或装饰性护罩420。保护或装饰性护罩420可以是任何适当的几何，包括但不限于半球形圆顶，并且可以具有开口，可以通过该开口进行测量。护罩420可以由任何适当的材料制成，包括聚乙烯或聚丙烯。

在此实施例中，传感器装置410可以附接或嵌入在可以读取空间430的任何适当的位置，其包括但不限于附接或嵌入在空间430的天花板、地板或墙壁中，或者附接或嵌入在空间430外部的位置中，该位置允许测量空间430中的表面。另外，传感器单元可以临时放置在用于测量空间430的位置中，包括但不限于附接至三脚架或放置在桌子上。

图4还示出了接收测量的传感器装置。虽然图4仅示出了正在进行的两次测量，并且仅示出了连续中心线之间的角度存在于单个平面内，但是本领域技术人员将认识到，当进行多次测量时，连续中心线之间的角度也可能沿着其他平面存在，双自由度运动系统可以在测量之间如前所述重新定位。通常，温度读数450取自空间430内或周围的一个或多个表面470。在图4中，表面470恰好是地板，但是该表面不必是单个表面，也可以不是实体表面；设想能够以传感器设计用于接收的频率反射或发射电磁辐射的任何表面。例如，传感器可以对水幕的表面进行测量，其中该表面可以是若干条单独的水流。此外，在一个实施例中，从表面470接收温度读数460，其中表面470是占用者或物体440。

必须注意的是，虽然在一个优选实施例中，占用者是活人，但这不是必要的。占用者或物体440可以包括但不限于：人类、动物(例如，在动物园或野兽中)、保持在稳定温度下的物体(例如，步入式储肉柜中的肉、酒窖中或包装在药物稳定性试验室中的酒瓶)或灵敏测试装置。

此外，如果占用者是人或动物，则读数可以来自占用者身体的任何部位，并且可以包括占用者身体的有衣物或脱去衣物的部分。

现参考图5，可以采取其他步骤来为用户提供额外的好处。首先，必须在步骤510中接收测量。这可以采用多种形式，包括但不限于将数据发送至传感器单元上的机载微处理器，以无线方式或通过以太网电缆将测量结果发送至计算机，或者通过从传感器单元移除存储介质并将其插入计算机来完成。

一旦已经接收到测量，步骤520就需要使用算法以判定空间的平均辐射温度。该算法利用了横向和纵向加权程序。这里可以利用多种变体；例如，可以对标准球体(诸如标准球形温度计)进行加权，以判定球形温度计在没有风或伸长至椭圆体或其他形状以模仿人体感知时将记录的测量值。一个优选实施例使用以下横向和纵向加权方案：

加权横向测量值需要了解假想球面上一组横向测量值相对于整个球体表面积的相对面积。为此，使用r表示球体的半径，使用θ表示0至360°，或0至2π方位角，使用

这适用于半径为r的任何球体，并且可以更改初始被积函数内部的方程，以允许使用已知方程加权椭圆体(以模拟人体)或任何其他形状。

对于相同的坐标系，应该了解与视野相比在方位角旋转中划出的路径大小，以判定纵向加权方案。例如，在从0至δ的横向带中，即使对于较小的δ，测量之间也存在显著重叠。因此，必须由下式判定纵向的平均周长

并由下式判定被视野分隔的分割数

因此，应通过将每个测量值简单地乘以下式来对每个测量值进行加权

以将每次测量的加权减少所期望的分数。然后，必须在之前和之后对称地添加相同分数的楔块，直到视野由分数测量值组成。

在此情况下，首先进行纵向加权以创建新的数值阵列，然后进行横向加权，尽管这不是必要的。

加权方案不需要固定数量的数据点，通常是(360/FOV)*(180/FOV)或(180/FOV)*(180/FOV)，其中FOV以度数表示，即最大点数。点数特定于横向和纵向加权方案。所公开的方法不受几何或加权方案的限制。已针对其他选项开发了点，包括但不限于使用传感器以相等的加权进行测量(测地线分布，其点取决于FOV)，以及扫掠运动，其中仅在传感器经过一条定义唯一视图的路径后(简单地由等式2给出)才进行测量。另外，加权算法不限于上述传感器信息。例如，距离信息或其他传感器数据可以包括在上述加权方案中，以进一步完善MRT计算。

可以设想其他横向和纵向加权方案。例如，另一种加权方案使用测地线测量分布。在此类情况下，仅在传感器经过预定距离后才进行表面温度、距离以及伺服器或反射镜位置的测量。此距离由以下公式给出。

其中，FOV是传感器的视野，以度为单位，θ为0至360°或0至2π方位角旋转角。此公式计算需要经过的距离，使得读数之间没有重叠。此测地线模式的好处在于，MRT只是完整测量的所有读数的平均值，因此不需要额外的加权。我们期望此方程可用于产生恒定纵向步长的测量值，但水平步长不同，如等式3所给出。

一旦在步骤520中判定了MRT，便可以在计算机显示器上或在传感器装置上的显示器上将其显示给用户。此外，在步骤530中，可以判定MRT是否在所期望的范围内。优选地，这将是人体的舒适范围，这在建筑科学中是众所周知的。然而，根据空间的目的，该范围可能不是适当的范围。

