Wie man mit einer Direktlösung die Entwicklung von anspruchsvollen Belegungsüberwachungskonzepten beschleunigt

Von Stephen Evanczuk

Zur Verfügung gestellt von Nordamerikanische Fachredakteure von Digi-Key

Die Belegungsüberwachung spielt eine Schlüsselrolle bei der Gebäudeautomatisierung sowie bei Gesundheit, Sicherheit und Schutz. Zwar können Entwickler aus den verfügbaren Komponenten geeignete Lösungen für die Personenzählung zusammenstellen und die entsprechenden Algorithmen entwickeln, doch kann dies zeit- und kostenaufwändig sein. In Anbetracht der gestiegenen Erwartungen an eine schnellere Bereitstellung von Lösungen mit ausgefeilteren und aktuelleren Funktionen und Merkmalen, einschließlich der Unterstützung von Anforderungen an die soziale Distanzierung, ist ein einfacherer, schnellerer Ansatz erforderlich.

Dieser Artikel befasst sich mit der Belegungsüberwachung und erklärt, warum sie zu einem so wichtigen Merkmal geworden ist. Anschließend wird ein umfassendes End-to-End-Personenzählungskit von Analog Devices vorgestellt und beschrieben, wie man damit beginnen kann. Mit dem Kit können Entwickler die vielfältigen Anforderungen für eine immer länger werdende Liste anspruchsvoller Anwendungen erfüllen, die auf der Funktionalität der Belegungsüberwachung basieren.

Warum Belegungsüberwachung wichtig ist

Die Möglichkeit, die Anzahl der Personen, ihren Standort und ihre Bewegungen innerhalb eines Gebäudes zu überwachen, spielt in zahlreichen Anwendungen eine immer größere Rolle. Bei automatisierten Gebäudemanagementsystemen (BMS) ist die Möglichkeit, die Raumnutzung und die Bewegungen der Nutzer zu verfolgen, von grundlegender Bedeutung, um den vollen Nutzen von Büros, Besprechungsräumen und anderen Gemeinschaftsbereichen zu erzielen. Während einer Pandemiewelle trägt diese Fähigkeit dazu bei, dass die Bewohner in Innenräumen eine sichere Trennung aufrechterhalten können.

Selbst wenn Einzelpersonen in Bürogebäude zurückkehren, hilft die Möglichkeit, die Raumbelegung zu überwachen, den Unternehmen, die Energieverschwendung für die typischerweise hohe Anzahl ungenutzter Gebäudeflächen zu begrenzen. Die Büroauslastung, die 2019 [a] bereits bei etwa 68 % lag, brach während der Pandemie stark ein und lag Mitte 2021 [b] nur noch bei etwa 32 %.

Neben der Optimierung der Gebäudenutzung und der Förderung der sozialen Distanzierung ist jedoch eine aktive Messung der Belegung unerlässlich, um den steigenden Energieverbrauch zu drosseln. Nach Angaben des World Green Building Council [1] tragen Gebäude und das Baugewerbe weltweit zu 39 % aller Kohlenstoffemissionen bei. Genauer gesagt ist die für die Beleuchtung, Beheizung und Kühlung von Gebäuden verwendete Energie für 28 % der weltweiten Kohlenstoffemissionen verantwortlich. (Die verbleibenden 11 % beziehen sich auf die Lebenszyklus-Kohlenstoffkosten von Materialien und Bauarbeiten)

Nachdem die gebäudebedingten Kohlendioxidemissionen im letzten Jahrzehnt größtenteils stagniert hatten, stiegen sie 2019 aufgrund des erhöhten Energiebedarfs infolge extremerer Wetterbedingungen auf ein Allzeithoch. Tatsächlich erwies sich 2019 als das wärmste Jahr seit 2016, als sich globale Wettermuster und steigende globale Temperaturen zu einem "perfekten Sturm" mit ungewöhnlich warmem Wetter verbanden.

Dieser Trend zu wärmerem Wetter hat sich fortgesetzt, wobei sich 2020 als wärmer als 2019 erweisen wird. Laut der US-amerikanischen National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) [2] gehören damit 2016 (1.), 2020 (2.) und 2019 (3.) zu den drei wärmsten Jahren, die bisher aufgezeichnet wurden. Der Trend setzt sich fort: Der Juli 2021 ist der heißeste Monat, der jemals weltweit gemessen wurde [3]. Da die vier Monate vor dem Juli jeweils zu den zehn wärmsten jemals aufgezeichneten Monaten gehören [4], geht die NOAA davon aus, dass 2021 wahrscheinlich eines der zehn wärmsten jemals aufgezeichneten Jahre weltweit werden wird.

