Von der Webcam zur intelligenten Raumnutzung: Wie ein einfaches Magnetfeldsensor-System die Laborbelegung effizienter gestaltet

Fortschritt in der Laboreffizienz: Das Upgrade des Belegungssystems an der Universität Wisconsin

Andrew Moses, ein Entwickler an der Universität Wisconsin, hat erfolgreich ein Laborebelegungssystem modernisiert, das seinen Ursprung in den 1990er Jahren als einfache Webcam hatte. Dieses Projekt zeigt nicht nur, wie Technologie sich weiterentwickelt hat, sondern auch, dass manchmal die einfachsten Lösungen die besten sind.

Die Wurzeln des Projekts

Bereits in den frühen Tagen des "Undergraduate Projects Lab" fand sich eine Kamera in der Ecke des Raums. Moses erklärt, dass bereits in den 1990er Jahren ein bescheidener $15 Videoüberwachungssystem zum Einsatz kam. Dieses primitive System bestand aus einer mit Klebeband an der Wand befestigten Kamera, einem VCR, einem Mac IIcx und einem Skript, das alle 60 Sekunden das neueste Bild auf den Server hochlud.

25 Jahre zuvor war das Belegungssystem des Labors eine einfache Webcam; heute ist es ein Python-gestütztes Computer Vision-System… wieder gefüttert von einer Webcam. (📷: Andrew Moses/University of Wisconsin)

Die moderne Lösung

Heute, fast drei Jahrzehnten später, steht eine wesentlich intelligentere Kamera im Labor. Moses hat ein System entwickelt, das Python und maschinelles Lernen nutzt, um Personen zu klassifizieren und eine Live-Zählung der Laborbelegung bereitzustellen. Obwohl das System die Anzahl der Personen mit dem YOLOv7-Modell ermitteln kann, hat es gelegentlich Schwierigkeiten, zwischen einer Person und einem unbesetzten Stuhl zu unterscheiden.

Das Ziel dieses Systems ist es, den Nutzern des Labors eine klare Information zu geben, ob das Labor offen oder geschlossen ist. Ein Problem bleibt jedoch bestehen: Selbst wenn das Labor besetzt ist, heißt das nicht zwangsläufig, dass es auch für Besucher zugänglich ist. Private Meetings können dazu führen, dass das Labor als besetzt angezeigt wird, was für potenzielle Besucher frustrierend sein kann.

Eine einfache, aber effektive Lösung

In dieser Situation entdeckte Moses die Homepage von MITERS, einem Makerspace am MIT, der den Status seiner Tür mithilfe eines Reed-Schalters und eines Raspberry Pi überwacht. Reed-Schalter sind kleine, physische Komponenten, die magnetische Felder erkennen können. Durch die Platzierung eines Reed-Schalters am Türrahmen und eines kleinen Magneten an der Tür kann einfach festgestellt werden, ob die Tür geöffnet oder geschlossen ist.

Ein einfacher magnetischer Türsensor sendet seine Signale an einen Raspberry Pi, der den Status des Labors aktualisiert. (📷: Andrew Moses)

Diese Methode, die auf einem handelsüblichen Zigbee-Magnet-Türsensor basiert, ist viel einfacher als ein Computer Vision-Modell, das zwischen Menschen und Stühlen unterscheiden muss. Es bietet eine robustere Lösung: Wenn die Tür für längere Zeit geöffnet ist, ist das Labor geöffnet; wenn sie geschlossen ist, ist das Labor zu. Mithilfe eines Raspberry Pi kann Moses somit den Status des Labors auf einer Home Assistant-Installation aktualisieren und potenzielle Nutzer über Discord informieren.

Fazit

Moses’ Projekt zeigt eindrucksvoll, dass nicht immer komplexe Technologien erforderlich sind, um ein Problem zu lösen. Manchmal sind die einfachsten Lösungen auch die effektivsten. Wenn Sie mehr über dieses interessante Projekt erfahren möchten, können Sie den ausführlichen Bericht auf Moses’ Website lesen.

Dieses Upgrade des Laborebelegungssystems in Wisconsin ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie wir Technologie nutzen können, um unsere Arbeitsumgebungen effizienter und nutzerfreundlicher zu gestalten. Indem wir das Beste aus alter und neuer Technologie kombinieren, können wir Lösungen entwickeln, die sowohl funktional als auch benutzerfreundlich sind.