1,083 research outputs found

    Green multimedia: informing people of their carbon footprint through two simple sensors

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    In this work we discuss a new, but highly relevant, topic to the multimedia community; systems to inform individuals of their carbon footprint, which could ultimately effect change in community carbon footprint-related activities. The reduction of carbon emissions is now an important policy driver of many governments, and one of the major areas of focus is in reducing the energy demand from the consumers i.e. all of us individually. In terms of CO2 generated from energy consumption, there are three predominant factors, namely electricity usage, thermal related costs, and transport usage. Standard home electricity and heating sensors can be used to measure the former two aspects, and in this paper we evaluate a novel technique to estimate an individual's transport-related carbon emissions through the use of a simple wearable accelerometer. We investigate how providing this novel estimation of transport-related carbon emissions through an interactive web site and mobile phone app engages a set of users in becoming more aware of their carbon emissions. Our evaluations involve a group of 6 users collecting 25 million accelerometer readings and 12.5 million power readings vs. a control group of 16 users collecting 29.7 million power readings

    Hand Gestures Replicating Robot Arm based on MediaPipe

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    A robotic arm is any variety of programmable mechanical devices designed to operate items like a human arm and is one of the most beneficial innovations of the 20th century, quickly becoming a cornerstone of many industries. It can perform a variety of tasks and duties that may be time-consuming, difficult, or dangerous to humans. The gesture-based control interface offers many opportunities for more natural, configurable, and easy human-machine interaction. It can expand the capabilities of the GUI and command line interfaces that we use today with the mouse and keyboard. This work proposed changing the concept of remote controls for operating a hand-operated robotic arm to get rid of buttons and joysticks by replacing them with a more intuitive approach to controlling a robotic arm via the hand gestures of the user. The proposed system performs vision-based hand gesture recognition and a robot arm that can replicate the user's hand gestures using image processing. The system detects and recognizes hand gestures using Python and sends a command to the microcontroller which is the Arduino board connected to the robot arm to replicate the recognized gesture. Five servo motors are connected to the Arduino Nano to control the fingers of the robot arm; These servos are related to the robot arm prototype. It is worth noting that this system was able to repeat the user's hand gestures with an accuracy of up to 96%

    Unobtrusive Health Monitoring in Private Spaces: The Smart Home

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    With the advances in sensor technology, big data, and artificial intelligence, unobtrusive in-home health monitoring has been a research focus for decades. Following up our research on smart vehicles, within the framework of unobtrusive health monitoring in private spaces, this work attempts to provide a guide to current sensor technology for unobtrusive in-home monitoring by a literature review of the state of the art and to answer, in particular, the questions: (1) What types of sensors can be used for unobtrusive in-home health data acquisition? (2) Where should the sensors be placed? (3) What data can be monitored in a smart home? (4) How can the obtained data support the monitoring functions? We conducted a retrospective literature review and summarized the state-of-the-art research on leveraging sensor technology for unobtrusive in-home health monitoring. For structured analysis, we developed a four-category terminology (location, unobtrusive sensor, data, and monitoring functions). We acquired 912 unique articles from four relevant databases (ACM Digital Lib, IEEE Xplore, PubMed, and Scopus) and screened them for relevance, resulting in n=55 papers analyzed in a structured manner using the terminology. The results delivered 25 types of sensors (motion sensor, contact sensor, pressure sensor, electrical current sensor, etc.) that can be deployed within rooms, static facilities, or electric appliances in an ambient way. While behavioral data (e.g., presence (n=38), time spent on activities (n=18)) can be acquired effortlessly, physiological parameters (e.g., heart rate, respiratory rate) are measurable on a limited scale (n=5). Behavioral data contribute to functional monitoring. Emergency monitoring can be built up on behavioral and environmental data. Acquired physiological parameters allow reasonable monitoring of physiological functions to a limited extent. Environmental data and behavioral data also detect safety and security abnormalities. Social interaction monitoring relies mainly on direct monitoring of tools of communication (smartphone; computer). In summary, convincing proof of a clear effect of these monitoring functions on clinical outcome with a large sample size and long-term monitoring is still lacking

