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        基于人體識別及位置分析的按需照明節(jié)能控制系統(tǒng)

        2014-04-29 00:44:03張灝邵山峰江輝
        電子世界 2014年17期
        關鍵詞:照明燈耗電量燈光

        張灝 邵山峰 江輝

        【摘要】現(xiàn)有的室內照明調節(jié)設施多靠手動、聲光計數(shù)控制,無法根據(jù)使用者的需求提供照明服務。針對以上問題,基于計算機視覺對場所內的人體進行識別,獲取人員位置,調節(jié)區(qū)域內相應位置處的照明設施,實現(xiàn)按需照明,同時降低建筑物的整體能耗。

        【關鍵詞】計算機視覺Kinect;按需照明

        1.引言

        在教室、車站、展覽館等公共場所,人員流動頻繁,進入場所的人數(shù)及其所處的位置具有很強的不確定性。在這些場所內,以照明為代表的提供公共服務的設施,通過現(xiàn)有的控制方式,無法針對上述不確定性做出及時反應:一方面不能滿足個體的需求,實現(xiàn)按需照明,另一方面也造成了能源的浪費。

        為了解決上述問題,現(xiàn)有的方案一般是利用聲控或光控來實現(xiàn)對照明燈打開位置或數(shù)量的控制?;诼暱氐姆桨?,一般用于走廊和廁所,開燈時間短,不適用于需要長時間、不間斷開燈的場所。而基于光控的方案一般是通過安裝在門口的紅外傳感器大致確定進入場所的人數(shù),然后根據(jù)人數(shù)控制照明燈打開的數(shù)量。雖然現(xiàn)有的光控方案在一定程度上實現(xiàn)了對照明的自動控制,但是也存在著明顯的弊端,即不能根據(jù)場所內人員的分布控制照明燈,其缺陷主要集中在以下兩個方面:

        一是,當進入場所的人數(shù)較少時,開燈數(shù)也較少,并且處于打開狀態(tài)的照明燈位置固定,場所的使用者不能根據(jù)自己的需要選擇所處的位置,因此無法提供良好的用戶體驗;二是,紅外傳感器受溫度和光線的影響較大,同時也易受熱源干擾,在清點具體人數(shù)上可能出現(xiàn)紕漏。總而言之,用于自動調節(jié)室內空間照明的現(xiàn)有設備多靠聲光計數(shù)控制,雖然能在一定程度上減少能源的消耗,但是無法為室內人員提供有針對性的環(huán)境調節(jié)方案,無法提供適如人意的體驗感受,有時反而會造成能源的不必要浪費。

        針對以上問題,基于計算機視覺對場所內的人體進行識別,分析其位置信息,然后通過處理終端和控制電路,根據(jù)人員分布信息發(fā)出控制信號,對照明燈光進行相應調節(jié),從而達到按需照明的目的,進而降低建筑能耗,實現(xiàn)對照明的智能調節(jié)。其核心技術是實現(xiàn)人體識別與位置信息的智能分析處理。

        2.設計方案

        圖1給出了此系統(tǒng)的整體設計思路。具體而言,主要包括以下四個方面:

        圖1 系統(tǒng)設計簡圖

        (1)實現(xiàn)場景視頻數(shù)據(jù)流的捕捉——具體由Kinect攝像頭來實現(xiàn);

        (2)人體識別的實現(xiàn)及其位置信息的獲取 ——通過基于C++語言的應用程序開發(fā)來完成;

        (3)計算機與燈光控制器之間數(shù)據(jù)通信協(xié)議的制定——采用RS232C物理層標準;

        (4)基于單片機和繼電器的燈光控制器控制回路。

        其中,核心為人體的識別及其位置信息的獲取。具體實現(xiàn)是通過Kinect攝像頭獲取目標空間的深度數(shù)據(jù)流,然后將人體信息從背景噪聲中分離出來;在此基礎上,對識別出人體信息進行分析計算,得出人體的位置坐標;最后,通過制定計算機與單片機之間的通信協(xié)議,根據(jù)人體的空間坐標,控制相應位置處的照明設施。

