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अदृश्य प्रकाश स्विच: RGBD छवि-आधारित मानव-केंद्रित प्रकाश व्यवस्था नियंत्रण प्रणाली

यह लेख ILS प्रणाली का परिचय देता है, जो कमरे की रोशनी को उपस्थिति और दृष्टि रेखा के आधार पर गतिशील रूप से समायोजित करती है, जिससे ऊर्जा बचत होती है और अनुभव की गई प्रकाश स्तर बनाए रखा जाता है।
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1. परिचय

इनडोर प्रकाश व्यवस्था डिजाइन मानवीय आराम और ऊर्जा दक्षता दोनों के लिए महत्वपूर्ण है। कार्यालय जैसे वातावरणों में, प्रकाश व्यवस्था आमतौर पर उच्चतम स्तर पर बनाए रखी जाती है, जिससे अत्यधिक अनावश्यक ऊर्जा खपत होती है। शोध से पता चलता है कि प्रकाश व्यवस्था एक इमारत की बिजली खपत का 15% से अधिक और चरम समय पर लगभग 25% तक हो सकती है। पारंपरिक ऊर्जा-बचत रणनीतियाँ दिन के प्रकाश के उपयोग, स्थानीय नियंत्रण और उच्च-दक्षता वाले ल्यूमिनेयर पर केंद्रित हैं। यह पत्र प्रस्तुत करता हैInvisible Light Switch (ILS), यह एक नवीन प्रणाली है जो व्यक्तिगत उपयोगकर्ता की विशिष्ट आवश्यकताओं और दृष्टि क्षेत्र के अनुसार गतिशील रूप से प्रकाश व्यवस्था को समायोजित करती है, जिससे ऊर्जा की उल्लेखनीय बचत होती है, साथ ही उनके अनुभव किए गए प्रकाश की गुणवत्ता में कोई स्पष्ट कमी नहीं आती।

2. अदृश्य प्रकाश स्विच (ILS) प्रणाली

2.1 मूल अवधारणा एवं प्रेरणा

ILS की मूल अवधारणा उपयोगकर्ता के लिए ऊर्जा बचत को "अदृश्य" बनाना है। यह उन लाइटों को मंद कर देता है या बंद कर देता है जो उपयोगकर्ता की वर्तमान दृष्टि (हेड पोज़ विज़ुअल फ़्रस्टम) में नहीं हैं, जबकि उपयोगकर्ता द्वारा सक्रिय रूप से उपयोग किए जा रहे क्षेत्रों के लिए पर्याप्त प्रकाश स्तर बनाए रखता है। यह बड़े, कम आबादी वाले स्थानों (जैसे ओपन-प्लान कार्यालयों) में विशेष रूप से प्रभावी है।

2.2 सिस्टम प्रक्रिया अवलोकन

जैसा कि पीडीएफ में चित्र 2 में दिखाया गया है, आईएलएस प्रक्रिया में कई महत्वपूर्ण चरण शामिल हैं:

  1. इनपुट अधिग्रहण:कैमरा सिस्टम से आरजीबीडी (रंग और गहराई) डेटा कैप्चर करना।
  2. दृश्य विश्लेषण:कक्ष की 3D ज्यामितीय संरचना और फोटोमेट्रिक सामग्री गुणों का पुनर्निर्माण।
  3. मानव-केंद्रित विश्लेषण:व्यक्तियों का पता लगाएं और सिर की मुद्रा (दृष्टि दिशा) का अनुमान लगाएं।
  4. प्रकाश व्यवस्था नियंत्रण:आउटपुट जानकारी एक ऊर्जा-कुशल ढांचे को संचालित करती है जो व्यक्तिगत प्रकाश जुड़नार को नियंत्रित करती है।

3. तकनीकी विधियाँ

3.1 RGBD इनपुट पर आधारित दृश्य विश्लेषण

The system uses RGBD images to create a 3D model of the environment. This includes identifying surfaces, their orientation, and approximate reflectance (albedo), which are crucial for accurate light transport simulation.