Die nationalen Strategien zur Verringerung der klimawirksamen Kohlenstoffemissionen sehen eine effizientere Energienutzung in Gebäuden als zentralen Bestandteil ihrer Planung an. Für die einzelnen Unternehmen ist ein geringerer Energieverbrauch von unmittelbarem Nutzen für ihr Endergebnis und das Wohlbefinden ihrer Mitarbeiter.

Trotz der zunehmenden Bedeutung grundlegender Belegungsdaten für die Minimierung des Energieverbrauchs verlassen sich die meisten Unternehmen auf die Daten der Zutrittsausweise oder auf visuelle Beobachtungen - beides kann nicht die genauen, aktuellen Informationen über die Raumnutzung liefern, die für ein effektives Energiemanagement in Gebäuden erforderlich sind. Es wird ein wirksameres Mittel zur Erfassung der Belegung benötigt.

Implementierung einer Lösung zur Erfassung von Belegungen

Der Entwurf und die Implementierung einer automatisierten Lösung zur Anwesenheitserkennung erfordert Fachwissen in mehreren Bereichen, um Sensoren, stromsparende Prozessoren und Vernetzung mit präzisen Algorithmen zur Personenzählung zu vollständigen Anwendungen zu kombinieren, die sofort reagieren können, wenn Personen Innenräume betreten oder verlassen. Dies erfordert Zeit und Ressourcen für die Entwicklung und Unterstützung. Analog Devices bietet einen einfacheren Weg an: das ADSW4000 EagleEye, eine komplette, sensor-basierte Direktlösung für die 2D-Bilderfassung mit geringem Stromverbrauch und niedriger Bandbreite, die speziell für die Bereitstellung aktueller Daten zur Optimierung der Raumnutzung und Minimierung des Energieverbrauchs entwickelt wurde.

Das Kit umfasst den proprietären Personenzählalgorithmus von Analog Devices, der auf einem Blackfin-Digital-Signalprozessor (DSP) der Serie ADSP-BF707 von Analog Devices läuft. Das ADSW4000 EagleEye liefert Nutzungsdaten für einzelne Innenräume, so dass Unternehmen die Büroraumnutzung und den Energieverbrauch ausbalancieren können, um maximalen Nutzen zu erzielen.

Da der EagleEye-Algorithmus die Bildanalyse und die Personenzählung ausschließlich auf dem Blackfin-Prozessor durchführt, wird sichergestellt, dass alle Bilder auf dem ADSW4000 verbleiben, so dass keine persönlich identifizierbaren Daten die Plattform verlassen. Die vom Blackfin-Prozessor erzeugten Ergebnisse beschränken sich auf ein Datenpaket, das die Anzahl der Personen in einer überwachten Region von Interesse (ROI), ihre x,y-Position in dieser Region und die Angabe, ob sie sich bewegen oder nicht, enthält.

Um die Entwicklung von Anwendungen zur Überwachung von Belegungen auf hohem Niveau zu beschleunigen, integriert Analog Devices seine Personenzählplattform ADSW4000 EagleEye in sein EagleEye-Testkit EVAL-ADSW4000KTZ. Das Testpaket ist eine vollständige, schlüsselfertige Implementierung des EagleEye-Algorithmus von den Sensoren bis zur Cloud und ermöglicht es den Nutzern, die Belegungsüberwachung mit der verfügbaren App und dem cloudbasierten Online-Dashboard sofort einzusetzen. Alternativ kann das Kit als Grundlage für benutzerdefinierte Systeme dienen, so dass sich die Entwickler auf ihre übergeordneten Anwendungen konzentrieren können, anstatt sich mit den Details der Implementierung ihrer eigenen Personenzählmethoden zu beschäftigen.

Individuelle Teilsysteme beschleunigen die Umsetzung

Das EagleEye-Testkit besteht aus zwei Subsystemen, von denen ein Subsystem auf dem Blackfin-DSP basiert, um Daten zur Personenzählung zu generieren, und ein separates Subsystem auf der Mikrocontrollereinheit (MCU) ADuCM4050 von Analog Devices, um die Vernetzung und die Anwendungsfunktionalität auf höherer Ebene zu verwalten (Abbildung 1). Wie bereits erwähnt, liegt die entscheidende Funktion zur Personenzählung im EagleEye-DSP-Subsystem des Testkits, das den ADSW4000-EagleEye-Algorithmus ausführt.