如果MRT不在所期望的范围内，则步骤540涉及请求改变该空间的环境控制。控制系统在本领域是众所周知的；并且如何完成将取决于所涉及系统的配置。优选地，要求将至少包含MRT的信号发送至单独的控制单元。在涉及多个传感器装置的空间中，可能会需要此类配置，因为信号之间的冲突可能会对环境系统造成困扰(例如，如果空间一侧的装置要求升高温度，而空间另一侧的第二装置要求降低温度)。然而，作为一种替代方案，传感器装置上的微处理器可以将MRT与预定的目标MRT进行比较，判定适当的温度变化，然后将信号发送至单独的控制单元，请求适量升高或降低空间温度。

还可以设想其他因素以及传感器单元之间的通信。作为一个实例，传感器装置上的微处理器可以首先判定传感器附近是否有占用者，或者传感器附近有多少占用者。如果是这样，则微处理器将至少部分地基于MRT来判定占用者是否舒适。否则，传感器单元将与周围的任何传感器单元通信以判定应该进行哪些调整。如果所有附近有占用者的传感器的MRT太热而难以感到舒适，则需要将温度降低一定量，以使大多数人保持在舒适区。但是，如果发生冲突，可以通过加权每个传感器附近的占用者数量来进行判定，即，如果大多数人太温暖而只有少数人太冷，则将温度降低一定量，以使大多数人保持舒适。根据环境系统的配置，微处理器可以简单地直接调整温度设置，或者可以请求将温度设置调整一定量。

如果期望，并且不包括其他步骤，一旦已经接收到测量结果，就可以进行步骤550，并且可以显示数据的图形表示。在工业环境中，这是在集中位置完成的，诸如在设施管理员的计算机上。该显示可以是空间中的表面和表面温度的二维图或三维表示。图形显示数据的软件要求在本领域中是众所周知的。除了其他特征外，此装置和系统还可以使给定空间的图形显示近乎实时生成，从而使用户可以判定设施的供暖通风和空调(HVAC)系统的运行状况，或进行预测或防止HVAC问题发生或在出现此类问题时迅速做出反应。

还公开了一种用于判定平均辐射温度的系统。该系统包括非接触式红外温度传感器和双自由度运动系统。然而，双自由度运动系统可以包括第一旋转部件和第二旋转部件，每个旋转部件分别适于分别在第一平面和第二平面上相对于传感器旋转至少90度。在一个优选的实施例中，两个旋转部件分别旋转180度和360度。

该系统还包括微处理器。微处理器可以是机载芯片，也可以位于单独的计算机上。微处理器适于引导两个旋转部件，从而可以进行传感器测量，包括围绕装置的假想球的全部或部分表面。通常，这是使用交替读取数据的方法来完成的，并且如上所述，优选地根据图3来完成。

旋转部件可以是任意两个部件，它们一起提供具有双自由度的运动系统。这可以包括但不限于彼此联接的两个旋转伺服器，或者一对旋转反射镜，其中每个反射镜联接至电动马达。

微处理器还适于接收至少一个温度读数并判定对应于每个温度读数的方向信息。这可以简单地通过读取双自由度运动系统的位置信息以及在该位置获取的温度读数来完成。作为一个替代实例，可以将温度读数和位置数据从传感器装置发送至计算机，其中要发送的一个或多个数据包包含温度读数和位置数据。在此类情况下，微处理器必须基于数据包的格式，利用适当的算法来读取数据包中的适当数据。然后，微处理器按照上述方法计算平均辐射温度，作为接收温度数据点的加权平均值，并输出平均辐射温度。

此系统还可以包括测距传感器，其中，微处理器进一步适于从测距传感器接收对应于每个温度读数的测距数据点。可选地将该距离数据纳入平均辐射温度的计算中。

平均辐射温度还可选地并入一个或多个传感器。在这种情况下，该算法可以利用用于给定温度读数的滤波器以判定是否呈现相同或重叠的表面温度读数。此滤波器可以涉及传感器的已知位置以及位置数据，并且还优选地涉及距离数据。在一个实施例中，此类算法使用传感器的已知位置、用于给定温度读数的位置和距离数据以判定给定空间内的绝对位置。判定给定空间内所有传感器的每个温度读数的绝对位置。在判定每个位置时，计算到已判定的所有其他已知绝对位置的距离。如果判定该距离在传感器的视野内，则视为“重叠”。在此类情况下，算法可以以适当的方式处理相同或重叠的读数，包括但不限于取其平均值或选择记录的最高或最低温度。

此系统还可包括用于输出包括温度读数的曲线图的显示器。优选地，该图将显示给定空间内的表面温度数据的三维表示，并且可以并入来自一个或多个传感器的数据。绘图软件在业界是众所周知的。本领域技术人员将认识到，可以设想使用任何适当的绘图软件，无论是市售的还是专门为此系统开发的。

