Somatosensoriyel etkileşime dayalı akıllı ev kontrol ve izleme sistemi
Bilim ve teknolojinin artan gelişimi ve toplumun ilerlemesi ile birlikte, insanların daha iyi bir yaşam talebi gün geçtikçe artmakta ve yaşam kalitesi için de giderek artan gereksinimler bulunmaktadır. İnsanların ev aletleri kontrol yöntemleri, anahtarı kapatmak için ilk düğmeye basmaktan kızılötesi uzaktan kumandaya ve hatta cep telefonu uygulama uygulamalarına doğru gelişti. Günümüzde, cep telefonu uygulamalarından daha da uzaklaşmak ve ev ekipmanını kontrol etmek için somatosensoriyel teknolojiyi kullanmak bile mümkün.
Mevcut akıllı ev teknolojisi teorisine dayanan bu makale, buna dayalı bir akıllı ve izleme sistemi tasarlar.Kullanıcılar basit hareketlerle ev ekipmanını kontrol edebilir. Yaşlı veya çocuklu aileler için, birisi aniden yere düştüğünde ve diğer tehlikeli durumlarda, sistem otomatik olarak alarm verecek ve gerçek durumu yerinde veliye gönderecektir.
1 Sistem genel yapı tasarımı
Sistem esas olarak algılama terminal modülleri, çekirdek işleme modülleri ve sinyal işleme modüllerinden oluşur.Sistemin genel yapısı Şekil 1'de gösterilmiştir.
Şekil 1'den görülebileceği gibi, sistem algılama terminalinden video görüntü bilgisini aldıktan sonra, bunu çekirdek işleme modülünde hareket belirleme ve düşme tespitini tamamlayan çekirdek işleme modülüne geçirir Bundan sonra, bir yandan algılanan düşme bilgisi ağ üzerinden kullanıcıya gönderilir. Ayrılmış adres; diğer yandan hareket tanıma sinyali seri port üzerinden üst bilgisayar mikro kontrol birimine (MCU) gönderilir ve ZigBee LAN'daki alt bilgisayar MCU, elektrikli ekipmanın kontrolünü gerçekleştirmek için üst bilgisayar tarafından gönderilen kontrol bilgilerini alır.
2 Sistem tasarımı ve uygulaması
Sistemin tasarım akış şeması Şekil 2'deki gibi gösterilmiştir.
Şekil 2'deki sistem tasarım sürecinde, algılama terminali bilgi toplamayı gerçekleştirmek için Kinect sensörlerini kullanır; çekirdek işleme terminali, kemik eklem noktalarının uzamsal bilgilerine dayanarak eylem kararları verir ve eylemlere yanıt verir; kullanıcının ev kontrol hizmetini tamamlaması gerektiğinde, bilgi iletilir. MCU'ya, ev ekipmanının kontrolünü gerçekleştirin, tehlikeli bir durum bulunduğunda, bilgiler ağ üzerinden veliye gönderilir.
2.1 Bilgi toplama
Sistemin bilgi koleksiyonu, insan vücudunun 20 kemik düğümünün bilgisini elde etmek için Kinect sensörünü kullanır, kemik düğümlerinin üç boyutlu konum bilgilerine göre karşılık gelen insan iskeletini oluşturur ve karşılık gelen insan iskeletinin koordinatlarını bulur.
2.2 Bilgi işleme
Bilgi işleme, gerçek zamanlı hareket belirlemeyi ve alınan veriler üzerinde düşme algılamayı içerir.
2.2.1 Jest kararı
Kinect sensörünün bilgi toplama frekansı 30 kare / sn'dir. 30 ardışık kare için sağ taraftaki kemik noktasının koordinat değişikliği eşiği aştığında, hareketin meydana geldiği kabul edilir ve veri akışı çıkarılır ve modelle karşılaştırılarak sınıflandırma tamamlanır.
Sağ el kemik noktasından omurga kemiği noktasına ve sol ve sağ omuz kemiği noktalarına Öklid mesafesini hareket ayrımcılığına yönelik özellik verileri olarak alarak Öklid mesafesi hesaplama formülü şöyledir:
Formülde d, Öklid mesafesinin sayısal değeridir, (x1, y1, z1), (x2, y2, z2), uzaydaki herhangi iki noktanın üç boyutlu koordinatlarıdır.
Eşleştirilecek sıralamayı elde etmek için elde edilen verileri uydurma. Eşleştirilecek sıra, şablon dizisi ile karşılaştırılır ve fark eşik aralığı içinde olduğunda, hareket sınıflandırmasını tamamlamak için mevcut şablon eşleştirilir.
