Experimental study on surveillance video-based indoor occupancy measurement with occupant-centric control
تقدم هذه الورقة دراسة تجريبية تثبت أن خط معالجة قياس الإشغال القائم على الرؤية والمعزز بنماذج اللغات الكبيرة (YOLOv8+DeepSeek) يحسن دقة التتبع بشكل كبير ويمكّن من خفض استهلاك طاقة أنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء بنسبة 17.94% من خلال التحكم المتمحور حول شاغلي المباني في المباني الذكية.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
تخيل أن مبنى مكتبك هو كائن حي عملاق. لسنوات، ظل هذا الكائن "نائماً" أو "يستيقظ" بناءً على منبه قديم وتقليدي (جدول زمني). فهو يشغل التدفئة في الساعة 8:00 صباحاً ويطفئها في الساعة 6:00 مساءً، بغض النظر عما إذا كان هناك أي شخص بالفعل أم لا. هذا يهدر الكثير من الطاقة، وأحياناً يترك الناس يشعرون بالبرد أو الحر بسبب عدم معرفة المبنى بما يحدث فعلياً في الداخل.
هذه الورقة البحثية تتحدث عن تعليم ذلك المبنى حاسة جديدة: البصر.
إليك قصة كيف علم الباحثون المبنى أن "يرى" شاغليه ويستخدم هذه الرؤية لتوفير الطاقة والحفاظ على راحة الناس، باستخدام مزيج من الكاميرات التقليدية و"عقل فائق" جديد تماماً.
1. المشكلة: المبنى أعمى
حالياً، تعتمد المباني على "قرائن غير مباشرة" لمعرفة ما إذا كان هناك أشخاص بالداخل. قد تتحقق مما إذا كانت شبكة الـ Wi-Fi مشغولة أو إذا كانت رائحة ثاني أكسيد الكربون في الهواء. لكن هذه القرائن تشبه محاولة تخمين عدد الأشخاص في غرفة من خلال الاستماع إلى طنين الثلاجة؛ وغالباً ما تكون خاطئة.
- المخاطرة: إذا اعتقد المبنى أن الغرفة فارغة بينما هي في الواقع ممتلئة، فسيتم إيقاف تكييف الهواء، ويشعر الناس بعدم الارتياح. وإذا اعتقد أن الغرفة ممتلئة بينما هي فارغة، فإنه يهدر الطاقة في تبريد الهواء للأشباح.
2. الحل: منح المبنى عينين (وعقلاً)
قام الباحثون بإعداد تجربة بسيطة في مختبر بجامعة تسينغ هوا (Tsingua University). قاموا بتركيب كاميرا أمنية عادية (مثل تلك التي تراها في مراكز التسوق) وحاولوا استخدام ثلاث طرق مختلفة لعدّ الأشخاص في بث الفيديو:
الطريقة (أ): المحقق "اللقطة الواحدة" (الكشف فقط)
تخيل حارساً أمنياً يلتقط صورة كل ثانية ويعد الرؤوس.- العيب: إذا مر شخص خلف عمود، سيفقده الحارس. إذا كانت هناك ملصقة لشخص على الحائط، فسوف يرتبك الحارس. سيقفز العدد صعوداً وهبوطاً بشكل جنوني كل ثانية. إنه نظام متذبذب جداً بحيث لا يمكن للمبنى الوثوق به.
الطريقة (ب): "المتتبع" (تتبع الأجسام المتعددة)
هذا يشبه حارساً لا يكتفي بعد الرؤوس فحسب، بل يضع "بطاقة اسم" غير مرئية على كل شخص ويتبعه أثناء حركته.- التحسن: حتى لو اختفى شخص ما لفترة وجيزة، فإن الحارس يتذكره. هذا يجعل العد أكثر سلاسة واستقراراً. الأمر يشبه الانتقال من كاميرا محمولة مهتزة إلى حامل ثلاثي ثابت.
الطريقة (ج): "العقل الفائق" والتحسين (نموذج لغوي كبير + رؤية)
هذا هو نجم العرض. أخذ الباحثون البيانات من الكاميرا وغذوها في نموذج لغوي كبير (LLM) — وهو نوع من الذكاء الاصطناعي المتميز في التفكير وفهم السياق (مثل نموذج "DeepSeek" المستخدم هنا).- التشبيه: تخيل أن الكاميرا هي متدرب مبتدئ جيد في رصد الأشياء ولكنه يرتبك بسبب الظلال أو الانعكاسات. أما النموذج اللغوي الكبير (LLM) فهو المدير التنفيذي. يقول المتدرب: "أرى 3 أشخاص، ولكن انتظر، يبدو أن أحدهم مجرد انعكاس في النافذة، والعدد قفز للتو من 0 إلى 5 في أجزاء من الثانية — هذا مستحيل!". فيقول المدير (LLM): "لا، أنت مخطئ. هم شخصان فقط. تجاهل الانعكاس".
- يعمل النموذج اللغوي الكبير كـ "مرشح للحقيقة"، حيث يصحح أخطاء الكاميرا باستخدام المنطق والسياق.
3. النتيجة: مبنى أكثر ذكاءً وخضرة
لم يتوقف الباحثون عند مجرد عد الأشخاص. بل ربطوا نظام "العقل الفائق" هذا بنظام التدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC) في المبنى.
- الطريقة القديمة: يتبع المبنى جدولاً زمنياً.
- الطريقة الجديدة: يستخدم المبنى عدّ "العقل الفائق" ليقرر متى يشغل أو يطفئ التدفئة/التكييف.
الأرقام السحرية:
- نظام "العقل الفائق" (YOLOv8 + DeepSeek) كان الأكثر دقة، حيث أصاب في العد بنسبة تقارب 88% وحدد الغرف "المشغولة" مقابل "الفارغة" بدقة بلغت 93%.
- ولأن النظام كان بارعاً في معرفة متى تكون الغرفة فارغة تماماً، لم يهدر الطاقة في تبريد غرفة خالية.
- الثمرة: وفر المبنى 17.94% من طاقته بمجرد استخدام هذه الطريقة الأذكى لعد الأشخاص. هذا قدر هائل من المال وانبعاثات الكربون التي تم توفيرها!
4. لماذا يهم هذا؟ (ما الفائدة؟)
فكر في هذا الأمر كمنظم حرارة (ترموستات) تعلم أخيراً عاداتك.
- بدون هذه التقنية: يكون المبنى مثل والد عنيد يقول: "إنها السادسة مساءً، وقت النوم!" حتى لو كنت لا تزال مستيقظاً تعمل.
- مع هذه التقنية: يكون المبنى مثل شريك سكن مراعٍ يقول: "أوه، لا تزال هنا؟ سأبقي الأضواء تعمل. ولكن الآن بعد أن غادرت، سأطفئ كل شيء".
الخلاصة الكبرى
تثبت هذه الورقة البحثية أننا لسنا بحاجة إلى مستشعرات جديدة باهظة الثمن لجعل المباني أكثر ذكاءً. يمكننا استخدام الكاميرات التي نمتلكها بالفعل، ولكننا نحتاج إلى منحها "عقلاً" (ذكاء اصطناعي) لتفسير ما تراه بشكل صحيح. من خلال الجمع بين الرؤية الحاسوبية (العيون) وذكاء الاستنتاج (العقل)، يمكننا صنع مبانٍ ليست موفرة للطاقة فحسب، بل أيضاً أكثر راحة للبشر بداخلها.
إنها خطوة صغيرة للكاميرا، لكنها قفزة هائلة لتوفير طاقة الكوكب.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.