Dazu speichere ich die Zeitpunkte, an denen der rote Streifen auf der Scheibe im Stromzähler das Bild verlässt.
Der Versuchsaufbau: Man platziere das Android Gerät so, dass das drehende Element im Zähler im Preview liegt, aber nichts anderes rotes.
Die Funktionsweise: Die App holt sich während des Camera Previews jeden Frame in Form eines YUV-kodierten Arrays. Durch eine Funktion, die ich irgendwo geklaut habe (Quelle steht in den Quellen) rechne ich dies in ein RGB Array um, ziehe G von R ab. Dann bilde ich das Maximum der Differenz über das ganze Array und lege, wenn der rote Streifen gerade nicht im Preview ist, einen Schwellenwert fest. Wenn es eine fallende Flanke durch die Schwelle gibt, speichert sie den Zeitstempel in meine Dropbox. Von da aus parse und plotte ich sie per Python Skript.
Soweit die Theorie. Jetzt muss ich nur noch darauf warten, dass genug Daten für eine Auswertung vorliegen.
Ich stelle mir schon vor, was man alles damit machen könnte:
- FFTs, um die Intervalle zu finden, in denen die Gefriertruhe zum Kühlen anspringt.
- Sehen, wie hoch der Leerlaufstromverbrauch ist.
- Abschätzen, wie viel Strom durch Waschmaschinen und Trockner verbraucht wird.
- Sehen, ob sich die Lautstärke der gehörten Musik im Stromverbrauch niederschlägt.
- Erfahren, was mehr Strom braucht: Das Popkorn zu machen oder den Film zu gucken.

Keine Kommentare:
Kommentar veröffentlichen