王逸阳,曾祥珂,曹 昱,朱建光
(沈阳工业大学,辽宁 沈阳 110000)
当今社会,人类社会的进步越来越依赖于资源的开发与利用,与日俱增的能源需求和有限的资源数量形成了巨大的矛盾,在此背景下,节能无疑是符合可持续发展要求且“可以从身边做起”的选择[1]。据中国电力企业联合会发展报告公布,2018年全年社会用电量为6.84万亿千瓦时,同比增长8.5%。2019年上半年全国用电量同比增长5.5%[2]。其中,建筑照明能耗已成为一个国家总能耗的重要组成部分。我国照明能耗约占全国总能耗的 12%~20%,因此,减少照明能耗对节能减排具有重要意义[3]。
目前,在国内的高等院校中,教室的分配主要由教务部门安排,教室的管理与维修主要由后勤部门负责,这种管理方式容易造成教室管理的空白[4]。这就增大了对教室管理的困难以及容易出现长明灯的现象。
推广教室智能灯光调节系统能够有效的节省电力资源,可以使教室内的亮度符合国家标准,保护学生的眼睛;还能够根据有效学生人数及分布情况智能调整灯的明暗,有效提高日光灯的使用寿命。
J.A.Lynes 在文章A sequence for daylighting design中介绍了一种利用天顶照度测量室内照度的方法[5]。侯贺在文章《室内墙面照度传感器布置方法及照明调光控制系统的研究》中提出了在墙面安装照度传感器测量桌面照度的方法,并阐述了灯光调节的原理[6]。T.J.Liang等人在文章Design an Analysis of Dimming Electronic Ballast 中提出了一种开关占空比的调光方法[7]。杨思源在《结合天然采光与灯具调光的办公室智能照明控制策略研究》一文中使用DIAlux 软件、结合自然光进行仿真,得出了适合不同天气的调光方法[8]。现有的智能灯光调节系统大多应用于智能家居领域,极少有针对教室灯光调节的研究,且尚未发现有根据教室人数分布调节灯光的探究。
该项目由信号端、控制端、终端组成。信号端由高清摄像头和照度传感器组成。摄像头用于采集教室内部图像并识别教室内人员数量及分布情况,控制端由STM32F429进行信号处理。通过信号端传来的数据,使用算法计算得到教室内区块人员数量及分布情况。光传感器将采集到的光照信号传递到接收端进行汇总处理,采集终端传来的信号后,对教室内每个光源进行调节控制。终端分为两套控制系统,分为人工及智能控制系统。人工控制以防出现程序失控及其他突发状况。智能控制主要由STM32F429进行,用于向控制端传输控制面板上的控制要求或将测量工具的一些测量值传入控制端。系统流程框图如图1所示。
图1 系统流程框图
工作流程的实现过程如下:假如判断教室内有人进入后,教室内灯光预先打开,在确定人员固定位置后,调整教室灯管工作状态。通过优化光照补偿算法、在桌面安装照度传感器以更加精准的测量教室内照度确保人员用光适宜且节能。在夜里,人工可以设置系统关闭时间段,降低能源消耗。
本产品使用主从一体蓝牙模块HM-10进行通信。根据产品手册,基于单片机串口通信协议书写蓝牙通信程序,以电脑、手机作为上位机,使用AT 指令对蓝牙进行主从机、连接等配置最终实现单片机之间的无线通信。在使用中主机向从机发送灯光调控命令,从机向主机发送照度传感器数据形成小型物联网,通过实时自动调控,最终实现教室内照度的恒定。
人像识别核心算法步骤如下:
第一步,拍摄一张当前场景下的空教室照片并存入设备。
第二步,工作实时拍摄教室当前照片并与空教室照片进行图像减法实现人像分离。
第三步,应用模糊C 均值算法对图像进行二值化处理,并对图片进行腐蚀,膨胀及闭运算,使得轮廓更光滑,人像更突出。
第四步,对图片进行轮廓提取,判断人像轮廓并计算轮廓中心。
第五步,得到人像中心坐标并写入数组从模块中输出。
在终端接收到摄像头返回的人像坐标后,系统调用安装在桌面上的照度传感器对有人位置的桌面照度进行测量。测量完成后将当前照度与设定照度进行比对,若当前照度不满足设计要求,则进行灯光照度调节。
如图2所示的直流降压驱动电路实现了输出电压调节,进而实现了灯光照度调节。
图2 直流降压驱动电路
调光电路由自主设计直流电源,调压电路、LED 日光灯三部分组成,其中直流电源具有优势在于体积小,功耗低等特点。调压电路为功率MOSFET 晶体管、二极管、电感、电容、STM32微控制器构成的Buck 降压斩波电路。该电路的输出电压取决于STM32微控制器输出PWM 波的占空比,占空比越高输出电压越高。Buck 降压斩波电路实现了LED 日光灯两端电压的线性调节。本电路实现了PWM 输出控制,既实现了调压,又降低了电源电路输出功率。
灯光仿真测试:智能灯光控制系统使用基于对象和属性的建模方法,通过比较不同环境不同开启状态下灯光照度的情况,评估何种光照情况能达到既满足照度需求又节约能源的作用。
实验环境:DIAlux 仿真软件。实验中的控制变量为教室的桌椅排布情况,灯光的摆放情况,同一时刻的日照的照度情况[9]。
仿真环境为一个长9 m、宽7.2 m、高3.5 m 的教室,教室内灯具安装高度为3 m、课桌高度为0.72 m。在天气为标准阴天时教室照度情况如图3所示,不难发现教室大部分桌面照度均不满足国家标准规定的300 lx[10]。
图3 标准阴天条件下教室照度情况
现假设摄像头检测到有人位于图中1号桌,stm32通过蓝牙模块接收到人像信息开始调光。调光结果如图4所示。
图4 灯光调节后的照度情况
根据仿真结果可知,1号桌的平均照度为280 lx,接近国家标准。由上述仿真实验可知,该系统已经能够满足根据人数分布情况调节灯光的需求,且达到了既满足学生需要的照度又能节约能源的目的。
该项目结合人像识别算法,优化光补偿算法设计了一套基于stm32微控制器的智能灯光控制系统。该系统将使用摄像头、照度传感器实现了根据教室人员分布自动调光的功能。经过仿真验证了本系统能够满足教室对于照度的要求,做到了在满足正常照度需求的情况下对能源的最大节约。在完成该项目之后,团队将依据此项目进行进一步的拓展与改进,进一步精进人像识别算法并最终与学校人脸库结合,完成自动课堂点名,自动签到的功能。此外,项目进一步与学校安保系统和当地公安系统的合作,建立完备的安防报警系统,在无人值守的情况下第一时间了解教室动态。