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占用監測在建筑自動化、健康、安全和安保方面的作用至關重要。盡管開發人員能夠從現有的組件中拼湊出合適的人數統計解決方案并開發出適當的算法，但這可能需要時間和成本。隨著對更快地交付具有最新的功能和特性且支持社交距離要求的更復雜解決方案的期望越來越高，就需要一種更簡單、更快速的方法。 本文將討論占用監測及其為什么變得如此關鍵。然后，介紹如何利用 Analog Devices 全面的端到端人數統計套件開始工作。使用該套件，設計人員可以滿足數量不斷擴大的、基于占用監測功能的復雜應用的各種要求。 為什么占用監測很重要 對人員的數量、位置及其在建筑物內的移動情況的監測能力，在多種應用中的作用都在不斷擴大。在自動化樓宇管理系統 (BMS) 中，跟蹤房間利用率和居住者活動的能力仍然是實現辦公室、會議室和其他公共區域全部利益的基礎。在疫情蔓延期間，這種能力有助于確保居住者能夠在室內空間中保持安全隔離。 即使個人返回辦公樓，監測房間占用情況的能力也有助于公司限制通常情況下樓內大量未使用空間內的那部分能源浪費。2019 年已經降至約 68% 的辦公室占用率 [a] 在疫情期間急劇下降，到 2021 年中期僅恢復到約 32% 。 然而，除了優化樓內空間的使用和協助保持社交距離外，主動測量占用情況對于抑制不斷攀升的能源消耗已經變得極其重要。根據世界綠色建筑委員會 [1] 的數據，建筑和施工貢獻了全球所有碳排放的 39%。更具體地說，用于照明、加熱和冷卻建筑物的能源造成的碳排放占全球碳排放的 28%。（剩余的 11% 與材料和施工的建筑生命周期碳成本有關。） 在過去十年的大部分時間里保持平穩，但由于更多極端天氣造成的能源需求增加，與建筑有關的碳排放在 2019 年上升到了歷史最高水平。事實上，2019 年被證明是自 2016 年有記錄以來最熱的一年，當時在全球氣候模式和全球氣溫上升的夾擊下，形成了氣候異常溫暖的“完美風暴”。 這種氣候變暖的趨勢一直在持續，2020 年證明比 2019 年更溫暖。因此，根據美國國家海洋和大氣管理局 (NOAA) 的數據，迄今為止有記錄的三個最暖的年份包括 2016 年（第一）、2020 年（第二）和2019 年（第三）[2] 。而且，這一趨勢仍在繼續，2021 年 7 月被記錄為全球有史以來最熱的月份 [3]。由于 7 月之前的四個月都被列入有史以來 10 個最溫暖的月份之中 [4]，NOAA 預計 2021 年將可能成為全球有史以來 10 個最溫暖的年份之一。 在全球范圍內，減少影響氣候的碳排放的國家戰略將更有效的建筑能源利用視為其規劃的核心。對于具體公司來說，減少能源消耗會給他們的公司利潤及員工福利帶來直接的好處。 就最大限度地減少能源利用來講，盡管基本占用數據的重要性日益增加，但大多數公司還是依靠門禁卡刷卡數據或肉眼觀察——這兩種方法都不能提供建筑能源管理所需的有效、精確、最新的房間使用信息。我們需要一種更有效的占用檢測手段。 實施占用檢測解決方案 自動占用檢測解決方案的設計、實施需要多個領域的專業知識，以便將傳感器、低功耗處理器和連接與準確的人數統計算法結合起來，形成完整的應用，從而能夠在人們進入和離開室內空間時即時做出反應。開發并支持這樣的應用需要時間和資源。Analog Devices 提供了一種更簡單的途徑：ADSW4000 EagleEye，這是一款完整的基于二維視覺傳感器的、低功耗、低帶寬直接替代型平臺，旨在提供最新數據，以優化空間利用并最大限度地減少能源消耗。 該套件包括可在 Analog Devices 的 ADSP-BF707 系列 Blackfin 數字信號處理器 (DSP) 器件上運行的 Analog Devices 專有人數統計算法。ADSW4000 EagleEye 可提供獨立室內空間的利用率數據，使公司能夠平衡辦公空間的利用和能源消耗，以獲得最大的效用。 由于該器件只在 Blackfin 處理器上執行圖像分析和人數統計任務，EagleEye 算法可確保所有圖像都保留在 ADSW4000 上，因此沒有任何個人身份信息流出平臺，這符合越來越多的全球隱私法規。事實上，Blackfin 處理器生成的結果僅限于一個數據包，其中包含在感興趣區域 (ROI) 中監測到的人數、他們在該區域的坐標位置及移動情況。 為了幫助加快開發高級占用監測應用，Analog Devices 在其 EVAL-ADSW4000KTZ EagleEye 試用套件中集成了其 ADSW4000 EagleEye 人數統計平臺。