Come utilizzare una soluzione drop-in per accelerare lo sviluppo di sofisticati progetti di monitoraggio della presenza

Il monitoraggio della presenza gioca un ruolo chiave nell'automazione degli edifici, nella salute, nella sicurezza e nella protezione. Anche se gli sviluppatori possono creare soluzioni adeguate per il conteggio delle persone con i componenti disponibili e sviluppare algoritmi appropriati, questo può richiedere tempo e denaro. Tra le crescenti aspettative per una consegna più veloce di soluzioni con capacità e caratteristiche più sofisticate e aggiornate, compreso il supporto per i requisiti di distanziamento sociale, è necessario un approccio più semplice e veloce.

Questo articolo discute il monitoraggio della presenza e perché è diventato così centrale. Quindi presenta e descrive come iniziare con un kit completo, end-to-end per il conteggio delle persone di Analog Devices. Utilizzando il kit, i progettisti possono soddisfare i diversi requisiti per un numero crescente di applicazioni sofisticate basate sulla funzionalità di monitoraggio della presenza.

Perché è importante il monitoraggio della presenza

La capacità di monitorare il numero di persone, la loro posizione e il loro movimento all'interno di un edificio sta trovando un ruolo sempre più centrale in molte applicazioni. All'interno dei sistemi di gestione automatizzata degli edifici (BMS), la capacità di tracciare l'utilizzo delle stanze e i movimenti delle persone presenti rimane fondamentale per ottimizzare l'uso di uffici, sale riunioni e altre aree comuni. Durante i picchi della pandemia di Covid-19, questa capacità aiuta a garantire che le persone presenti possano mantenere una distanza di sicurezza negli spazi interni.

Anche quando le persone tornano negli uffici, la capacità di monitorare le presenze aiuta le aziende a limitare lo spreco di energia negli spazi inutilizzati dell'edificio. I tassi di presenza negli uffici che erano già scesi a circa il 68% nel 2019 [a] sono crollati durante la pandemia, tornando solo a circa il 32% a metà del 2021 [b].

Al di là dell'ottimizzazione dell'uso degli spazi interni e del distanziamento sociale, tuttavia, la misurazione attiva della presenza è diventata essenziale per frenare il crescente consumo energetico. Secondo il World Green Building Council [1], gli edifici contribuiscono al 39% di tutte le emissioni di carbonio a livello globale. Nello specifico, l'energia usata per illuminare, riscaldare e raffreddare gli edifici rappresenta il 28% delle emissioni di carbonio a livello mondiale. (Il restante 11% si riferisce ai costi di carbonio per materiali e costruzione nel ciclo di vita dell'edificio.)

Dopo essere rimaste piatte per la maggior parte dell'ultimo decennio, le emissioni di carbonio legate all'edilizia sono salite a un massimo storico nel 2019 a causa di un maggior fabbisogno energetico determinato dai cambiamenti climatici. Infatti, il 2019 si è rivelato l'anno del caldo da record, sorpassando il 2016, quando i modelli meteorologici e l'aumento delle temperature globali si sono combinati per formare una "tempesta perfetta" di caldo insolito.

Questa tendenza climatica è continuata, con il 2020 che si sta dimostrando ancora più caldo del 2019. Di conseguenza, i tre anni più caldi finora registrati sono il 2016 (1°), il 2020 (2°) e il 2019 (3°), secondo la US National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) [2]. La tendenza continua, luglio 2021 si è dimostrato il mese più caldo mai registrato in tutto il mondo [3]. Con i quattro mesi che hanno preceduto luglio, ciascuno classificato nei 10 mesi più caldi mai registrati [4], il NOAA prevede che il 2021 diventerà probabilmente uno dei 10 anni più caldi mai registrati a livello globale.

Le strategie nazionali per ridurre le emissioni di carbonio che influiscono sul clima si concentrano principalmente sull'utilizzo più efficiente dell'energia negli edifici. Per le singole aziende, la riduzione del consumo energetico offre benefici diretti in termini economici, ma anche per il benessere dei loro dipendenti.

Nonostante la crescente importanza dei dati di base sulla presenza nel ridurre al minimo l'utilizzo di energia, la maggior parte delle aziende si basa sui dati di accesso dei cartellini magnetici o sull'osservazione visiva, nessuno dei quali può fornire informazioni precise e aggiornate sull'utilizzo delle stanze necessarie per un'efficace gestione energetica dell'edificio. È necessario un mezzo più efficace per il rilevamento delle presenza.

