近日，信息化建设与发展中心电教科史宇老师的研究成果“An Accurate and Efficient Crowd Detection Model for Smart Energy Management Based on YOLOv5”在2022年ICUS国际会议上发表。

人工智能和卷积神经网络的迅速发展，深度学习越来越多的被应用在教育领域。随着教室数量和设备的不断增多，能源消耗非常巨大，如何有效进行教室的管理和能源的控制成为当前教室管理者面临的困难和挑战。本文提出了一种基于YOLOv5的准确有效的人群检测模型，克服了教室环境复杂导致的教室内状态识别精度低、易受干扰等问题，在教室场景中提高人群检测的准确性和效率。通过模型的训练与验证，实现了94.3%的高准确率和很低的开销。我们将实时检测数据与智慧能源控制系统进行结合，在节能算法中增加对于教室人数的条件判别，实现了教学楼中央空调的无人值守应用实践，进一步促进低碳生活和绿色节能校园的发展。

2022第五届IEEE无人系统国际会议（ICUS 2022），由IEEE广州分会、中国指挥与控制研究所（CICC）主办，中山大学承办，ICUS已分别于2017年、2019年、2020年和2021年成功举办了四届。之前的所有四次会议论文均已收录在 IEEE Xplore 数字图书馆并被 EI 索引。