Abbildung des EagleEye-Testkits von Analog DevicesAbbildung 1: Im EagleEye-Testkit von Analog Devices erfasst und verarbeitet ein DSP-Subsystem Bilder mit Hilfe des Personenzählalgorythmus ADSW4000 EagleEye, der auf einem Mitglied der Blackfin-DSP-Serie ADSP-BF707 von Analog Devices läuft. (Bildquelle: Analog Devices)

Für die Bilderfassung des interessierenden Bereichs verwendet das Subsystem ein 2D-Bildsensormodul, das auf dem digitalen CMOS-SoC (System-on-Chip) ASX340AT3C00XPED0-DPBR von onsemi basiert und mit einem Infrarotfilter (IR) kombiniert ist. In Verbindung mit den EagleEye-Framework-Services von Analog Devices läuft der Personenzählalgorithmus ADSW4000 EagleEye auf dem Blackfin-DSP ADSP-BF707 unter Verwendung des seriellen 512-Megabit-Flash-Speichers IS25LP512M von ISSI und des energiesparenden synchronen dynamischen Direktzugriffsspeichers (SDRAM) MT46H64M16LF von Micron Technology mit 1 Gigabit (Gbit) und doppelter Datenrate (DDR).

In diesem Subsystem ist der Blackfin-DSP ADSP-BF707 gut geeignet, um die komplexen Bilderfassungs- und Verarbeitungsaufgaben zu bewältigen, die für die Personenzählung erforderlich sind. Seine Signalverarbeitungspipeline umfasst mehrere Hardware-Multiplikations- und Akkumulationseinheiten (MAC) sowie SIMD-Fähigkeiten (Single Instruction, Multiple Data).

Der Personenzählalgorithmus ADSW4000 EagleEye von ADI läuft auf dem Blackfin-Prozessor ADSP-BF707 und erreicht eine Zählgenauigkeit von bis zu 90 % innerhalb des Zielbereichs. Genauso wichtig ist, dass das Teilsystem die Ergebnisse schnell liefert. So benötigt das Subsystem beispielsweise nur 300 Millisekunden (ms) ab dem Zeitpunkt, an dem eine Person eine ROI betritt, um zu erkennen, dass diese von einem freien in einen belegten Zustand übergegangen ist. Die Zeit, die benötigt wird, um eine Änderung des ROI-Zustands von besetzt zu unbesetzt zu erkennen, ist vom Benutzer konfigurierbar, wobei die Standardeinstellung fünf Minuten beträgt.

Die Latenzzeit ist bei der Generierung von Personenzähl- und Standortdaten ähnlich gering. Der Algorithmus liefert aktualisierte Personenzähl- und Standortdaten innerhalb von 1,5 Sekunden, nachdem sich eine Person in eine vom Benutzer bei der Inbetriebnahme definierte Zone bewegt hat. Nach der Erkennung einer Person benötigt der Algorithmus nur 113 ms, um aktualisierte Zähl- und Standortdaten zu liefern.

Wie bereits erwähnt, überträgt die EagleEye-Plattform von Analog Devices keine aufgenommenen Bilder. Stattdessen verwendet der DSP seinen universellen asynchronen Empfänger-Sender-Anschluss (UART) im Push-Modus, um Belegungsmetadaten zu übertragen. Dieses im JSON-Format übermittelte Metadatenpaket enthält den Belegungszustand (belegt oder frei), die Anzahl der Personen, den Standort der Personen in Form von x,y-Koordinaten sowie weitere Daten (Tabelle 1).

Abbildung zum EagleEye-Algorithmus von Analog DevicesTabelle 1: Der EagleEye-Algorithmus von Analog Devices wahrt die Privatsphäre der Benutzer, indem er keine persönlich identifizierbaren Informationen überträgt, sondern ein Paket erzeugt, das die hier aufgeführten Metadaten enthält. (Bildquelle: Analog Devices)

Das dem DSP-Subsystem nachgeschaltete MCU-Subsystem ADuCM4050 läuft in der AWS-FreeRTOS-Umgebung und unterstützt die EagleEye-Anwendung auf hoher Ebene sowie die Netzwerkdienste, die für die Sensorinbetriebnahme und die Kommunikation mit dem zugehörigen Cloud-basierten Dienst von Analog Devices erforderlich sind (Abbildung 2).

