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摘 要：为有效解决高校自习室“常明灯”“一人一灯”等资源浪费现象,同时营造良好的学习光环境,本文设计并实现 一套基于 AIoT 技术的高校自习室智慧光环境营造系统。该系统包括以下功能： 首先是利用 HC-SR501 传感器的人体感应技 术,实现灯具的自动开关和实时统计进入自习室的人数。其次是通过海思 Hi3516DV300 芯片的 NNIE AI 视觉加速引擎,搭载 OpenHarmony 国产操作系统, 基于 Darknet 框架与 Yolov2 目标检测模型,实时检测自习室的人体并返回其位置坐标。系统 根据人流量数据和人体位置信息,综合制定照明策略,驱动人群聚集自习,将局部重点照明与一般照明相结合,实现更加精准 的分区化管理和“混合式照明”。不仅绿色节能,而且助于视力健康。最后,连接云平台,通过小程序便捷控制灯具,包括远 程开关、实时查看自习室人数、“健康色温模式”自主选择等,凸显人性化。整套系统将 AI 与 IoT 技术在高校自习室照明领域 融合落地,极大地减少了能源浪费,助力营造“健康且节能”的智慧光环境,具有可靠性强、精度高、可拓展等优点。
关键词：人体感应,目标检测,精准分区化管理,AIoT 技术,远程控制
Design and Implementation of Intelligent Light Environment Construction System for College Self-study Room Based on AIoT Technology
YE Zhiyong, CAO Siwei, ZHANG Nan, LI Qi, JIA Chenzhi
(Anhui Jianzhu University, Hefei Anhui 230009)
【Abstract】： In order to effectively solve the phenomenon of resource waste such as ever-lighting lamp and one lamp for one person in the self-study room of colleges and universities, and at the same time to create a good learning light environment, this paper designs and implements a set of intelligent light environment creation system for the study room of colleges and universities based on AIoT technology. The system includes the following features: One is to use the human body sensing technology of the HC-SR501 sensor to realize automatic switching of lamps and real-time statistics of the number of people entering the study room. The second is through the NNIE AI vision acceleration engine of the HiSilicon Hi3516DV300 chip, equipped with the OpenHarmony operating system, based on the Darknet framework and the Yolov2 target detection model, to detect the human body in the study room in real time and return its position coordinates. The system comprehensively formulates lighting strategies based on traffic data and human body position information, drives crowds to gather for self-study, and combines local key lighting with general lighting to achieve more accurate zoning management and hybrid lighting. Not only is it green and energy-saving, but also contributes to vision health. Finally, connect to the cloud platform and conveniently control the lamps through small programs, including remote switching, real-time viewing of the number of people in the study room, independent selection of healthy color temperature mode, etc., highlighting the humanization. The whole system integrates AI and IoT technologies in the lighting field of college study rooms, greatly reducing energy waste and helping to create a healthy and energy-saving smart light environment. It has the advantages of strong reliability, high precision, and scalability.
