วิธีการใช้โซลูชันแบบดร็อปอินเพื่อเพิ่มความเร็วในการพัฒนาการออกแบบวิธีตรวจสอบการเข้าใช้งานที่มีความซับซ้อน

การตรวจสอบการเข้าใช้งานมีบทบาทสำคัญในการสร้างระบบอัตโนมัติ สุขภาพ ความปลอดภัย และการรักษาความปลอดภัย แม้ว่านักพัฒนาจะสามารถรวมโซลูชันการนับจำนวนคนที่เหมาะสมจากอุปกรณ์ที่มีอยู่และพัฒนาอัลกอริทึมที่เหมาะสมได้ แต่ก็อาจใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง ท่ามกลางความคาดหวังที่เพิ่มมากขึ้นในการส่งมอบโซลูชันที่มีความสามารถและคุณลักษณะที่ซับซ้อนและทันสมัยยิ่งขึ้นอย่างรวดเร็ว รวมถึงการรองรับข้อกำหนดการเว้นระยะห่างทางสังคม ซึ่งจำเป็นต้องมีแนวทางที่ง่ายกว่าและเร็วกว่า

บทความนี้กล่าวถึงการตรวจสอบการเข้าใช้งานและเหตุผลการตรวจสอบนี้กลายเป็นคุณลักษณะที่สำคัญ จากนั้นจะแนะนำและอธิบายวิธีเริ่มต้นใช้งานชุดนับจำนวนคนแบบครบวงจรจาก Analog Devices จากการใช้ชุดอุปกรณ์นี้นักออกแบบสามารถตอบสนองความต้องการที่หลากหลายสำหรับการใช้งานที่ซับซ้อนมากขึ้นตามฟังก์ชันการตรวจสอบการเข้าใช้งาน

เหตุใดการตรวจสอบการเข้าใช้งานจึงมีความสำคัญ

ความสามารถในการตรวจสอบจำนวนบุคคล ตำแหน่ง และการเคลื่อนไหวของบุคคลเหล่านั้นภายในอาคารเริ่มมีบทบาทเพิ่มขึ้นในการใช้งานต่าง ๆ ภายในระบบการจัดการอาคารอัตโนมัติ (BMS) ความสามารถในการติดตามการใช้ห้องและการเคลื่อนไหวของผู้ใช้งานนั้นยังคงเป็นพื้นฐานที่ทำให้ทราบถึงประโยชน์ของสำนักงาน ห้องประชุม และพื้นที่ส่วนกลางอื่น ๆ อย่างเต็มที่ ระหว่างการระบาด ความสามารถนี้จะช่วยให้มั่นใจว่าผู้ใช้งานสามารถอยู่ห่างกันอย่างปลอดภัยในพื้นที่ภายในอาคาร

แม้ว่าคนจะกลับไปเข้าทำงานที่สำนักงานแล้วก็ตาม ความสามารถในการตรวจสอบการเข้างานช่วยให้บริษัทจำกัดการใช้พลังงานอย่างสูญเปล่าในพื้นที่จำนวนมากที่ไม่มีการใช้งานโดยทั่วไป โดยอัตราการเข้าใช้งานในสำนักงานลดลงเหลือประมาณ 68% ในปี 2019 [a] ซึ่งลดลงในช่วงการระบาด และลดเหลือประมาณ 32% ในช่วงกลางปี 2021 [b]

นอกเหนือจากการปรับการใช้พื้นที่ในอาคารให้เหมาะสมและช่วยเว้นระยะห่างทางสังคมแล้ว การนับจำนวนผู้เข้าใช้งานได้กลายเป็นสิ่งที่สำคัญมากยิ่งขึ้นในการควบคุมการใช้พลังงาน ตามรายงานของสภาอาคารสีเขียวโลก (World Green Building Council) [1] อาคารและสิ่งก่อสร้างมีส่วนทำให้เกิดการปล่อยคาร์บอนถึง 39% ทั่วโลก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง พลังงานที่ใช้ในการส่องสว่าง ทำความร้อน และทำความเย็นในอาคารคิดเป็น 28% ของการปล่อยคาร์บอนทั่วโลก (ส่วนที่เหลืออีก 11% เกี่ยวข้องกับการปล่อยคาร์บอนของวงจรชีวิตอาคารของวัสดุและการก่อสร้าง)

