Slik bruker du en ferdigløsning til å fremskynde utviklingen av sofistikerte konstruksjoner for overvåking av nærvær

Nærværsovervåking spiller en viktig rolle for å bygge automatisering, helse, trygghet og sikkerhet. Selv om utviklere kan sette sammen egnede løsninger for folketelling fra tilgjengelige komponenter, og utvikle passende algoritmer, kan dette være tidkrevende og kostbart. Når man er omgitt av de økte forventningene rundt raskere levering av løsninger med mer sofistikerte og oppdaterte muligheter og funksjoner, som inkluderer støtte for kravene til sosial avstand, kreves en enklere og raskere tilnærming.

Denne artikkelen omhandler overvåking av nærvær og hvorfor dette har blitt en så viktig funksjon. Artikkelen introduserer og beskriver deretter hvordan man kommer i gang med et omfattende, ende-til-ende-sett for persontelling fra Analog Devices. Ved å bruke dette settet kan konstruktører oppfylle de mangfoldige kravene til en voksende liste over sofistikerte bruksområder basert på funksjonalitet for nærværsovervåking.

Derfor er overvåking av nærvær så viktig

Muligheten til å overvåke antall personer, deres plassering og bevegelser i en bygning, har sett en voksende rolle i flere bruksområder. Innenfor automatiserte bygningsstyringssystemer (BMS – building management systems) er muligheten til å spore rombruk og okkupantbevegelser fortsatt grunnleggende når det gjelder å realisere den fulle nytten av kontorer, møterom og andre fellesområder. Under pandemiutbrudd bidrar denne funksjonen til å sikre at okkupanter opprettholder sikker separasjon i innendørs omgivelser.

Selv når enkeltpersoner vender tilbake til kontorbygninger, er muligheten til å overvåke okkupanter i et rom nyttig for selskaper som ønsker å begrense energisløsing i ubrukte bygningsområder, som det vanligvis er et høyt antall av. Prosentandelen okkupanter på kontor, som allerede var nede på omtrent 68 % i 2019 [a], raste under pandemien, og gikk tilbake til bare omtrent 32 % i midten av 2021 [b].

Utover det å optimalisere bruken av bygningsområder og bidra til sosial avstand, har imidlertid dette tiltaket om personnærvær blitt et viktig verktøy når det kommer til å redusere det eskalerende energiforbruket. Ifølge World Green Building Council [1] bidrar bygninger og byggeplasser til med 39 % av alle globale karbonutslipp. Nærmere bestemt står energien som brukes til å belyse, varme og kjøle bygninger for 28 % av verdens karbonutslipp. (De resterende 11 % står for karbonkostnadene til materialer og konstruksjon i løpet av livssyklusen til bygninger.)

Etter å ha holdt seg stabil over mesteparten av det siste tiåret, økte bygningsrelaterte karbonutslipp til «all time high» i 2019 på grunn av økt energibehov drevet av mer ekstremvær. 2019 viste seg faktisk å være det varmeste året siden 2016, da globale værmønstre og stigende globale temperaturer kom sammen i en «perfekt storm» med uvanlig varmt vær.

Denne trenden med varmere vær har fortsatt, og 2020 viste seg å bli enda varmere enn 2019. Som et resultat inkluderer nå de tre varmeste årene som hittil er registrert 2016 (1.), 2020 (2.) og 2019 (3.), i henhold til US National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) [2]. Trenden fortsetter med juli 2021, som var den varmeste måneden noensinne registrert over hele verden [3]. Og når hver av de fire månedene før juli rangerte blant de ti varmeste månedene noensinne registrert [4], forventer NOAA at 2021 sannsynligvis vil bli et av de ti varmeste årene som noensinne er registrert globalt.

Over hele verden anses nasjonale strategier om å redusere klimapåvirkende karbonutslipp ved hjelp av mer effektiv energibruk i bygninger, som sentralt i planleggingen. For enkeltselskaper gir redusert energiforbruk direkte fordeler for det finansielle sluttresultatet, samt de ansattes velvære.

Til tross for den økende viktigheten av grunnleggende data om personnærvær/okkupanter for å minimere energibruk, er de fleste selskaper avhengige av data fra tilgangskort som sveipes eller visuell observasjon – der ingen av disse kan gi den nøyaktige, oppdaterte informasjonen om rombruk som er nødvendig for å oppnå effektiv energistyring i bygninger. Mer effektive verktøy for nærværsdeteksjon er nødvendig.