除了测量MRT以外，系统还可以将温度映射至x、y、z坐标，这使得该系统可以在各种应用和领域中使用，尽管系统的确切配置将取决于确切的领域和应用。

附加传感器可以被添加至系统，并且还优选地可操作地连接至双自由度或更多自由度运动系统。

该系统可以包含指令，该指令在执行时允许系统检测占用、对物体或人员进行计数、定位一定空间容积中的物体或人员，和/或随时间和空间追踪物体或人员。图6A提供了如何配置此类系统的实施例的一般流程图。占用检测的此实施例可以包括配置系统以在紧急情况下搜索人员。在此实施例(600)中，处理器可选地配置为接收(610)指示紧急情况正在或可能正在发生的信号(例如，大型仓库中的火灾)。如果接收到此可选信号，则处理器可以可选地停止执行任何计算MRT的工作，而仅专注于紧急情况。另外，此可选步骤可以是触发传感器开始紧急情况检测功能的步骤。在其他实施例中，不需要额外的信号-系统连续检查人员的占用情况和/或不安全状况。

系统可以首先旋转系统(620)中的传感器(或以其他方式调整传感器的位置)。这通常通过调整双自由度或更多自由度运动系统的伺服器、马达、执行元件或其他部件来完成。

然后，系统可以检测不安全状况和/或人的存在(630)。在图6B中示出了能够检测不安全状况和/或人的存在的配置的一些额外细节。处理器首先从传感器接收数据(631)。在此实例中，将数据逐个像素地与预定温度阈值进行比较(632)。

这样的一个实例如图7所示。图7提供了可视化温度像素图(700)。在此实例中，考虑单个24x 32像素传感器读数，并且判定x像素的平均(710)和最高(730)温度，以及y像素的平均(720)和最高(740)温度。在此实例中，如果对于人的宽度，平均x像素温度>26，但<30摄氏度，而对于人的高度，平均y像素温度>26但<30摄氏度，并且最大x像素温度和/或最大y像素温度>31摄氏度，则认为检测到人。LiDAR可以用于提取绝对距离，因此例如可以判定人的宽度。如果人员限定点的(x,y,z)坐标移动(诸如，在连续帧中计算的移动速度超过0.25m/s)，则可以将其分类为移动人员。再次参考图6B，在一些实施例中，如果检测到人(或不安全状况)，则处理器设置标志(633)，例如火等于1，或者将人数计数(634)增加1。

在其他实施例中，可以使用已知的物体检测技术以检测图像中的物体，并且如果基于到物体的距离，物体的大小近似于人的大小，并且温度在预期范围内(诸如在约35至约40摄氏度之间)，则该物体可以被视为人。

虽然系统可以继续扫描并追踪或检测占用者，但是系统也可以在不扫描的情况下追踪占用者(人或物体)。这可以通过非接触式热传感器以外的其他传感器来告知，这些传感器是单独的或并入至系统中。例如，可视化相机可用于搜索热传感器随后将扫描的目标区域。在一些实施例中，该系统可以通过例如在识别出人的轮廓的位置后，仅对检测到的人员周围的区域进行扫描，即使该人员已移动但足够大足以检测到，并根据需要重复进行，理想情况下，将人保持在扫描区域的大致中心位置，从而对单个人员进行追踪。在其他实施例中，系统可以捕获给定轮廓的两个或更多个热图像，并使用那些热图像来判定方向和速度。使用该信息，系统可以估计捕获仍将“看到”轮廓的另一个热图像所需的旋转，然后根据需要重复进行估计和捕获。

检测不安全状况的方法有多种，包括设置不安全状况温度阈值(例如，“对于人安全可能太冷”可能是低于64℉的温度，“对于人安全可能太热”可能是高于90℉的温度，“对建筑安全太冷”可能是低于32℉的温度，“对建筑安全太热”可能是高于130℉或200℉或300℉或400℉或者500℉的温度。不安全条件可能包括对非人目的不安全的环境条件(例如，对于某种动植物而言太冷，对于食物存储而言太热等)。

在一些实施例中，在不安全范围内的单个温度读数足以被认为是有问题的(例如，在高度易燃材料的房间中检测到单个火花)。在其他实施例中，需要这些范围内的多个温度读数(例如，某些温度仅在持续存在时才是不安全的，因此单个潜在的不安全读数本身可能不会造成麻烦)。在其他实施例中，该条件必须在单个扫描的给定位置处持续存在。在其他实施例中，该条件必须在连续扫描中增长或以某种方式自身改变。例如，如果使用煤油空间加热器加热仓库中的特定区域，则表面的温度可能达到上述“对于建筑安全而言太热”的阈值。然而，因为煤油加热器没有“移动”，所以一些实施例可以判定这是固定的热源。在某些实施例中，除非与煤油空间加热器周围的区域有关的温度读数的特征发生了具有统计学意义的变化，否则将不会被视为“不安全状况”的尺寸。例如，在仓库的给定区域，如果在重复扫描中有10个连续像素指示温度超出不安全状况阈值，而下一次扫描显示有20个超出阈值的连续像素，则值得关注。

在一些实施例中，当判定状况是否不安全时，处理器包括来自描述建筑或位置的数据库或其他来源的信息。例如，在一个由裸露的混凝土包围的地方，被认为“不安全”的地方可能不同于具有毛绒地毯和相对易燃的墙壁或天花板的位置，这可能不同于存储易燃气体的位置等。

在一些实施例中，阈值可用于检测墙壁中或墙壁或门的另一侧上的不安全状况。诸如，如果内门或墙壁的另一侧发生火灾，则该内门或墙壁在系统中可能会出现热点或比预期的温度高，(诸如，比预定阈值高，或比过去(例如24小时)的滚动平均温度高)，即使实际测得的温度不一定足以表明存在火情。

