该论文提出了一种隐私保护的衣物分类方案，旨在实现安全的人员中心控制（OCC）系统。尽管利用摄像头图像进行暖通空调（HVAC）控制以优化热舒适度的研究已广泛开展，但先前的工作未考虑对居住者图像的隐私保护。虽然已有多种隐私保护方法被提出用于图像分类，但应用传统方案会导致严重的精度下降。本文引入了一种基于Vision Transformer（ViT）的隐私保护分类方法，应用于衣物隔热估计。在根据衣物隔热类别标注的DeepFashion数据集上的实验表明：传统的基于像素的方法遭受严重的精度下降，而本文方案在加密图像上保持高精度，在所有类别上均未出现相比明文图像的精度退化。该研究适合于从事智能建筑、隐私保护机器学习、计算机视觉以及暖通空调控制的研究人员和工程师阅读。