COMPUTER VISION-BASED APPROACH TO REDUCE ENERGY CONSUMPTION IN COMMERCIAL BUILDINGS. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

	PDF Sobih-Thesis-Final-232024.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 25 May 2025. Download (6MB)
	PDF Sobih-Thesis-Final.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 25 May 2025. Download (6MB)

Arabic Abstract

أدى التطور في المجال التقني إلى زيادة استهلاك الطاقة الكهربائية على مستوى العالم. تساهم العديد من العوامل في هذا الاتجاه، بما في ذلك تحسين كفاءة الأجهزة الكهربائية وتغير سلوك المستهلك. تعد المباني من أكثر الموارد التي تستهلك الطاقة الكهربائية، حيث يُصرف أكثر من نصف هذه الطاقة على أجهزة التبريد والتدفئة. يركز العديد من الباحثين على تطوير طرق جديدة لاستخدام الطاقة بشكل أكثر كفاءة من خلال التركيز على جانب المستهلك وليس جانب الإنتاج. تسمى هذه الطرق بإدارة جانب المستهلك، وتتضمن مجموعة متنوعة من التقنيات مثل أنظمة الطاقة الشمسية وأجهزة حفظ الطاقة. أحد أهم العوامل التي تساهم في تقليل استهلاك الطاقة هو عدد الأشخاص الذين يشغلون المكان. تفتقر معظم برامج إدارة الطاقة إلى دقة معلومات عدد الأشخاص الذين يشغلون المبنى، مما يحد من فعاليتها. تهدف هذه الدراسة إلى تطوير نظام دقيق لتحديد عدد الأشخاص الذين يشغلون المباني باستخدام أنظمة تحليل الفيديو. سيتم ربط النظام بنظام الكاميرات الأمنية للمبنى، وسيستخدم تحليل الصور لاستخراج معلومات الإشغال. ستستخدم معلومات الإشغال للتحكم في أنظمة التبريد والأنظمة الكهربائية الأخرى لتقليل استهلاك الطاقة. تم اختبار النظام المقترح في عدد من البيئات المختلفة، وتم إثبات فعاليته في تقليل استهلاك الطاقة. أظهرت النتائج أن النظام يمكن أن يقلل من استهلاك الطاقة بنسبة تصل إلى 20٪. يوفر النظام المقترح طريقة جديدة وفعالة لتحديد عدد الأشخاص الذين يشغلون المباني. يمكن استخدام هذا النظام لتقليل استهلاك الطاقة وتحسين كفاءة الطاقة في المباني.

English Abstract

Advancements in technology have led to a significant increase in global electrical power consumption, driven by factors such as appliance efficiency and evolving user behavior. As demand continues to escalate, particularly in buildings where heating and cooling systems contribute substantially to energy consumption, the need for efficient energy management becomes paramount. In response to this challenge, researchers have turned their attention to Demand Side Management (DSM) programs, which focus on optimizing energy usage rather than solely increasing supply. These programs consider various factors such as price rates, building design, and the utilization of electrical equipment to achieve optimal results. Among the key factors influencing energy reduction in DSM programs, occupancy status emerges as a critical consideration. However, accurately determining occupancy remains a challenge, with existing methods lacking precision, especially at the room/office level. Addressing this gap requires the development of accurate methodologies that are adaptable across different building types and seamlessly integrate with existing infrastructure, thereby minimizing implementation costs. The primary objective of this thesis is to develop a reliable system for detecting occupancy in buildings using computer vision and image processing techniques. By leveraging surveillance camera systems, the proposed system aims to analyze camera feeds and extract occupancy data for specific locations within the building. This data will be utilized to adjust AC thermostat set points, consequently reducing energy consumption. Unlike traditional occupancy detection methods such as motion sensors, which often prove unreliable, a computer vision-based approach offers greater precision and reliability. Integrated with existing surveillance systems, this system eliminates the need for additional hardware or sensors, thereby minimizing installation and maintenance costs. Furthermore, its real-time capabilities enable immediate adjustments to AC thermostat set points based on occupancy status, maximizing energy savings. The anticipated benefits of the proposed system include more accurate occupancy data, cost savings, and real-time control over energy usage. To assess its effectiveness and robustness, multiple case studies, simulations, and tests have been conducted, providing valuable insights into its practical implementation and potential impact on energy efficiency in buildings. Through this thesis, the aim is to develop a precise, cost-effective, and real-time occupancy detection mechanism that can significantly optimize energy consumption and contribute to sustainability efforts in the built environment. In summary, the proposed thesis aims to develop an accurate occupancy detection mechanism using computer vision and image processing techniques. The system will be integrated with the existing surveillance camera system to extract occupancy data, which will be used to adjust the AC thermostat set point temperature and reduce energy consumption.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Computer Engineering Electrical
Department:	College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor:	Abido, M. A.
Committee Members:	Salem, Aboubakr and Hussein, Alaa El-Din
Depositing User:	MOHAMED SOBIH (g201073600)
Date Deposited:	26 May 2024 11:21
Last Modified:	26 May 2024 11:21
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/142876