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O. Icoglu:
"A vision-based sensing system for sentient building models";
Supervisor, Reviewer: A. Mahdavi; Abteilung Bauphysik und Bauökologie, Institut für Architekturwissenschaften, 2006.

The quality and cost effectiveness of services in the building industry possess high potentail for improvement. One significant approach in bringing out this potentail is to conceive buildings as sentient entitites that continuously adapt to changes in the environment. A sentient building possesses a multi-faceted internal representation of its own context, structure, components, systems and processes (Mahdavi 2003a, 2003b). This representation enables the self-regulatory determination of such a building's indoor-environmental status in accordance with the needs of its occupants. However, towards the realization of the sentient buildings, already acquired scientific foundations (theories, methods, and tools) must be transformed into a technically mature and industrially promising level.
Specifically, such transofrmation must occur in three critical areas. Firstly, the representational core of sentient buildings must integrate rather static building component class hierarchies (product models) with process-oriented systems controller hierarchies (process models). Secondly, to achieve real-time building operation support and to avoid bottleneck situations resulting from manual model input and updating activities, the underlying product-process model must possess the capability to auonomously update itself. Finally, given the specific features and challenges of the building systems control domain (e.g. multiple domains/sytems, multiple levels of spatial hierarchy, contingencies of outdoor climate and occupancy behaviour), proper control semantics (methods, rules, algorithms) must allow scalable implementation schemes.
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Die Qualität und Kosteneffektivität von Dienstleistungen in der Bauindustrie haben ein großes Verbesserungspotential. Eine mögliche Strategie zur Umsetzung dieses Potenzials besteht darin, Gebäude als sentiente Einheiten zu verstehen, welche sich kontinuierlich an Veränderungen in der Umgebung anpassen. Um sentiente Gebäude (sentient Buildings) zu realisieren, müssen umfassende Modelle der physischen und Verhaltensaspekte von Gebäuden über den Lebenszyklus generiert werden. Eine händische Wartung führt jedoch zu Engpässen, welche das Erreichen von Echtzeitunterstützung des Gebäudebetriebs verunmöglichen (Mahdavi 2003a, 2003b). Deshalb sollte eine Modell die Fähigkeit haben, sich selber zu aktualieisieren. Das bedingt einen vielseitigemnn Sensormechanismus, welcher Echtzeit-Information über den Zustand eines Gebäudes liefert (Mahdavi 2001a, 2001b, Pal & Mahdavi 1999).
Deshalb hat sich die Abteilung für Bauphysik und Bauökologie an der technischen Universität Wien darauf konzentriert, einen Prototyp eines selbstaktualisierenden Raummodells für den Gebäudebetrieb zu entwickeln. Als Demonstrationsprototyp wurde ein Lichtregelungssystem umgesetzt im Rahmen eines FWF (Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung)Projekts (Mahdavi & Suter 2002). Das Ziel des Projekts ebstand darin, die bestmöglichen Lichtverhältnisse in einem Büroraum zu erzeugen. Für die Generation eines umfassenden, selbst-aktualisierenden Modells ist es notwendig, dass der Systemprototyp Objekte identifizieren, ihre Position bestimmen, sowie die Anwesenheit von Personen in einem Raum (occupancy) erkennen kann. Zusätzlich zu diesen Erfassungsaktivitäten soll eine mögliche Lösung gebäudespezifische Anforderung erfüllen, d.h. es soll kostengünstig, wartungsarm und skalierbar sein. In dieser Dissertation wird die Umsetzung von diesen Anforderungen beschrieben. Vor der Beschreibung der Umsetzung werden bestehende Technologien beurteilt. Mit Blick auf die Anforderungen wurden computer-vision-basierte Lösungsansätze als vielversprechend eingeschätzt bezüglich der vorhandenen Software und Anpassbarkeit. Im Rahmen unserer Arbeit mit dem Ziel der Realisierung einer solchen Lösung wurde ein Vision-based Object Location and Occupancy Sensing System (VIOLAS) entwickelt (Icoglu & Mahdavi 2005).

VIOLAS funktioniert nach dem bekannten Barcode-Leseprinzip und setzt eine Kombination von visuellen markierungen (Tags) und Videokameras ein. Anders als bei einem Barcode ermöglicht die Struktur der Tags zusätzlich zur Identifikationsnummer die Extraktion von Positionsinformationen. Durch bildverarbeitende Methoden erfasst das System in Echtzeit Idnetifikation und Position eines markeirten objekts. Durch den Einsatz von Videokameras kann es ebenfalls die Anwesenheit von Personen basierend auf bewegungsanalyse erkennen.

Zusätzlich zu diesen primären Zielen soll die Softwareumsetzung von VIOLAS die erwähnten gebäudespezifischen Anforderungen erfüllen. Deshalb wird in dieser Dissertation eine verteilte Systemarchitektur vorgeschlagen, in welcher die Hardware (Kameras) und die Software (bildverarbeitende Programme) über das Internet miteinander verknüpft werden. Neben der Skalierbarkeit und inkrementellen Erweiterbarkeit verbessert die verteilte Systemarchitektur die Performance durch parallele Operationen. Die resultierende flexible und anpassbare Struktur ist sehr geeignet für die Anforderungen von Steuerungsanwendungen in sentienten Gebäuden.

Icoglu, Mahdavi, Bauphysik, sentiente Gebäude

http://www.ub.tuwien.ac.at/diss/AC05032204.pdf

Project Head Ardeshir Mahdavi:
Selbstaktualisierende Modelle für sentiente Gebäude