Görüntü işleme ve derin öğrenme ile gerçek zamanlı enerji yönetim sistemi

Karmaşıklık ve elektrik sistemlerinin boyutu sürekli büyüdükçe, ağır yükleme, elektrik gücünü yönetmek ve talep ve müşteri tarafında enerji tüketimini düzenlemek için ekstra sistemler gerektirecektir. Bu problemlerin üstesinden gelmek için bu tezde akıllı bir güç yönetim sistemi geliştirilmiştir. Sistem mini bilgisayar, sensörler, görüntü işleme ve derin öğrenme algoritmaları kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Geliştirilmiş güç yönetim sistemi, güç tüketimini mümkün olan daha düşük sınırlara düşürmek, ortam sıcaklığını kontrol etmek, insan aktivitelerine bağlı olarak bazı cihazları açmak / kapatmak gibi birçok elektrik yönetiminin önemli yönlerini ele alabilir. Tezde geliştirdiğimiz ve akıllı bina yönetimi diye isimlendirdiğimiz sistem kullanıcı konforuna göre ortam sıcaklığını ayarlamak için iklimlendirme sisteminin otomatik olarak kontrol edilmesi, iç mekanda insan hareketliliğine bağlı olarak aydınlatma ve televizyonun açılıp kapanması gibi kararları gerçek zamanlı olarak yapabilme avantajına sahiptir. Bu çalışmada, Raspberry Pi olarak mini bilgisayar ile uyumlu bir kamera, insanın varlığını ve aktivitesini tespit etmek için görüntü veya gerçek zamanlı akış videosu kaydetmek için kullanılmıştır. Evrişimsel Sinir Ağları yapısına dayalı derin öğrenme, nesneleri düzgün bir şekilde sınıflandırmak için etkili bir yaklaşım olarak kullanılmıştır. Ayrıca, görüntü işleme araçlarına ek olarak göze çarpan nesne algılama algoritmasından, ayrımcı özellikleri ayıklamak ve değerli nesneleri tespit etmek için yararlanıldı, böylece hem gerçek karar hem de ağ öğrenimini hızlandırıldı. Python bilgisayar program dili, büyük kütüphane fonksiyonuna sahip olması ve gerçek zamanlı gömülü sistemin programlanmasına uyumluluğundan dolayı kullanılmıştır. Elde edilen sonuçta göre, sistemin elektrik tüketimini akıllı ve doğru yönetebileceğini doğruladı. Ayrıca, tanıma algoritması, algılama doğruluğunun 97,9% olması ve yakınsama süresinin 0,9 saniyeye ulaşması+ insan formundaki diğer nesneleri ayırmada hızlı bir şekilde iyi sonuçlar üretebilir.