Implementare una soluzione di rilevamento della presenza

La progettazione e l'implementazione di una soluzione automatizzata di rilevamento della presenza richiede competenze in più aree per combinare sensori, processori a bassa potenza e connettività con algoritmi accurati di conteggio delle persone in applicazioni complete, capaci di rispondere istantaneamente quando le persone entrano ed escono dagli spazi interni. Questo richiede tempo e risorse di sviluppo e supporto. Analog Devices offre un percorso più semplice con ADSW4000 EagleEye, una piattaforma drop-in completa basata su sensori di visione 2D, a bassa potenza e a bassa larghezza di banda, progettata specificamente per fornire dati aggiornati per ottimizzare l'utilizzo degli spazi e ridurre al minimo il consumo energetico.

Il kit comprende l'algoritmo proprietario PeopleCount di Analog Devices che si esegue su un modulo della serie ADSP-BF707 di processori di segnali digitali (DSP) Blackfin di Analog Devices. ADSW4000 EagleEye fornisce dati di utilizzo per spazi interni separati, permettendo alle aziende di bilanciare l'utilizzo degli uffici e il consumo energetico per la massima utilità.

Poiché esegue l'analisi delle immagini e il conteggio delle persone esclusivamente sul processore Blackfin, l'algoritmo di EagleEye salva tutte le immagini sul modulo ADSW4000, quindi nessuna informazione di identificazione personale lascia mai la piattaforma, in conformità con un numero crescente di normative mondiali sulla privacy. Infatti, i risultati generati dal processore Blackfin sono limitati a un pacchetto di dati che contiene il numero di persone in una regione di interesse (ROI) monitorata, la loro posizione x,y in quella regione, e se sono in movimento o meno.

Per accelerare lo sviluppo di applicazioni di monitoraggio della presenza di alto livello, Analog Devices integra la piattaforma ADSW4000 EagleEye PeopleCount nel kit di prova EVAL-ADSW4000KTZ EagleEye. Servendo come un'implementazione completa da sensore a cloud chiavi in mano del suo algoritmo EagleEye, il kit di prova permette agli utenti di implementare immediatamente il monitoraggio della presenza utilizzando l'app disponibile e il dashboard online basato su cloud. In alternativa, il kit può servire come base per sistemi personalizzati, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi sulle loro applicazioni di livello superiore piuttosto che sui dettagli dell'implementazione dei loro metodi di conteggio delle persone.

I singoli sottosistemi accelerano l'implementazione

Il kit di prova EagleEye comprende una coppia di sottosistemi, uno basato sul DSP Blackfin per generare i dati di conteggio delle persone e l'altro basato sull'unità microcontroller (MCU) ADuCM4050 di Analog Devices per gestire la connettività e le funzionalità applicative di livello superiore (Figura 1). Come accennato in precedenza, la funzionalità critica di conteggio delle persone si trova nel sottosistema EagleEye DSP del kit di prova che esegue l'algoritmo ADSW4000 EagleEye.

Figura 1: Nel kit di prova EagleEye di Analog Devices, un sottosistema DSP acquisisce ed elabora le immagini utilizzando l'algoritmo ADSW4000 EagleEye PeopleCount in esecuzione su un modulo della serie ADSP-BF707 Blackfin DSP di Analog Devices. (Immagine per gentile concessione di Analog Devices)

Per l'acquisizione delle immagini nella regione di interesse, il sottosistema utilizza un modulo di rilevamento di visione 2D basato sul System-on-Chip (SoC) di immagini digitali CMOS ASX340AT3C00XPED0-DPBR di onsemi combinato con un filtro a infrarossi (IR). Lavorando con i servizi del framework EagleEye di Analog Devices, l'algoritmo EagleEye PeopleCount ADSW4000 viene eseguito sul DSP Blackfin ADSP-BF707 utilizzando la memoria flash seriale IS25LP512M da 512 MB di ISSI e la memoria sincrona ad accesso casuale dinamico (SDRAM) MT46H64M16LF di Micron Technology, da 1 GB a bassa potenza con doppia velocità di trasmissione dati (DDR).

