一种基于声音事件识别与机器学习决策的座舱通风数字孪生控制系统及方法

本申请提出一种基于声音事件识别与机器学习决策的座舱通风数字孪生控制系统及方法，系统包括声音信号监测模块、咳嗽检测与定位模块、决策制定模块和通风调节模块四个主要功能模块，各模块之间通过数据和控制信号依次连接，形成完整的闭环控制系统；本申请能够在事件发生后快速形成控制闭环，实现对呼吸道事件的实时响应和精准通风调控，有效降低生物气溶胶传播风险，同时不采集乘客身份信息保护隐私，可广泛应用于飞机客舱、高铁车厢及地铁车厢等密闭空间。