作為其 EagleEye 算法的一個完整的交鑰匙型傳感器到云端實施方案，該試用套件使用戶能夠用現有的應用和基于云的在線儀表板立即部署占用監測任務。另外，該套件可以作為定制系統的基礎，讓開發人員能夠專注于更高層次的應用，而不是實現其人數統計方法的細節方面的東西。 實施單子系統加速 EagleEye 試用套件包括一對子系統，用基于 Blackfin DSP 的子系統來生成人數統計數據，而基于 Analog Devices ADuCM4050 微控制器單元 (MCU) 的獨立子系統則用來處理連接和更高級別的應用功能（圖 1）。如前所述，關鍵的人數統計功能由該試用套件中運行 ADSW4000 EagleEye 算法的 EagleEye DSP 子系統執行。 
圖 1：在 Analog Devices 的 EagleEye 試用套件中，DSP 子系統使用在 Analog Devices 的 ADSP-BF707 Blackfin DSP 系列器件上運行的 ADSW4000 EagleEye PeopleCount 算法來獲取并處理圖像。（圖片來源：Analog Devices） 為了從感興趣區域獲取圖像，該子系統使用了一個基于 onsemi ASX340AT3C00XPED0-DPBR CMOS 數字圖像系統芯片 (SoC) 的二維視覺傳感模塊，并將其與一個紅外 (IR) 濾波器組合使用。與 Analog Devices 的 EagleEye 框架服務協作，EagleEye PeopleCount ADSW4000 算法由 ADSP-BF707 Blackfin DSP 運行，所用存儲器為 ISSI 的 IS25LP512M 512 Mb 串行閃存和 Micron Technology 的 MT46H64M16LF 1 Gb 低功耗雙數據率 (DDR) 同步動態隨機存取存儲器 (SDRAM)。 在這個子系統中，ADSP-BF707 Blackfin DSP 很適合處理人數統計所需的復雜圖像采集和處理任務。其信號處理管道包括多個硬件乘積累加 (MAC) 單元以及單指令、多數據 (SIMD) 功能。 ADSW4000 ADI EagleEye PeopleCount 算法由 ADSP-BF707 Blackfin 處理器運行，可實現在目標區域內高達 90% 的精確計數。同樣重要的是，該子系統迅速返回結果。例如，從一個人進入 ROI 開始，子系統只需 300 ms 就能識別其已經從空閑狀變為為占用狀態。識別 ROI 狀態從占用變為空置所需的時間可由用戶配置，默認設置為 5 分鐘。 人數和位置數據的產生延遲也同樣很小。有人進入由用戶在調試期間指定的區域后，該算法會在 1.5 s 內提供經過更新的人員數量及其位置數據。在檢測到個人后，該算法只需 113 ms 就能提供最新的數量和位置數據。 如上所述，Analog Devices 的 EagleEye 平臺并不傳輸其捕獲到的任何圖像。相反，DSP 在推送模式下使用其“通用異步接收發送器” (UART) 端口來傳輸占用情況元數據。該元數據包以 JSON 格式傳輸，包括占用狀態（占用或空置）、人數、表示人員位置的 x、y 坐標以及其他數據（表 1）。
表 1：Analog Devices 的 EagleEye 算法通過生成包含本文所列元數據的數據包來實現個人隱私保護，而不是以不傳輸個人身份信息的方式實現。（表格來源：Analog Devices） ADuCM4050 MCU 子系統位于 DSP 子系統下游，其運行環境為 AWS FreeRTOS 環境，支持傳感器調試以及與 Analog Devices 的相關云服務進行通信所需的高級 EagleEye 應用和連接服務（圖 2）。 32 位 ADuCM4050 MCU 為工業物聯網 (IIoT) 應用提供了全面的處理環境，如 Analog Devices 的 EagleEye。為了支持復雜工業應用工的作負載，ADuCM4050 基于Arm® Cortex®-M4F 52 MHz 處理器內核構建，集成了浮點單元 (FPU)、內存保護單元 (MPU)、硬件加密加速器和受保護密鑰存儲功能。