หลังจากที่ค่าการปล่อยคาร์บอนแทบจะไม่มีการเปลี่ยนแปลงในเกือบตลอดทศวรรษที่ผ่านมา การปล่อยคาร์บอนที่เกี่ยวข้องกับอาคารเพิ่มขึ้นเป็นระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ในปี 2019 เนื่องจากความต้องการพลังงานที่เพิ่มขึ้นจากสภาพอากาศที่รุนแรงมากขึ้น แท้จริงแล้วในปี 2019 มีการพิสูจน์แล้วว่าเป็นปีที่ร้อนที่สุดเป็นประวัติการณ์นับตั้งแต่ปี 2016 เมื่อรูปแบบสภาพอากาศทั่วโลกและอุณหภูมิโลกที่เพิ่มสูงขึ้นรวมกันเป็น “สถานการณ์ร้ายแรง” ที่ทำให้สภาพอากาศอบอุ่นที่ผิดปกติ

แนวโน้มสำหรับสภาพอากาศที่ร้อนขึ้นนี้ยังคงดำเนินต่อไป โดยปี 2020 มีการพิสูจน์แล้วว่าอุ่นกว่าปี 2019 ด้วยเหตุนี้ ปีที่ร้อนที่สุดเป็นประวัติการณ์ถึงสามปีจึงเป็น 2016 (อันดับ 1), 2020 (อันดับ 2) และ 2019 (อันดับ 3) ตามองค์การบริหารมหาสมุทรและชั้นบรรยากาศแห่งชาติของสหรัฐ (US National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA) [2] ซึ่งแนวโน้มยังคงดำเนินต่อไป โดยในเดือนกรกฎาคม 2021 เป็นเดือนที่ร้อนที่สุดที่เคยบันทึกไว้ทั่วโลก [3] โดยสี่เดือนก่อนเดือนกรกฎาคมแต่ละเดือนอยู่ใน 10 อันดับแรกของเดือนที่ร้อนที่สุดที่เคยบันทึกไว้ [4] NOAA คาดการณ์ว่าปี 2021 จะกลายเป็นหนึ่งใน 10 ปีที่ร้อนที่สุดที่เคยบันทึกไว้ทั่วโลก

กลยุทธ์ระดับชาติทั่วโลกในการลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ที่ส่งผลกระทบต่อสภาพอากาศเล็งเห็นว่าการใช้พลังงานในอาคารมีประสิทธิภาพมากขึ้นเป็นหัวใจสำคัญของการวางแผน สำหรับบริษัทแต่ละแห่ง การใช้พลังงานที่ลดลงจะส่งผลโดยตรงต่อผลกำไรของบริษัท เช่นเดียวกับความเป็นอยู่ของพนักงาน

แม้ว่าข้อมูลการเข้าใช้งานขั้นพื้นฐานจะมีความสำคัญในการลดการใช้พลังงานมากขึ้นเรื่อย ๆ แต่บริษัทส่วนใหญ่มักจะใช้ข้อมูลการเข้าอาคารด้วยบัตรหรือการสังเกตจากภาพ ซึ่งข้อมูลทั้งสองนี้ไม่สามารถให้ข้อมูลอัปเดตที่แม่นยำที่เกี่ยวกับการเข้าใจห้องที่จำเป็นสำหรับการจัดการพลังงานในอาคารอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจำเป็นต้องมีวิธีการตรวจจับการเข้าใช้งานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