类似地，对于配置为检测人占用情况的系统，可以使用已定义温度范围内的温度来表示一个或多个人的存在。在优选实施例中，该系统对它可以检测到的区域中的人数进行计数。可以通过例如使用已知的图像处理技术以分离和识别人来做到这一点。例如，系统可能正在检测是否有新物体进入视野并判定它们是否为人形。如果是这样，系统可以为人形的物体创建边界框坐标，计算每个物体的质心，然后通过例如在将首次扫描与相同区域的连续扫描进行比较时在视野中追踪物体，假设它们之间具有最小欧氏距离的质心是同一物体。通过追踪人，可以保持准确的计数。

一旦发现不安全状况，SMART传感器便可以向一个或多个人员或其他系统发送信号(包括但不限于文本消息或电子邮件)。这可能包括但不限于联系人、管理员、中央服务器或紧急服务。发送的信号(或消息)可以指定例如特定传感器的位置(可以是例如实际的GPS坐标，和/或可以仅仅是位置的分配名称，诸如“实验室3-3”或“仓库南角”等)、不安全状况(诸如由任何标志所指示的状况)以及建筑内特定位置处的人员在场和/或人数。

类似地，可以在给定传感器的检测空间内追踪不安全状况-也就是说，传感器可以检测到不安全状况(诸如火灾)并追踪其在给定空间内蔓延的位置。

在其他实施例中，位于一个区域周围的两个或更多个SMART传感器可以通信并传递与给定位置有关的信息，以便提供火势蔓延到的覆盖区域以及可能需要救援的人员所在位置的更完整图片。

以这种方式，当消防部门到达火场并开始计划时，他们不仅会被告知人们是否仍在室内，以及他们是否还活着，位于何处，是否有清晰的路线以赶到他们所在位置以及火势是否已经蔓延到已知包含潜在爆炸危险的区域(例如，压缩气罐等)。

给定环境中的不同气体和/或液体会通过使用SMART传感器进行检测(手动或自动)、表征和/或追踪的方式来影响反射率、辐射率和/或透射率。

在一些实施例中，检测任何气体的释放是唯一的要求，而在其他实施例中，可能需要检测特定气体。因此，例如，SMART传感器可以配置为使用一组特定的预定波长进行测量，并且可以将每种波长的响应与给定化合物的已知曲线进行比较。因此，SMART传感器可以在家庭中使用，其不仅充当火灾警报器，而且还充当例如天然气泄漏检测器。

在一个实例中，红外系统在检测器之前使用至少一个光学带通滤波器，其中至少一部分聚集通带在一种或多种化学物质的吸收带内。通过过滤特定的吸收带，检测器可以容易地检测出特定的预定化学物质。例如，在750nm–6000nm范围内，甲烷具有三个主要吸收带，其中IR吸收率显著高于相邻波长–大约为1.6-1.7μm、2.2-2.4μm以及3.1-3.6μm，在此实例中，当系统在这些范围内检测到足够的信号时，它可以向操作员发送信号，表明已检测到甲烷。

另外，SMART传感器可用于检测表面的变化，诸如表面上的液体。因此，如果管道破裂，并且水开始覆盖地板，则SMART传感器可以检测到差异(例如，通过将表面温度与先前测量的表面进行比较)，并可根据需要通知或提醒人员。在某些实施例中，SMART传感器首先通过判定特定点的温度与先前扫描的图像相比变化是否超过5度，来检测是否突然出现了冷区域，如果是，则使用图像处理软件以配置冷区域的轮廓，以估计冷区域所包围的空间容积或表面积。然后，SMART传感器可以第三次扫描该区域，以判定冷点的尺寸是否已增大或形状是否发生变化，表明溢出已经发生或正在发生。如果冷点没有改变大小或形状，则可能会标记为房间中的冷物体，而非溢出物。例如，如果房间中的某个人在桌上放了一个冷水瓶，则SMART传感器将检测到突然出现了一个冷区域，但是由于当传感器再次扫描时，它的大小或形状没有增大，因此该传感器将其标记为非泄漏。

传感器可以追踪气体或液体在房间内的位置。当使用多个传感器时，传感器还可以判定气体或液体的存在是否是新的泄漏，或者泄漏是否已从相邻区域蔓延。例如，如果监视地下室一半区域的传感器检测到大量渗入该区域的水，并且在固定的时间段内，通过监视相邻区域的传感器检测到水，则该传感器可以假定存在一个大的泄漏，而不是两个单独的泄漏。此外，SMART传感器还可以使用几何/激光雷达信息追踪和定位气体泄漏。例如，它可以追踪房间中气体或液体泄漏的位置。

此外，还可以基于气体对云后面的表面温度的影响来检测气体。例如，该系统可以判定泄漏后的墙壁是否由于气体的吸收/透射率而呈现出不同的温度。

在一个实施例中，液体检测基于以下概念：由于蒸发，液体将表面拉向湿球温度。在一个实施例中，该系统基于与蒸发期间期望的温度变化相匹配的曲线来检测溢出物的存在。

在一些实施例中，处理器配置为允许使用来自传感器的表面温度信息来估计人(或动物)的代谢率，并且还可以包括使用来自传感器系统的代谢率和信息来估计活生物体的热容量。

为了使用单个传感器估计人或表面的热容，该传感器反复扫描检测到的人或表面并追踪环境温度，生成类似于图8A所示的数据，显示随时间变化的特征温度(801)和环境温度(802)，使得两个温度之间存在差异(803)。由于热容＝热产生–热散失，人或表面的热容将与特征温度的时间导数成正比。