Implementere en løsning for nærværsdeteksjon

Konstruksjonen og implementeringen av en automatisert løsning for nærværsdeteksjon krever ekspertise på flere områder for å kunne kombinere sensorer, prosessorer med lav effekt og konnektivitet med nøyaktige algoritmer for persontelling, til komplette installasjoner som er i stand til å reagere umiddelbart når personer kommer inn i og forlater inneområder. Dette krever tid og ressurser å utvikle og støtte. Analog Devices tilbyr en enklere måte: ADSW4000 EagleEye, en komplett 2D-synssensorbasert drop-in-plattform med lav effekt og lav båndbredde som er spesielt utviklet for å levere oppdaterte data for å optimalisere plassutnyttelse og minimere energiforbruk.

Settet omfatter Analog Devices sin proprietære persontellingsalgoritme, People Count, som kjører på et medlem av Analog Devices sin ADSP-BF707-serie av Blackfin digitale signalprosessorer (DSP). ADSW4000 EagleEye leverer bruksdata for separate inneområder, slik at selskaper kan balansere kontorrelatert plassutnyttelse og energiforbruk for å oppnå maksimal anvendbarhet.

Fordi EagleEye-algoritmen utfører bildeanalyse og persontellingsoppgaver utelukkende på Blackfin-prosessoren, sørger algoritmen for at alle bilder forblir på ADSW4000-en slik at personlig identifiserbar informasjon aldri forlater plattformen, noe som er i samsvar med et voksende antall verdensomspennende personvernregler. Faktisk er resultatene som er generert av Blackfin-prosessoren begrenset til en datapakke som inneholder antall personer i et overvåket interesseområde (ROI – region of interest), deres x,y-plassering i denne regionen og om de beveger seg eller ikke.

For å bidra til å fremskynde utviklingen av konstruksjoner for nærværsovervåking på høyt nivå, integrerer Analog Devices sin ADSW4000 EagleEye People Count-plattform i EVAL-ADSW4000KTZ EagleEye-prøvesettet. Prøvesettet fungerer som en fullstendig bruksklar sensor-til-sky-implementering av EagleEye-algoritmen, og gjør det mulig for brukere å umiddelbart implementere nærværsovervåking ved å bruke den tilgjengelige appen og skybaserte dashbordet på nett. Alternativt kan settet tjene som grunnlaget i tilpassede systemer, slik at utviklere kan fokusere på egne konstruksjoner på høyere nivå, istedenfor å implementere sine egne tellemetoder og alle detaljene dette innebærer.

Individuelle delsystemer akselererer implementeringen

EagleEye-prøvesettet omfatter et par delsystemer, der ett delsystem basert på Blackfin DSP brukes til å generere persontellingsdata, og et separat delsystem basert på Analog Devices sin ADuCM4050-mikrokontrollerenhet (MCU) som håndterer konnektivitet og konstruksjonsfunksjonalitet på høyere nivå (figur 1). Som nevnt tidligere, ligger den kritiske funksjonen for persontelling i prøvesettets EagleEye DSP-delsystem, som kjører ADSW4000 EagleEye-algoritmen.

Figur 1: I Analog Devices sitt EagleEye-prøvesett innhenter og prosesserer et DSP-delsystem bilder ved hjelp av ADSW4000 EagleEye PeopleCount-algoritmen, som kjører på et medlem av Analog Devices sin ADSP-BF707 Blackfin DSP-serie. (Bildekilde: Analog Devices)

For bildeinnhenting fra det aktuelle området, bruker delsystemet en deteksjonsmodul med 2D-syn som er basert på onsemi sin ASX340AT3C00XPED0-DPBR CMOS digitalbilde-SoC (system-on-chip) kombinert med et infrarødt (IR) filter. EagleEye PeopleCount ADSW4000-algoritmen, som fungerer med Analog Devices sine EagleEye-rammeverkstjenester, kjører på ADSP-BF707 Blackfin DSP ved å bruke ISSI sitt IS25LP512M 512 megabit (Mbit) serielle flashminne og Micron Technology sitt MT46H64M16LF 1 gigabit (Gbit) DDR SDRAM-minne (DDR SDRAM – double data rate, synchronous dynamic random access memory).

I dette delsystemet er ADSP-BF707 Blackfin DSP-en godt egnet til å håndtere de komplekse bildeinnhentings- og prosesseringsoppgavene som kreves for å telle personer. Signalprosesseringskanalen omfatter flere MAC (multiply-accumulate)-maskinvareenheter med SIMD-muligheter (SIMD – single instruction, multiple-data).