การนำโซลูชันการตรวจสอบการเข้าใช้มาใช้งาน

การออกแบบและการนำโซลูชันการตรวจสอบการเข้าใช้งานอัตโนมัติมาใช้ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญในหลายด้านเพื่อรวมเซ็นเซอร์ ตัวประมวลผลที่ใช้พลังงานต่ำ และการเชื่อมต่อกับอัลกอริธึมการนับจำนวนคนที่แม่นยำในการใช้งานอย่างเต็มรูปแบบ เพื่อให้สามารถตอบสนองได้ทันทีเมื่อผู้คนเข้าและออกจากพื้นที่ภายในอาคาร ซึ่งต้องใช้เวลาและทรัพยากรในการพัฒนาและสนับสนุน ทาง Analog Devices ได้นำเสนอเส้นทางที่ง่ายกว่า: ADSW4000 EagleEye แพลตฟอร์มดร็อปอินที่ใช้วิชันเซ็นเซอร์ 2 มิติแบบแบนด์วิดท์ต่ำและใช้พลังงานต่ำที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อให้ข้อมูลที่อัปเดตและเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้พื้นที่และลดการใช้พลังงาน

ชุดอุปกรณ์นี้ประกอบด้วยอัลกอริธึมกรรมสิทธิ์ People Count ของ Analog Devices ซึ่งทำงานบนอุปกรณ์ซีรีส์ ADSP-BF707 ของ Analog Devices ซึ่งเป็นชุดตัวประมวลผลสัญญาณดิจิตอล Blackfin (DSP) ADSW4000 EagleEye ให้ข้อมูลการใช้งานสำหรับพื้นที่ภายในอาคารที่แยกจากกัน ช่วยให้บริษัทต่าง ๆ สามารถปรับการใช้พื้นที่สำนักงานและการใช้พลังงานเพื่อการใช้ประโยชน์สูงสุด

เนื่องจากมีการวิเคราะห์ภาพและการนับจำนวนคนบนตัวประมวลผล Blackfin เท่านั้น อัลกอริธึม EagleEye ช่วยให้มั่นใจได้ว่าภาพทั้งหมดยังคงอยู่ใน ADSW4000 ดังนั้นจึงไม่มีข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนออกจากแพลตฟอร์มได้ ซึ่งสอดคล้องกับกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวที่มีความสำคัญเพิ่มขึ้นทั่วโลก แท้จริงแล้วผลลัพธ์ที่มาจากตัวประมวลผล Blackfin นั้นจำกัดอยู่ที่แพ็คเกจข้อมูลที่มีจำนวนผู้คนในพื้นที่ที่สนใจ (ROI) ที่ถูกตรวจสอบ ตำแหน่ง x,y ของพวกเขาในพื้นที่นั้น และไม่ว่าพวกเขาจะเคลื่อนที่หรือไม่ก็ตาม

เพื่อเพิ่มความเร็วในการพัฒนาแอปพลิเคชันการตรวจสอบการเข้าใช้งานระดับสูง Analog Devices จึงได้รวมแพลตฟอร์ม ADSW4000 EagleEye People Count ไว้ในชุดอุปกรณ์ทดลอง EagleEye EVAL-ADSW4000KTZ ชุดทดลองนี้ทำหน้าที่โดยการนำเอาอัลกอริธึม EagleEye ไปใช้แบบเซ็นเซอร์สู่คลาวด์แบบเบ็ดเสร็จโดยสมบูรณ์ โดยให้ผู้ใช้ปรับใช้การตรวจสอบการเข้าใช้ทันทีโดยใช้แอปพลิเคชันที่มีและแดชบอร์ดออนไลน์บนคลาวด์ อีกทางหนึ่งชุดเครื่องมือนี้สามารถใช้เป็นพื้นฐานของระบบที่กำหนดเอง ทำให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่การใช้งานระดับสูงมากกว่าการใช้วิธีการนับจำนวนคนของตนเอง

