Pendingin hawa ialah perkakas elektrik yang paling biasa dalam setiap isi rumah. Cabaran untuk mengurangkan penggunaan tenaga elektrik pendingin hawa kian menjadi topik hangat di kalangan penyelidik. Matlamat projek ini adalah untuk membangunkan algoritma kawalan bagi sistem penyejukan setempat. Sistem ini akan mengesan dan menjejaki denak bukan manusia. Denak ini akan direka cipta untuk dipakai oleh pengguna supaya penghawa dingin menghalakan angin ke arah pengguna. Algoritma ini akan dilaksanakan dalam Raspberry Pi 3 dengan menggunakan Rekabentuk Berasaskan Model melalui Matlab. Sebuah kamera NoIR akan digunakan untuk menangkap imej inframerah dan cahaya yang boleh dilihat akan ditapis oleh filem cakera liut. Denak bukan manusia akan dibuat daripada IR LED dan ia akan dikesan dengan menggunakan teknik kontras warna dan analisis tompok. Pengerakan denak akan dijejaki dengan menggunakan Kalman filter. Sistem ini telah berjaya dilaksanakan. Hasilnya akan dikesan dengan menggunakan Interfasa Pengguna Grafik (GUI) di dalam komputer. Keputusan daripada eksperimen menunjukkan bahawa sistem ini dapat mengesan denak bukan manusia dengan ketepatan lebih daripada 98% semasa siang dan malam.
_______________________________________________________________________________________________________
Air conditioner has become the most common electrical appliance in every household. In recent years, the challenge to reduce the energy usage of air conditioner has become a hot topic among researchers. This project’s aim is to develop a Control Algorithm for Spot Cooling system. The system helps to detect and track a non-human decoy. The decoy is designed to be wearable by the user so the air conditioner will blow the air towards the user. The Spot Cooling algorithm is implemented on a Raspberry Pi 3 using Model-Based Design with Matlab. A NoIR camera is used to capture infrared images and the visible light is filtered using a floppy disc film. The non-human decoy which is made up of infrared light emitting diode (IR LED) is detected from the captured image using colour thresholding and template matching techniques. The movement of the decoy is tracked using a Kalman filter. The system was successfully implemented. The detection result was verified using a graphical user interface (GUI) software running on a computer. The experimental results showed that the system can achieve more than 98% of correct detection rate for both day and night conditions.