圖 2：基于 Analog Devices 的 ADuCM4050，EagleEye 試用套件的 MCU 子系統支持更高級別的 IIoT 應用，并在本地以及套件與云或其他建筑管理系統之間提供連接服務。（圖片來源：Analog Devices） 一套集成電源管理功能包括多種電源模式和時鐘選通功能，使該器件能夠實現低功耗執行。因此，MCU 在激活模式下只需每兆赫茲 41 微安 (μA/MHz) 的電流（典型值），休眠模下只需 0.65μA 電流（典型值）。在非激活期間，處理器在可快速喚醒關機模式下的電流消耗僅 0.20 μA（典型值），在完全關機模式下僅 50 納安 (nA)。 如何方便快捷地開始人數統計 在試用套件中，Analog Devices 將 DSP 和 MCU 子系統與一個攝像頭傳感器、一個鏡頭、LED 和按鈕集中在一個緊湊的封裝中（圖 3）。
圖 3：Analog Devices 的 EagleEye 試用套件中的二維視覺傳感器單元 為快速部署而設計，能夠很容易地安裝在感興趣區域的上方，方便人數統計。（圖片來源：Analog Devices） 開發人員只需將傳感器單元直接安裝在房間或室內感興趣區域的上方，就可以快速進行人數統計。該傳感器可以使用各種不同的電源。用戶可以用一根電線連接該裝置的直流接頭，為其提供 5.5 V - 36 V 直流電源，或經過微型 USB 電纜提供 USB 電源，或為超過 1 m 的情況使用有源 USB 延長線供電。 安裝傳感器單元后，用戶可以使用配套的 EagleEye PeopleCount 應用程序直觀地確認傳感器的位置和所需的視場 (FOV)，該應用程序可在 iOS 平板電腦的蘋果應用商店或安卓平板電腦的 Google Play 中下載（圖 4）。
圖 4：Analog Devices 的 EagleEye PeopleCount 應用程序方便用戶在調試前確認傳感器單元的位置。（圖片來源：Analog Devices） 用戶驗證了傳感器 FOV 后，即可繼續進行簡單的設備調試。在調試期間和以后的運行過程中，用戶可以觀察傳感器單元中內置的 DSP 和 MCU 的 LED 指示燈，監測各自子系統的當前狀態（表 2）。
表 2：Analog Devices 的 EagleEye 試用套件傳感器單元中內置的獨立 LED 指示燈，用于連續指示 DSP 和 MCU 子系統的狀態。（表格來源：Analog Devices） 該應用程序可以引導用戶完成傳感器調試步驟。在這個過程中，用戶通過標記出“納入掩膜 (inclusive mas)”，如地板掩膜（圖 5，左），指出算法應在 FOV 內監測哪些區域。將非監測區域排除對準確計數同樣重要。在調試過程中，配套的應用程序允許用戶指定不同的“排除掩膜 (exclusion mask)”，例如，窗口和顯示屏（圖 5，右）。
圖 5：在調試過程中，用戶使用配套的應用程序來識別 EagleEye PeopleCount 算法應該檢查或忽略的區域，具體方法為使用“納入掩膜”，如地板掩膜（左），以及在窗戶或其他降低人員計數精度的區域使用“排除掩膜”（右）。（圖片來源：Analog Devices） 安裝和調試完成后，傳感器單元即可開始將其元數據傳輸到 Analog Devices 云端。通過使用注冊時提供的憑證登錄到云端，用戶可以檢查一系列占用情況圖（圖 6）。
圖 6：Analog Devices 的 EagleEye 試用套件傳感器單元的安裝、調試完成后，用戶可以登錄 Analog Devices 云端的在線儀表板，實時查看占用數據。（圖片來源：Analog Devices） Analog Devices 的 EagleEye PeopleCount 技術平臺可以嵌入到由相應的 Blackfin 處理器、合適的外部閃存構建的定制設計中。Analog Devices 還為試用套件的注冊客戶提供 EagleEye 軟件包。對于下游的 MCU 子系統，開發者可以增加其功能，包括更多的傳感器、使用任何能夠運行 EagleEye 傳感器接口的系統平臺設計；同時，還可提供所需的連接。然而，對于希望在其樓宇管理系統中快速采用人數統計的開發人員來說，Analog Devices EagleEye 試用套件提供了一個交鑰匙型傳感器到云解決方案。 總結 隨著公司為用于辦公室照明、供暖和制冷的大量建筑能源消耗付出代價，需要對經常空置的辦公空間進行有效資源管理，從而推動了對更準確的占用數據的需求�；谠诘凸臄底中盘柼幚砥魃线\行的專有算法，ADSW4000KTZ 試用套件為評估和部署占用監測提供了一個全面的傳感器到云平臺。該平臺能夠提供更有效地管理建筑能源所需的房間級實時占用數據。 來源：Digi-Key 作者：Stephen Evanczuk |