ระบบย่อยแต่ละระบบช่วยเร่งการดำเนินการ

ชุดทดลอง EagleEye ประกอบด้วยระบบย่อย 2 ระบบ โดยใช้ระบบย่อยเพียงระบบเดียวจาก Blackfin DSP เพื่อสร้างข้อมูลการนับจำนวนคน และระบบย่อยแยกตาม ADuCM4050 หน่วยไมโครคอนโทรลเลอร์ (MCU) จาก Analog Devices เพื่อรองรับการเชื่อมต่อและการทำงานของการใช้งานในระดับสูง (ภาพที่ 1) ดังที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ฟังก์ชันการนับคนที่สำคัญอยู่ในระบบย่อย EagleEye DSP ของชุดทดลองที่ใช้งานอัลกอริธึม ADSW4000 EagleEye

รูปที่ 1: ในชุดทดลอง EagleEye ของ Analog Devices ระบบย่อย DSP จะรับและประมวลผลภาพโดยใช้อัลกอริธึม ADSW4000 EagleEye PeopleCount ที่ทำงานบนอุปกรณ์ชุด ADSP-BF707 Blackfin DSP ของ Analog Devices (แหล่งที่มารูปภาพ: Analog Devices)

สำหรับการดึงภาพจากพื้นที่ที่สนใจ ระบบย่อยใช้โมดูลตรวจจับการมองเห็น 2D ที่จากASX340AT3C00XPED0-DPBR ของ onsemi ระบบภาพดิจิตอล CMOS บนชิป (SoC) รวมกับฟิลเตอร์อินฟราเรด (IR) การทำงานกับบริการเฟรมเวิร์ก EagleEye ของ Analog Devices อัลกอริทึม EagleEye PeopleCount ADSW4000 ทำงานบน ADSP-BF707 Blackfin DSP โดยใช้IS25LP512M ของ ISSI หน่วยความจำแฟลชซีเรียล 512 เมกะบิต (Mbit) และ MT46H64M16LF ของ Micron Technology ขนาด 1 กิกะบิต (Gbit) อัตราข้อมูลสองเท่า (DDR) ซิงโครนัสไดนามิกเข้าถึงโดยสุ่ม (SDRAM)

ในระบบย่อยนี้ ADSP-BF707 Blackfin DSP เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดการการรับภาพที่ซับซ้อนและงานการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับการนับจำนวนคน ไปป์ไลน์การประมวลผลสัญญาณประกอบด้วยหน่วยฮาร์ดแวร์ Multiply-accumulate (MAC) หลายตัวพร้อมกับความสามารถแบบ Single-instruction, Multiple-data (SIMD)

ทำงานบนโปรเซสเซอร์ ADSP-BF707 Blackfin อัลกอริธึม ADSW4000 ADI EagleEye PeopleCount สามารถนับได้อย่างแม่นยำถึง 90% ภายในพื้นที่เป้าหมาย และที่สำคัญไม่แพ้กัน ระบบย่อยจะส่งกลับผลลัพธ์อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น ระบบย่อยต้องการเวลาเพียง 300 มิลลิวินาที (ms) นับจากเวลาที่บุคคลเข้าสู่ ROI เพื่อระบุว่าได้เปลี่ยนจากสถานะว่างไปเป็นสถานะว่าง เวลาที่ต้องใช้ในการระบุการเปลี่ยนแปลงในสถานะ ROI จากไม่ว่างไปเป็นว่างนั้นผู้ใช้สามารถกำหนดค่าได้ โดยมีการตั้งค่าเริ่มต้นคือห้านาที

เวลาในการตอบสนองสำหรับจำนวนคนที่สร้างขึ้นและข้อมูลตำแหน่งก็ต่ำเช่นเดียวกัน อัลกอริธึมให้ข้อมูลจำนวนคนและตำแหน่งที่อัปเดตภายใน 1.5 วินาทีหลังจากที่บุคคลย้ายไปยังบริเวณที่กำหนดโดยผู้ใช้ในระหว่างกระบวนการทดสอบการทำงาน หลังจากตรวจพบบุคคล อัลกอริทึมใช้เวลาเพียง 113 มิลลิวินาทีในการให้ข้อมูลจำนวนและตำแหน่งที่อัปเดต