用于估计例如墙壁的热容或电阻的另一实施例采用两个传感器。如图8B所示，在存在由墙壁(815)隔开的两个房间(811、812)的系统(810)中，第一房间(811)具有测量空气温度T

在第一条件下，房间1和2处于稳态温度，然后仅在房间1(811)中打开空调。如图8C所示，可以在一段时间内重复测量T

在第二条件下，房间1和2正在冷却，然后关闭任一冷却，两个房间的窗户均向外部打开，或者进行类似的操作，其中两个房间的空气温度相对较快地达到平衡(例如，因此外部温度＝T

参照图8E，系统(860)的实施例还可配置为估计代谢率。对于人的代谢率，传感器(870)首先采集人(880)的面部(872)和手部(874)的温度。在查找表中比较这两个温度，以便判定代谢率。

掌握代谢率后，系统还可以决定如何控制本地环境。例如，系统然后可以测量和计算占用者目前的热损失。如果热量损失减去代谢率小于阈值，则无需执行任何操作。如果热量损失减去代谢率大于或等于阈值，则系统可能会更改或要求更改本地环境的一个或多个方面。例如，系统可以调整空气温度、调整空气速度、调整平均辐射温度、提醒占用者改变他们正在执行的某些活动(例如，执行更严格的活动)和/或提醒占用者更换衣物(例如，穿上保暖的衣物)。在某些实施例中，阈值基于代谢率的百分比(诸如8％、10％、12％、15％、20％等)和/或特定量的功率(诸如5W、8W、10W、12W等)。在优选的实施例中，阈值为代谢率的10％或10W，以较大者为准。

在一些实施例中，传感器配置为基于来自传感器的数据来接收来自占用者的输入和/或请求来自占用者的输入。例如，在一些实施例中，当系统感觉到相对于占用者舒适度条件处于临界状态时，系统可以询问(经由预先记录的消息等)占用者是否舒适。这些响应可用于例如针对特定位置上的占用者可接受的条件来训练机器学习算法。例如，在占用者处于防火服生产厂中，占用者可能希望工作环境比正常情况下寒冷。类似地，在某些建筑中，可能无法独立控制房间，并且可能需要用户输入来搜索使每个房间对所有占用者均可接受的条件。在其他实施例中，系统从可穿戴装置请求信息，该装置可能能够测量其他变量，诸如心率、皮肤温度、运动检测等。可穿戴装置可查询此类数据，并且该数据可用于判定环境条件。

在一些实施例中，则基于来自占用者的输入和来自传感器的数据的组合来控制环境条件。

图9A示出了用于建筑分析的实施例。此类分析包括但不限于空间的热性能和能量性能。例如，搜索缺乏保温的区域。参照图9，在此类空间(900)的一个实施例中，传感器(901)测量房间的表面，并且与周围位置进行比较，并且例如，如果墙壁的一个区域(902)不具有与同一壁的另一区域(903)在统计上相似的温度特性，则注意到保温或其他性能问题。传感器可以永久或临时安装以用于这些分析。此外，可以对传感器进行编程以将这些分析考虑在内，并经由例如蓝牙、WiFi、以太网或某些其他有线或无线通信技术来调整例如传统恒温器(904)的设定值，以便使占用者(905)更舒适并减少能耗。在一些实施例中，系统从诸如智能手机、智能手表等智能设备从占用者(905)接收输入。

图9B示出了用于控制空间中设备(诸如执行元件)的简单实例流程图(910)。在一些实施例中，使用来自非接触式温度传感器(911)以及可选的其他传感器(912)的数据，该数据可以被发送至远程服务器(例如，云)(913)以用于处理，或者可以被直接发送至建筑自动化系统(914)，包括例如恒温器。建筑自动化系统(914)然后适当地引导执行元件(915)(例如，打开散热器或风扇)。在其他实施例中，传感器(911)系统可以直接控制执行元件(915)。在一个实施例中，传感器系统配置为控制除HVAC以外的建筑系统，并直接控制例如住宅区的照明、安全锁和车库门。

该系统无需使用平均辐射温度(MRT)数据通知或控制其他系统，但可以使用其他数据。诸如，在某些情况下，占用人数、人的热负荷或自定义指标(诸如整个空间的平均MRT)可能是适当的。另外，建筑中主动或被动热质量的表面温度可用于控制加热或冷却的存储，以实现负载转移以及当电加热和冷却系统产生改善发电稳定性的需求时的灵活性。在一个实例中，在非建筑情况下，诸如在飞机上，整个飞机上的平均MRT可能比多个位置的MRT数据更为适当。其他非建筑控制情况-在船上、汽车上、用于医疗用途等，可能还有其他适当的指标或需求。