3.2 मानव पहचान और सिर मुद्रा अनुमान

दृश्य में व्यक्तियों का पता लगाने और उनके सिर के दिशा का अनुमान लगाने के लिए कंप्यूटर विज़न तकनीक का उपयोग किया जाता है। यह एक दृष्टि-शंकु को परिभाषित करता है—वह स्थानिक क्षेत्र जिसे व्यक्ति देख सकता है—जो ILS तर्क का मूल है।

3.3 रेडियोमेट्री पर आधारित प्रकाश स्तर अनुमान

ILS उपयोगरेडियोसिटी मॉडलकमरे में प्रकाश प्रसार का अनुकरण करने के लिए। यह वैश्विक प्रकाश मॉडल सीधे प्रकाश स्रोतों से आने वाले प्रकाश और सतहों से परावर्तित अप्रत्यक्ष प्रकाश दोनों को ध्यान में रखता है। यह व्यक्ति की आंखों की स्थिति पर इल्यूमिनेंस (लक्स में) का अनुमान लगाता है, जो उनके अनुभव किए गए प्रकाश स्तर के लिए एक प्रॉक्सी माप के रूप में कार्य करता है।

4. प्रयोगात्मक सेटअप और परिणाम

प्रमुख प्रदर्शन संकेतक

ऊर्जा खपत (8-LED कक्ष): 18585 वाट-घंटे (बेसलाइन) → 6206 वाट-घंटे (ILS उपयोग) + 1560 वाट-घंटे (सिस्टम ओवरहेड)

अनुभूत रोशनी में कमी: ~200 勒克斯(从 >1200 勒克斯基线)

ऊर्जा दक्षता दर: ~66% (सिस्टम ओवरहेड को छोड़कर)

4.1 लक्स मीटर का उपयोग करके डेटासेट संग्रह

लेखकों ने एक नवीन डेटासेट एकत्र किया, जिसमें प्रतिभागियों ने कार्यालय गतिविधियों के दौरान वास्तविक रोशनी मापने के लिए अपनी दृष्टि रेखा के साथ संरेखित लक्समीटर उपकरण पहने थे।

4.2 ऊर्जा दक्षता प्रदर्शन

8 एलईडी ल्यूमिनेयर से सुसज्जित एक परीक्षण कक्ष में, ILS ने दैनिक ऊर्जा खपत को 18,585 वाट-घंटे से घटाकर 7,766 वाट-घंटे (1,560 वाट-घंटे की सिस्टम ऑपरेशनल ऊर्जा सहित) कर दिया। यह शुद्ध प्रकाश ऊर्जा में एक तीव्र कमी का प्रतिनिधित्व करता है।

4.3 प्रकाश संवेदन प्रभाव

尽管节能效果显著,但用户眼睛处测得的照度下降仅约200勒克斯。当基线照度较高时(例如,>1200勒克斯,办公室典型值),这种减少被认为是微不足道的,很可能无法察觉,从而验证了“隐形”的说法。

5. मुख्य अंतर्दृष्टि एवं चर्चा

  • मानव-केंद्रित नियंत्रण बनाम केवल उपस्थिति संवेदन: ILS केवल उपस्थिति संवेदकों से आगे बढ़कर, मनुष्य को ध्यान में रखते हुएकहाँ देख रहे हैं, जिससे अधिक सूक्ष्म नियंत्रण प्राप्त हुआ।
  • Perception-Aware Energy Saving: यह प्रणाली स्पष्ट रूप से अनुभूत प्रकाश स्तर को मॉडल और बनाए रखती है, जिससे स्वचालित प्रकाश नियंत्रण को अपनाने में एक प्रमुख बाधा का समाधान होता है।
  • बड़े स्थानों के लिए मापनीयता: बड़े खुले कार्यालयों में लाभ और बढ़ जाता है, क्योंकि पारंपरिक रूप से एकल उपयोगकर्ता को बड़े क्षेत्र को रोशन करने की आवश्यकता होती है।
  • भवन प्रणालियों के साथ एकीकरण: ILS व्यापक ऊर्जा संरक्षण रणनीति पिरामिड (चित्र 1) में फिट बैठता है, जो कुशल प्रकाश व्यवस्था और दिवालोक के उपयोग के ऊपर एक बुद्धिमान परत के रूप में कार्य करता है।