ADSW4000 ADI EagleEye PeopleCount-algoritmen kjører ADSP-BF707 Blackfin-prosessoren, og oppnår opptil 90 % nøyaktig telling innenfor målområdet. Noe som er like viktig, er at delsystemet returnerer resultatene raskt. Delsystemet trenger for eksempel bare 300 millisekunder (ms) fra tidspunktet en person går inn i et ROI (interesseområde) for å identifisere at det har endret seg fra ledig til okkupert tilstand. Tiden som kreves for å identifisere en endring i ROI-tilstand fra okkupert til ledig er brukerkonfigurerbar, og standardinnstillingen er fem minutter.

Latenstid er tilsvarende lav for generert personantall og lokalitetsdata. Algoritmen leverer oppdatert data om personantall og lokasjon innen 1,5 sekunder etter at en person beveger seg inn i en sone definert av brukeren under igangkjøring. Etter å ha detektert en person, trenger algoritmen bare 113 ms for å levere oppdaterte data om antall og lokasjon.

Som nevnt ovenfor, overfører ikke Analog Devices sin EagleEye-plattform noen bilder. I stedet bruker DSP-en UART-porten (UART – universal asynchronous receiver-transmitter) i push-modus for å sende metadata om personnærvær. Denne metadatapakken er overført i JSON-format, og inkluderer nærværstilstand (okkupert eller ledig), antall personer, personlokasjon som x-,y-koordinater, i tillegg til andre data (tabell 1).

Tabell 1: Analog Devices sin EagleEye-algoritme opprettholder brukeres personvern ved å ikke overføre personlig identifiserbar informasjon, men genererer i stedet en pakke som inkluderer metadataene som er oppført her. (Tabellkilde: Analog Devices)

Nedstrøms etter DSP-delsystemet kjører ADuCM4050 MCU-delsystemet i AWS FreeRTOS-miljøet, og støtter EagleEye-konstruksjoner på høyt nivå og konnektivitetstjenester som kreves for igangkjøring av sensorer og kommunikasjon med Analog Devices sine tilknyttede skybaserte tjeneste (figur 2).

Den 32-biters ADuCM4050 MCU-en tilbyr et omfattende prosesseringsmiljø for industrielle tingenes Internett (IIoT)-konstruksjoner som Analog Devices sin EagleEye. For å støtte komplekse industrielle konstruksjonsbelastninger, bygger ADuCM4050 på en 52 megahertz (MHz) Arm® Cortex®-M4F-prosessorkjerne med integrert flytetallsbrikke (FPU – floating point unit), minnebeskyttelsesenhet (MPU – memory protection unit), maskinvare-kryptografisk akselerator og beskyttet nøkkellagring.

Figur 2: EagleEye-prøvesettets MCU-delsystem, som er basert på Analog Devices sin ADuCM4050, støtter IIoT-konstruksjoner på høyere nivå og leverer konnektivitetstjenester lokalt og mellom settet og skyen eller andre styringssystemer for bygninger. (Bildekilde: Analog Devices)

Et sett med integrerte strømstyringsfunksjoner, inkludert flere strømmoduser og klokkestyringspuls (clock gating)-funksjoner, gjør det mulig for enheten å oppnå drift med lavt energiforbruk. Som et resultat krever MCU-en bare 41 mikroampere per megahertz (μA/MHz) (typisk) i aktiv modus og 0,65 μA (typisk) i dvalemodus. I inaktive perioder bruker prosessoren bare 0,20 μA (typisk) under sin rask-oppvåking-nedstenging-modus og bare 50 nanoampere (nA) under full avstengningsmodus.

Slik kommer du raskt i gang med persontelling

I prøvesettet kombinerer Analog Devices DSP- og MCU-delsystemene med en kamerasensor, et linseglass, lysdioder og knapper i en kompakt kapsling (figur 3).

Figur 3: Sensorenheten for 2D-syn i Analog Devices sitt EagleEye-prøvesett er utviklet for rask distribusjon og enkelt montering over et interesseområde for persontelling. (Bildekilde: Analog Devices)

Utviklere kan raskt distribuere persontelling ved å enkelt montere sensorenheten i et rom eller innendørsområde, rett over et interesseområde (ROI). Sensoren kan bruke strøm fra en rekke kilder. Brukere kan legge en ledning til enhetens likestrømskontakt for å forsyne en likestrømskilde på 5,5 til 36 volt, eller strømsette den ved å bruke en USB-strømkilde med en mikro-USB-kabel, eller USB-skjøteledning for avstander over 1 meter (m).

