Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2024 - zeszyt 5

Integrating Face Detection and Energy Monitoring for Enhanced Energy Suitability in Room Environments

Integracja wykrywania twarzy i monitorowania energii w celu zwiększenia przydatności energetycznej w pomieszczeniach

10.15199/48.2024.05.32

nr katalogowy: 148617
10.15199/48.2024.05.32

Streszczenie

Addressing energy-related issues is imperative in our modern world. This study presents a unique solution for monitoring and optimizing electrical power consumption by integrating a face detection system with the NETPIE platform. The system incorporates motion sensors, a Raspberry Pi with a camera, and NETPIE to accurately detect and quantify the number of occupants in a room in real-time. By combining data from these sources, the system can determine the occupancy level and correlate it with electricity usage. Test results demonstrate the system's effectiveness in evaluating energy suitability, providing a percentage-based indicator of performance. This innovative approach offers a promising solution to energy problems by offering insights into energy consumption patterns based on occupancy. It enables more informed decision-making and improved energy management strategies. With its potential to enhance energy efficiency, this system represents a significant step towards a more sustainable and eco-friendly future

Abstract

Zajęcie się kwestiami związanymi z energią jest koniecznością we współczesnym świecie. W niniejszym opracowaniu zaprezentowano unikalne rozwiązanie monitorowania i optymalizacji zużycia energii elektrycznej poprzez integrację systemu detekcji twarzy z platformą NETPIE. System składa się z czujników ruchu, Raspberry Pi z kamerą i NETPIE, które umożliwiają dokładne wykrywanie i określanie ilości osób w pomieszczeniu w czasie rzeczywistym. Łącząc dane z tych źródeł, system może określić poziom obłożenia i skorelować go ze zużyciem energii elektrycznej. Wyniki testów wykazują skuteczność systemu w ocenie przydatności energetycznej, zapewniając procentowy wskaźnik wydajności. To innowacyjne podejście oferuje obiecujące rozwiązanie problemów energetycznych, oferując wgląd we wzorce zużycia energii w oparciu o obłożenie. Umożliwia bardziej świadome podejmowanie decyzji i ulepszone strategie zarządzania energią. Dzięki potencjałowi poprawy efektywności energetycznej system ten stanowi znaczący krok w kierunku bardziej zrównoważonej i przyjaznej dla środowiska przyszłości.

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] Wilhite, H., Shove, E., Lutzenhiser, L., & Kempton, W. (2000). The legacy of twenty years of energy demand management: we know more about individual behaviour but next to nothing about demand. In Society, behaviour, and climate change mitigation (pp. 109-126). Dordrecht: Springer Netherlands.
[2] Shah, A. V., Singh, A., Mohanty, S. S., Srivastava, V. K., & Varjani, S. (2022). Organic solid waste: Biorefinery approach as a sustainable strategy in circular bioeconomy. Bioresource Technology, 349, 126835.
[3] Aghenta, L. O. (2020). Open source SCADA systems for small renewable power generation (Doctoral dissertation, Memorial University of Newfoundland).
[4] Khawsa-Ard, P., & Aswakul, C. (2015). IEEE1888 Interactive Display as a Service (IDaaS): Example in building energy management system. In 2015 IEEE 39th Annual Computer Software and Applications Conference, pp. 517-522, IEEE.
[5] Schäfer, M., Kebir, N., & Philipp, D. (2013). Micro perspectives for decentralized energy supply.
[6] N. WAISI, N. ABDULLAH, M. GHAZAL, The Automatic Detection of Underage Troopers from Live- Videos Based on Deep Learning, Przeglad Elektrotechniczny, vol.97, (2021), pp. 86-88.
[7] Inthasuth, T., & Chuayniam, P. (2021). Development and RSSI Testing of IoT Ambient Device for Building Energy Management System. In 2021 International Conference on Electronics, Information, and Communication (ICEIC), pp. 1-2, IEEE.
[8] Sajjad, M., Nasir, M., Muhammad, K., Khan, S., Jan, Z., Sangaiah, A. K., & Baik, S. W. (2020). Raspberry Pi assisted face recognition framework for enhanced law-enforcement services in smart cities. Future Generation Computer Systems, 108, 995-1007.
[9] Boonsong, W. (2019). Smart intruder notifying system using NETPIE through line bot based on internet of things platform. In 2019 IEEE 5th International Conference on Computer and Communications (ICCC), pp. 2208-2211, IEEE.
[10] Innovatorsguru,“PZEM-004T-V3.0-Datasheet-User-Manual”, https://innovatorsguru.com/wp-content/uploads/2019/06/PZEM004T-V3.0-Datasheet-User-Manual.pdf
[Available in 2023-10- 02].

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2024-5 , nr katalogowy 148617 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2024-5 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	85.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2024-5

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma