- •Содержание
- •Введение
- •1 Анализ известных решений дома с интегрированной интеллектуальной системой
- •1.1 Дом с интегрированной интеллектуальной системой
- •1.2 Распознавание образов и использование компьютерного зрения
- •1.3 Описание объекта автоматизированной системы
- •1.4 Управление голосом в доме с интегрированной интеллектуальной системой
- •1.5 Статистические данные использования умных колонок в рф
- •1.6 Управление умным домом без голосового ассистента
- •1.7 Сопоставление беспроводных методов данных
- •1.8 Сравнение технологических решений для управления светом в умном доме
- •1.8.1 Сравнение Arduino и Raspberry Pi 3
- •2 Разработка модели интеллектуальной сети «умного дома» с контекстно-зависимым алгоритмом управления
- •2.1 Исследование способов контроля освещением умного дома
- •2.2 Стандарты освещения в жилых помещениях
- •2.3 Исследование использования света разной цветовой гаммы
- •2.4. Анализ существующих методов по мониторингу деятельности пользователей
- •2.5 Выбор языка программирования для создания интеллектуальной нейросети
- •2.6 Сравнение моделей машинного обучения
- •2.7 Разработка нейронной сети для управления системой освещения
- •3 Аппаратно-физическая реализация управления освещением в доме с интегрированной интеллектуальной системой
- •3.1 Комплектация инс
- •3.2 Реализация интегрированной системы освещения
- •Заключение
- •Список использованных источников
2.4. Анализ существующих методов по мониторингу деятельности пользователей
Система мониторинга контролирует и считывает количество пользователей в помещении и основываясь на этих данных производит действия, которые заложены в ее операционном блоке. Например, один usеr в данный момент читает или работает за столом, то система дает сигнал на главный компьютер. Компьютер принимает решение о повышении или понижении уровня освещенности, основываясь на показаниях измерительных приборов (датчиков) [30].
На 2024 год экономия электрической энергии уже не является передовым фактором при проектировании умных систем. Постепенно на первое место выходит такой параметр как «комфорт и практичность». Британские инженеры разработали лабораторную модель нейросети, которая может предсказывать возможное количество пользователей в каждый период времени начиная от времени 0:00 и заканчивая 24:00 (UTC). Это определенно прорыв в сфере интеллектуальных систем, так как сама температура не может меняться мгновенно и происходит это с течением определенного времени [12].
На рынке до сих пор нет технического решения, которое бы решало проблему внезапного отключения света, даже если пользователь все еще находится в здании. Происходит это из-за того, что все датчики работающие на систему освещения не совершенны и делают свой вывод о том, что надо «отключать свет», основываясь на данных о последнем обнаруженном движении, что не совсем является корректным, так как пользователь может оставаться в здании в неподвижном состоянии, но все еще нуждаться в освещении. Поэтому просто информации о том, где находится человек не всегда достаточно для создания приятной и комфортной обстановки [3].
Система Xi-nеk может отслеживать в реальном времени количество людей в помещении, но эта разработка находится пока на альфа тестировании и включает в себя большое количество изъянов с технической стороны управления системами освещения и мониторинга.
2.5 Выбор языка программирования для создания интеллектуальной нейросети
Написать код для умной системы освещения возможно на таких языках как
Пайтон (Python);
Разметочный язык (AIML);
C++;
Логический язык (Prolog);
Хаскал (Haskall);
Джава (Java);
Макросный язык (Lisp)
В таблице 9 рассмотрены характеристики и особенности каждого из языков:
Таблица 9 – Характеристики и особенности языков программирования
Наименование языка |
Характеристики языка |
Python |
Самый распространенный язык, который используется в проектах, связанных с интеграцией умной нейросети в жилое помещение. Он включает в себе более 30 библиотек с готовыми шаблонами и скриптами. Эти скрипты могут послужить как отдельной функцией (если задача простая), а также могут быть приняты за точку отсчета для решения более сложных задач. Снабжен системой оценивания, которая может протестировать модель без ее практической реализации на уровне имитационного моделирования. Поддерживает различные стили написания кода, начиная от машинного текста и заканчивая авторскими наработками. Так же обладает большой скоростью обработки информации и не требует закупки серьезного машинного оборудования [9]. |
Продолжение таблицы 9
Наименование языка |
Особенность |
AIML |
Один из новых языков программирования на рынке, активно используется для создания виртуальных собеседников в чат мессенджерах. Оснащен системой анализа речевого аппарата, которая может распознать речь человека, распознать вопрос человека, может отправить запрос в головной центр и выдать ответ. Интерфейс не является сильной стороной языка. Эффективность по сравнению с языком программирования Python в разы меньше. |
C++ |
Самый мощных язык программирования среди всех представителей. Мощность достигает 1000 обработанных запросов одновременно. Скорость обработки данных на одном уровне с Python. Используется для разработки алгоритмов нейросети. Библиотека данных превышает 110 готовых шаблонов [8] |
Prolog |
Язык программирования основанный на логических решениях и данных. Принцип работы заключается в создании цепочки действий (древо). Практически прямой аналог языку программирования Лисп, поэтому переобучить персонал на новый язык программирования будет не сложно из-за схожести по технической части с языком Лисп. |
Хаскалл |
Один из языков, который может задействовать вместе с процессором вычислительную мощность графического ядра. Конвертирует программы в мини коды (байт-код). Снабжен доступом к инструментальной базе Cabal. При сильной загрузке распределяет мощности на разные ядра процессора вычислительной машины тем самым разгружает себе операционную память для эффективной работы. Оснащён блоком LogicT для выполнения вычислительной работы. |
Java |
Самый неприхотливый язык к электро вычислительным машинам. Преимущество перед всеми другими языками в простоте и быстроте адаптации на любом рабочем месте. Оснащен блоком сортировки, идеально подходит для задач с поиском объектов. Проигрывает по скорости работы языку программирования Пайтон и С++[20] |
Lisp |
Язык программирования принцип работы которого основан на создании огромного количества макросов. Макрос – это последовательность действий заданных пользователем. Существует несколько видов макросов. Макрос последовательный (действия повторяется одно за другим и заканчивается на последнем действии) и цикличный (действие продолжается одно за одним и заканчивается только тогда, когда пользователь даст команду об окончании цикла). Плюсы заключаются в том, что Lisp позволяет вносить изменения в структуру кода во время компиляции модели, что существенно упрощает работу с ним. |
Рассмотрев семь языков программирования можно сделать вывод что, каждый из них может послужить базой для создания нейросети, но остановимся мы на языке программирования Python, так для интегрированной системы освещения он является наиболее благоприятным и соответствует всем необходимым требованиям.