该系统还可以配置为计算涉及辐射热传递的指标(诸如工作温度)，并使用此信息以判定和验证用于HVAC系统的设定值。在一些实施例中，该过程涉及来自占用者的输入(例如，参见图9A中的参考905)和来自传感器的数据的组合，以控制环境条件。在一些实施例中，来自占用者的输入的征求基于来自传感器的数据。例如，系统可以检测温度对于用户而言可能是冷的并且可以要求用户确认他们是否舒适。一些实施例还包括配置为允许调整或加权或读数和/或因素以说明衣物、表面的辐射率或物体的透射率的系统，其中此类加权可以在扫描完成后进行或即时进行。还可以将其他系统配置为不仅仅通过MRT数据判定热舒适度。

还可以将其他系统配置为校准在建筑模拟和分析中用于热损失和保温水平以及被动和激活热质量中的热量存储的能量模型。即，传感器可以用作用于软件建模和分析建筑或建筑设计的输入。

在其他实施例中，系统可以配置为量化和/或确认建筑的节能和使用性能。在一个实施例中，对特定空间执行一系列基线扫描(例如，在适当的时间段(诸如一周或一个月)内捕获用于给定空间的数据)。在完成改善空间性能的工作之后(例如，通过使用较新的窗口替换旧窗口)，系统随后可以对该特定空间执行另一次扫描或一系列扫描，并可通过比较例如空间内各个位置的MRT，来量化和/或确认建筑的节约和性能。

如图10A和10B所示，对于任何应用的任何公开的系统，传感器可以具有固定的(图10A)和/或可变的(图10B)扫描密度。可变的扫描密度允许系统利用点的过采样并使用点的任何分布来满足特定的所期望的功能。参照图10A，在一些实施例中，系统可以配置为在获取另一读数之前将传感器(1101)旋转固定度数(1102、1103、1104)，或者可以配置为以固定速度旋转。参照图10B，在其他实施例中，系统可以在读数之间改变度数(1106/1109与1107/1108)，或者改变转速。根据系统的特定需求，可以对系统进行配置，使得扫描模式可以在扫描过程中改变，而不是使用预定的模式。例如，在一些实施例中，系统可以使用距离信息来对远处的表面进行过采样并在整个表面上产生恒定的扫描密度。在其他实施例中，当进行占用检测时，传感器还可能对诸如潜在人物之类的目标区域进行过采样。

应当指出的是，SMART传感器可以集成数据源，诸如外部空气温度传感器或天气预报数据。这意味着传感器可以访问内部空气温度、内部表面温度以及外部空气温度和/或天气。如果建筑处于稳定状态，则系统可以计算墙壁的r值，以针对规格(BIM模型、平面图、建筑规范等)或附近区域进行比较，以搜索保温劣化和/或不良。

成像/制图/建模

该系统可以进一步配置为包括点云的网格划分，以在给定的空间容积中建模并搜索表面和物体。可以对点云进行分析和调整，以搜索可改善与预期建筑几何匹配的平面和/或正交边缘。统计方法可以搜索最可能的表面，并且可以从直接检查或数字模型通过观察到的空间几何来获知的那些表面。此外，传感器系统可用于使用来自传感器的数据(诸如具有热信息的平面图或建筑的3D模型)生成3D和2D模型和/或空间和建筑的表示。或者，该系统可用于生成表面、场景和环境的2D图像-特别是在结合使用可变扫描密度时。另外，系统还可以配置为使用传感器生成表面、场景和环境的3D点云。在其他实施例中，该系统配置为校准在建筑模拟和分析中用于热损失和保温水平的能量模型，或者用于建筑系统(特别是新的辐射系统)的调试，以经由测量预测/期望/所需MRT确保适当的舒适度。这还可能包括量化和确认建筑的节能和使用性能。

传感器也可以与外部数据源(诸如建筑师计划、BIM模型等)进行交叉引用，以便将建筑HVAC系统的热影响与实际系统联系起来。

此外，在移动传感器(或多个单独的传感器)时收集的多个扫描可以缝接在一起，以提供更大的覆盖范围并模拟房间之间的热传递。

该系统也可以在生产环境中使用。例如，该系统可用于零件检测-在零件或部件通过传感器下方时对其进行检测。它也可以配置用于质量控制检查，诸如在测试PCB板是否短路以及检测过热元件中的故障时。它也可以用于追踪在生产车间周围移动的零件，并使用与计算机视觉系统集成的产品流来检测故障或问题。在许多这样的情况下，系统也可以配置为通知或控制生产过程的各个方面-例如，如果系统检测到零件未能从一个传送带转移到另一个传送带，则系统可能会发出警报，提醒操作员，和/或关闭生产线。

此外，该系统可以配置为商业、工业或生产环境中的安全装置。例如，为防止操作员进入受限或潜在危险的区域，管理员可以定义操作员在机器开机时不应进入的区域。该传感器可以检测占用者位置或附近是否有过热或化学危险。当系统检测到有人进入该区域时，可以将系统配置为关闭该区域的电源，发出警报，提醒管理员，或采取其他措施来防止对进入限制区域的人员造成伤害。

传感器还可以“看到”在长波红外光谱中透明的典型包装材料，诸如聚乙烯。以这种方式，可以通过明显不透明的材料来检测和/或追踪零件。这还可以进行其他情况下不可见的故障检测。

从故障检测的角度来看，传感器可以通过使用其位置来找出哪台机器自动发生故障。例如，在一个机床车间中，由于传感器可以判定房间内发生故障的特定位置，因此它可以自动关闭单个车床而不会对整个生产线造成影响。

