曹栢熙,施景瀚,趙東陽,許浩天,蔡文郁
(杭州電子科技大學 電子信息學院,浙江杭州,310018)
智能家居發展進程中,單品智能向場景智能再向全屋智能的過渡升級已經成為了產業共識[1],各種家居設備的互聯互通是發展必然趨勢,作為能夠覆蓋全屋的地板也應具有更加智能化的功能。地板作為承載結構,能直接采集到屋內的壓力數據,通過處理分析可以起到識別用戶姿勢及狀態的功能,并智能控制屋內其他家居設備,以完善全屋智能體系。與基于圖像識別處理的方案[2]相比,通過地板壓力數據識別的方案具有一定的潛在優勢,如:能夠提供全屋的完整覆蓋;減少了用戶之間互相遮擋造成的干擾的可能性;減少侵犯用戶隱私,容易被用戶接受等。
目前對大面積智能壓感地板的研究較少,Alan Br?nzel等[3]研發的GravitySpace 智能地板系統可以跟蹤和識別用戶的軌跡,其團隊使用了FTIR 攝像頭感知壓力,并使用GPU 進行SIFT 運算和壓力數據集群分類,該系統智能化程度高,但系統復雜,成本高昂且后期難以維護。張杰團隊[4]研發的多功能地板使用了壓力傳感器感知地板表面的壓力,與其他智能傳感器以及無線通信相結合,實現室內近距離定位監測功能。該系統將室內地板串聯成有機整體,但功能性與智能化程度有待提升。
針對上述情況與問題,本文設計了一種壓感地板智能室內檢測系統,使用地板下的壓力傳感器[5~6]構成陣列采集全屋壓力數據,配合部署了邊緣機器學習識別算法模型[7]的MCU,在設備側實現用戶狀態識別并智能控制其他家居設備,并通過MQTT 協議將結果與數據上傳至云平臺[8]實現云端數據的可視化。……