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课程设计(论文)-基于计算机视觉的教室节能系统

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基于计算机视觉的教室灯节能装置基于计算机视觉的教室灯节能装置一、设计背景当今社会资源短缺,但是电能的浪费仍然很严重,尤其是在高校等一些公共场所据内蒙古工业大学调查分析发现,许多学生白天在天气情况良好的情况下,将教室内的灯打开,而走的时候却不关闭两三个人上自习时,却把教室的灯全打开,造成了很大程度的浪费经过最后统计,5个教学区一个月浪费电能15416.4度,折合人民币18512.6元学校1学年(10个月)仅电费就要花掉300多万元,而1年仅教学楼就浪费18万元之多所以及时有效的解决人走灯亮,人少灯多的问题为当务之急【1】二、方案设计2.1 方案分析与论证针对教室等一些公共场所照明灯电能的大量浪费的现象,目前的解决方法主要有2种:(Ⅰ)、利用远红外智能控制开关技术,将人体的温度作为检测目标,当人进入其探测区域时,红外传感器将人体与空间温度的差值传递给信号处理系统,从而实施对控制电路的驱动与否,实现对控制对象的具体控制优点是实现了室内无人灯自灭的效果;其缺点是,1.当环境温度接近人体温度时,灵敏度急剧下降;2.对静止物不能探测,因此,在高要求的学习、办公场合,如人员相对静止时间,超过开关延时计数时间,智能开关则会自动关闭,引起照明器具频闪,影响学生学习【2】。

Ⅱ)、利用光优先技术,根据光照调节,其功能表现在教室自然光或空间照度达标时,不管室内有无人员,必须5秒钟内强制性地关闭照明,不支持强迫开启,以达到节能效果这种技术的缺点就在于:1.它没有考虑教室节能的主体因素——人的作用,没有人的时候它也可能开灯;2.测试空间范围太大,如果室内一部分(例如:向阳面)光照达标,却无法自动关灯,未能做到最大程度上的节能【2】 正是针对上述两种技术的缺陷,我们确定一套节能方案,利用计算机视觉技术根据教室内人数和位置对亮灯的区域及时做出调整,同时配备可以支持人工控制的按键装置,达到了在相当大的程度上节省电能的实际效果2.2.系统方案设计图2.1 整体方案设计流图本装置在物理组成上包括四部分,主控处理器、信息采集器、键盘输入器、模式选择器首先我们对此装置进行数据信息的初始化,根据此装置所应用的场所的实际情况将其分成四个控制区域(A区、B区、C区、D区)然后应由用户(老师或管理员)通过模式选择器自行选择人工开灯和自动开灯两种模式中的一种在人工控制模式下,由用户利用键盘输入器自行控制灯具的亮灭状态系统设定人为模式会持续一段合理时间(此时间数据由用户自行输入,例如大学上课时间一般应启用人工开灯模式,此数据设为110分钟较为合理)。

在自动控制模式下,我们先根据光照传感器采集的信息来判定当前光照情况,如果此照度已经达到国家标准,我们不支持灯具开启;若未达到国家标准,我们便采用数字摄像头OV9650对教室内的信息进行图像采集然后我们使用ARM9芯片S3c2440在基于嵌入式Linux操作系统上移植的OpenCV视觉识别技术对采集到的图像进行人体目标识别,当系统显示发现人体目标时,将通过Zigbee无线数据传输技术控制继电器自动开启A区的灯具,然后系统将每隔一段时间对室内信息进行采集分析,返回目标个数及其所在位置,直到系统检测到A区目标个数达到设定值时我们将开启B区,以同样过程依次开启C区和D区,在此过程中如果检测到某区域的目标个数为零,将自动关闭此区域灯具,做到灯因人而开,最终达到节能的目的三、硬件系统设计与介绍本系统选用三星公司的ARM9芯片S3c2440作为处理器,图像采集部分采用数字摄像头OV9650,数据传输部分及终端控制部分选取支持ZiGbee协议同时内嵌8051内核的CC2430图3.1 系统硬件结构3.1 基于S3c2440的硬件平台为了确定人体目标在教室的相对位置,需要对采集的图像进行快速准确的分析,这要求系统有较快的处理速度,同时需要一些支持图像处理的算法。

