PAVKA

Ausgangsbeschreibung und Marktbedarf

Ein schlechtes Raumklima wirkt sich schnell auf das Wohlbefinden aus. Frieren oder Schwitzen, Kopfschmerzen, brennende Augen, trockene Lippen oder Müdigkeit sind mögliche Folgen. In großen Nichtwohngebäuden (bspw. Verwaltungsgebäude, Büros, Schulen, Hotels und Fabriken) werden daher meist alle Räume auf standardisierte Temperaturen beheizt bzw. gekühlt. Moderne Gebäudetechnik regeln die Klimatisierung über ein zentrales Building Management System (BMS), welches auf ein Netz aus Sensoren für Temperaturen, Luftdruck, relative oder absolute Feuchte, CO₂-Konzentration sowie Verbrauchszählerstände zugreift. Ziel ist es, Systeme, wie Heizung, Belüftung oder Kühlvorrichtungen, bedarfsgerechter zu betreiben und dadurch den Energieverbrauch und die Betriebskosten zu senken.

Das Raumklima wird maßgeblich von der Personenzahl im Raum bestimmt. Beispielsweise benötigt ein voll belegter Konferenzraum deutlich mehr Frischluftzufuhr, dafür aber weniger externe Wärme. Mit Informationen über die Personenzahl könnte das BMS, die abgestrahlte Körperwärme (ca. 120 W) und den Sauerstoffverbrauch der Personen im Raum einkalkulieren. Dadurch könnte das Raumklima weiter verbessert und Energie gespart werden.

Automatische Personenzähler werden bisher vorwiegend an Eingangsbereichen im Einzelhandel oder Personentransport verwendet, um Besucherstatistiken anzulegen. Für den flächendeckenden Einsatz in allen Räumen eines Nichtwohngebäudes sind diese hochauflösenden Stereo-Vision-Kamerasysteme mit leistungsstarken Prozessoren aber zu teuer. Zudem wäre die Integration der Sensoren in bestehende Gebäudetechnik unverhältnismäßig aufwendig und es gibt auch Bedenken bzgl. des Datenschutzes.

Projektziel

Die beabsichtigte technologische Entwicklung ist die Realisierung eines multimodalen Sensorsystems für Nichtwohngebäude zur Installation an der Raumdecke, das die Anzahl an Personen im Raum abschätzt. Hierbei handelt es sich um eine völlig neue Geräteklasse, die speziell für eine einfache Integration in die bestehende Gebäudetechnik entwickelt wird. Um die Hardwarekosten minimal zu halten, soll pro Raum ein zentraler Hub mit einer einzigen niedrigauflösenden Weitwinkelkamera eingesetzt werden. Personen sollen auf Bildsegmenten anhand von nur etwa 20 Pixeln erkannt werden. Eine Identifizierung von Individuen ist bei dieser niedrigen Auflösung bewusst nicht möglich. Zusätzlich werden bis zu 8 Mikrofon-Satelliten an der Raumdecke angeschlossen, die Geräusche zur Erkennung und Lokalisierung von Personen aufnehmen sollen. Die aufgezeichneten Audio- und Videodaten werden von einem lokalen Mikroprozessor in Echtzeit verarbeitet. Die Idee beim multimodalen Ansatz ist, dass sich die beiden Kanäle ergänzen und kompensieren, wenn eines der Systeme die Raumsituationen nur eingeschränkt erfassen kann, z. B. wenn sich Personen nicht im Blickfeld der Kamera befinden oder keine Geräusche abgeben, die vom Mikrofon erfasst werden könnten. Nur die im Mikroprozessor berechnete Personenzahl und deren Lokalisierung im Raum wird an das BMS weitergeleitet. Aufnahmen von Gesprächen oder Bilder sollen den Raum also nicht verlassen und werden nach der Auswertung gelöscht. Das Projekt beinhaltet die Entwicklung der Mikrofon-Satelliten, die Integration einer Kamera in den Hub, sowie die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen zur Auswertung der Audio- und Videodaten. Hierzu soll eine Kombination aus Verfahren der Bild und Tonverarbeitung sowie Künstlicher Neuronaler Netze (KNN) verwendet werden.