ดังที่กล่าวไว้ข้างต้น แพลตฟอร์ม EagleEye ของ Analog Devices จะไม่ส่งภาพที่ถ่ายใด ๆ แต่ DSP ใช้พอร์ต Universal asynchronous receiver-transmitter (UART) ในโหมดพุชเพื่อส่งข้อมูลเมตาการครอบครอง ส่งในรูปแบบ JSON แพ็กเก็ตข้อมูลอภิพันธุ์ (Metadata) นี้รวมถึงสถานะการเข้าใช้งาน (ว่างหรือไม่ว่าง) จำนวนคน ตำแหน่งคนเป็นพิกัด x,y พร้อมกับข้อมูลอื่น ๆ (ตารางที่ 1)

ตารางที่ 1: อัลกอริธึม EagleEye ของ Analog Devices รักษาความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้โดยไม่ส่งข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ แต่สร้างแพ็คเกจที่มี metadata ที่แสดงไว้ที่นี่ (แหล่งที่มาตาราง: Analog Devices)

ดาวน์สตรีมของระบบย่อย DSP ระบบย่อย ADuCM4050 MCU ทำงานในสภาพแวดล้อม AWS FreeRTOS ซึ่งสนับสนุนแอปพลิเคชัน EagleEye ระดับสูงและบริการการเชื่อมต่อที่จำเป็นสำหรับการทดสอบการใช้งานเซ็นเซอร์และการสื่อสารกับบริการบนคลาวด์ที่เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์อะนาล็อก (รูปที่ 2)

ADuCM4050 MCU แบบ 32 บิตนำเสนอสภาพแวดล้อมการประมวลผลที่ครอบคลุมสำหรับการใช้งาน Industrial Internet of Things (IIoT) เช่น EagleEye ของ Analog Devices เพื่อรองรับปริมาณงานการใช้งานอุตสาหกรรมที่ซับซ้อน ADuCM4050 สร้างขึ้นบน Arm® Cortex®-M4F แกนประมวลผล 52 เมกะเฮิรตซ์ (MHz) พร้อมหน่วยจุดลอยตัว (FPU) ในตัว หน่วยป้องกันหน่วยความจำ (MPU) การเร่งความเร็วการเข้ารหัสฮาร์ดแวร์ และที่เก็บข้อมูลสำคัญที่ได้รับการป้องกัน

รูปที่ 2: จาก ADuCM4050 ของ Analog Devices ระบบย่อย MCU ของชุดทดลอง EagleEye รองรับการใช้งาน IIoT ระดับที่สูงกว่า และให้บริการการเชื่อมต่อภายในและระหว่างชุดอุปกรณ์กับคลาวด์หรือระบบการจัดการอาคารอื่น ๆ (แหล่งที่มารูปภาพ: Analog Devices)

ชุดของคุณสมบัติการจัดการพลังงานแบบบูรณาการรวมถึงโหมดพลังงานหลายแบบและความสามารถในการควบคุมนาฬิกาช่วยให้อุปกรณ์สามารถใช้พลังงานต่ำได้ ด้วยเหตุนี้ MCU จึงต้องการเพียง 41 ไมโครแอมป์ต่อเมกะเฮิรตซ์ (μA/MHz) (โดยทั่วไป) ในโหมดแอ็คทีฟ และ 0.65 μA (โดยทั่วไป) ในโหมด Hibernation ในช่วงเวลาที่ไม่ได้ใช้งาน ตัวประมวลผลจะใช้เพียง 0.20 μA (โดยทั่วไป) ในโหมดปิดเครื่องแบบ Fast wake up หรือเพียง 50 นาโนแอมป์ (nA) ในโหมดปิดเครื่องเต็มรูปแบบ

วิธีการเริ่มนับคนอย่างรวดเร็ว

ในชุดทดลอง Analog Devices จะรวมระบบย่อย DSP และ MCU เข้ากับเซ็นเซอร์กล้อง, เลนส์, ไฟ LED และปุ่มต่าง ๆ ในแพ็คเกจขนาดกะทัดรัด (รูปที่ 3)