作为系统的一个实例，SMART传感器可以使用热几何传感器效率(TGSE)框架。TGSE定义为低于热几何系统实现的建模ASHRAE 55.1通风标准的千瓦时数。

对于给定时间的给定安装，TGSE具有以下基本限制：P

惩罚向量的值将由下一部分中描述的模拟和实验结果告知。对于给定的占用状态，真阳性和阴性不会对最佳能量消耗造成误差；假阳性消耗的能量多于必需的能量(正值)；假阴性会降低占用者的不适感和空气质量(负值)。将与事实进行比较，这将独立地验证TGSE的下限。低于此界限的任何值均将导致假阴性误报率。

能源效率的影响因素是P

收集MRT模型在如ACQUA之类的自适应构建算法方面具有诸多好处。通过对热几何质量，而不仅仅是由离散传感器部署的报告的点温度进行回归分析，可将这些算法用于学习建筑(传感器安装在该建筑中)的物理原理。这些算法通过允许缓慢的逐渐变化并预测对分布式局部热设施的需求，从而降低了热梯度的严重性。创建建筑的热特性的准确预测模型在整个安装周期内将带来更有效的舒适度调整。这些算法了解建筑的物理特性和占用者的瞬态特性，从而改善了能效。

将现场数据与建筑信息模型中存在的材料数据相结合，也具有一定的优势，是AEC(建筑、工程、施工)组的标准实践。这为建筑设计、建筑管理与建筑物理组之间的协同信息交换提供了机会。

可以安装传感器的空间的空间几何可能会引入若干种故障形式。其中最严重的是物体遮挡。可以编程方式，通过例如在基线几何与扫描时间t处的几何之间包括布尔差逻辑以及时间序列分析来避免这种模式。此混合时空指标使系统能够避免例如占用者在柱子或墙壁后面被物理遮挡的情况，以及避免占用者被热遮挡(可能是家具或他们自己的衣物/头发)但在物理上可见的情况。这里的布尔差异不仅仅是通过比较后续帧进行运动检测。它使用对空房间的几何的了解以判定人员的存在。

从在拥挤的房间的相对角落中的两个传感器的角度来看，两个传感器均会看到一些容积，有些只能被一个或另一个看到，而有些两者均看不到。如果给定传感器看不到空间的某个区域/容积，则如果单独部署该传感器，则该区域将被遮挡并导致该传感器的高假阴性率。通过使用两个或多个传感器，或一个可以放置在空间中至少两个不同点的传感器，可以将潜在的假阴性减少至例如两个传感器均在当时错过了办公室中的某个人并且这个人被隐藏在桌子下面的情况。

由于在此实例中，一个严格的指标是0.9N

尽管衣物引起变化，但人仍会在唯一的温度范围内发出辐射。这些变化导致表面温度低于体温。然而，它们仍然显著高于背景表面。类似地，商业空间中的绝大多数高温物体(计算机、散热器、机器)的表面温度也比人高得多。

鉴于红外光谱传感器的分辨率较低(相对于可见光谱成像)，检测人可能具有挑战性。在此实例中，目标过采样区域可用于生成扫描的高分辨率子部分。这有助于进一步定义目标物体的形状和大小。在一系列特征中，这可以通过3D几何的特征的形状、距离与大小之间的反馈回路及其与占用者特定的温度数据的组合来解决。来自其他传感器的其他数据(诸如CO

在此实例中，SMART传感器系统在使用一系列混合热几何数据进行检查之前，先识别表示一个人的所有可能区域，以向事实移动并减小方差(参见图16)。第一次分析使用温度数据以识别适当温度带内的所有点。由于存在大量假阳性，因此平均值非常高，并且方差也很高。我们首先分析物体的形状以消除一些假阳性。这减少了平均值和方差。距离数据可用于计算物体的大小；进一步减少平均值和方差。这使预测更接近于事实，然而，这会带来假阴性的风险，进而损害占用者的舒适度。因此，有关房间3D几何的信息(使用LiDAR收集或从CAD/BIM模型收集)可用于计算遮挡情况并搜索在先前步骤中可能引起的任何假阴性。这可以防止可能损害占用者舒适度的假阴性，并略微增加平均值和方差。这些增加可通过在每个时间段(例如30分钟)内引入随时间进行的多次扫描来解释。在每个时间段中，实例系统完成例如至少30次完整的360度扫描。

除人体几何特征外，对人体皮肤辐射特性的依赖有助于消除可见光谱数据中存在的偏差，并确保在各种场景下均具有出色的性能。所有人均在相同的一般范围内发射红外辐射，并共享几何特征的基线，这些几何特征的可用性仅由上述遮挡问题改变。

因此，来自SMART传感器的数据的独特融合通过将热、形态、几何和时间信息组合至单个预测模型中，有助于消除由占用者多样性和场景变化引起的假阴性。

在此实例中，通过最小化所需传感器的数量并最大化数据质量，使用模拟工具以优化SMART传感器系统的安装。此外，对热辐射和空间几何的关注避免了与CO

在此实例中，可以开发基于几何和基于代理的混合模拟，其可用于生成合成数据集，利用这些数据集我们可以训练监督的机器学习模型。可以使用模拟以创建具有统计意义数量的情况，这些情况说明了其他难以理解的故障模式，诸如热反射、超出已知温度范围的人形图(诸如人体模型)等。然后可以使用数据集，结合卷积神经网络、回归和其他统计技术(参见技术方法)以判定加权因子，以避免由假阳性导致的能源效率损失。