Sistemde iki şablon önceden tanımlanmıştır.Her şablon, sağ el kemik noktasından sol ve sağ omuza ve omurga eklem noktasına olan mesafeyi kaydeder ve eşleşecek diziyi ve şablon dizisi kemiğini kaydetmek için e1, e2, e3, e4, e5 ve e6'yı tanımlar Bir noktanın göreceli mesafesinin hatası, hesaplama formülü:
Bunlar arasında, E, sağ el kemik noktasından sol ve sağ omuz düğümlerine veya omurga düğümlerine olan hatadır, ai, şablonda depolanan belirli bir kemik noktasının göreceli mesafesidir ve bi, gerçek zamanlı olarak elde edilen karşılık gelen kemik noktasının göreceli mesafesidir.
e1, e2 ve e3, sırasıyla bir omurga, sol omuz ve sağ omuza sağ elden şablona olan uzaklık hatasını temsil eder. E4, e5 ve e6, sırasıyla sağ elden şablona iki omurga, sol omuz ve sağ omuz arasındaki mesafe hatasını temsil eder. Sistem tarafından belirlenen hata eşiği (birim : M) sırasıyla 4, 3, 3, 3, 3, 5'tir. Eşleştirilecek sekans, belirli bir şablon tarafından belirlenen eşik koşulunu karşıladığında, şablon tarafından temsil edilen hareketin meydana geldiği belirlenir.
2.2.2 Düşme algılama
Literatürde ve literatürde düşmeleri tespit etmek için ivme sensörlerinin kullanımından esinlenen bu makale, herhangi bir ekipman olmadan servisin aktivite ivme verilerini elde etmek için kemik noktalarının toplanan uzamsal konum bilgilerini kullanır.
Omurganın merkezi kemik noktasını örnek alırsak, temel fiziksel kinematik bilgisine göre ivme hesaplama formülü şöyledir:
Bunlar arasında, t-inci çerçevede kemik noktalarının ivmesini temsil eder, xt + 1 ve xt-1 sırasıyla önceki ve sonraki karelerdeki kemik noktalarına göre değişim miktarını temsil eder ve t örnekleme zaman aralığıdır.Bu makaledeki örnekleme aralığı süresi 1/30 s'dir.
Bazı daha kuvvetli egzersizler daha fazla hızlanma üretebileceğinden ve yanlış değerlendirmeye yol açabileceğinden, bu makale tespit doğruluğunu iyileştirmek için eklemlerdeki mesafe değişikliklerini daha da tespit eder. Genel düşüş algılama uygulama süreci Şekil 3'te gösterilmektedir.
Şekil 3'ten, düşme tespitinin, ivmenin eşiği aştığı ve kemik mesafesinin eşikten daha az olduğu iki belirleme koşulunu karşılaması gerektiği görülebilir. Bunlar arasında, kemik mesafesi, kalça kemiğinin ve dizin dikey yöndeki göreceli konumunu ifade eder. Birçok düşme testinden sonra, bu makalede belirlenen hızlanma eşiği 0,05 m / s2 ve kemik noktası mesafe eşiği 0,5 m olarak ayarlanmıştır.
2.3 Bilgi aktarımı
Bilgi iletimi, mobil terminal ile uzaktan iletişimi ve MCU ile seri iletişimi içerir.
2.3.1 Uzaktan iletişim
Düşme tespit edildiğinde, alarm bilgileri ve mevcut resim bilgileri ağ üzerinden üçüncü taraf bulut sunucusuna gönderilir ve sunucu, bilgileri kullanıcının cep telefonuna gönderir, böylece dışarıdaki aile üyeleri, Şekil 4'te gösterildiği gibi tehlikeli durumdan zamanında haberdar edilebilir. .
2.3.2 Seri iletişim
Ev kontrol hizmetinin tamamlanması gerektiğinde, çekirdek işlem birimi bilgileri USB seri bağlantı noktası yoluyla MCU'ya gönderir ve MCU, alınan bilgilere göre ev aletleri üzerinde yargılama işlemlerini gerçekleştirir.
Sistem, mikro denetleyici birimi MCU olarak CC2530 kullanır. CC2530, 51 tek çipli mikro bilgisayar ve ZigBee teknolojisinin çekirdeğini içeren TI tarafından başlatılan bir çiptir. Bunlar arasında ZigBee, 10 kb / s ila 250 kb / s iletim hızı ve 10 ila 100 m iletim mesafesi ile 2,4 GHz frekans bandında çalışan, kısa mesafeli yerel alan ağı kablosuz iletişim teknolojisidir.Düşük güç tüketimi ve düşük maliyet özelliklerine sahiptir.
CC2530'un tamamlaması gereken bilgi işleme iki bölüme ayrılmıştır: üst bilgisayar ve alt bilgisayar. Üstteki bilgisayar esas olarak çekirdek işlem biriminin veri bilgilerini alır, işler ve analiz eder ve bilgiyi yerel alan ağı aracılığıyla alt bilgisayara iletir. Alttaki bilgisayar elektrikli ekipmanı kontrol eder. Şekil 5, ev akıllı anahtarını gerçekleştirmek için CC2530 kullanmanın tasarım sürecini göstermektedir.
Şekil 5'te gösterilen CC2530 tasarım sürecinde, üst bilgisayar koordinatörü seri porttan gönderilen karakterleri gerçek zamanlı olarak alır ve karakterleri ZigBee kablosuz protokolü ile alt bilgisayar terminaline gönderir ve terminal, alınan karakterlere göre ev aletinin anahtarını kontrol eder.
