複数種類のセンサを用いたビル・フロア内の在人数の推定技術

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS1-10

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Development of the people count technology in buildings using multiple types of sensors

著者名: 福島 亜梨花（東芝）,吉田 琢史（東芝）,今原 修一郎（東芝）,近藤 浩一（東芝インフラシステムズ）

著者名(英語): Arika Fukushima (Toshiba Corporation),Takufumi Yoshida (Toshiba Corporation),Shuuichiro Imahara (Toshiba Corporation),Koichi Kondo (Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporation)

キーワード: ビルソリューション|最適化|在人数在人数|Building Solution|Optimization|People counting

要約(日本語): フロア内のある空間（対象空間）に存在する人数を把握することは、ビル内におけるエネルギーの効率的な運用のために必要不可欠である。近年、IoT(Internet of Things)技術の普及により、ゲートセンサや電力計などの直接的、または間接的に在人数を計測できるセンサが複数種類設置されているビルが増加しており、ビル内の在人数を把握することが可能となりつつある。しかしながら、複数種類のセンサを用いて対象空間の在人数を推定するためには、センサ同士の配置の粗密がフロア全体で均一でなく、計測情報量に格差が生じること、センサの種類や計測状況によって大きく異なる誤差が混在することなどの課題を解決する必要がある。そこで本稿では、センサ同士の配置や計測誤差の均一性を仮定することなく、独立な決定変数として線形モデル化した数理最適化問題に帰着させることで、これらの課題に対してアプローチする技術を紹介する。