基于YOLOv5图像识别算法的公共建筑推拉窗开度监测方法初探  

作　　者：李林阳洋 胡嘉钰 刘梦圆 关军[1] 李昊[1] 李可人 

机构地区：[1]南京理工大学,南京

出　　处：《暖通空调》2024年第S2期533-536,共4页Heating Ventilating & Air Conditioning

摘　　要：选取某高校的一间学习室作为研究对象,基于YOLOv5算法建立了推拉窗开度图像识别模型。案例研究结果表明,在窗户开度识别准确率中,全关识别平均准确率为95.8%,半开识别平均准确率为98.1%,全开识别平均准确率为99.6%,总识别准确率为97.9%。本研究以期为公共建筑窗户开度的智能优化控制提供科学参考。

关 键 词：高校建筑 窗户开度 图像识别算法 实例研究 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TU855[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]