Vilipa - Visible light based Person and Group Detection in existing buildings

Ausgangssituation

Gebäude sind in Europa für einen erheblichen Anteil des Primärenergieeinsatzes verantwortlich, welcher durch gezielte Steuerung der Gebäudeleittechnik, basierend auf automatischer Erkennung der Personen im Gebäude oder in Teilbereichen des Gebäudes, um bis zu 40 % reduziert werden kann.

Derzeit eingesetzte Systeme basieren auf unterschiedlichen Technologien und Methoden, wobei die Installation dieser Systeme erheblichen Aufwand verursacht oder berechtigte Datenschutzbedenken auslöst. Der hohe Installationsaufwand, besonders in Bestandgebäuden, verhindert meist die Umsetzung aufgrund wirtschaftlicher Bedenken.

Ansätze, die auf bestehender Infrastruktur aufbauen, liefern jedoch aufgrund der anderweitig fokussierten Hauptaufgabe keine zuverlässigen Resultate. Das Erkennen von Personen anhand der Reflexion von sichtbarem Licht, hervorgerufen durch die Person selbst – bekannt unter dem Synonym „Visible Light Sensing" – stellt eine innovative Möglichkeit dar, die bestehende Lichtinfrastruktur zur Personenerkennung ohne Datenschutzbedenken einzusetzen.

Derzeit beschriebene Systeme vernachlässigen aber sowohl die einzusetzenden Kommunikationsschnittstellen als auch den Aspekt der Vernetzung mehrerer solcher innovativen Beleuchtungskörper und den daraus zu gewinnenden Daten.

Ziele und Innovationsgehalt

Projektziel ist die Überprüfung der wirtschaftlichen und technischen Sinnhaftigkeit und der Umsetzbarkeit eines Ansatzes für ein Netzwerk von Beleuchtungskörpern, die aufbauend auf der Technologie des Visible Light Sensings Personenerkennung durchführen.

Eines der Hauptaugenmerke dabei ist der Aspekt der Unterscheidung von Personen und Gruppen sowie das Erkennen von Parametern wie Gehgeschwindigkeit der Personen durch Vernetzung der Beleuchtungskörper und gegebenenfalls auch die Detektion abnormaler Zustände.

Um das geplante System auch von wirtschaftlicher Seite für den Einsatz in Bestandsgebäuden umsetzbar zu machen, besteht ein weiterer Schwerpunkt des Projekts darin, die Kommunikation der Beleuchtungskörper untereinander sowie mit einem übergeordneten System zu ermöglichen, ohne der Notwendigkeit von zusätzlichem Installationsaufwand. Als Basis sollen Machine-Learning-Algorithmen zum Einsatz kommen, sowohl für die durchzuführende Detektion als auch für die Klassifikation.

Methodische Vorgehensweise

Aufbauend auf einen iterativen Ansatz werden Labormuster einer Leuchte, bestehend aus LEDs als Lichtquellen und lichtempfindlichen Elementen als Empfangseinheiten, welche die Erkennung von Personen oder Personengruppen durch die Messung der Intensität des reflektierten Lichts ermöglichen, entworfen.

Diese Labormuster werden in weiterer Folge zu einem Netzwerk kooperierender Knoten integriert und schlussendlich in einem Test-Bed anhand repräsentativer Testszenarien validiert. Die nachfolgende Abbildung zeigt eine schematische Übersicht des angestrebten Systems.

Erwartete Ergebnisse

Das Ergebnis des Projektes soll die Evaluierung eines Konzepts für ein Netzwerk von Beleuchtungskörpern sein, welches mit hoher Erfolgsrate die Anzahl der Personen in einem Teilbereich eines Gebäudes bestimmt. Außerdem sollen Parameter wie die Gehgeschwindigkeit der Personen festgestellt werden.

Der Installationsaufwand soll minimal klein und daher wirtschaftlich umsetzbar sein. Ebenso wird eine hohe Modifizierbarkeit des Systems angestrebt und eine Beurteilung der technischen und wirtschaftlichen Vor- und Nachteile des Ansatzes durchgeführt.

Projektleitung

• Dr. Andreas Peter Weiss
• Joanneum Research Forschungsgesellschaft.mbH

Projekt- bzw. Kooperationspartner:innen

Graz University of Technology (TUG) - Institut für Hochfrequenztechnik (IHF)

JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH
MATERIALS - Institut für Oberflächentechnologien und Photonik Smart Connected Lighting
Dr. Andreas Peter Weiss
Industriestraße 6
A-7423 Pinkafeld
Tel.: +43 (316) 876-3605
E-Mail: andreas-peter.weiss@joanneum.at
Web: www.joanneum.at/materials/das-institut/forschungsgruppen/smart-connected-lighting