在此实例中，还可以使用真实的建筑信息模型(BIM)进行模拟，以判定所需的SMART传感器的数量，从而为其提供足够的空间覆盖范围和最有效的位置。可以从以其他方式可能无法轻易获得的场景中生成合成数据，即来自酒店、会议中心或其他建筑类型的空间数据，以在该环境中测试SMART传感器。此外，可以为精确的建筑判定或评估性能指标，通过为设施管理员和建筑所有者提供明显的性能优势来帮助推动用户采用。建筑信息模型广泛用于现代商业建筑中，来自这些模拟的信息可用于影响未来建筑的设计。

在实例方法中，通过将现场部署的传感器数据与并行的视频馈送配对来建立地面实况，经由低成本的人类数据挖掘技术对视频馈送进行注释，但是可以设想其他方法。对于其中一些部署，现有的建筑系统可以提供可靠的布尔占用值(运动激活的灯光)，可以通过上述模拟方法来增加这些值。作为度量标准，照明比控制它们的运动检测器更可靠，因为即使运动传感器最初没有检测到占用者，占用者也会倾向于手动确保打开照明灯。对于我们的受控实验室环境，可以在入口和出口处安装旋转栅门来构建准真实世界的设置，从而提供高度准确的占用者运行总数。

可以在安装时获取3D基线，该基线会产生几何基线，相对该基线的偏差会导致产生一系列特征的3D几何。随着房间中家具和其他物体的移动，此基线将随时间更新。此基线也可以根据房间的平面图和3D模型生成。所有商业建筑均保留可以轻松集成至SMART传感器系统的几何信息中的建筑图纸或建筑信息模型。

通过热几何方法生成的数据采用5维数组的形式：3个空间维度，1个表示温度，1个表示时间序列。我们的初步结果表明，可以通过时间卷积神经网络对此进行分析。与实时循环神经网络分析相比，此策略的内存需求要低得多。由于实例中建筑系统的物理限制(扫描间隔为30分钟)，将扫描缓存到批处理尺寸中而导致的时间延迟是无关紧要的。此外，尽管低成本嵌入式硬件存在一些内存和处理方面的限制，但是像参数共享这样的机器学习(ML)技术可以克服此问题。此外，针对物联网(IoT)和传感应用开发的有前途的低成本专用ML硬件产品越来越多。

例如，激光和红外测量的使用消除了不稳定的计算流体动力学(CFD)模拟或激光干涉测量以及与空气感测技术相关的分析。对于任何模拟和建模，均可以依赖于适用于建筑信息模型或传统几何模型的更可靠的几何光线追踪。基于电磁辐射的亥姆霍兹互反律，这些光线追踪可以更早地提供准确的信息，然后可以通过实验告知这些信息以优化传感器位置和数据处理。将这些分析与我们构建的受控实验室环境相结合，将可以建立数据同化循环，以改善例如测试和验证模型。

在此实例中，这些模拟和数据处理例程可帮助传感器节省能源并优化占用者舒适度。节能的优化和致动策略可以基于例如以下方法：(i)对制冷/加热、通风、照明和百叶窗进行精确的基于占用的控制；(ii)使用预测模型进行优化：用于例如天气和占用预测；(iii)基准化并使用最有效的执行元件以实现所期望的建筑条件；例如，调整灯光或百叶窗以控制照明(或平均辐射温度)；(iv)说明实时定价和调制解调器网格的操作；(v)与占用者和建筑经营者有效地交流能源使用和环境影响信息；以及(vi)使用多种传感器和数据类型。

在一个实例中，这些策略已集成至协作式能源管理和控制(cEMC)系统中。cEMC系统在办公大楼中进行了测试和验证，并且证明与最新的建筑节能管理方法相比，其节能目标总体达到40％。

SMART传感器可以准确判定建筑结构中占用者的存在、数量、位置和热舒适度，并且可以通过合理的工程工作来启用cEMC系统的其余部分。

在一个实例中，可以使用多个用于不同微区的通风、加热、冷却、照明和遮蔽的执行元件来分别控制和管理单个空间(例如，开放式办公室或教室)中的多个“微区”。在另一个实例中，一个或多个SMART传感器安装在天花板上，并经由标准的开源代码自动化协议/接口与房间自动化系统通信。该系统使用专用的计算节点-优化器/置换器-基于SMART传感器数据进行cEMC优化，并替代现有的控制设定点。

在另一个实例中，基于cEMC的BAS利用SMART传感器数据并在整个建筑内进行控制和优化，是实现特定总体节能目标的重要组成部分。基于cEMC的控制中心包括建筑级优化模型和优化器，其致力于优化整个建筑的能源效率。此外，还包括一个硬件环路模拟模块。模拟模块将对现实世界的建筑进行补充，并将节能测试扩展至其他各种可能无法使用物理建筑的场景。

本领域技术人员将理解，在不脱离仅由所附权利要求书限定的本发明的范围的情况下，可以在所公开的实施例中进行多种变型。