    Surveying human habit modeling and mining techniques in smart spaces

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    A smart space is an environment, mainly equipped with Internet-of-Things (IoT) technologies, able to provide services to humans, helping them to perform daily tasks by monitoring the space and autonomously executing actions, giving suggestions and sending alarms. Approaches suggested in the literature may differ in terms of required facilities, possible applications, amount of human intervention required, ability to support multiple users at the same time adapting to changing needs. In this paper, we propose a Systematic Literature Review (SLR) that classifies most influential approaches in the area of smart spaces according to a set of dimensions identified by answering a set of research questions. These dimensions allow to choose a specific method or approach according to available sensors, amount of labeled data, need for visual analysis, requirements in terms of enactment and decision-making on the environment. Additionally, the paper identifies a set of challenges to be addressed by future research in the field

    Building appliances energy performance assessment

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    Trabalho de Projeto de Mestrado, Informática, 2021, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasO consumo de energia tem vindo a crescer na União Europeia todos os anos, sendo de prever que, a curto prazo, se torne insustentável. No sentido de prevenir este cenário, a Comissão Europeia decidiu definir uma Estratégia Energética para a União Europeia, destacando dois objetivos: aumentar a eficiência energética e promover a descarbonização. Atualmente, cerca de 72% dos edifícios existentes na União Europeia não são energeticamente eficientes. Este problema motivou-nos à pesquisa e criação de soluções que permitam uma melhor avaliação do consumo energético por dispositivos elétricos em edifícios residenciais. Neste contexto, o trabalho desenvolvido nesta tese consiste no desenho de uma solução de monitorização remota que recolhe informações de consumo energético recorrendo a técnicas de intrusive load monitoring, onde cada dispositivo elétrico individual é continuamente monitorizado quanto ao seu consumo energético. Esta abordagem permite compreender o consumo de energia, em tempo real e no dia-a-dia. Este conhecimento oferece-nos a capacidade de avaliar as diferenças existentes entre as medições laboratoriais (abordagem utilizada no sistema de rotulagem de equipamentos elétricos de acordo com a sua eficiência energética) e os consumos domésticos estimados. Para tal, nesta tese exploram-se abordagens de machine learning que pretendem descrever padrões de consumo, bem como reconhecer marcas, modelos e que funções os dispositivos elétricos estarão a executar. O principal objetivo deste trabalho é desenhar e implementar um protótipo de uma solução de IoT flexível e de baixo custo para avaliar equipamentos elétricos. Será utilizado um conjunto de sensores que recolherá dados relacionados com o consumo de energia e os entrega à plataforma SATO para serem posteriormente processados. O sistema será usado para monitorar aparelhos comumente encontrados em residências. Além disso, o sistema terá a capacidade de monitorizar o consumo de água de aparelhos que necessitem de abastecimento de água, como máquinas de lavar e de lavar louça. Os dados recolhidos serão usados para classificação dos aparelhos e modos de operação dos mesmos, em tempo real, permitindo fornecer relatórios sobre o consumo energético e modo de uso dos aparelhos, com grande grau de detalhe. Os relatórios podem incluir o uso de energia por vários ciclos de operação. Por exemplo, um aparelho pode executar vários ciclos de operação, como uma máquina de lavar que consume diferentes quantidades de energia elétrica e água consoante o modo de operação escolhido pelo utilizador. Toda a informação recolhida pode ser posteriormente utilizada em novos serviços de recomendação que ajudaram os utilizadores a definir melhor as configurações adequadas a um determinado dispositivo, minimizando o consumo energético e melhorando a sua eficiência. Adicionalmente toda esta informação pode ser utilizada para o diagnóstico de avarias e/ou manutenção preventiva. Em termos de proposta, o trabalho desenvolvido nesta tese tem as seguintes contribuições: Sistema de monitorização remota: o sistema de monitorização desenhado e implementado nesta tese avança o estado da arte dos sistemas de monitorização propostos pela literatura devido ao facto de incluir uma lista aprimorada de sensores que podem fornecer mais informações sobre os aparelhos, como o consumo de água da máquina de lavar. Além disso, é altamente flexível e pode ser implementado sem esforço em dispositivos novos ou antigos para monitorização de consumo de recursos. Conjunto de dados de consumo de energia de eletrodomésticos: Os dados recolhidos podem ser usados para futura investigação científica sobre o consumo de consumo de energia, padrões de uso de energia pelos eletrodomésticos e classificação dos mesmos. Abordagem de computação na borda (Edge Computing): O sistema de monitorização proposto explora o paradigma de computação na borda, onde parte da computação de preparação de dados é executada na borda, libertando recursos da nuvem para cálculos essenciais e que necessitem de mais poder computacional. Classificação precisa de dispositivos em tempo real: Coma proposta desenhada nesta tese, podemos classificar os dispositivos com alta precisão, usando os dados recolhidos pelo sistema de monitorização desenvolvido na tese. A abordagem proposta consegue classificar os dispositivos, que são monitorizados, com baixas taxas de falsos positivos. Para fácil compreensão do trabalho desenvolvido nesta tese, de seguida descreve-se a organização do documento. O Capítulo 1 apresenta o problema do consumo de energia na União Europeia e discute o aumento do consumo da mesma. O capítulo apresenta também os principais objetivos e contribuições do trabalho. No Capítulo 2 revê-se o trabalho relacionado em termos de sistema de monitorização remota, que inclui sensores, microcontroladores, processamento e filtragem de sinal. Por fim, este capítulo revê os trabalhos existentes na literatura relacionados com o problema de classificação de dispositivos usando abordagens de machine learning. No Capítulo 3 discutem-se os requisitos do sistema e o projeto de arquitetura conceitual do sistema. Neste capítulo é proposta uma solução de hardware, bem como, o software e firmware necessários à sua operação. Os algoritmos de machine learning necessários à classificação são também discutidos, em termos de configurações necessárias e adequadas ao problema que queremos resolver nesta tese. O Capítulo 4 representa a implementação de um protótipo que servirá de prova de conceito dos mecanismos discutidos no Capítulo 3. Neste capítulo discute-se também a forma de integração do protótipo na plataforma SATO. Com base na implementação feita, no Capítulo 5 especificam-se um conjunto de testes funcionais que permitem avaliar o desempenho da solução proposta e discutem-se os resultados obtidos a partir desses testes. Por fim, o Capítulo 6 apresenta as conclusões e o trabalho futuro que poderá ser desenvolvido partindo da solução atual.Energy consumption is daily growing in European Union (EU). One day it will become hardly sustainable. For this not to happen European Commission decided to implement a European Union Strategy, emphasizing two objectives: increasing energy efficiency and decarbonization. About 72% of all buildings in the EU are not adapted to be energy efficient. This problem encourages us to create solutions that would help assess the energy consumption of appliances at residential houses. In this thesis, we proposed a system that collects data using an intrusive load monitoring approach, where each appliance will have a dedicated monitoring rig to collect the energy consumption data. The proposed solution will help us understand the real-life consumption of each device being monitored and compare the laboratory measurements observed versus domestic consumption estimated by the energy consumption based on the EU energy efficiency labelling system. The system proposed detects device consumption patterns and recognize its brand, model and what actions that appliance is executing, e.g., program of washing in a washing machine. To achieve our goal, we designed a hardware solution capable of collecting sensor data, filtering and send it to a cloud platform (the SATO platform). Additionally, in the cloud, we have a Machine Learning solution that deals with the data and recognizes the appliance and its operation modes. This recognition allows drawing a device/settings profile, which can detect faults and create a recommendation service that helps users define the better settings for a specific appliance, minimizing energy consumption and improving efficiency. Finally, we examine our prototype approach of the system implemented for targeted objectives in this project report. The document describes the experiments that we did and the final results. Our results show that we can identify the appliance and some of its operation modes. The proposed approach must be improved to make the identification of all operation modes. However, the current version of the system shows exciting results. It can be used to support the design of a new labelling system where daily operation measures can be used to support the new classification system. This way, we have an approach that allows improving the energy consumption, making builds more efficient

    Central monitoring system for ambient assisted living

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    Smart homes for aged care enable the elderly to stay in their own homes longer. By means of various types of ambient and wearable sensors information is gathered on people living in smart homes for aged care. This information is then processed to determine the activities of daily living (ADL) and provide vital information to carers. Many examples of smart homes for aged care can be found in literature, however, little or no evidence can be found with respect to interoperability of various sensors and devices along with associated functions. One key element with respect to interoperability is the central monitoring system in a smart home. This thesis analyses and presents key functions and requirements of a central monitoring system. The outcomes of this thesis may benefit developers of smart homes for aged care
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