这里选用三星公司的ARM920T内核的芯片S3c2440,其包含MMU内存管理单元,可以运行嵌入式Linux操作系统,还有专用的CAMERA接口由于运行嵌入式Linux操作系统时,Linux内核与其文件系统需要大量的存储空间,所以这里需要外扩大量的外部存储空间这里同时选取NAND Flash和NOR Flash,因为程序不可能在NAND Flash运行,这里再选择SDRAM 与之相配【3】图3.2 SDRAM 与S3C2440接口电路NAND Flash具有体积小,存储单元密度高,写入和擦除速度快且最高可达一百万次,制造过程简单,价格较低等优点NOR FLASH的特点是可以再片内运行程序,但其写入和擦除速度慢,价格相对较高故这里选择NOR FLASH存储系统启动代码,NAND FLASH作为主要存储器件图3.3 NAND FLASH 与s3c2440接口电路图3.4 NOR FLASH 与S3C24440接口电路SDRAM与FLASH相比具有掉电不保存数据的缺点,但其读写速度远高于FLASH存储器件当系统启动后将FLASH中的程序代码及相关数据映射到SDRAM中,提高运行速度3.2 图像采集模块本系统基于计算机视觉技术,需要根据室内图像信息,得到室内人数及位置以做出正确的分析和处理,最终控制灯的亮灭。

这里选择OV9650 COMS型影像传感器的数字摄像头模组,通过S3C2440的CAMERA接口实现教室内图像信息的采集CMOS型摄像头模组是先进、节能、小巧的高精度相机的内置式组件,该数字摄像头模组把实现优质VGA影像的CMOS影像传感器与高度集成的影像处理器、嵌入式电源和高质量的透镜组结合在一起,输出JPEG图像或视频图像同时支持8/10位数字传输JPEG图像和YCbCr接口由于具有高度集成的特点,该数字摄像模组不再需要配备任何外部器件,实现起来电路简单【4】图3.5 OV9650数字摄像头接口电路3.3 Zigbee无线数据传输当对室内信息处理完毕后要将控制命令发给控制终端,实现灯的开启与熄灭这里采用TI公司支持Zigbee协议的CC2430芯片,实现控制命令的无线传输,避免了在室内布线的繁琐ZigBee模块中RF(射频)收发器采用射频收发模块采用UZ2400芯片,微处理器采用8051芯片RF收发器是ZigBee设备的核心,任何ZigBee设备都要有RF收发器它与用于广播的普通无线收发器的不同之处在于体积小,功耗低,支持电池供电的设备它主要进行信号的调制与解调、发送和接收等微处理器通过SPI总线与RF收发器相连,主要用于处理射频信号、控制和协调各部分器件的工作,通过串口与外部设备之间进行通信。

ZigBee模块还包括存储器、晶振、天线、串口等器件【5】,如图3.6所示存储器8051微处理器晶振串口RF接收器天线图3.6 Zigbee无线通信模块 图3.7 CC2430最小系统图3.4 执行控制模块由于这里需要用5V弱电来控制220V强电开启或熄灭日光灯,所以这里采用控制继电器的方式,控制日光灯由于CC2430芯片中集成了8051核,可以利用它来控制继电器实现这样既节省了成本又提高了使用率具体实现方式如下:1、正常工作模式在正常模式下终端控制系统,接收上位机发送过来的控制命令,控制相应的继电器导通或关闭,实现灯的开启与熄灭2、非正常模式当上位机出现异常时,例如:没有控制命令发送则通过矩阵键盘可以人为地控制此终端,实现灯的开启与熄灭图3.8 继电器控制电路图3.9 按键及光照检测电路四、软件设计我们需要对采集的图像进行快速准确的分析,但是在裸机条件下实现的难度较大而且开发周期长,所以在这里我们选用在Linux系统下调用OpenCV开源计算机视觉库中相应的算法的方案来实现为了保证应用软件的正常运行,首先要构建软件的运行环境即移植嵌入式Linux操作系统和OpenCV开源计算机视觉库。

