赤外線人感センサを用いた建物内滞留者数分布の推定

2023 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 22K14386
• 研究機関: 東京工業大学
• 研究代表者: 岸本 まき 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 助教 (20880074)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2027-03-31
• キーワード: 滞留者数分布 / 赤外線人感センサ / シミュレーション

研究実績の概要

本研究は，建物内に多数設置した赤外線人感センサの挙動から，建物内滞留者数分布をリアルタイムかつ高精度に推定することを目的とする。これまで，安価かつ取得可能な情報が限定的な赤外線人感センサのみを用いて，建物内滞留者数分布を高精度に把握することは困難であると考えられてきた。本研究では，建物内に多数設置した赤外線人感センサをネットワーク化することで，赤外線人感センサから「検知範囲内における人の有無」だけでなく，「出発地点・到着地点」などの情報を取得，従来は困難であった滞留者数分布を推定する。昨年度は，分析対象建物の共用部において建物内で想定される主要な移動を感知できるよう，多数の赤外線人感センサユニットを多数設置した。
今年度は，分析対象建物が取り壊しとなってしまったため，建物解体前（令和5年度11月まで）に今後の分析に必要となる人流データおよび赤外線人感センサデータを取得するための観測調査を複数回実施した。また，膨大な観測データを効率的に処理するため，動画処理プログラムを作成した。
当初の予定では，令和5年度までに建物内滞留者数分布を推定する機械学習モデルの構築を終える予定であったが，上記の事情により，モデルの構築に遅れが生じている。(1)誤検知や検知漏れなどを含む実際のセンサ挙動下における移動者の推定や，(2)すれ違いを含む複数の歩行が同時発生した際の移動者の推定を考慮した移動者数推定モデルの構築は，今後の課題である。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

分析対象建物が取り壊しとなってしまったため，今後の分析に必要となる人流データおよび赤外線人感センサデータを早急に取得する必要が生じた。そのため，研究実施計画よりも，やや遅れている。

今後の研究の推進方策

観測対象建物の取り壊しにより，当初の予定に変更が生じてしまった。来年度は，建物内滞留者数分布を推定する機械学習モデルを構築する。

次年度使用額が生じた理由

機械学習モデルの構築の遅れに伴い，対外的な研究発表を取りやめたため差額が生じた。来年度の学会への参加費に充てたい。