รูปที่ 3: ออกแบบมาเพื่อการใช้งานที่รวดเร็ว หน่วยวิชันเซ็นเซอร์ 2 มิติใน ชุดทดลอง EagleEye ของ Analog Devices สามารถติดตั้งได้อย่างง่ายดายเหนือพื้นที่ที่สนใจสำหรับการนับจำนวนผู้คน (แหล่งที่มารูปภาพ: Analog Devices)

นักพัฒนาสามารถใช้การนับจำนวนคนได้อย่างรวดเร็วโดยเพียงแค่ติดตั้งชุดเซ็นเซอร์ในห้องหรือพื้นที่ในอาคาร เหนือพื้นที่ที่สนใจโดยตรง เซ็นเซอร์สามารถใช้พลังงานจากแหล่งต่าง ๆ ผู้ใช้สามารถต่อสายไฟเข้ากับขั้วต่อ DC ของเครื่องเพื่อจ่ายไฟ DC ขนาด 5.5 ถึง 36 โวลต์ หรือจ่ายไฟโดยการจ่ายแหล่งพลังงาน USB โดยใช้สายไมโคร USB หรือส่วนขยาย USB แบบแอ็คทีฟสำหรับระยะทางเกิน 1 เมตร (m)

หลังจากติดตั้งชุดเซ็นเซอร์ ผู้ใช้สามารถยืนยันตำแหน่งเซ็นเซอร์และมุมมองที่ต้องการได้ด้วยสายตา (FOV) โดยใช้แอป EagleEye PeopleCount ที่มีใน Apple App Store สำหรับแท็บเล็ต iOS หรือ Google Play สำหรับแท็บเล็ต Android (รูปที่ 4)

รูปที่ 4: แอป EagleEye PeopleCount ของ Analog Devices ช่วยให้ยืนยันตำแหน่งหน่วยเซ็นเซอร์ได้อย่างง่ายดายก่อนที่จะเริ่มใช้งาน (แหล่งที่มารูปภาพ: Analog Devices)

หลังจากที่ผู้ใช้ตรวจสอบ FOV ของเซ็นเซอร์แล้ว พวกเขาจะดำเนินการตามขั้นตอนการทดสอบอุปกรณ์อย่างย่อ ระหว่างการทดสอบอุปกรณ์และระหว่างการทำงานในภายหลัง ผู้ใช้สามารถสังเกตไฟ LED DSP และ MCU ที่ติดตั้งในหน่วยเซนเซอร์เพื่อตรวจสอบสถานะปัจจุบันของระบบย่อยที่เกี่ยวข้อง (ตารางที่ 2)

ตารางที่ 2: ไฟ LED แยกในชุดเซ็นเซอร์ชุดทดลอง EagleEye ของ Analog Devices เป็นการบ่งชี้สถานะของระบบย่อย DSP และ MCU อย่างต่อเนื่อง (แหล่งที่มาตาราง: Analog Devices)

แอปจะแนะนำผู้ใช้เกี่ยวกับขั้นตอนที่จำเป็นไม่กี่ขั้นตอนสำหรับการทดสอบระบบเซ็นเซอร์ ในกระบวนการนี้ ผู้ใช้ระบุว่าส่วนใดที่อัลกอริทึมควรตรวจสอบภายใน FOV โดยทำเครื่องหมายชุดของมาสก์ที่รวมอยู่ด้วย เช่น หน้ากากพื้น (รูปที่ 5 ซ้าย) พื้นที่ที่จะไม่รวมมีความสำคัญพอ ๆ กันสำหรับการนับที่แม่นยำ ในระหว่างขั้นตอนการทดสอบใช้งาน แอปแสดงร่วมจะอนุญาตให้ผู้ใช้ระบุมาสก์การยกเว้นที่แตกต่างกัน เช่น หน้าต่างและหน้าจอแสดงผล (รูปที่ 5 ขวา)