6. मूल विश्लेषण: मुख्य अंतर्दृष्टि, तार्किक संरचना, शक्तियाँ और कमियाँ, व्यावहारिक सुझाव

मुख्य अंतर्दृष्टि: इस लेख की चतुराई इसके मनोवैज्ञानिक मोड़ में निहित है: यह उपयोगकर्ताओं से ऊर्जा बचाने के लिए मंद प्रकाश सहने (एक स्वीकार्य प्रस्ताव नहीं) की मांग नहीं करता, बल्कि मानव दृश्य प्रणाली की सीमाओं का चतुराई से उपयोग करता है। हमारे तात्कालिक दृष्टि क्षेत्र के बाहर की रोशनी हमारी अनुभूत चमक में बहुत कम योगदान देती है। ILS इस दृश्य अंध क्षेत्र को एक हथियार के रूप में इस्तेमाल करता है, इसे ऊर्जा भंडार में बदल देता है। यह मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन के सिद्धांत के अनुरूप है, जहां सहज, गैर-आक्रामक स्वचालन स्पष्ट उपयोगकर्ता निर्देशों से बेहतर होता है, जैसे कि Google स्मार्ट कंपोज़ या Apple की प्रोएक्टिव Siri सुझावों के पीछे की भविष्य कहनेवाला एल्गोरिदम।

तार्किक संरचना: 论证在经济上是合理的。它从照明无可否认的成本开始(引用Kralikova & Zhou)。然后批评了像存在传感器这样生硬的解决方案,这些方案在空房间关灯,但在部分有人空间失效。ILS被定位为下一个进化步骤:细粒度、感知感知型控制。从RGBD输入 → 3D场景 + 人体姿态 → रेडियोसिटी मॉडल → 灯具控制的技术流程在逻辑上是连贯的,借鉴了成熟的计算机视觉技术(如来自CycleGANMask R-CNNGenealogical image understanding technology), and apply it to a novel, constrained optimization problem in physical space.

लाभ और कमियाँ: इसकी ताकत इसके आकर्षक, मानव-परीक्षित प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट में निहित है। 66% ऊर्जा बचत का आंकड़ा चौंकाने वाला है और किसी भी सुविधा प्रबंधक का ध्यान आकर्षित करने के लिए पर्याप्त है। हालांकि, कमियाँ स्केलेबिलिटी और गोपनीयता के क्षेत्रों में हैं। निरंतर पोज़ ट्रैकिंग के लिए RGBD कैमरों पर निर्भरता कार्यस्थल परिनियोजन के लिए एक गोपनीयता दुःस्वप्न है, जो अमेज़न वेयरहाउस निगरानी के आसपास की चिंताओं के समान है। गतिशील दृश्यों पर रीयल-टाइम रेडियोसिटी गणना की कम्प्यूटेशनल लागत महत्वपूर्ण है, जो MIT CSAIL जैसे संस्थानों में ग्राफिक्स शोध में एक स्वीकृत चुनौती है। "आँखों पर लक्स" प्रॉक्सी मीट्रिक, हालांकि उचित, चकाचौंध, रंग तापमान प्राथमिकताओं और सर्केडियन प्रभावों जैसे धारणात्मक मापदंडों को अत्यधिक सरल बनाता है, जो लाइटिंग रिसर्च सेंटर (LRC) में सक्रिय शोध क्षेत्र हैं।

