| 详细介绍：
办公节能新技术：基于红外阵列传感器的检测系
阿拉丁照明网
2016.5.10 ANYEVER
在提倡建设节约型社会的今天，建筑节能问题日益得到普遍关注，而降低新风及冷风负 荷也就成为主要的节能措施之一。建筑室内人员密度是新风量及冷风量合理确定需要考虑的重点因素也是难点因素。
近年来，基于摄像头的人数检测技术愈发成熟。然而，在办公室这样的环境中，摄像头的使用受到一定的限制。
本文介绍了一种基于阵列红外传感器的办公空间人员密度监控解决方案。在充分保护个人隐私及企业秘密的前提下，准确实时的检测人员密度，从而为新风及冷风控制提供准确的输入参书以达到节能之需求。
红外阵列传感器
PIR 即人体热释电红外传感器，被广泛的应用到电子防盗、人体探测领域中，这种传感器不会导致隐私和商业保密泄露，但是这种传感器从原理上，只能检测到运动中的人体目标，单独的 PIR 传感器不能检测出人员分布。
红外阵列传感器是一个包含多个像素的 IR 传感阵列组合，每个像素都具有低噪声放大器以及 ADC，包含一个数字 I2C 接口用于读取传感阵列 ADC 转化后存储在 RAM 中的测量结果、以及一片 EEPROM 用于存储温度计算和校准的参数。
AMG8853通过探测物体由于黑体辐射而产生的红外光而测量出物体表面温度的。根据黑体辐射原理，一切温度高于绝对零度的物体都在不停地向周围空间发出红外辐射能量。
物体的红外辐射能量的大小及其按波长的分布与它的表面温度有着十分密切的关系。
因此，通过对物体自身辐射的红外能量的测量，便能准确地测定它的表面温度，这就是红外辐射测温 所依据的客观基础。
 
图1：红外阵列传感器内部结构图
图1 为 AMG8853内部结构，数字有源热电堆阵列是由 64 个传感器探测单元（热电堆）组成，每个探测单元探测接收到的红外波段能量并将其转化为电信号，经过 ADC 转化后转化为数字信息，然后通过数字滤波写入传感器中的 RAM。
用户通过 I2C 界面可以访问 RAM并读取测量结果用于温度计算。
选用 120°×30°视场角的传感器，如果垂直安装高度为 2.5 米，那么单个 AMG8853检测 范围可以覆盖到 8.6m×1.3m 的地面。采用多个传感器拼接可以实现完整的室内区域覆盖。
红外图像采集系统
连接红外传感器的外部单片机读取不同地址的 RAM 数据，并参考 EEPROM 的校准数值，来补偿不同传感器之间的差异，以建立热图像，来计算图像中每点的温度。
同时考虑到 AMG8853传感器速度快，数据量大，多个传感器拼接成像时需要良好的管 理，因此，应用中需要可靠的数据通信方式，使用以太网通讯可以保证通信质量。
因此在该系统中，我们采用 MN103SFL7G 作为主控单片机来接收并处理相应的数据，同时负责最终计算结果的上传，同时采用 PoE 供电方式来实现系统供电及通信。系统架构图如下：
图2：系统架构图
AMG8853是通过 I2C 总线配置和读取数据的。由于该传感器内部并没有包含数字信号 处理器，因此，需要用户自己添加代码计算，从而将传感器输出的 IR 信息转化为我们实际 需要的温度信息。
整个计算共需要如下几个步骤：
·
计算传感器自身温度，从传感器中读取 PTAT 寄存器，得到值后与参数运算获得传感器温度；
·
·
·
补偿和校准。运算值用于补偿和校准每个传感像素单元的差异。这部分计算利用了若干公式，其中的参数是由 EEPROM 中的值二次计算而来。
·
·
·
发射率补偿。根据热辐射理论，物体不可能是一个“黑体”，即其发射率总是小于 1。 不同的材料具有不同的发射率，在应用中需要考虑被测物体表面的材料发射率，并加以补偿。
·
·
·
最后根据公式计算出被测物的表面温度。
·
计算结果即为视场内的目标的表面温度。计算结束后，结果乘以 10 以后，以整数形式存储在 RAM 中。通过 UDP 以太网协议，将数据传送至上位机。
红外图像处理算法
计算机通过以太网与传感器建立 UDP 连接，并获取到传感器传回的温度信息。计算机将这些数据有序的拼接起来，还原出办公室内的温度信息。
然而这种温度信息并不能直观的反映出办公环境中的人数和位置信息，计算机可以通过一些算法，将人数以及人所在房间中的位置计算出来，这样的结果更直观，也更利于其他应用处理。
因此，计算机在获取到温度信息表之后，需要通过算法将办公室内人员数量计算出来并给出对应的位置坐标。
室内人员数量可以通过图像处理的算法确定。人数计算的算法过程如下图所示。
图3：人员识别算法流程图
图像处理算法的关键在于准确的将人体温度从温度矩阵中提取出来。
由于人体表面温度因人而异，而且受室温的影响较大，所以有效的提取人体表面温度遇到了诸多难题。经分析和试验，采用大津法进行阈值提取，可以将人体表面温度与环境温度区别开来。
处理矩阵的红外信息，工程上和学术界普遍使用灰度级、伪彩色等图像的方法表示，使用图像处理的方法表示、分析和处理红外图像是可行而有效的。
温度数据可以通过归一化后，落在对应的灰度级上，从而可以通过灰度图像表示也可以使用蓝色表示低的温度，红色表示高温，然后在色彩空间渐变，则是伪彩色的表示方法。
在我们的程序中，使用伪彩色来表示温度高低，使人可以直观的看到温度分布，从图中可以看出，红色部分代表温度要比周围环境高，则认为这部分办公室空间被人占用；蓝色部分代表温度要稍微低一点，认为这部分空间没有被占用。
最终我们将得到如下的人员分布热图及人数统计值：
;)
图4：人员分布及统计
界面的主要部分是将温度数据矩阵通过伪彩色方法显示出来，人眼便可以直观的看出温度的高低分布。程序通过之前所述算法，获得当前办公环境中的人数，并显示在界面上。
楼宇控制系统可以根据所获得的数据精确的控制空间中所需要的新风量及冷风量，从而达在节能与办公舒适性直接达到最佳的平衡。
综上所述，基于红外阵列传感器的室内人员分布检测系统具有配置灵活、硬件结构简单、保密性好、测量效果好的特点。为办公室节能控制提供了精确的，稳定的实时数据。
同时可以应用在流动办公室监控配置场合，管理人员可以通过直观的界面看出人员分布情况，从而合理规划办公室空间，得到最优的空间利用。
方案设计公司：
WALSOON Group Ltd
0755-61880367
| 
放大图片
暂无相关下载