รูปที่ 5: ระหว่างการทดสอบใช้งาน ผู้ใช้ใช้แอปที่แสดงร่วมเพื่อระบุพื้นที่ที่อัลกอริธึม EagleEye PeopleCount ควรตรวจสอบหรือเพิกเฉย โดยใช้การทำเครื่องหมายครอบคุลมพื้นที่แบบรวม เช่น การครอบคลุมพื้น (ซ้าย) และการครอบคลุมพิเศษ (ขวา) สำหรับหน้าต่างหรือพื้นที่อื่น ๆ ที่ลดความแม่นยำในการนับผู้คน (แหล่งที่มารูปภาพ: Analog Devices)

เมื่อติดตั้งและใช้งานแล้ว หน่วยเซ็นเซอร์จะเริ่มส่งข้อมูลอภิพันธุ์ไปยังคลาวด์ของ Analog Devices เมื่อเข้าสู่ระบบคลาวด์โดยใช้ข้อมูลประจำตัวที่ให้ไว้ระหว่างการลงทะเบียน ผู้ใช้สามารถตรวจสอบชุดของการแสดงกราฟิกของการเข้าใช้งาน (รูปที่ 6)

รูปที่ 6: หลังจากติดตั้งและทดสอบชุดเซ็นเซอร์ชุดทดลอง EagleEye ของ Analog Devices ผู้ใช้สามารถเข้าสู่ระบบแดชบอร์ดออนไลน์ในระบบคลาวด์ของ Analog Devices เพื่อดูข้อมูลการเข้าใช้งานแบบเรียลไทม์ (แหล่งที่มารูปภาพ: Analog Devices)

แพลตฟอร์มเทคโนโลยี EagleEye PeopleCount ของ Analog Devices สามารถฝังลงในการออกแบบที่กำหนดเองซึ่งสร้างขึ้นด้วยโปรเซสเซอร์ Blackfin ที่เหมาะสมและหน่วยความจำแฟลชภายนอกที่เหมาะสม Analog Devices ยังทำให้ชุดซอฟต์แวร์ EagleEye พร้อมใช้งานสำหรับลูกค้าชุดทดลองที่ลงทะเบียน สำหรับระบบย่อย MCU แบบดาวน์สตรีม นักพัฒนาสามารถจัดเตรียมฟังก์ชันเพิ่มเติมรวมถึงเซ็นเซอร์เพิ่มเติม โดยใช้การออกแบบแพลตฟอร์มระบบใด ๆ ก็ตามที่สามารถเรียกใช้อินเทอร์เฟซทางประสาทสัมผัสของ EagleEye และให้การเชื่อมต่อที่จำเป็น สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการจ้างคนมานับในระบบการจัดการอาคารอย่างรวดเร็ว ชุดทดลอง Analog Devices EagleEye นำเสนอโซลูชันแบบเซ็นเซอร์ไปยังระบบคลาวด์แบบเบ็ดเสร็จ

บทสรุป

เนื่องจากบริษัทต่าง ๆ ต้องจ่ายราคาพลังงานในอาคารจำนวนมากจากการให้แสงสว่างในสำนักงาน ระบบทำความร้อน และระบบทำความเย็น การจัดการทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับพื้นที่สำนักงานที่ว่างซึ่งมักจะเป็นปัจจัยขับเคลื่อนความต้องการข้อมูลการเข้าใช้ที่แม่นยำยิ่งขึ้น ADSW4000KTZ Trial Kit อิงจากอัลกอริธึมที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งทำงานบนตัวประมวลผลสัญญาณดิจิตอลกำลังต่ำ มีแพลตฟอร์มเซ็นเซอร์กับคลาวด์ที่ครอบคลุมสำหรับการประเมินและปรับใช้การตรวจสอบการเข้าใช้ สามารถให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ระดับห้องเกี่ยวกับการเข้าพักที่ต้องการ เพื่อการจัดการพลังงานในอาคารที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

อ้างอิง

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/