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美国科学家研究系统自动检测个人热舒适度 可用于汽车座舱
2019-11-26 13:02:30
来源:文章来源于网络

据国外媒体报道,美国密歇根大学迪尔伯恩分校计算机和信息科学助理教授mohamedabouelenien进入测谎检测领域,建立了基于人脸热成像的预测模型,并在人类警觉性领域进行了类似的研究,该技术在自动驾驶汽车领域非常流行。

mohamedabouelenien教授最近的一项研究与人类生理中一种特别主观的感觉有关:热舒适。当人们挤进一个公共空间,比如在家里、办公室或汽车里时,可能很难就哪种温度更舒服达成准确的共识。许多人会发现,单一的温度设置并不能让所有人感到舒适,可能会导致温度调节的争论。

在汽车世界,定制可能更容易,许多车型现在为乘客提供了一种控制环境半独立于司机的方式。然而,阿普尼恩与密歇根大学弗林特分校(UniversityofMichigan,Flint)机械工程学副教授米哈伯佐(Mihaiburzo)合作,试图将这个概念提升到几个层次。现在,他们正在开发一个系统,可以自动检测每个人的热舒适性水平,然后不断调整热环境。

Abouelenien和Burzo收集了50名受试者的热不适数据,并开始了实验。他们将受试者置于一个封闭的环境中,大致模拟汽车的状况,然后记录不同温度条件下受试者的各种生理数据。例如,使用热成像摄像机详细记录受试者的面部温度,并使用另外三个传感器收集呼吸频率、皮肤温度和50多个其他生理特征的信息。同时,研究对象还描述了不同条件下的热舒适性。这对于Abouelenien和Burzo来说非常重要,因为从数据的角度来看,将这种主观体验与传感器信息联系在一起的概念是冷的或热的。

然后,研究小组创建了一个基于机器学习的计算机模型,以创建一个决策边界,即确定特定个体的宜居区。在边界的一侧,该模型表示生理传感器表示该人可能感到寒冷;在边界的另一边,该模型表示该人感到太热了。

然后,Abouelenien和Burzo对模型进行了测试,并进行了第二次实验,再次将受试者置于不同的条件下,询问他们的热舒适性水平,与前一次一样,原系统也会记录受试者的生理数据。

然而,这一次,该模型可以用数据来预测被试的反应,结果令人震惊。在某些情况下,尤其是在寒冷的情况下,该模型能够正确预测90%以上的受测者的感受。换句话说,模型理解被试的感受。

Abouelenien说,很明显,这种技术将首先应用于驾驶舱,他们的算法可以引导HVAC系统自动调整。另一个可以用于汽车的原因是,司机或乘客保持相对恒定的位置,让传感器能够感知固定的目标。此外,除了提供舒适之外,这种算法式温度调节器比司机控制的更有效,由此节省的能量最终可能有助于提高电动汽车的里程。

至于这项技术是否可以应用于家庭或办公室,阿普勒尼恩表示,这项技术尚未得到实施。主要的挑战是,人们在这种环境中频繁移动,因此该系统需要一个更大的传感器网络。然而,阿普勒尼恩也表示,这项技术并不难实现。研究人员发现,ADZE8211是一种最能显示热舒适性的设备;热成像相机的价格已经大幅下降,下一个目标是找到使用非接触式传感器收集生理数据的方法,也就是说,数据可以在不与人类接触的情况下收集。