挑戰(zhàn)

在家里和辦公室里，人們很容易看到燈沒關(guān)，即使附近幾乎沒有人。

除了花費(fèi)更多，這種照明對(duì)環(huán)境也有負(fù)面影響。我們?cè)絹碓揭蕾囉邢薜摹⒉豢稍偕哪茉磥戆l(fā)電，而這些能源經(jīng)常被浪費(fèi)。

雖然我們?cè)诩抑械哪茉词褂昧渴敲x上的，但在辦公室中，使用量要多得多。因此，對(duì)環(huán)境和成本的負(fù)面影響要多得多。這需要我們采取積極行動(dòng)。

當(dāng)張貼“請(qǐng)?jiān)陔x開前關(guān)燈”的標(biāo)志影響很小或沒有影響時(shí)，考慮到燈的數(shù)量、覆蓋面積和其他因素，損失的幅度更大。讓某人通過每次都關(guān)掉燈來解決過度照明的問題是不可行的。人類的記憶是易變的，不可依賴。

讓我們了解一下單個(gè)燈泡的影響。一個(gè)10瓦的燈泡每小時(shí)耗電0.01千瓦（kWh）。假設(shè)1千瓦時(shí)的成本為12美分。那么，在不需要時(shí)點(diǎn)亮的每10瓦燈泡將花費(fèi)每小時(shí)0.12美分。

我們會(huì)讓你的基本算術(shù)技能來計(jì)算整個(gè)辦公室的總成本，方法是用燈的數(shù)量乘以上面的數(shù)字。

那么我們?nèi)绾谓鉀Q這個(gè)問題呢？

雖然市場(chǎng)上有很多智能控制和自動(dòng)化解決方案，但大多數(shù)解決方案需要定期設(shè)置額外的硬件，并導(dǎo)致額外的維護(hù)成本。

有沒有更好的方法來應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)？

所有辦公場(chǎng)所都設(shè)置了攝像頭來監(jiān)控該區(qū)域。我和同事們集思廣益，通過最少的投資來解決這個(gè)問題。

可以使用這些捕捉不同幀的相機(jī)來自動(dòng)關(guān)閉燈光？

方案

解決方案是通過計(jì)算機(jī)的眼睛——通過計(jì)算機(jī)視覺——表達(dá)我們節(jié)約能源的意圖。

那么計(jì)算機(jī)視覺到底是什么呢？

“計(jì)算機(jī)視覺，通常縮寫為CV，被定義為一個(gè)研究領(lǐng)域，旨在開發(fā)幫助計(jì)算機(jī)‘看到’和理解照片和視頻等數(shù)字圖像內(nèi)容的技術(shù)。”

該系統(tǒng)將觀察來自攝像機(jī)的輸入流，這基本上是攝像機(jī)的視野。每個(gè)捕獲的幀被劃分為4個(gè)區(qū)域。如果某個(gè)區(qū)域中沒有人，則屬于該區(qū)域的燈光將關(guān)閉。

這個(gè)解決方案是用opencv4 Nodejs實(shí)現(xiàn)的，用于流行的開源計(jì)算機(jī)視覺庫OpenCV。連同socket.io和express用于渲染一個(gè)web應(yīng)用程序，以顯示實(shí)時(shí)視頻流并模擬燈光的打開和關(guān)閉。

實(shí)施步驟

1.導(dǎo)入所需的庫。

constsocketIOProvider=require('socket.io');

constcv=require('opencv4nodejs');

2.開始從相機(jī)捕捉視頻源。

constfps=30;//framespersecond
/**
*videosourcesetto0forstreamfromwebcam
*videosourcecanbeseturlfromipcamalsoeg:"http://192.168.1.112:8080/video"
*/

constvideoSource=0;
constvideoCap=newcv.VideoCapture(videoSource);
videoCap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,600);
videoCap.set(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,600);

3.讀取并以常規(guī)幀速率將其流式傳輸?shù)?a href="http://www.nxhydt.com/v/tag/1722/" target="_blank">網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序。

setInterval(()=>{
constframe=videoCap.read();
constimage=cv.imencode('.jpg',frame).toString('base64');
io.emit('new-frame',{live:image});
},1000/fps);

4.以大于實(shí)時(shí)流的間隔讀取以確定用戶存在。

/**
*Sincevideo/imagetransformationsarecomputionallyexpensiveoperations,theseoperationsareperformedindependentoflivefeedstreaming.
*/

setInterval(()=>{
constframe=videoCap.read();
constfaces=detectFaces(frame);
constimageWithFaces=cv.imencode('.jpg',frame).toString('base64');
io.emit('new-frame',{transformed:imageWithFaces,transformationData:calculatePeoplePosition(frame,faces)});
},10000/fps);

5.使用任何OpenCV分類器檢測(cè)人。在這個(gè)解決方案中，使用了“HAAR正面人臉分類器”。

/**
*
*Facedetectiontransformationonthestream
*/

constdetectFaces=(frame)=>{
letfaces=[];
constimage=frame.bgrToGray();
constclassifier=newcv.CascadeClassifier(cv.HAAR_FRONTALFACE_ALT2);
constresults=classifier.detectMultiScale(image);
if(results.objects.length){
results.objects.forEach((faceRect,i)=>{
if(results.numDetections[i]

	6.在框架上標(biāo)記面部，以便可視化檢測(cè)。
/**
*Drawingrectsaroundfacesonframe
*/
constdrawFaces=(frame,faceRect)=>{
constrect=cv.drawDetection(frame,faceRect,{
color:newcv.Vec(255,0,0),
segmentFraction:4
});
};

	7.確定人們相對(duì)于框架的位置，以確定他們所在的區(qū)域，從而只照亮那些部分。確定的結(jié)果隨后被發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序進(jìn)行照明模擬。更改燈泡顏色以模擬要照亮的區(qū)域。

	

	結(jié)論

	這是展示技術(shù)如何通過節(jié)約能源來改善地球的眾多例子之一。你還可以通過這個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)如何解決常見的工作場(chǎng)所挑戰(zhàn)。

	上述解決方案的源代碼：https://github.com/Mudassir-23/opencv-nodejs-energy-saver

	編輯：黃飛