In questo sottosistema, il DSP ADSP-BF707 Blackfin è adatto a gestire i complessi compiti di acquisizione ed elaborazione delle immagini richiesti per il conteggio delle persone. La sua pipeline di elaborazione del segnale include unità hardware multiple di moltiplicazione-accumulazione (MAC) insieme a capacità SIMD (istruzione singola, dati multipli).

Eseguito sul processore ADSP-BF707 Blackfin, l'algoritmo ADSW4000 ADI EagleEye PeopleCount assicura una precisione fino al 90% nel conteggio all'interno dell'area di interesse. Altrettanto importante, il sottosistema genera i risultati rapidamente. Ad esempio, il sottosistema richiede solo 300 ms dal momento in cui una persona entra in un ROI per identificare che tale regione è passata dallo stato libero a quello occupato. Il tempo richiesto per identificare un cambiamento di stato della ROI da occupato a libero è configurabile dall'utente, con un'impostazione predefinita di cinque minuti.

La latenza è ugualmente bassa per il conteggio delle persone e i dati di localizzazione generati. L'algoritmo fornisce dati aggiornati sul conteggio delle persone e sulla posizione entro 1,5 secondi dopo che un individuo si sposta in una zona definita dall'utente durante la messa in servizio. Dopo aver rilevato una persona, l'algoritmo richiede solo 113 ms per fornire dati aggiornati sul conteggio e sulla posizione.

Come notato in precedenza, la piattaforma EagleEye di Analog Devices non trasmette alcuna immagine acquisita. Invece, il DSP usa la porta UART (ricetrasmettitore asincrono universale) in modalità push per trasmettere i metadati di presenza. Trasmesso in formato JSON, questo pacchetto di metadati include lo stato (occupato o libero), il numero delle persone, la posizione delle persone come coordinate x,y, insieme ad altri dati (Tabella 1).

Tabella 1: L'algoritmo EagleEye di Analog Devices mantiene la privacy degli utenti non trasmettendo informazioni di identificazione personale, ma generando un pacchetto che include i metadati qui elencati. (Tabella per gentile concessione di Analog Devices)

A valle del sottosistema DSP, il sottosistema MCU ADuCM4050 si esegue nell'ambiente AWS FreeRTOS, supportando l'applicazione EagleEye di alto livello e i servizi di connettività necessari per la messa in servizio dei sensori e la comunicazione con il servizio associato basato su cloud di Analog Devices (Figura 2).

L'MCU ADuCM4050 a 32 bit offre un ambiente di elaborazione completo per applicazioni Internet delle cose industriale (IIoT) come EagleEye di Analog Devices. Per supportare i complessi carichi di lavoro delle applicazioni industriali, ADuCM4050 si basa su un core di processore Arm®Cortex®-M4F da 52 MHz con unità in virgola mobile (FPU) integrata, unità di protezione della memoria (MPU), acceleratore crittografico hardware e memorizzazione protetta delle chiavi.

Figura 2: Basato su ADuCM4050 di Analog Devices, il sottosistema MCU del kit di prova EagleEye supporta l'applicazione IIoT di livello superiore e fornisce servizi di connettività a livello locale e tra il kit e il cloud o altri sistemi di gestione degli edifici. (Immagine per gentile concessione di Analog Devices)

Una serie di caratteristiche integrate di gestione dell'alimentazione come le modalità multiple di alimentazione e capacità di controllo dei segnali di clock permettono al dispositivo di funzionare a bassa potenza. Come risultato, l'MCU richiede solo 41 μA/MHz (tipico) in modalità attiva e 0,65 μA (tipico) in modalità di ibernazione. Durante i periodi di inattività, il processore consuma solo 0,20 μA (tipico) nella sua modalità di spegnimento con riattivazione veloce o solo 50 nA in modalità di spegnimento completo.

Come iniziare rapidamente a contare le persone

Nel kit di prova, Analog Devices combina i sottosistemi DSP e MCU con un sensore ottico, un obiettivo, LED e pulsanti in un pacchetto compatto (Figura 3).

Figura 3: Progettato per una rapida implementazione, il sensore di visione 2D nel kit di prova EagleEye di Analog Devices può essere facilmente montato sopra una regione di interesse per il conteggio delle persone. (Immagine per gentile concessione di Analog Devices)

Gli sviluppatori possono implementare rapidamente il conteggio delle persone montando l'unità sensibile in una stanza o uno spazio interno, direttamente sopra una regione di interesse. Il sensore può utilizzare varie fonti di alimentazione. È possibile collegare un filo elettrico al connettore c.c. dell'unità per fornire una fonte di corrente continua da 5,5 a 36 V oppure alimentarla tramite una fonte di alimentazione USB mediante un cavo micro USB o una prolunga USB attiva per distanze superiori a 1 metro.