व्यावहारिक सुझाव: निर्माण प्रौद्योगिकी कंपनियों के लिए, तत्काल प्राथमिकता कम गोपनीयता जोखिम और उच्च छत वाले वातावरणों, जैसे गोदामों या सभागारों में ILS का पायलट परीक्षण करना है। शोध समुदाय को कम रिज़ॉल्यूशन थर्मल इमेजिंग या अनामित गहराई सेंसर का उपयोग करने वाले गोपनीयता-संरक्षित संस्करणों के विकास पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, और पूर्ण रेडियोसिटी मॉडल की तुलना में सरल और तेज़ प्रकाश मॉडल को एकीकृत करना चाहिए। मानक-निर्धारण निकायों के लिए, यह कार्य केवल ल्यूमेन आउटपुट के बजाय अवधारणा-जागरूक प्रणालियों को पुरस्कृत करने के लिए भवन ऊर्जा कोडों को अद्यतन करने की तत्काल आवश्यकता पर प्रकाश डालता है। नियंत्रण लूप में मानवीय कारकों की उपेक्षा करने का अर्थ है ऊर्जा बचत की विशाल क्षमता को खो देना।

7. तकनीकी विवरण और गणितीय सूत्र

रेडियोसिटी विधि ILS का केंद्र है। यह असतत पैच से बने वातावरण में संतुलित प्रकाश वितरण को हल करती है। पैचiके लिए मूल रेडियोसिटी समीकरण है:

$$B_i = E_i + \rho_i \sum_{j=1}^{n} B_j F_{ji}$$

जहाँ:

  • $B_i$: पैचiकी रेडियोसिटी (उस पैच से निकलने वाली कुल प्रकाश ऊर्जा)।
  • $E_i$: स्व-उत्सर्जित रेडिएंस (गैर-प्रकाश स्रोतों के लिए शून्य)।
  • $\rho_i$: पैचiकी परावर्तन क्षमता (अल्बेडो)।
  • $F_{ji}$: पैचjपैच तकiका आकार कारक, जो छोड़ने वालेjकी ऊर्जा में पहुँचने वालेiके अनुपात को दर्शाता है। यह 3D सीन मॉडल के आधार पर गणना किया गया एक ज्यामितीय पद है।
  • योग पद सभी अन्य पैचों से आने वालेjप्रकाश की किरणें।

ILS इस सिमुलेशन को संशोधित करता है जहाँ ल्यूमिनेयर को उत्सर्जक पैच के रूप में माना जाता है। इन समीकरणों को हल करके, यह किसी भी बिंदु (जैसे उपयोगकर्ता की आँख) पर प्रकाशमानता का अनुमान सभी दृश्यमान पैचों के योगदान को जोड़कर लगा सकता है। फिर, नियंत्रण एल्गोरिदम उन ल्यूमिनेयरों को मंद कर देता है जिनका प्रत्यक्ष और महत्वपूर्ण अप्रत्यक्ष योगदान उपयोगकर्ता के दृष्टि शंकु के बाहर पड़ता है।

8. विश्लेषणात्मक ढांचा: उदाहरण केस स्टडी

दृश्य: एक कर्मचारी 20 छत-माउंटेड LED पैनलों से सुसज्जित एक बड़े खुले कार्यालय में ओवरटाइम काम कर रहा है।

पारंपरिक प्रणाली: मोशन सेंसर उस क्षेत्र की सभी लाइटों (उदाहरण के लिए, 15 पैनल) को जलाए रख सकता है, जिससे लगभग 15,000 वाट बिजली की खपत होती है।

ILS फ्रेमवर्क अनुप्रयोग:

