2.7 Разработка нейронной сети для управления системой освещения
Чтобы решить эти проблемы, мы разрабатываем инновационную интеллектуальную систему распознавания поз человека, используя достижения в области глубокого обучения и компьютерного зрения. Примечательно, что эта система разработана для эффективной работы с использованием только одной статической камеры, что делает ее экономически эффективной и доступной для широкого развертывания.
Архитектура системы основана на современных моделях нейронных сетей, в частности на сверточных нейронных сетях (CNN) и рекуррентных нейронных сетях (RNN), которые способны фиксировать пространственные и временные характеристики соответственно. Компонент CNN отвечает за извлечение пространственных характеристик высокого уровня из отдельных видеокадров, точное определение ключевых точек и частей тела. Эти функции затем передаются в RNN, которая моделирует временные зависимости и динамику движений человека, позволяя системе поддерживать непрерывность и согласованность между кадрами.
Структура работы алгоритма представлена на рисунке 16.
Рисунок 16 – Принцип работы алгоритма
Ключевые технические элементы системы включают в себя:
алгоритмы оценки позы. Передовые методы оценки позы, такие как OpenPose и PoseNet, составляют основу системы, обеспечивая точное обнаружение ключевых точек и картографирование скелета;
временное сглаживание. Для решения временного аспекта видеоданных используются такие методы, как сети долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM) или временные сверточные сети (TCN), чтобы обеспечить плавное и последовательное отслеживание позы с течением времени;
увеличение и регуляризация данных. Для повышения надежности и обобщения модели применяются обширные методы увеличения данных, включая изменения в освещении, ориентации и окклюзии. Также интегрированы методы регуляризации, такие как отсев и пакетная нормализация, чтобы предотвратить переобучение;
обработка в реальном времени: система оптимизирована для обработки в реальном времени, гарантируя, что распознавание и анализ поз могут выполняться с минимальной задержкой, что имеет решающее значение для таких приложений, как интерактивные системы и наблюдение в реальном времени.
Последствия этой системы далеко идущие. В здравоохранении он может облегчить удаленный мониторинг пациентов и физиотерапию, точно оценивая движения и позы пациентов. В области защиты окружающей среды он может помочь в мониторинге деятельности человека на охраняемых территориях для предотвращения незаконной деятельности. Расширенное взаимодействие человека и компьютера может быть достигнуто за счет более интуитивно понятных и естественных интерфейсов, реагирующих на жесты и движения пользователя. Кроме того, в сфере видеонаблюдения система может повысить безопасность, обнаруживая подозрительное поведение и действия на основе анализа поз и движений.
Разработка этой интеллектуальной системы распознавания позы человека представляет собой значительный прогресс в области компьютерного зрения, предоставляя универсальный и мощный инструмент для различных приложений. Способность точно распознавать позы с помощью одной статической камеры подчеркивает потенциал системы для широкого применения и преобразующего воздействия в различных областях.
Мы используем инфракрасный (ИК) датчик движения для обнаружения движения в помещении, обеспечивая функциональность нашей системы даже в ночное время, когда условия освещения недостаточны для обычных камер. Способность ИК-датчика обнаруживать движение посредством инфракрасного излучения делает его важным компонентом для непрерывной работы в условиях низкой освещенности.
Чтобы повысить универсальность системы, мы также рассматриваем возможность интеграции камеры IR-RGB. Это устройство с двойной функцией может захватывать как инфракрасное излучение, так и стандартное изображение RGB, выполняя тем самым двойную функцию: в качестве датчика движения и в качестве обычной камеры. Способность камеры IR-RGB работать в различных условиях освещения делает ее ценным дополнением к нашей инфраструктуре обнаружения движения.
В ночное время система автономно регулирует уровень освещенности до 20 люкс в соответствии со стандартными требованиями к освещенности коридоров и лестничных клеток. Такой уровень освещенности обеспечивает безопасное передвижение жильцов и снижает дискомфорт, вызванный чрезмерно ярким светом. Настройка 20 люкс обеспечивает баланс между видимостью и комфортом, обеспечивая безопасное передвижение, не создавая ненужных помех.
Чтобы предотвратить частые и ненужные изменения яркости после достижения желаемого уровня освещенности, мы реализовали задержки времени 0,5, 1 и 2 минуты. Эти задержки гарантируют, что система не будет реагировать на каждое незначительное движение, особенно в ночное время, тем самым снижая вероятность постоянной регулировки освещения. Кроме того, система включает в себя 30-секундный таймер для дополнительного управления освещением, обеспечивая более стабильную и постоянную освещенность.
Таким образом, использование нами инфракрасных датчиков движения и потенциальная интеграция камер IR-RGB повышают надежность и функциональность нашей системы в различных условиях освещения. Стратегическая регулировка уровней освещенности и реализация временных задержек оптимизируют безопасность и комфорт жителей, обеспечивая бесперебойную и эффективную систему обнаружения движения.
Выводы по разделу 2.
Уровни различных цветовых температур, подходящие для жилых помещений, были тщательно определены и выбраны для оптимизации комфорта и функциональности. Были проведены обширные исследования моделей машинного обучения, которые привели к выбору сверточной нейронной сети (CNN). Аналитические результаты показывают, что CNN очень эффективны при сканировании и анализе количества людей в ограниченном пространстве, что делает их оптимальным выбором для этого приложения.
Была разработана интеллектуальная сеть для управления освещением с использованием передовых методов обнаружения людей и модели сверточных поз одного человека (CPM). Модель CPM расширяет возможности системы точно идентифицировать и отслеживать положение людей в среде умного дома, способствуя более точному и оперативному управлению системой освещения.
Алгоритм управления освещением, разработанный для сверточной искусственной нейронной сети (ИНС), использует возможность обнаружения людей. Он динамически регулирует освещение в зависимости от положения пользователя, гарантируя, что освещение будет адаптировано к конкретным потребностям и деятельности пассажиров. Алгоритм обрабатывает данные в режиме реального времени для определения оптимальных настроек освещения, таких как интенсивность и цветовая температура, тем самым улучшая качество жизни в умном доме.
К ключевым особенностям разработанной интеллектуальной системы управления освещением относятся:
адаптивная регулировка цветовой температуры (система выбирает подходящие цветовые температуры в зависимости от времени суток и активности пользователя, создавая естественную и комфортную среду обитания. Более теплые тона можно выбрать для вечернего отдыха, а более холодные — для дневных занятий);
обнаружение людей в режиме реального времени (используя модели CNN и CPM, система постоянно отслеживает присутствие и перемещение людей. Это обнаружение в режиме реального времени гарантирует, что освещение быстро адаптируется к текущему местоположению и деятельности пассажиров);
энергоэффективность (точно контролируя освещение в зависимости от занятости и активности, система снижает ненужное потребление энергии, способствуя общей энергоэффективности и экономии затрат);
пользовательско-ориентированная настройка (алгоритм предназначен для изучения предпочтений и поведения пользователей с течением времени, что позволяет создавать все более персонализированные настройки освещения. Такая способность к обучению гарантирует, что система будет развиваться и лучше удовлетворять уникальные потребности каждого домохозяйства);
бесшовная интеграция (интеллектуальная сеть управления освещением предназначена для плавной интеграции с другими системами умного дома, такими как системы климат-контроля и безопасности, обеспечивая целостный и комплексный опыт умного дома).