        2.1 獲取場景數(shù)據(jù)流并分析場景內人員的位置信息

        圖2 人員位置分析示意

        場景內的空間信息是通過Kinect攝像頭來獲取的。Kinect攝像頭是微軟于2010年發(fā)布的Xbox360體感游戲配件。它是一種3D體感攝影機[1],具有三只不對稱的“眼睛”——紅外投影機、彩色攝像頭和紅外攝像頭。其中,彩色攝像頭提供彩色圖像;紅外投影機發(fā)射激光覆蓋Kinect的可視范圍;紅外攝像頭通過接收物體反射的激光,識別目標物體的“深度場”,為處理計算機提供深度數(shù)據(jù)。

        圖2給出了深度圖像的識別模式[2],這里以攝像機為原點建立攝像機坐標系,以攝像機軸線為Z軸,以垂直于Z軸平面建立XY坐標系,其中Z軸坐標值表示實際的物體至攝像機平面的距離,XY坐標值表示圖像幀在攝像機上對應的坐標,具體的XY坐標系由成像傳感器的分辨率決定。Kinect的視場為頂角為57度的圓錐形,有效分辨距離為4096mm,最大識別距離為8192mm。

        考慮到這里關注的主要是場景中的人員位置信息,因此采用的是深度數(shù)據(jù)流。同時,為了保證系統(tǒng)的實時可靠性和動態(tài)追蹤精度,這里將最后在計算機上顯示的深度圖像幀數(shù)鎖定在30幀,以免緩存區(qū)溢出造成系統(tǒng)崩潰。每幀深度圖像分辨率為640×480,每個像素的前13位攜帶深度信息,后3后攜帶用戶ID。

        在基于Kinect攝像頭獲取人體信息和位置的過程中,首先給不同用戶分配不同的ID,以區(qū)別不同的分析對象。然后,通過基于C++語言開發(fā)的應用程序,采用輪詢模式實時讀取并存儲Kinect生成的深度圖像數(shù)據(jù)。最后,根據(jù)每幀深度圖像中各像素攜帶的深度數(shù)據(jù)和用戶ID,對人體進行識別,并跟蹤其位置變化[3]。

        當用戶ID為0,說明該位置沒有找到用戶,比如值為1和2,則表明識別“用戶1”、“用戶2”。而識別出用戶時,計算其位置坐標,即X、Z坐標,其中:

        Z=d,d為深度,直接提取;

        其中P為每個像素的寬度:

        將得到的用戶坐標值與系統(tǒng)中預設的燈光位置比較,從而為開關相應位置的燈光提供數(shù)據(jù)分析。

        2.2 根據(jù)人員分布分析控制照明燈的調節(jié)

        在人體識別及其所處位置的分析后,通過制定計算機與燈光控制器之間的通信協(xié)議,根據(jù)人體和照明燈的位置,對照明燈的調節(jié)進行控制??紤]到人體及位置分析子系統(tǒng)與燈光控制器之間距離較近,這里采用RS232C物理層標準[4],實現(xiàn)點到點的異步數(shù)據(jù)通信。在實現(xiàn)控制信號輸出的過程中,考慮到本系統(tǒng)包括多種可插接的串行接口設備,當燈光控制器插入系統(tǒng)后,其端口號是由系統(tǒng)隨機分配的,因此,通過人工配制其端口號,實現(xiàn)計算機和控制器之間的通信。