  1. इनपुट: RGBD कैमरे ने एक व्यक्ति को डेस्क पर पाया, जिसका सिर डिस्प्ले और दस्तावेज़ों की ओर उन्मुख था।
  2. दृष्टि-शंकु गणना: सिस्टम उस व्यक्ति के सिर से विस्तारित होने वाले एक पिरामिड आकार के दृश्य क्षेत्र को परिभाषित करता है। केवल 4 एलईडी पैनल सीधे इस दृश्य क्षेत्र के भीतर स्थित हैं या इसे महत्वपूर्ण रूप से प्रकाशित करते हैं।
  3. रेडियोसिटी सिमुलेशन: मॉडल गणना से पता चलता है कि अन्य 16 पैनलों को मंद करने से केवल आंख की स्थिति पर रोशनी 180 लक्स कम हो जाती है (1100 लक्स से घटकर 920 लक्स)।
  4. नियंत्रण क्रिया: ILS 16 गैर-आवश्यक पैनलों को 10% शक्ति तक मंद कर देता है, जबकि 4 आवश्यक पैनलों को 100% पर बनाए रखता है।
  5. परिणाम: ऊर्जा खपत लगभग 4,000 वाट तक कम हो गई। कर्मचारियों ने अपने कार्यस्थल की रोशनी में कोई महत्वपूर्ण बदलाव नहीं देखा, क्योंकि उनके कार्य क्षेत्र अभी भी अच्छी तरह से प्रकाशित थे। कंपनी ने उत्पादकता या आराम को प्रभावित किए बिना ऊर्जा की बचत की।
यह मामला स्थापित कुल प्रकाश शक्ति और वास्तविक दृश्य धारणा के लिए आवश्यक प्रकाश के बीच के अंतर को उजागर करता है।

9. भविष्य के अनुप्रयोग एवं शोध संभावनाएँ

  • बहु-उपयोगकर्ता अनुकूलन: ILS तर्क को बहु-उपयोगकर्ता अनुकूलन तक विस्तारित करना, जहां उपयोगकर्ताओं के दृष्टि शंकु संघर्ष कर सकते हैं, इसे बहु-उद्देश्य अनुकूलन समस्या के रूप में तैयार करना।
  • सर्केडियन रिदम प्रकाश व्यवस्था के साथ एकीकरण: उपयोगकर्ताओं के स्वास्थ्य और कल्याण का समर्थन करने के लिए, Well Living Lab जैसे संस्थानों के शोध का पालन करते हुए, ऊर्जा-बचत डिमिंग को गतिशील कलर टेम्परेचर समायोजन के साथ जोड़ना।
  • गोपनीयता-प्रथम डिज़ाइन सेंसिंग: गोपनीयता चिंताओं को कम करने के लिए विस्तृत RGBD कैमरों के स्थान पर अल्ट्रा-लो रेजोल्यूशन डेप्थ सेंसर या गुमनाम रेडियो-फ्रीक्वेंसी आधारित प्रेजेंस सेंसिंग (जैसे, Wi-Fi या मिलीमीटर वेव रडार) का उपयोग करना।
  • एज AI और तेज़ मॉडल: वास्तविक समय संचालन हासिल करने के लिए अनुमानित या मशीन लर्निंग रेडियोसिटी प्रॉक्सी मॉडल का उपयोग करते हुए, ल्यूमिनेयर के अंदर एज AI चिप पर दृष्टि और नियंत्रण एल्गोरिदम को लागू करना।
  • ऑफिस से परे: संग्रहालयों (केवल देखे जा रहे कलाकृति को रोशन करना), खुदरा (ग्राहक द्वारा देखे जा रहे उत्पाद को उजागर करना) और औद्योगिक वातावरण (असेंबली कार्य के लिए कार्य प्रकाश व्यवस्था प्रदान करना) में अनुप्रयोग।

10. संदर्भ सूची

  1. Tsesmelis, T., Hasan, I., Cristani, M., Del Bue, A., & Galasso, F. (2019). Human-centric light sensing and estimation from RGBD images: The invisible light switch. arXiv preprint arXiv:1901.10772.
  2. International Association of Lighting Designers (IALD). (n.d.). प्रकाश डिजाइन क्या है?
  3. Kralikova, R., & Wessely, E. (2012). Lighting energy savings in office buildings. उन्नत इंजीनियरिंग.
  4. Zhou, X., et al. (2016). Energy consumption of lighting in commercial buildings: A case study. Energy and Buildings.
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  6. He, K., Gkioxari, G., Dollár, P., & Girshick, R. (2017). Mask R-CNN. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).
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