Die 32-Bit-MCU ADuCM4050 bietet eine umfassende Verarbeitungsumgebung für IIoT-Anwendungen (Industrielles Internet der Dinge) wie EagleEye von Analog Devices. Zur Unterstützung komplexer industrieller Anwendungen basiert der ADuCM4050 auf einem 52 Megahertz (MHz) schnellen Arm®-Cortex®-M4F-Prozessorkern mit integrierter Gleitkommaeinheit (FPU), Speicherschutzeinheit (MPU), Hardware-Kryptobeschleuniger und geschütztem Schlüsselspeicher.

Schema des MCU-Subsystems des EagleEye-Testkits auf der Grundlage des ADuCM4050 von Analog DevicesAbbildung 2: Das MCU-Subsystem des EagleEye-Testkits basiert auf dem ADuCM4050 von Analog Devices und unterstützt die IIoT-Anwendung auf höherer Ebene und bietet Netzwerkdienste lokal und zwischen dem Kit und der Cloud oder anderen Gebäudemanagementsystemen. (Bildquelle: Analog Devices)

Eine Reihe integrierter Energieverwaltungsfunktionen, darunter mehrere Stromversorgungsmodi und Clock-Gating-Funktionen, ermöglichen dem Baustein eine stromsparende Ausführung. Infolgedessen benötigt die MCU nur 41 Mikroampere pro Megahertz (μA/MHz) (typisch) im aktiven Modus und 0,65 μA (typisch) im Ruhezustand. Während der inaktiven Perioden verbraucht der Prozessor nur 0,20 μA (typisch) in seinem Fast-Wake-up-Shutdown-Modus oder nur 50 Nanoampere (nA) im vollständigen Shutdown-Modus.

Wie man schnell mit der Personenzählung beginnt

In dem Testkit kombiniert Analog Devices die DSP- und MCU-Subsysteme mit einem Kamerasensor, einem Objektiv, LEDs und Tasten in einem kompakten Gehäuse (Abbildung 3).

Abbildung der 2D-Bildsensoreinheit im EagleEye-Testkit von Analog DevicesAbbildung 3: Die für den schnellen Einsatz konzipierte 2D-Bildsensoreinheit des EagleEye-Testkits von Analog Devices lässt sich leicht über einem Bereich montieren, der für die Personenzählung von Interesse ist. (Bildquelle: Analog Devices)

Entwickler können die Personenzählung schnell einführen, indem sie die Sensoreinheit einfach in einem Raum oder Innenraum direkt über einem Bereich von Interesse anbringen. Der Sensor kann aus einer Vielzahl von Quellen gespeist werden. Der Benutzer kann ein Kabel an den Gleichstromanschluss des Geräts anschließen, um es mit 5,5 bis 36 Volt Gleichstrom zu versorgen, oder es über eine USB-Stromquelle mit einem Micro-USB-Kabel oder einer aktiven USB-Verlängerung für Entfernungen von mehr als 1 Meter (m) mit Strom versorgen.

Nach der Montage der Sensoreinheit können Benutzer die Sensorpositionierung und das gewünschte Sichtfeld (FOV) mit der zugehörigen EagleEye-PeopleCount-App visuell bestätigen, die im App Store von Apple für iOS-Tablets oder bei Google Play für Android-Tablets erhältlich ist (Abbildung 4).

Bild der EagleEye-PeopleCount-App von Analog DevicesAbbildung 4: Die EagleEye-PeopleCount-App von Analog Devices ermöglicht eine einfache Bestätigung der Platzierung der Sensoreinheit vor der Inbetriebnahme. (Bildquelle: Analog Devices)

Nachdem der Benutzer den Sensor-FOV überprüft hat, fährt er mit der kurzen Inbetriebnahme des Geräts fort. Während der Inbetriebnahme und später im Betrieb kann der Benutzer die in der Sensoreinheit eingebauten DSP- und MCU-LEDs beobachten, um den aktuellen Status der jeweiligen Subsysteme zu überwachen (Tabelle 2).

Tabelle der in der Sensoreinheit des EagleEye-Testkits von Analog Devices eingebauten LEDsTabelle 2: Separate LEDs, die in die Sensoreinheit des EagleEye-Testkits von Analog Devices eingebaut sind, zeigen kontinuierlich den Zustand der DSP- und MCU-Subsysteme an. (Bildquelle: Analog Devices)

Die App führt den Benutzer durch die wenigen Schritte, die für die Inbetriebnahme des Sensors erforderlich sind. Dabei geben die Benutzer an, welche Bereiche der Algorithmus innerhalb des Sichtfeldes überwachen soll, indem sie eine Reihe von Masken markieren, z. B. die Bodenmaske (Abbildung 5, links). Auszuschließende Bereiche sind für genaue Zählungen ebenso wichtig. Während der Inbetriebnahme können die Benutzer mit der Begleit-App verschiedene Ausschlussmasken festlegen, zum Beispiel für Fenster und Bildschirme (Abbildung 5, rechts).