        此外,為了保證可靠的數(shù)據(jù)傳輸與燈光控制,數(shù)據(jù)鏈路層協(xié)議應采用帶確認的命令/應答機制,如果得不到及時正確的應答,收發(fā)雙方需重新確認身份,并建立同步關系。在數(shù)據(jù)鏈路層中,我們使用三種類型的幀,分別為身份確認幀、通訊狀態(tài)確認幀和燈光控制命令幀:身份確認幀用于實現(xiàn)燈光控制器的即插即用功能,簡化復雜的通信端口手工配置過程;通信狀態(tài)確認幀主要用于燈光控制器的通信控制功能——因為燈光控制器并不能隨時接收新的燈光控制命令,只有上次的燈光控制命令執(zhí)行完畢后,才能接收新的命令;燈光控制命令幀主要用于燈光控制器的燈光控制命令功能。

        燈光控制命令幀的格式為“前同步字(7EH)+命令/應答+信息(變長)+CRC+后同步字(7EH)”。其中,信息字段的定義如下:第一個字節(jié)用于控制的光源個數(shù),第二個字節(jié)及后續(xù)字節(jié),每位對應于一個光源的開關狀態(tài),0為關,1為開,其位序號對應于光源序號。這里根據(jù)需要,最多設置了16個可控光源。

        3.理論能耗計算及功能分析

        按照目前的設計方案來看,本系統(tǒng)耗電的設備和器件有Kinect攝像頭、照明燈、電腦、包括繼電器在內的電路板上的各個器件以及線路傳輸過程中的電流損耗,它們的耗能如下:

        (1)電腦(以臺式機為例)功率一般為Pc=250W左右,對于有NO個房間的建筑物,平均每個房間1小時耗電為wc=6/(24NO)W;

        (2)Kinect攝像頭的功率為PK=250W,單個攝像頭工作1小時,耗電為WK=0.012kWh;

        (3)照明燈(以高校教室為例)一般采用的是長度為1230mm的T8管的日光燈,功率為40W,一盞照明燈通常由兩個燈管組成,故一盞燈的功率為PL=80W,一個小時耗電WK=0.08kWh左右;

        (4)包括繼電器在內的電路板上的各個器件,其耗電相對而言很低,遠小于前述三種器材的耗電量,所以暫時忽略不計。

        圖3 節(jié)省的用電量與教室數(shù)量之間的關系

        由于不同建筑物內不同房間內照明燈的分布和人員流動情況不同,從較為簡單的情況出發(fā),分析本系統(tǒng)節(jié)約的耗電量。假設某個建筑物(以教學樓為例)有NO個同樣的房間,每個房間有NL盞燈,照明燈成兩排,均勻分布。當某人H進入房間走到某個座位后,打開此座位上方的照明燈。設H在座位逗留時間為tw,他離開此座位后,則將相應的照明燈關閉。根據(jù)上述假設,H進入房間后,房間內打開的始終只有一盞燈,累計打開的時間為tw,照明燈耗電PLtw。這里假設每人次的在房間逗留的時間都相同。那么,照明燈總的耗電量為NHPLtw。加上電腦和Kinect攝像頭的耗電,即為總的耗電量。根據(jù)上述假設,整個建筑物在有本系統(tǒng)參與控制的情況下,一天的耗電量為W=NO(NHPLtw+24pK)+24pc。

        這里先以高校內教室的晚自習用電為例,計算本系統(tǒng)節(jié)約的耗電量。設某教學樓內有NO=100個教室。教室有大有小,從我國高等院校的一般情況來看,每個教室的座位幾十到一百個左右,照明燈6-20盞左右(除去講臺上方的照明燈)。這里設每個教室有兩列共10盞燈(即NL=10),每盞燈有2個T8燈管。晚自習期間,每個教室的人數(shù)一般在幾人到幾十人左右(學習淡旺季不同),考慮到本系統(tǒng)主要是針對能源浪費設計,同時為了簡化計算,這里假設每晚有10個同學在教室上自習,即NH=10,并設每位同學在需要打開照明燈的時間段在教室逗留的時間為tw=4h。教室內同時逗留的人數(shù)為5人,每次有人進入,均按照最稀疏分布(即人與人之間的距離平方和最大,一排一個人)。