Etter montering av sensorenheten, kan brukere visuelt bekrefte sensorposisjoneringen og ønsket synsfelt (FOV – field of view) ved å bruke den tilknyttede EagleEye PeopleCount-appen som er tilgjengelig på Apple App Store for iOS-nettbrett eller på Google Play for Android-nettbrett (figur 4).

Figur 4: Analog Devices sin EagleEye PeopleCount-app muliggjør enkel bekreftelse av sensorenhetens plassering før igangkjøring. (Bildekilde: Analog Devices)

Etter at brukere har bekreftet sensorens FOV, fortsetter de med den kjappe igangkjøringsprosessen for enheten. Under igangkjøring, og senere under drift, kan brukere observere DSP- og MCU-lysdiodene som er innebygd i sensorenheten for å overvåke den gjeldende statusen til de respektive delsystemene (tabell 2).

Tabell 2: Separate lysdioder innebygd i Analog Devices sin EagleEye-prøvesett-sensorenhet gir kontinuerlig uttrykk for tilstanden til DSP- og MCU-delsystemene. (Tabellkilde: Analog Devices)

Appen leder brukere gjennom de få trinnene som kreves for igangkjøring av sensorer. I denne prosessen gir brukere uttrykk for hvilke områder algoritmen skal overvåke innenfor synsfeltet ved å merke en rekke inkluderende masker, for eksempel gulvmasken (figur 5, venstre). Områder som skal ekskluderes er like viktig for å oppnå nøyaktige tellinger. Under igangkjøringsprosessen gjør den tilknyttede appen det mulig for brukere å angi forskjellige ekskluderingsmasker, for eksempel vinduer og skjermer (figur 5, høyre).

Figur 5: Under igangkjøring benytter brukere den tilknyttede appen til å identifisere områder som EagleEye PeopleCount-algoritmen skal undersøke eller ignorere. Dette gjøres ved hjelp av inkluderende masker som gulvmasken (venstre) og ekskluderende masker (høyre) for vinduer eller andre områder som forringer persontellingens nøyaktighet. (Bildekilde: Analog Devices)

Når sensorenheten er montert og satt i drift, begynner den å sende metadataene sine til Analog Devices sin sky. Ved å logge inn i skyen med påloggingsinformasjonen som ble gitt under registreringen, kan brukere undersøke en serie med grafiske representasjoner av personnærvær (figur 6).

Figur 6: Etter montering og igangkjøring av Analog Devices sin sensorenhet for EagleEye-prøvesettet, kan brukere logge seg på et nettbasert dashbord i Analog Devices sin sky for å se nærværsdata i sanntid. (Bildekilde: Analog Devices)

Analog Devices sin EagleEye PeopleCount-teknologiplattform kan integreres i tilpassede konstruksjoner som er bygget med egnet Blackfin-prosessor og eksternt flashminne. Analog Devices gjør også EagleEye-programvarepakken tilgjengelig for registrerte prøvesett-kunder. For det nedstrøms MCU-delsystemet kan utviklere tilby tilleggsfunksjoner, for eksempel flere sensorer, ved å bruke en hvilken som helst systemplattformkonstruksjon som er i stand til å kjøre det sensoriske EagleEye-grensesnittet og levere den nødvendige konnektiviteten. For utviklere som imidlertid ønsker å kjapt anvende persontelling i styringssystemene for bygningene sine, tilbyr Analog Devices sitt EagleEye-prøvesett en nøkkelferdig sensor-til-sky-løsning.

Konklusjon

Ettersom selskaper betaler prisen for den betydelig økende energiforbruken i bygninger fra kontorbelysning, oppvarming og kjøling, driver effektiv ressursforvaltning av ofte ledige kontorlokaler et behov for mer nøyaktige nærværsdata. ADSW4000KTZ-prøvesettet er basert på en proprietær algoritme som kjører på en digital signalprosessor med lavt energiforbruk, og det leverer en omfattende sensor-til-sky-plattform som brukes til å evaluere og distribuere nærværsovervåking, og som er i stand til å levere sanntidsdata om nærvær på romnivå i henhold til det som er nødvendig for å gi mer effektiv energistyring i bygninger.

Referanser

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/