淺析基于人工智能的智慧建筑管理系統(tǒng)應(yīng)用

徐達(dá)強(qiáng)

摘 要 本文具體討論了現(xiàn)代人工智能技術(shù)在建筑管理中的應(yīng)用，包括使用面部識(shí)別來確定人員及其使用權(quán)限，使用語音識(shí)別來確定用戶命令，使用機(jī)器學(xué)習(xí)來分析中央空調(diào)的運(yùn)行狀態(tài)，用智能技術(shù)控制門禁、照明、視頻、空調(diào)裝置和其他設(shè)備的管理，以增強(qiáng)用戶的辦公體驗(yàn)并實(shí)現(xiàn)建筑物的綠色節(jié)能運(yùn)行。

關(guān)鍵詞 人工智能;建筑管理;人臉識(shí)別;語音識(shí)別

引言

當(dāng)前，人工智能技術(shù)的全面發(fā)展為實(shí)現(xiàn)智能建筑群提供了新的契機(jī)。它可以充分利用建筑物連續(xù)運(yùn)行的綜合數(shù)據(jù)，極大優(yōu)化了建筑物的整體運(yùn)行效率和維護(hù)速度。一般來說，建筑物的基本運(yùn)行維護(hù)良好，可以給普通用戶帶來全新的生活和工作體驗(yàn)。語音對(duì)話和圖像數(shù)據(jù)是建筑活動(dòng)產(chǎn)生的最重要的數(shù)據(jù)，人工智能根據(jù)數(shù)據(jù)操作權(quán)限是正確、合理進(jìn)行判斷以及實(shí)時(shí)訪問控制，做好系統(tǒng)功能管理工作的依據(jù)。

1智慧建筑人工智能應(yīng)用

1.1 人臉識(shí)別

人臉識(shí)別在智能建筑中的應(yīng)用主要包括門禁管理、訪客與管理、考勤時(shí)鐘管理等，傳統(tǒng)的人工操作訪客信息登記存在諸多安全軟件漏洞，操作靈活不人性化，服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化水平低，嚴(yán)重缺乏準(zhǔn)確的管理模式、混亂的內(nèi)部訪問控制設(shè)備在人臉識(shí)別過程中也容易產(chǎn)生誤判，導(dǎo)致用戶只能通過傳統(tǒng)方式快速進(jìn)入大門，這大大影響了相關(guān)設(shè)備的使用效率和用戶的體驗(yàn)。我國傳統(tǒng)的手工登記數(shù)據(jù)存在許多安全技術(shù)漏洞。操作不人性化，專業(yè)服務(wù)整體水平較低。在人臉識(shí)別過程中，由于缺乏準(zhǔn)確的管理數(shù)據(jù)，門禁相關(guān)設(shè)備（包括轉(zhuǎn)門）更容易發(fā)生誤判。因此，很多用戶無法以多種方式快速打開大門，這將影響所有用戶的使用體驗(yàn)。

例如人工智能軟件系統(tǒng)與人臉精確識(shí)別核心技術(shù)可以深度集成融合在一起，可以實(shí)現(xiàn)在數(shù)字時(shí)代下來往人員身份管理認(rèn)證，能保持良好的智能辦公新體驗(yàn) 。人臉識(shí)別基本過程及其用法如下：用多種方式引導(dǎo)用戶在終端里注冊(cè)人臉像素;在軟件的幫助下，所有用戶面部信息內(nèi)容都存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中;成功完成注冊(cè)后，更多的用戶可以實(shí)現(xiàn)快速的門控刷臉。與傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)相比，人工智能IBMS快速人臉識(shí)別應(yīng)用可以有效提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)反饋率。借助多種方式的高效實(shí)時(shí)鏈接效果，現(xiàn)有用戶可以快速通過刷臉驗(yàn)證并獲得更好的應(yīng)用程序體驗(yàn)。該技術(shù)還擴(kuò)展了新的應(yīng)用場(chǎng)景，如員工出勤，訪客注冊(cè)，會(huì)議登錄和人員流量統(tǒng)計(jì)，并為智能辦公室提供了持續(xù)穩(wěn)定的支持條件。傳統(tǒng)識(shí)別技術(shù)的原始圖像通常受到各種條件和隨機(jī)干擾的限制，并不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，而現(xiàn)在的技術(shù)具有正確位置的臉部圖像掃描，能更好改善臉部圖像質(zhì)量，不僅讓圖像的視覺更清晰，而且使圖像更便于計(jì)算機(jī)處理和識(shí)別[1]。

1.2 語音識(shí)別

以智能建筑為設(shè)計(jì)方向，應(yīng)用了大量的智能設(shè)備，包括各種辦公、傳感器、手持設(shè)備等，除了傳統(tǒng)的人機(jī)界面控制方式外，還需要對(duì)這些設(shè)備進(jìn)行集中管理和控制，語音識(shí)別控制是大樓常見的一種新管理方式。