【Key words】： human body induction;target detection;accurate zoning management;AIoT technology;remote contro
引言
建筑智慧光环境是以安全、高效、舒适、节能、环 保、健康为目标,以智能化技术为手段,通过建筑设备 管理系统创建的具有感知、推理、判断和决策综合智慧 能力并实现人、建筑、环境互为协调的室内光环境 [1]。 人们逐渐意识到传统的照明方式已经不能够再满足当今 社会的需求。根据调查结果显示 [2] ,目前高校自习室普 遍采用一般照明的方式。然而,一般照明有时会存在使 用率低的区域照度浪费; 同时,开关控制方式单一,大 部分开关为人工控制,只能是常开或者常关,高校自习 室的“常明灯”现象普遍,极大造成能源浪费。本文设 计并实现了一套基于 AI 与 IoT 技术融合的智慧光环境 营造系统,具有分区管理更加精准化、光环境营造更加 人性化等优点。
1 系统总体设计
本设计主要由主控 MCU、人体感应传感器、灯具 模块、视觉检测模块与云平台等部分组成。其中：HC- SR501 传感器感知自习室有无学生进入以控制灯具开关, 同时统计自习室进入的学生人数; 海思 Hi3516DV300 芯片的 NNIE 与 IVE 的 AI 视觉加速引擎,搭载 Open Harmony 操作系统,实时检测自习室中的人体并返回 其位置坐标;灯具模块采用 LED 的 PWM 调光实现“混 合式照明”,基于 RGB 实现健康色温模式选择;应用侧, 设备连接云平台,在手机端通过小程序,便捷实现对灯 具控制,管理人员或学生可直接在手机端,远程开关、 实时查看自习室人数等,尤其是“健康色温模式”自主选择,凸显人性化。系统总体设计框图如图 1 所示。
2 硬件设计
2.1 硬件整体框图
硬件控制部分由 4 个部分组成：第一部分通过 HC- SR501 传感器感应人体是否存在,感应到有人时灯光亮 起,同时,统计进入自习室的人流量;第二部分是运用 Hi3516DV300 视觉检测模块, 检测人体位置坐标, 通 过串口,返回给 Hi3861V100 主控; 第三部分是灯具 部分, RGB 实现色温选择, LED 灯具在主控的控制下, 实现“混合式照明”;第四部分是应用侧,通过 WiFi 无 线通信,基于 MQTT 协议,连接云平台,在手机端通 过小程序实现远程操控与色温选择。如图 2 所示。
2.2 主控单元
Hi3861V100 芯片是一款专为物联网终端领域打造 的 2.4GHz-WiFi-SoC 芯片, 该芯片集成高性能 32bit 微处理器、硬件安全引擎以及丰富的外设接口,最高时 钟可达 50MHz。
针对 Hi3861V100 主控, 单片机 I/O 分配如下：GPIO6、 9、10 复用为 PWM3、0、1 通道, 实现 RGB 色温调节; GPIO2、8 复用为 PWM1、2 通道, 作为 2 个 LED 灯具 输出控制其亮度;GPIO7 作为一般 I/O 口,接人体感应 传感器 OUT 接口,读取电平变化;GPIO0、1 作为串口 复用功能,与 Hi3516DV300 视觉检测单元收发数据。
2.3 视觉检测单元
视觉检测单元采用 Hi3516DV300 芯片,该芯片集成 了新一代 ISP、业界最新的 H.265 视频压缩编码器,以及 高性能 1.0TOPS 的深度学习卷积神经网络加速引擎 NNIE, 支持现有大部分的公开网络,同时搭载 I2C、UART、GPIO、 PWM 等丰富接口。
3 软件设计
本设计采用 DevEco Studio 开发环境,基于 Open Harmony 开源操作系统,使用 C 语言编写应用程序, 主要包括： 人体位置检测、人数统计、混合照明设计、 应用侧设计等功能。
3.1 SVP 人体检测系统总体设计
SVP(Smart Vision Platform), 智能视觉平台是 Hi3516 DV300 芯片内部 AI 视觉智能模块的统一名称, 专门用于处理智能相关的任务,其智能开发框架如图 3 所示。
基于 AI 视觉的人体位置检测和 Yolov2 目标检测算 法 [3] ,系统设计包括两大部分：(1)在电脑端进行模型 算法的设计和训练;(2)在板端部署训练完成的权重模 型, 基于 Hi3516DV300 板端视觉加速引擎 NNIE, 进 行实时图像采集和人体检测推理。
3.2 模型设计与训练