这里Linux内核选择2.6.12版本,OpenCV选择1.0.0版本4.1 移植嵌入式Linux系统介绍Linux是一款高性能、源代码开放且应用成熟的操作系统其体积小、可裁减等特点使其可以作为嵌入式操作系统使用在这里使用的是Linux2.6.12内核,通过对其源代码的修改及重新修改,使其能够工作在这里使用的硬件平台上当代码修改完成后,编译Linux2.6.12内核源码,使其生成压缩的内核映像zImage然后构建文件系统,当文件系统制作完成后,利用mkyaffsimage工具生成文件系统生成系统镜像文件最后利用JTAG将bootloader到FLASH中,再利用DNW软件工具将压缩的内核映像文件zImage和文件系统的镜像文件分别下载到FLASH相应的分区中完全下载完毕后重新上电,系统开始运行【6】如下图所示:图4.1 Linux系统移植流程图4.2 软件设计介绍 在主控部分使用嵌入式Linux操作系统,并移植OpenCV开源计算机视觉库,通过机器学习使系统自动识别摄像头采集到的图像信息中的人体对象目标,并返回当前图像中的目标个数及其相对的位置图4.2 主控端软件设计框图图4.3主控端应用程序设计流程图4.2.1 系统信息初始化 由于教室有上课和自习两方面功能,一般上课时应该由人工控制相应灯具的启闭状态,自习时需要系统根据光照程度和室内人数自动控制灯具启闭。

人工控制模式要求我们为用户(老师或者是管理员)配备一个模式选择器,他们应该根据自身教室的要求通过键盘输入器控制相应的灯区,系统设定人为模式会持续一段合理时间(此时间数据由用户自行输入,例如大学上课时间一般应启用人工开灯模式,此数据设为110分钟较为合理)自动控制模式要求在初始化时给定区域坐标以便系统自动分区由于用户应用此设备的场所以及摄像头的摆放位置不同会导致相对坐标不同,这将直接影响到实际确定人体位置的效果,所以在初次启用此设备前,用户需要对其做简单的测试工作,以确定实际区域位置与图像中像素点对应的坐标值,以供此设备获取相对坐标,对控制区域进行自动分区工作相对坐标的确定方法如下:(1)、测试工作:支配三名人员分别坐在教室的第一排、中间一排和最后一排,启动摄像头,拍摄图片2)、获取相对坐标:处理器获取图片信息,根据测试人员所在的位置进行记录,获得其像素坐标(设为:(x1,y1)(x2,y2)(x3,y3))3)、自动分区:本图像大小为800×600,分区时以四条直线:x=400;y=y1;y=y2;y=y3为分界线,以中间分成的四区域为检测控制区域如图4.6所示:()图4.4 自动分区效果图4.2.2 室内信息采集在由用户选定人工控制模式和自动控制模式中的一种后,如果是人工控制模式则应由用户利用键盘输入器自行控制灯具的亮灭状况,如果是自动控制模式,我们将根据光照传感器采集的信息来判定当前光照情况,如果此照度已经达到国家标准,我们关闭灯具开关,否则我们便采用数字摄像头OV9650对教室内的信息进行图像采集。

1) 照度数据采集根据国家建筑物照明标准(图 4.7),多媒体教室的照度标准值是300lx将光照传感器采集回来的信息通过AD转换,来判断当前教室的各个区域是否达到国家标准,如果达标将关闭此区域灯具控制开关如果不达标则对此区域进行图像的采集图4.5 国家建筑物照度标准 (2)图像采集在光照强度不达标的情况下我们将来气图像采集模块,在此模块我们将摄像头驱动程序同内核源码一起编译,编写应用程序通过系统调用加载摄像头驱动,对摄像头进行初始化,之后开始图像信息的采集,取得多帧或单帧图像信息,为识别教室中的人体目标提供原。

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