Dopo aver montato l'unità sensibile, si possono confermare visivamente il posizionamento del sensore e il campo visivo desiderato (FOV) utilizzando l'app EagleEye PeopleCount, disponibile nell'Apple App Store per tablet iOS o in Google Play per tablet Android (Figura 4).

Figura 4: L'app EagleEye PeopleCount di Analog Devices consente di confermare facilmente il posizionamento dell'unità sensibile prima della messa in servizio. (Immagine per gentile concessione di Analog Devices)

Dopo aver verificato il FOV del sensore, si può procedere con il breve processo di messa in servizio del dispositivo. Durante la messa in servizio e successivamente durante il funzionamento, si possono osservare i LED DSP e MCU integrati nell'unità sensibile per monitorare lo stato attuale dei rispettivi sottosistemi (Tabella 2).

Tabella 2: I LED separati integrati nell'unità sensibile del kit di prova EagleEye di Analog Devices forniscono un'indicazione continua dello stato dei sottosistemi DSP e MCU. (Tabella per gentile concessione di Analog Devices)

L'app guida l'utente attraverso i passi necessari per la messa in servizio del sensore. In questo processo, l'utente indica quali aree l'algoritmo deve monitorare all'interno del FOV contrassegnando una serie di maschere inclusive, ad esempio la maschera del pavimento (Figura 5, a sinistra). Le aree da escludere sono altrettanto importanti per un conteggio accurato. Durante il processo di messa in servizio, l'app associata permette di specificare diverse maschere di esclusione, ad esempio, finestre e monitor per PC (Figura 5, destra).

Figura 5: Durante la messa in servizio, è possibile utilizzare la companion app per identificare le aree che l'algoritmo EagleEye PeopleCount deve esaminare o ignorare, specificando maschere inclusive come la maschera del pavimento (a sinistra) e maschere esclusive (a destra) per finestre o altre aree che riducono la precisione del conteggio delle persone. (Immagine per gentile concessione di Analog Devices)

Una volta montata e messa in servizio, l'unità sensibile inizia a trasmettere i metadati al cloud di Analog Devices. Accedendo al cloud tramite le credenziali fornite durante la registrazione, l'utente può esaminare una serie di rappresentazioni grafiche della presenza (Figura 6).

Figura 6: Dopo aver montato e messo in servizio l'unità sensibile del kit di prova EagleEye di Analog Devices, l'utente può accedere a un dashboard online nel cloud di Analog Devices per visualizzare i dati in tempo reale. (Immagine per gentile concessione di Analog Devices)

La piattaforma tecnologica EagleEye PeopleCount di Analog Devices può essere incorporata in progetti personalizzati creati con il processore Blackfin appropriato e una memoria flash esterna adatta. Inoltre, Analog Devices rende il pacchetto software EagleEye disponibile per i clienti registrati del kit di prova. Per il sottosistema MCU a valle, gli sviluppatori possono fornire funzionalità aggiuntive tra cui più sensori, utilizzando qualsiasi piattaforma di sistema in grado di eseguire l'interfaccia sensoriale EagleEye e fornire la connettività richiesta. Per gli sviluppatori che desiderano applicare rapidamente il conteggio delle persone nei loro sistemi di gestione degli edifici, tuttavia, il kit di prova EagleEye di Analog Devices è una soluzione chiavi in mano dal sensore al cloud.

Conclusione

Poiché le aziende pagano caro il consumo energetico degli edifici - illuminazione, riscaldamento e raffreddamento degli uffici - una gestione efficace delle risorse degli spazi spesso liberi sta portando alla necessità di aver dati più accurati sulla presenza. Basato su un algoritmo proprietario che si esegue su un processore di segnali digitali a bassa potenza, il kit di prova ADSW4000KTZ è una piattaforma completa dal sensore al cloud per valutare e implementare il monitoraggio della presenza, in grado di fornire dati di presenza in tempo reale a livello di singolo ambiente, necessari per una gestione energetica più efficace dell'edificio.

Riferimenti

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/