Diseño de un sistema de iluminación inteligente basado en el aprendizaje profundo

Área de la Ciencia:

• Visión por computadora
• Inteligencia artificial
• Ingeniería de sistemas inteligentes

Sus antecedentes:

• Los sistemas actuales de iluminación de las bibliotecas universitarias sufren de baja inteligencia y alto consumo de energía.
• Se necesitan soluciones de iluminación automatizadas y adaptables para mejorar la experiencia del usuario y reducir el desperdicio de energía.

Objetivo del estudio:

• Diseñar e implementar una solución de iluminación inteligente para las bibliotecas universitarias basada en el control de la autonomía de las subáreas.
• Para mejorar la detección de objetivos humanos y la precisión de la localización espacial para la iluminación adaptativa.

Principales métodos:

• Un algoritmo YOLOv5 mejorado que incorpora un mecanismo de atención coordinada y una convolución separable por profundidad para la detección de objetivos humanos.
• Un modelo de perceptrón multicapa (MLP) para mapear las coordenadas humanas 2D a la localización espacial 3D.
• Optimización de la función de pérdida de regresión de la caja límite en YOLOv5.

Principales resultados:

• Alcanzó una precisión media media (mAP) del 91,4% para la detección del cuerpo humano.
• Demostró localización rápida y precisa de varias personas dentro del espacio de la biblioteca.
• Los resultados experimentales mostraron un aumento de 6,9% en la precisión media en comparación con los métodos de referencia.

Conclusiones:

• El sistema de iluminación inteligente propuesto realiza efectivamente la detección y localización del cuerpo humano.
• El sistema ofrece una solución práctica y de referencia para el desarrollo de iluminación inteligente en las bibliotecas académicas.
• Este enfoque mejora significativamente la inteligencia y la eficiencia energética de los sistemas de iluminación de las bibliotecas.