        根據(jù)上述假設,整個建筑物在有本系統(tǒng)參與控制的情況下,一天的耗電量為W=NO×(NHPLtw+24pK)+24pc=354.8kWh。如果是手動控制,對于上述五排燈的教室,每排2盞燈一般用一個開關控制。因此,打開一個開關,會同時打開兩盞燈。根據(jù)上述假定,此時,耗電量為W'=2NONHPLtw=640kWh。因此,與手動控制相比,一天節(jié)省的用電量為△W=W'-W=285.2kWh。如果教室的數(shù)量增加,其節(jié)能效果會更顯著。24小時所節(jié)省的電量△W與教室數(shù)量NO之間的關系如圖3所示。當教室數(shù)少于5間時,節(jié)能曲線會出現(xiàn)負值,這是因為控制系統(tǒng)自身耗電引起的。不過,一般情況下,教學樓內的教室數(shù)量都在大于5間。對于上述100間教室,一年教室的使用天數(shù)按277天計(根據(jù)《全國年節(jié)及紀念日放假辦法》[5],除去春節(jié)外,共有8天法定節(jié)假日,再加上80天寒暑假期,一年的教室正常被使用的天數(shù)為277左右),合計79000.4kWh,一度電按0.52元計,合計約41080.21元,不到一年就可以收回投入,效益比較可觀;若教室達到200間,一年合計節(jié)省耗電159662.8kWh,合計約83024.66元,節(jié)能效果更加誘人。

        4.討論

        本系統(tǒng)已制造出原型實物,在實際調試中還存在以下問題:

        (1)單個Kinect攝像頭的識別能力較有限,實際可識別有效距離為4m,可分辨人數(shù)最多為兩人。

        (2)如果多人頻繁運動,燈光會隨人移動出現(xiàn)頻繁閃爍,導致系統(tǒng)不穩(wěn)定。

        針對這些問題,現(xiàn)階段提出的解決方案如下:

        (1)對于單個Kinect攝像頭探知能力有限的問題,我們可以采用Kinect攝像頭陣列,或者研發(fā)識別距離更長,探知能力更好的深度攝像頭。

        (2)對于燈光隨人員運動閃爍的問題,我們現(xiàn)在采取在每個燈光的控制回路中加入5s的延時的方法進行限制

        綜上,本系統(tǒng)將計算機視覺感知與燈光智能控制結合,通過對相關場景進行建模和分析計算,根據(jù)人員的位置分布,控制場景內的照明設施。系統(tǒng)已制作出的試驗原型設備,具有機構簡單、成本相對較低的特點,便于架設,或者嵌入建筑物感知系統(tǒng),可以為用戶接受,易于推廣。此外,控制部分使用模塊化設計,針對不同的場合,搭配不同的模塊,可以控制相應的設備,通用性好,易于維護。本系統(tǒng)既可以用于博物館、教室、車站等人員分散、流動具有不確定性的公共場所,也可與監(jiān)控攝像頭相結合實現(xiàn)自動報警,具有較廣闊的應用前景。

        參考文獻

        [1]余濤.Kinect應用開發(fā)實戰(zhàn):用最自然的方式和機器對話[M].機械工業(yè)出版社,2013:78-195.

        [2]鄧樹國.紅外攝像復雜背景下人體識別方法研究[D].長春:吉林大學通信工程學院,2007:37-76.

        [3]袁靜.動目標的提取分析與研究[D].西安:西安電子科技大學計算機學院,2007:23-32.

        [4]ANSI/TIA-232-F-1997,Approved:September 30,1997, Reaffirmed:October 11,2002,TIA STANDARD,”Interface Between Data Terminal Equipment and Data Circuit-Terminating Equipment Employing Serial Binary Data Interchange”,TIA-232-F,(Revision of TIA/EIA-232-E).

        [5]全國年節(jié)及紀念日放假辦法,第三次修訂,2013.

        作者簡介:張灝(1993—),男,江蘇南通人,主要研究方向:電力系統(tǒng)分析。

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