例如語音對(duì)話可以識(shí)別各種技術(shù)，將人類語音信息中單詞的內(nèi)容主題轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀輸入框，如原始文本或命令，它是計(jì)算機(jī)技術(shù)外部接口的多維，多模式快速識(shí)別與智能應(yīng)用研究領(lǐng)域。語音和字符識(shí)別技術(shù)主要包括MODE-1 6速手動(dòng)變速器，顯著特征提取過程和相關(guān)模型訓(xùn)練。在語音信息等控制方面，語音信息自動(dòng)識(shí)別短句通過語言模型分解為幾個(gè)最重要的詞，然后把最關(guān)鍵詞執(zhí)行更多的智能命令，它可以控制各種軟件和與之相關(guān)的設(shè)備，實(shí)現(xiàn)各種設(shè)備的迅速啟動(dòng)和停止系統(tǒng)。語音識(shí)別順序以網(wǎng)絡(luò)（fsmn）為核心框架，可以實(shí)現(xiàn)良好的識(shí)別效果，且延遲低。fsmn的存儲(chǔ)功能是通過前饋結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)的，它具有兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)：首先，當(dāng)雙向fsmn記住信息時(shí)，雙向RNN可以等待語音輸入的結(jié)束來判斷當(dāng)前語音幀?？梢詫⒀舆t控制在較低的水平，其次，在訓(xùn)練過程中，語音會(huì)沿著存儲(chǔ)塊和隱藏層之間的連接權(quán)重傳。因此fsmn以更簡(jiǎn)單的方式解決了RNN中的識(shí)別不清的問題。

1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)

為了將現(xiàn)代建筑構(gòu)建為綠色建筑，需要使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)來感知和模擬建筑操作人員行為，以實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑對(duì)象的精確控制，并增強(qiáng)自我優(yōu)化，自我保護(hù)的能力。IBMS是一種機(jī)器自學(xué)習(xí)功能，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是在過去20年中興起的多學(xué)科交叉學(xué)科。主要是設(shè)計(jì)和分析一些算法，這些算法可使計(jì)算機(jī)自動(dòng)學(xué)習(xí)，自動(dòng)分析數(shù)據(jù)并從中獲取正確規(guī)則，并使用這些規(guī)則預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)。

例如一臺(tái)機(jī)器的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力，充分體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是智能分析其設(shè)備整體運(yùn)行狀況，綜合運(yùn)用設(shè)備預(yù)警系統(tǒng)和各種信息，逐步適應(yīng)維修周期循環(huán)，系統(tǒng)自動(dòng)生成工藝維修工單;其次，對(duì)于分體空調(diào)等設(shè)備，主要包括耗能使用、自學(xué)習(xí)神經(jīng)線路和網(wǎng)絡(luò)，過去對(duì)如何優(yōu)化算法進(jìn)行升級(jí)，自定義非常模糊，不可控制。現(xiàn)在機(jī)器方法可實(shí)現(xiàn)按需冷卻和連續(xù)運(yùn)行，高效節(jié)能。用它深入挖掘系統(tǒng)的基本運(yùn)行數(shù)據(jù)，從整體上優(yōu)化連續(xù)運(yùn)行工況，有助于實(shí)現(xiàn)其他設(shè)備的環(huán)保節(jié)能。

2基于自學(xué)習(xí)的中央空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能

為了高效，節(jié)能地實(shí)現(xiàn)中央空調(diào)軟件系統(tǒng)的連續(xù)運(yùn)行，有必要為中央空調(diào)軟件系統(tǒng)的連續(xù)運(yùn)行提供支持的系統(tǒng)模塊。該模塊的主要原因是由高負(fù)荷分析和預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)終端Ann-1，并網(wǎng)連接的ANN 2優(yōu)化組成。功能模塊應(yīng)收集中央空調(diào)能源管理模式系統(tǒng)，且收集頻率不應(yīng)高于10分鐘/次。

例如①大負(fù)荷分析預(yù)測(cè)了網(wǎng)絡(luò)線路，需要能夠根據(jù)建筑物的大冷負(fù)荷及時(shí)調(diào)整工況，從而實(shí)現(xiàn)節(jié)能并繼續(xù)運(yùn)行。因?yàn)椋鼫?zhǔn)確的冷負(fù)荷分析和預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)最佳控制的必要條件。建筑中的大冷負(fù)荷包括過多的內(nèi)部冷負(fù)荷和較高的冷負(fù)荷能力。影響外部因素的主要原因是室內(nèi)外攝氏度和空氣相對(duì)濕度。②中央網(wǎng)絡(luò)可以使用多種方式用于預(yù)測(cè)各種工況和運(yùn)行負(fù)荷的能力。優(yōu)化的目的是使系統(tǒng)的總功耗非常小，從而獲得充分滿足的高負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)需求，并及時(shí)反饋給智能建筑日常管理軟件系統(tǒng)。正式授權(quán)的用戶還可以借助工具軟件平臺(tái)使用更多的人機(jī)系統(tǒng)，用戶可以通過物聯(lián)網(wǎng)在任何地方的管理服務(wù)器上獲取數(shù)據(jù)。管理人員和操作人員可以通過顯示設(shè)備顯示的各種信息和打印機(jī)記錄的各種信息，從而達(dá)到管理人員的各種特定控制要求[2]。

3結(jié)束語

人工智能技術(shù)與智能管理系統(tǒng)IBMS緊密集成，并構(gòu)建了一系列面向管理的應(yīng)用程序。人臉識(shí)別設(shè)備安裝在建筑物的入口和某些區(qū)域得到最大限度使用，并與門禁系統(tǒng)和照明系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)鏈接，為用戶提供良好的辦公體驗(yàn)。

參考文獻(xiàn)

[1] 杜明芳.AI+智慧建筑研究[J].土木建筑工程信息技術(shù)，2018，47（3）： 5-10.

[2] 王善濤.人臉識(shí)別技術(shù)在安防行業(yè)的具體應(yīng)用[J].中國安防，2018 （Z1）：79-81.