У мене є датчик вуглекислого газу MH-Z14 і використовую його, щоб спробувати виявити, коли в приміщенні може знадобитися свіже повітря. Але я також помітив, що зчитування датчика різко збільшується, коли людина знаходиться в приміщенні, особливо, якщо знаходиться поруч із самим датчиком.
Мені цікаво, чи намагався хтось використати поточне значення CO2 в кімнаті, щоб виявити приблизну кількість людей в кімнаті, і наскільки це можливо та точно?
Відповіді:
Коментар @ jsotola (щось на кшталт: "Звучить як щось, що може зробити машинне навчання") - це, мабуть, правильна відповідь, але я трохи розгорну його.
Це залежатиме від принаймні таких факторів:
Я використовував дані з датчика CO 2, щоб приблизно оцінити зайнятість приміщення в минулому для однієї кімнати, я не закінчував рух машинного навчання в той час, скоріше використовуючи такі речі, як швидкість зміни CO 2, щоб дати показник (чим більше людей, тим швидше значення зростало). Але якби я робив це знову, я, мабуть, почав би збирати дані, щоб використовувати їх як навчальний матеріал.
Можливо, варто також злити дані з іншим датчиком, наприклад, сенсором відносної вологості, оскільки це також може збільшуватися в той же час.
Здається, вже було проведено дослідження з цього питання - Sensing by Proxy: Виявлення зайнятості на основі внутрішньої концентрації CO 2 описує модель, розроблену в Каліфорнійському університеті в Берклі, щоб виявити заповнюваність на основі концентрації CO 2 .
Ми пропонуємо модель зв'язку, яка пов'язує проксі-вимірювання з невідомими людськими рівнями викидів на основі керованої даними моделі, яка складається з сполученого парціального диференціального рівняння (PDE) - звичайного диференціального рівняння (ODE).
Їх модель, мабуть, більш точна, ніж інші моделі машинного навчання, які вони протестували:
Висновок кількості мешканців у приміщенні на основі вимірювань СО2 на відводі повітря та вентиляційних отворах за допомогою зондування за допомогою проксі перевершує ряд алгоритмів машинного навчання та досягає загальної середньої квадратичної помилки 0,6569 (дробова людина), Найкраща альтернатива Bayes net - 1,2061 (дробова особа).
Алгоритм 1 (стор. 3) у статті може дати певний напрямок щодо того, як реалізувати подібну до них систему, що здається напрочуд надійним, враховуючи спрощений характер датчика CO 2 .