FenixEdu™

Dissertação

{en_GB=Internet of Things for Room Occupancy Monitoring} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=Determinar o número e localização de utilizadores dentro de um edifício é informação importante tanto por razões de eficiência como de segurança. Muitos métodos podem ser utilizados para este propósito. Neste trabalho utilizámos algumas dessas abordagens de modo a encontrar tecnologias que fornecem uma estimação de qualidade suficiente da ocupação de uma sala, que cumpram os critérios de ser uma solução de baixo preço, não intrusiva e que preserva a privacidade do utilizador. Logo, utilizámos tecnologias baseadas na visão apenas como controlo das experiências, focando-nos noutros tipos de sensores para as soluções apresentadas. Como experiência preliminar, começamos por testar o sensor ToF e o radar mmWave para contar veículos que passam na cancela de um parque para carros, desenvolvendo software e hardware para este propósito. O próximo passo foi abordar o problema de contar pessoas dentro de uma sala. Hardware e Software específico foi desenvolvido para cada tecnologia escolhida que foi testada e afinada em diferentes condições experimentais. Finalmente, as quatro tecnologias foram testadas simultaneamente numa sala de reuniões real para comparar as suas performances. Os melhores resultados foram obtidos com as soluções baseadas em Câmara Térmica e ToF. Também foi possível encontrar uma correlação positiva entre o decréscimo da Qualidade do Ar e a ocupação de uma sala, no caso em que nenhumas portas ou janelas foram abertas. A Câmara Térmica revela uma maior exactidão que o sensor ToF. Contudo, este último é excelente em cenários onde uma solução de baixo custo ou baixa complexidade é necessária. , en=Determining the number and location of users inside a building is important information for both efficiency and security reasons. Many approaches can be used for this purpose. In this work we used some of these approaches to try to find technologies that provide a good enough estimation of the occupancy of a room, meeting the criteria of being low-cost, non-intrusive and preserving the user's privacy. Therefore, we used vision-based technologies only for controlling the experiments and focused on other types of sensors for the proposed solutions. As a preliminary experiment, we started by testing the ToF sensor and the mmWave Radar to count passing vehicles at a gate of a car park, for which specific hardware and software was developed. The next step was to address the problem of counting the number of persons inside a room. Specific hardware and software were developed for each selected technology that was tested and tuned in different experimental conditions. Finally, the four technologies were tested simultaneously in a real meeting room to compare their performances. The best results were obtained with the Thermal Camera and the ToF based solutions. We also found a positive correlation between the decrease of Air Quality and the occupancy of a room, in the situation where no doors or windows were opened. The Thermal Sensor showed a greater accuracy than the ToF Sensor. However, the latter excels in cost-effectiveness, being particularly useful in scenarios where a low cost or low complexity solution is needed. }
Keywords: {pt=Qualidade do Ar, Contagem de Pessoas, Detecção de Ocupação, Time of Flight, Câmara Térmica, IoT, en=Air Quality, People Counting, Occupancy Detection, Time of Flight, Thermal Camera, IoT}

Discussão: dezembro 2, 2019, 17:30