Содержание

Введение
1 Анализ известных решений дома с интегрированной интеллектуальной системой	7
1.1 Дом с интегрированной интеллектуальной системой	7
1.2 Распознавание образов и использование компьютерного зрения	9
1.3 Описание объекта автоматизированной системы	11
1.4 Управление голосом в доме с интегрированной интеллектуальной системой	12
1.5 Статистические данные использования умных колонок в РФ	17
1.6 Управление умным домом без голосового ассистента	19
1.7 Сопоставление беспроводных методов данных	21
1.8 Сравнение технологических решений для управления светом в умном доме	23
2 Разработка модели интеллектуальной сети «умного дома» с контекстно-зависимым алгоритмом управления	29
2.1 Исследование способов контроля освещением умного дома	29
2.2 Стандарты освещения в жилых помещениях	32
2.3 Исследование использования света разной цветовой гаммы	3
2.4 Анализ существующих методов по мониторингу деятельности пользователей	35
2.5 Выбор языка программирования для создания интеллектуальной нейросети	36
2.6 Сравнение моделей машинного обучения	38
2.7 Разработка интеллектуальной сети для управления освещением	50
3 Аппаратно-физическая реализация управления освещением в доме с интегрированной интеллектуальной системой	56
3.1 Комплектация ИНС	56
3.2 Реализация интегрированной системы освещения	65
Заключение	71
Список использованных источников	72

Введение

Научные исследования в области «умного дома» являются очень важной и актуальной темой, направленной на создание сред, которые специально адаптированы для улучшения повседневной жизни людей. Эта концепция включает в себя создание условий, которые обеспечивают независимость и комфорт в повседневной жизни с помощью датчиков и устройств, отслеживающих домашнюю среду и иногда даже активность жильцов. Одной из ключевых функций автоматизации является управление освещением в жилых помещениях с возможностью его настройки в зависимости от текущих потребностей пользователя. Актуальность данной темы связана с высокой стоимостью существующих систем и их ограниченной способностью автоматически адаптироваться к потребностям человека. Именно поэтому концепция контекстно-зависимых алгоритмов, которые могут регулировать параметры управления освещением на основе различных факторов, включая обстановку в помещении, является очень перспективной для дальнейших исследований и разработок.

Объект исследования: интеллектуальная сеть «умного дома».

Предмет исследования: нейронная сеть для управления освещением в жилом помещении на основе датчиков движения и системы мониторинга контроля состояния объекта.

Цель работы – разработка эффективной нейронной сети управления освещением в жилом здании. Для достижения цели исследования необходимо решить следующие задачи:

- проанализировать известные решения дома с интегрированной интеллектуальной системой в сфере управления осветительными параметрами;

- создать модель интеллектуальной сети «умного дома» взяв за основу контекстно-зависимого алгоритма управления;

- осуществить аппаратно-физическую реализацию умной системы управления освещением.

Основные положения, выносимые на защиту.

- разработанная модель интеллектуальной сети «умного дома» для управления освещения;

- усовершенствованные методы управления освещением на основе мини компьютера Raspberry Pi 3.

Научная новизна исследования. Система, о которой идет речь, представляет собой новаторский подход, который объединяет передовые светочувствительные устройства и искусственный интеллект с целью создания интеллектуальной системы для управления освещением в умных домах. Особенность этой системы заключается в использовании биометрического анализа данных пользователей для оптимизации параметров освещения. Специализированные датчики в данной системе собирают информацию о действиях пользователей в реальном времени и регистрируют соответствующие параметры освещения.

Далее, интеллектуальная система выполняет анализ данных и применяет методы машинного обучения с целью определения оптимальных параметров освещения, наилучшим образом соответствующих конкретному пользователю в данный момент времени.

Интеллектуальная сеть контролирует светотехнические характеристики в зависимости от ситуации (может корректировать направление светового потока, определять необходимую яркость в помещении и регулировать температурный тон в помещении. Все эти показатели непосредственно сказываются на комфорте человека и способствуют развитию данного направления для усовершенствования систем регулирования в жилых помещениях.

Практическая значимость. Разработана и внедрена интеллектуальная нейронная сеть, которая управляет осветительными приборами в жилом помещении. В качестве головного управления выбрана модель Raspberry Pi 3 Model A, которая отвечает всем требованиям для внедрения в «умный дом».

Улучшен метод управления освещением на основе мини компьютера Raspberry Pi 3.

По теме диссертационного исследования были изданы научные статьи и приняты участия в международных конференциях.

Структура и объём работы. Диссертационное исследование состоит из:

 введение;

 три раздела;

 заключение;

 список используемой литературы и используемых источников.

Объем диссертационное исследования составляет восемьдесят страниц, девять таблиц, двадцать три рисунка, и 47 наименований списка использованных источников и литературы.