КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Міжнародна науково-технічна конференція з оптико-електронних інформаційних технологій "ФОТОНІКА − ODS 2025"

Розмір шрифта: 
RECOGNITION OF HUMAN PRESENCE AND BEHAVIOR FOR INTELLIGENT HVAC: COMPARATIVE ANALYSIS OF CNN MODELS ON RASPBERRY PI
Айнур Алібеківна Орманбекова, Айжан Жанболаткизи Оринбасар, Акнур Жандарбеккызы Султанбай, Айдана Айбаскизи Кайргалієва

Остання редакція: 2025-04-23

Анотація


Computer vision using CNNs on devices like Raspberry Pi enables accurate human presence detection for optimizing HVAC systems. Studies show over 90% accuracy and up to 40% energy savings with edge-deployed models. Successful integration requires balancing accuracy, speed, resource constraints, and privacy.


Ключові слова


computer vision, convolutional neural networks, intelligent HVAC systems, edge computing, Raspberry Pi

Посилання


[1] Ham, J., Kim, B., Bae, I., & Joe, J. (2024). “Occupant-Detection-Based Individual Control of Four-Way Air Conditioner for Sustainable Building Energy Management.” Sustainability, 16(17), 7404.

 

[2] Huang, H. & Hao, X. (2020). “Development of a CNN-Based Visual Recognition Air-Conditioner for Smart Buildings.” Proceedings of the 2020 IEEE International Conference on Smart IoT, 590–597.

 

[3] Tien, P.W., Wei, S., Calautit, J.K., & Wu, Y. (2021). “Occupancy Heat Gain Detection and Prediction Using Deep Learning for Reducing Building Energy Demand.” Energies, 14(1), 156.

 

[4] Esrafilian‑Najafabadi M., Haghighat F. (2021). Occupancy‑based HVAC control systems in buildings: A state‑of‑the‑art review. Building and Environment, 197, 107810. DOI 10.1016/j.buildenv.2021.107810.


Повний текст: PDF