百度大脑EasyDL物体检测模型实现公共空间综合识别率突破90%

当一座座楼宇高高耸立入云端时，城市的“现代化”与“高能耗”便同时出现。那么，对于公共空间复杂的“能效管理”问题，该如何像其他用度开支一样精确到“每一项”呢？

通常来讲，如何在场地使用者无感的情况下，尽可能的减少空调，灯光，新风等终端设备运行，既可让场地使用者享受最佳环境，又能降低资源终端设备能源投入，一直是困扰场地经营者的棘手问题。面对该问题，上海偲睿 科技 基于百度大脑EasyDL——深度学 习 定制化训练和服务 平 台进行探索，训练出定制化“物体检测”模型为该问题带来了新的解决方案。

从传统解决方案来看，为解决该问题通常会依赖两种方式：通过配备各类的传感器，例如温湿度传感器，光照度传感器，人流量统计传感器；或者依靠保安、物业、保洁人员定期关闭设备，以人为干预来实现。但是，这样企业的设备采购成本、人员管理成本都会相应增高，且能效不甚理想。而上海偲睿科技基于百度大脑EasyDL训练出的物体检测模型，则可通过完成“自动场景识别”来辅助公共区域能耗的“自动控制决策”。该方案通过由EasyDL训练出的定制化“物体检测”模型，可让边缘传感器自行精准判断，辨别当前场景中的人数多少、当前窗户窗帘的开关状况、当前人员的聚集密度等，从而更高效智能地给中央灯光控制系统、空调控制系统、窗帘控制系统、新风系统等提供决策输入，并最终有效控制能源投入，使得在人体舒适无感的情况下，完成能效管理的最优化配置。

（图：场景展示及业务决策效果示意图）

如此，借助人工智能“深度学 习 ”技术提供的洞察力，使实际应用中的运营成本、总体质量、效率收益等各方面受益，正是物联网与人工智能技术相结合的典型应用案例。

（图：百度EasyDL定制化训练和服务 平 台）

借助EasyDL定制化“物体检测”——百度大脑“零算法基础”训练业务定制物体检测模型，偲睿科技用累积的业务训练数据3000余张，迭代32个版本，在短时间内快速完成了智能检测模型的搭建，并特别针对东南亚客户及欧洲客户，优化了暖色光线及对肤色较黑的人群的特征识别。对比其原有旧产品模型，EasyDL训练出的模型在同样场景下，其识别精度提高了17%，并显著提升了空间传感器物体识别的精准度，减少了对终端设备（空调，灯光，新风等）的性能要求。整体上，百度大脑的EasyDL定制化物体检测模型在公共开放空间综合识别率达到91%，同时对内存的需求也相应缩减到1G以内，极大地提高了能耗智能管理系统的实用性。同时，也使得敏感场景边缘计算得以通过较优的性价比实现。

据了解，该AI模型化产品部署在偲睿科技的实际客户现场后，都极大地降低了保安、保洁、物业人员的巡检次数。对比之前，现在保安、保洁、物业已经完全不需要干预空调，照明，新风等公共设备。与此同时，借助终端设备端AI的精准输入，加上系统控制，在使用者无感的情况下，完成了空调，灯光，新风等的控制，大大降低了场地运营费用及能源消耗费用，切实提高了场地使用者的舒适感，获得了客户方的积极评价。不难看出，偲睿科技提供的以“物联网技术+AI”为核心的智能传感器及数据分析系统，正通过最新的AI技术，结合百度EasyDL和飞桨（PaddlePaddle） 平 台的助力，更好地实现了“物联化”设备的终端和云端管理、预测、控制与反控。