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Der technologische Weg zu smart lighting - von den Leuchten mit Sensorik bis Internet of Things und Machine Learning - Beschreibung der Systemarchitektur

Klir, Stefan ; Benkner, Simon ; Zandi, Babak ; Trinh, Quang Vinh ; Khanh, Tran Quoc (2018)
Der technologische Weg zu smart lighting - von den Leuchten mit Sensorik bis Internet of Things und Machine Learning - Beschreibung der Systemarchitektur.
Licht 2018 - KREATIVE BELEUCHTUNGSLÖSUNGEN 23. Europäischer Lichtkongress. Davos, Schweiz (09.09.2018-12.09.2018)
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Kurzbeschreibung (Abstract)

Aktuelle Forschung zeigt, dass die psycho- und physiologische visuelle Wahrnehmung des Menschen von drei Faktoren beeinflusst werden kann. Der saisonal abhängige Tageslichtverlauf wirkt als Taktgeber für rhythmische Zyklen. Photosensitive Ganglienzellen im Auge steuern bestimmte Hormone die zum Wohlbefinden beitragen. Jeder Nutzer hat individuell zu berücksichtigende Präferenzen. Ziel dieser Arbeit ist es, diese drei Faktoren in einem Modell zusammenzufassen und eine individuell optimierte Steuerkurve zu bestimmen. Hierfür wird ein Konzept vorgestellt, welches mithilfe von integrierten Sensoren in Leuchten Daten erhebt. Die anfallenden Daten werden anschließend mittels Machine Learning Algorithmen ausgewertet, um eine individuell optimierte Steuerkurve mithilfe des Modells vorauszusagen.

Typ des Eintrags: Konferenzveröffentlichung
Erschienen: 2018
Autor(en): Klir, Stefan ; Benkner, Simon ; Zandi, Babak ; Trinh, Quang Vinh ; Khanh, Tran Quoc
Art des Eintrags: Bibliographie
Titel: Der technologische Weg zu smart lighting - von den Leuchten mit Sensorik bis Internet of Things und Machine Learning - Beschreibung der Systemarchitektur
Sprache: Deutsch
Publikationsjahr: September 2018
Veranstaltungstitel: Licht 2018 - KREATIVE BELEUCHTUNGSLÖSUNGEN 23. Europäischer Lichtkongress
Veranstaltungsort: Davos, Schweiz
Veranstaltungsdatum: 09.09.2018-12.09.2018
Kurzbeschreibung (Abstract):

Aktuelle Forschung zeigt, dass die psycho- und physiologische visuelle Wahrnehmung des Menschen von drei Faktoren beeinflusst werden kann. Der saisonal abhängige Tageslichtverlauf wirkt als Taktgeber für rhythmische Zyklen. Photosensitive Ganglienzellen im Auge steuern bestimmte Hormone die zum Wohlbefinden beitragen. Jeder Nutzer hat individuell zu berücksichtigende Präferenzen. Ziel dieser Arbeit ist es, diese drei Faktoren in einem Modell zusammenzufassen und eine individuell optimierte Steuerkurve zu bestimmen. Hierfür wird ein Konzept vorgestellt, welches mithilfe von integrierten Sensoren in Leuchten Daten erhebt. Die anfallenden Daten werden anschließend mittels Machine Learning Algorithmen ausgewertet, um eine individuell optimierte Steuerkurve mithilfe des Modells vorauszusagen.

Fachbereich(e)/-gebiet(e): 18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Elektromechanische Konstruktionen (aufgelöst 18.12.2018)
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Lichttechnik (ab Okt. 2021 umbenannt in "Adaptive Lichttechnische Systeme und Visuelle Verarbeitung")
Hinterlegungsdatum: 17 Jan 2019 08:24
Letzte Änderung: 26 Aug 2022 09:57
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