3 Deney ve sonuç analizi
Kinect cihazının açık olduğu ve bilgisayara bağlı olduğu sistem donanım cihazlarını bağlayın ve ZigBee koordinatörü, kontrollü terminale güç sağlamak için bir USB veri kablosu aracılığıyla PC seri bağlantı noktasına bağlanır. İç mekanda doğal ışık koşulları altında test edin ve sırayla ana bilgisayar kontrol programını ve hareket tanıma programını açın. Çalışma alanı, ZigBee'nin başarılı bir şekilde ağa bağlandığını ve Kinect kameranın normal şekilde çalıştığını gösteriyor. Her grupta 30'ar kez olmak üzere iki grup hareket kontrol testi gerçekleştirilmiş ve sonuçlar Tablo 1'e kaydedilmiştir.
Tablo 1'deki verilerde gösterildiği gibi, iki test deneyinin kontrol başarı oranları sırasıyla% 86,7 ve% 80'dir ve bu, günlük ev kontrolünün tasarım gereksinimlerini karşılayabilir.
Düşme algılama deneyinde, biri anormal bir şekilde düştüğünde, sistem "düşme algılaması" uyarısı verir ve alarm bilgilerini ve mevcut görüntüyü (Şekil 6'da gösterildiği gibi) koruyucunun cep telefonuna gönderir.
4. Sonuç
Bu makale, somatosensoriyel etkileşime dayalı akıllı bir ev sistemini tanıtmaktadır.Sistem, akıllı ev kontrolünü ve tehlikeli koşulların gerçek zamanlı tespitini entegre etmektedir.Kullanıcıların uzaktan kumanda, cep telefonu APP ve diğer terminallerden ayrılmalarına olanak tanır ve ev ekipmanını hareketlerle kontrol edebilir; Yaşlılar veya çocuklar kazara düştüğünde, sistem tehlikeli durumu otomatik olarak tespit edecek ve derhal veliyi uyaracaktır. Sistem, bilgi toplama cihazı olarak geniş bir algılama aralığına sahip olan ve iç mekan ışık yoğunluğundan kolayca etkilenmeyen Kinect'i kullanır.Gece ışık miktarı yetersiz olduğunda bile kullanılabilir.
Referanslar
Fu Damei, Ni Ying. Kinect'e dayalı akıllı ev hareket kontrol sistemi araştırma ve tasarımı. Value Engineering, 2016, 35 (32): 166-168.
Zhang Jiaqing. Çin'in akıllı binalarındaki akıllı evlerin mevcut durumu ve geleceğinin analizi. Çin'in stratejik gelişen endüstrileri, 2018 (4): 47.
Wu Jiewen, Zuo Chenyu, Ni Yintang, vb. Akıllı Ev Araştırma Durumuna Genel Bakış ve Beklentiler. China Strategic Emerging Industries, 2017 (16): 6.
Guan Shanshan. Kinect'e dayalı jest tanımanın araştırma ilerlemesi. Çin Bilgisayar Kullanıcıları Derneği Ağ Uygulama Şubesi 22. Yıllık Yeni Ağ Teknolojileri ve Uygulamaları Konferansı Bildirileri, 2018.
Chen Hongmei, Lai Chongyuan, Zhang Yang ve diğerleri.Derinlik verilerine dayalı jest tanımada araştırma ilerlemesi.Jianghan Üniversitesi Dergisi (Natural Science Edition), 2018, 46 (2): 101-108.
Xu Jun, Liu Chunhua, Meng Yuexia, vb Giyilebilir hareket tanıma kontrolörü Elektronik teknoloji uygulaması, 2016, 42 (7): 68-71, 75.
Peng Yaping, He Qiange, Ke Xiyao, vd.İvme sensörüne dayalı bir düşme algılama kemeri.Elektronik ölçüm teknolojisi, 2018, 41 (11): 117-120.
Xu Huihui, Yang Miao, Qian Chaoyu. Üç eksenli hızlanma sensörüne dayalı düşme algılama sistemi. Heilongjiang Bilim ve Teknoloji Bilgileri, 2017 (6): 76.
Liao Hui, Yang Xuren.CC2530'a dayalı LED akıllı aydınlatma sisteminin tasarımı ve uygulaması. Güç Elektroniği Teknolojisi, 2018, 52 (11): 33-35.
Li Jianyong, Li Yang, Liu Xuemei. ZigBee'ye Dayalı Tahıl Deposu Çevresel İzleme Sisteminin Tasarımı. Elektronik Teknoloji Uygulaması, 2016, 42 (1): 65-67, 71.
yazar bilgileri:
Zhao Lin 1, Fang Yanhong 1, 2, Zhang Hongying 1, 2, Wang Xueyuan 1
(1. Bilgi Mühendisliği Okulu, Güneybatı Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, Mianyang 621010, Sichuan; 2. Özel Ortamlar için Temel Robotik Laboratuvarı, Sichuan Eyaleti, Mianyang 621010)