针对模型设计和训练, 本系统采用自研数据集,通 过 Hi3516DV300 摄像头录制真实场景, 制作形成 6500 张数据集和 700 张验证集。对于检测方法,经调研,综 合对比了高校自习室人体位置检测的 3 种方案 [4]：(1) 直接检测人体全部,此种方法在流动性较强的场所可 用,但在高校自习室中,学生身体难以全部暴露在摄像 头下方,故采用人体全貌检测会导致检测精度降低,不 适应此类照明场所;(2)检测人脸,人脸检测是目前开 源数据集最多的检测方法,但在自习室这类场所,学生 难免低头,多数时间人脸无法暴露在摄像头当中,这种 检测方法也会降低检测的精度;(3)对人的头部进行检 测,这类方法相较人体全貌检测和人脸检测,具有更高 的普适性,满足高校自习室人群位置检测需求。综合考 虑,本设计采用人的头部检测,它是目前在自习室人体 位置最佳的检测方式。
根据头部检测,对 7000 多张人体头部进行标注,在模 型训练时,基于 Yolov2 目标检测算法,在 Liunx 环境下进 行训练,训练参数设置如下：每批次送入训练照片的数量： Batch=64.Subdivisions=16.Width = 608. Height=608. Classes=1.Filter=18. 当 Region AVG IOU 接 近 1 时, 训练效果达到最佳,得到最终权重文件。由于 Hi3516 DV300 板端目前只能适配 Caffe 框架,因此,在部署前 需将训练好的模型,通过 darknet2Caffe 开源项目,将 模型转换为 Caffe 框架模型文件。最后,将转换好的模 型,利用 RuyiStudio 工具量化成 .wk 二进制文件,使 之能在板端运行。
3.3 板端推理与实现
在板端推理与实现时,视频采集后送入 VPSS 进行 视频处理。VPSS 通道 1 输出小分辨率图像用于 NNIE 智能分析,结合训练好的 .wk 模型进行 AI 视觉推理; VGS 需等待 NNIE 智能分析结果,然后在收到的对应VPSS 通道 0 图像上根据检测结果信息画框,再将画框 后的图像送给 VO 模块显示出来。与此同时,板端返 回人体位置坐标,经由串口发送给 Hi3861V100 主控 MCU 进行后续控制与响应。
3.4 “混合式”照明软件设计
本设计基于 PWM 调光技术,控制不同灯具的亮 度,将一般照明与局部照明相结合,节能的同时保护视 力健康。混合式照明策略的实现是由两部分决定的：首 先利用人体感应传感器,实时统计进入自习室的人数, 系统根据人数决定重点照明和一般照明的灯具个数,驱 动人群聚集自习,减少人群分散和“一人一灯”现象, 造成资源浪费; 其次是根据实际检测的人体位置信息, 调整灯具的混合式照明策略,保证每位学生都在重点照 明区域内自习,凸显人性化,实现了更加精准化的分区 管理。“混合式”照明软件设计流程图如图 4 所示。
应用侧, 本设计基于 MQTT 协议, 通过 WiFi 无线 通信连接云平台,在手机端开发小程序,与云端连接, 用户可直接在手机小程序侧,控制灯具开关、实时查看 自习室人数和自主选择灯光色温模式。
在健康色温模式选择上,采用 RGB 灯作为不同色 温输出模块,每个 RGB 通过输入三路不同值的 PWM 波形成： 冷光、白光、暖光 3 种色温,对应上课、活 动、自习 3 种模式,助力提升工作、学习效率。手机端 远程选择色温模式,设备端接收下发命令,输出不同的 PWM 值,实现色温变化。小程序界面如图 5 所示。
4 结语
本系统通过精准化的分区管理和混合式照明,相较 传统分区照明,在保证良好健康的光环境的同时,节能 效果显著提升。系统针对高校自习室这类大型公共照明 场所,创新性地提出了人体位置检测与人流量统计相结 合,实现灯具混合式照明的策略,该技术更加精准地实 现照明的分区化管理,极大减少了校园的照明能耗; 同 时,健康色温模式助力不同场景下的光环境需求。本设 计基于云端协同机制,通过手机端小程序,便捷实现灯 具控制,有效提升用户的设备交互体验,特别是针对大 型自习室这类公共照明场所,可以有效节能降耗,守护 健康,具有良好应用价值和前景。
参考文献
[1] 王娜.建筑智能环境学[M].北京:中国建筑工业出版社,2016.
[2] 阎炜.图书馆阅览室照明节能研究[D].天津:天津大学,2019.
[3] 曹家乐,李亚利,孙汉卿,等.基于深度学习的视觉目标检测技 术综述[J].中国图象图形学报,2022.27(6):1697-1722.
[4] 周浪,林哲,胡晓芳,等.一种基于物联网的智慧教室方案的设 计与实现[J].无线通信技术,2014.23(4):53-56.
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