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基于深度学习与空间注意机制的车内个人热舒适度预测方法研究
着人们对于汽车内部舒适性的需求不断提升，研究人员们不断探索各种方法来提高汽车内部环境的舒适性。在这个背景下，基于热图像的车内个人热舒适度预测方法成为了一个备受关注的研究领域。本文将介绍一种基于深度学习与空间注意机制的全新方法，旨在通过人脸热图像预测车内个人的热舒适性，从而为未来汽车的暖通空调控制系统提供技术支持。
背景与动机
汽车作为人们日常生活中不可或缺的交通工具，其内部环境的舒适性直接影响着驾驶者和乘客的体验。在车内，个人的热舒适度是一个重要的指标，它受到诸多因素的影响，包括车内温度、湿度、风速等。传统方法通常通过测量皮肤温度等生理指标来评估个人的热舒适性，但这种方法需要接触式传感器，不够便捷和实时。因此，基于热图像的无创预测方法成为了研究的热点。
方法介绍
本文提出的方法采用了深度学习和空间注意机制相结合的方式，称为SAM-ResNet34。这一方法首先利用ResNet34网络对人脸热图像进行特征提取，然后引入了空间注意机制，从不同区域提取灰度特征，而非传统的测量皮肤温度。这样的设计使得模型能够更加准确地预测个人的热舒适度。
实验设计：
数据采集对象： 我们选择了22名不同性别、年龄和体质的受试者，以确保实验结果的代表性和可靠性。
数据采集环境： 实验在模拟车内环境中进行，包括车内温度、湿度等参数的控制，以保证实验条件的一致性和可控性。
热舒适数据采集： 受试者在实验开始前需处于正常状态，然后进入模拟车内环境，进行一定时间的适应。在实验过程中，使用热成像摄像头采集受试者的面部热图像数据，并记录实验时的车内温度、湿度等环境参数。
数据标注与分割： 对采集到的热图像数据进行标注，标注不同区域的人脸特征，如额头、眼睛、鼻子、嘴巴等。同时，将数据集划分为训练集和测试集，保证实验结果的客观性和可验证性。
结果分析：
准确率评估： 我们将训练好的SAM-ResNet34模型应用于测试集数据，计算其在预测个人热舒适度上的准确率。结果显示，模型在测试集上取得了高达93.75%的准确率，说明该方法在车内个人热舒适度预测方面具有很高的准确性。
特征重要性分析： 我们进一步分析了模型提取的不同区域的灰度特征对于热舒适度预测的贡献。通过对比不同区域的特征重要性，可以了解到哪些区域对于热舒适度的预测具有更高的影响力，从而指导后续的模型优化和改进。
与现有方法的对比： 我们还将本研究提出的方法与现有的基于皮肤温度测量的方法进行了对比分析。结果显示，基于热图像的无创预测方法具有更高的准确率和更广泛的适用性，可以更准确地评估个人的热舒适度。
实验设计与结果分析
为了验证提出方法的有效性，我们进行了一系列实验，共采集了22名受试者的热舒适数据。实验结果表明，我们提出的方法在测试集上取得了高达93.75%的准确率，证明了其在车内个人热舒适度预测方面的优越性。这为未来汽车暖通空调控制系统的应用提供了重要的技术支持。
应用前景与展望
基于热图像的车内个人热舒适度预测方法具有广阔的应用前景。首先，它可以为汽车制造商提供更加智能化的暖通空调系统，根据乘客的热舒适度进行自适应调节，提升驾驶者和乘客的舒适体验。其次，这一方法还可以应用于其他领域，如室内空调系统、办公室舒适度评估等，具有广泛的市场应用前景。
通过基于深度学习与空间注意机制的车内个人热舒适度预测方法，并通过实验证明了其在预测准确率上的优越性。未来，我们将继续优化算法，拓展应用领域，为提升人们生活品质做出更多贡献。
通过对该研究方法的详细介绍和实验结果的分析，读者可以更加全面地了解基于热图像的车内个人热舒适度预测方法的原理、优势和应用前景，为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。
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