Bild zur Einrichtung der EagleEye-PeopleCount-App von Analog Devices (zum Vergrößern anklicken)Abbildung 5: Während der Inbetriebnahme verwenden die Benutzer die Begleit-App, um Bereiche zu identifizieren, die der EagleEye-Personenzählalgorythmus untersuchen oder ignorieren soll. Dabei werden einschließende Masken wie die Bodenmaske (links) und ausschließende Masken (rechts) für Fenster oder andere Bereiche verwendet, die die Genauigkeit der Personenzählung beeinträchtigen. (Bildquelle: Analog Devices)

Nach der Montage und Inbetriebnahme beginnt die Sensoreinheit mit der Übertragung ihrer Metadaten an die Cloud von Analog Devices. Wenn sich die Nutzer mit den bei der Registrierung angegebenen Anmeldedaten in der Cloud anmelden, können sie eine Reihe von grafischen Darstellungen der Belegung einsehen (Abbildung 6).

Abbildung des Online-Dashboards des EagleEye-Testkits in der Cloud von Analog Devices (zum Vergrößern anklicken)Abbildung 6: Nach der Montage und Inbetriebnahme der Sensoreinheit des EagleEye-Testkits von Analog Devices können sich die Benutzer bei einem Online-Dashboard in der Cloud von Analog Devices anmelden, um Belegungsdaten in Echtzeit anzuzeigen. (Bildquelle: Analog Devices)

Die EagleEye-PeopleCount-Technologieplattform von Analog Devices kann in kundenspezifische Designs eingebettet werden, die mit dem entsprechenden Blackfin-Prozessor und einem geeigneten externen Flash-Speicher ausgestattet sind. Analog Devices stellt auch das EagleEye-Softwarepaket für registrierte Testkit-Kunden zur Verfügung. Für das nachgelagerte MCU-Subsystem können Entwickler zusätzliche Funktionen einschließlich weiterer Sensoren bereitstellen, indem sie eine beliebige Systemplattform verwenden, die in der Lage ist, die sensorische Schnittstelle von EagleEye auszuführen und die erforderliche Vernetzung bereitzustellen. Für Entwickler, die die Personenzählung schnell in ihren Gebäudemanagementsystemen einsetzen möchten, bietet das EagleEye-Testkit von Analog Devices eine schlüsselfertige Sensor-to-Cloud-Lösung.

Fazit

Da Unternehmen den Preis für den erheblichen Energieverbrauch von Gebäuden durch Bürobeleuchtung, Heizung und Kühlung zahlen, ist ein effektives Ressourcenmanagement der oft leerstehenden Büroräume erforderlich, um genauere Belegungsdaten zu erhalten. Basierend auf einem proprietären Algorithmus, der auf einem digitalen Signalprozessor mit geringem Stromverbrauch läuft, bietet das Testkit ADSW4000KTZ eine umfassende Sensor-to-Cloud-Plattform für die Evaluierung und den Einsatz der Belegungsüberwachung, die in der Lage ist, die für ein effektiveres Energiemanagement in Gebäuden erforderlichen Belegungsdaten in Echtzeit auf Raumebene zu liefern.

Referenzen

  1. https://www.worldgbc.org/news-media/WorldGBC-embodied-carbon-report-published
  2. https://www.ncdc.noaa.gov/sotc/global/202107/supplemental/page-1
  3. https://www.noaa.gov/news/its-official-july-2021-was-earths-hottest-month-on-record
  4. https://www.noaa.gov/topic-tags/monthly-climate-report
  1. https://www.us.jll.com/en/space-utilization
  2. https://www.kastle.com/safety-wellness/getting-america-back-to-work/

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Über den Autor

Stephen Evanczuk

Stephen Evanczuk hat mehr als 20 Jahre Erfahrung im Schreiben für und über die Elektronikindustrie zu einem breiten Spektrum von Themen wie Hardware, Software, Systeme und Anwendungen einschließlich des IoT. Er promoviertein Neurowissenschaften über neuronale Netzwerke und arbeitete in der Luft- und Raumfahrtindustrie an massiv verteilten sicheren Systemen und Methoden zur Beschleunigung von Algorithmen. Derzeit, wenn er nicht gerade Artikel über Technologie und Ingenieurwesen schreibt, arbeitet er an Anwendungen des tiefen Lernens (Deep Learning) zu Erkennungs- und Empfehlungssystemen.

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