複数サーモパイルアレイセンサを利用した着席人数の推定
Estimating number of seated persons using thermopile array sensors○緒方 大樹*1，大西 康伸*2, 仲間 祐貴 *3，繁戸 和幸 *4，幡宮 祥平 *4
Hiroki Ogata , Yasunobu Onishi＊2, Yuki Nakama＊3, Kazuyuki Shigeto＊4 and Shohei Hatamiya＊4＊1*1 熊本大学大学院自然科学教育部

前期博士課程*2 熊本大学大学院先端科学研究部

准教授

Graduate Student, GSST, Kumamoto University

博士（学術）

Associate Prof., Faculty of Advanced Science and Technology, Kumamoto Univ., Ph.D.

*3 熊本大学工学部技術部

Graduate student, Graduate School of Science and Technology, Kumamoto Univ.

*4 (株)安井建築設計事務所

Yasui Archtects & Engineers, Inc.

キーワード：維持管理；IoT；FM；BIM；センシング；放射温度Keywords: Operations and Maintenance; Internet of Things; Facility Management;
Building Information Modeling; Sensing; Radiation thermometer.

1. 研究の背景・目的・方法

検知し、照明や空調機器の制御を試みた研究 2）がある。し現在、施設維持管理において、建物の長寿命化や省エネかし、電子タグを常に携帯する煩わしさやカメラでの撮影ルギー、施設利用者の満足度の向上が求められている。こによる個人の特定等、プライバシーの問題を抱えている。

れらを達成するためには、建物内での人の活動を把握・分一方、サーモセンサを利用し、人の体温と室温との温度析することで得られた知見を、建物の改修や運用等に活用差から在室人数推定を行っている研究３）がある。この研究することが重要である。現在カメラを利用して人の活動をでは単数のセンサのみを利用して推定が行われている。し記録・分析する手法が存在するが、画像処理による技術的かし、建築空間での運用には複数のサーモセンサを利用し、限界やプライバシー、抵抗感等の問題から、それらを解決より広範囲での在室人数推定を行うことが求められる。

する手法が求められている。
一方、近年 IoT 技術の普及と共に、様々なセンサの開発が行われ、中でも素子数が数十素子程度のサーモパイルア

2. 既往研究の課題点の把握
既往研究 ３）では単数のサーモセンサを利用して在室人レイセンサ（以下、サーモセンサ）の開発も活発に行われ数推定を行い、評価を行っている（図 2）。4 つの行動パタている。サーモセンサは熱源の検出に特化している点、開ーンについて推定を行っているが、4 パターンの平均で正発コストが安価で大量に設置できる点から、人体検知や機答率は約 50％程度に留まっている。また、単数のセンサに器の制御等における活用が期待されている。

よる決められた行動パターンのみでの推定、有線で取得デ

そこで本研究では建築空間において、複数のサーモセンサを利用した推定手法の提案を行い、試験運用する。またータを送信していること等、建築空間での運用に適しているとはいえない。

ケーススタディにより、利点や改善点を整理・把握することを目的とする。研究のフローを図 1 に示す。

■システム構成■フロー

既往研究には電子タグを携帯した執務者の位置情報を熱分布度測定

取得し、それらをワークプレイスにおいて活用する研究１）、

室温除去

天井に設置したカメラで撮影された画像から在室人数をラベル画像として抽出

従来の推定手法の分析

■推定結果

ラベル分割

着席人数推定システムの提案

ラベル内の人数の推定

複数サーモパイルアレイセンサを利用した着席人数推定手法の検討
全てのサンプルの処理

ケーススタディ*CR：正答率(%), CER：未推定率(%), MER：過推定率(%)

推定手法の評価
図 2 既往研究の推定手法
図 1 研究のフロー
日本建築学会情報システム技術委員会
第 42 回情報･システム･利用･技術シンポジウム論文集， 82-85 ， 2019 年 12 月，東京
Proceedings of the 42nd Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 82-85 ， Dec. ， 2019 ， Tokyo－ 82 －

3. 着席人数推定システムの提案

Arduino

本研究では既往研究での課題点を考慮した上で、複数のZigBee pro

電源プラグ
Grid-EYE

サーモセンサ注１）を利用し、取得したセンサ毎の最低温度との温度差により在室人数推定を行う。しかし、複数のサ45ーモセンサを利用し、取得した情報を無線で同時にデータ

6280

ベースへ送信するため、既往研究より測定間隔が長くなり、

照度センサ

温度・湿度センサ
温度・湿度センサ

人の動線の推定が困難となる。そのため在室人数推定の中

Grid-EYE

でも、特に着席人数推定手法の提案を行うこととする。

照度センサ

3.1. 着席人数推定システムの開発

図 4 自作したサーモセンサデバイス概要

着席人数推定手法の提案にあたり、サーモセンサで本社温度を取得後、着席人数推定を行い、その結果を表示する一連のシステムを開発した（図 3）。子機のサーモセンサデ
バイスは Arduino 及びサーモセンサ等から構成され（図4）、ZigBee を用いて無線で親機に照射温度データが送信される。親機は RaspberryPi を使用し、子機からデータを受け取り、LAN を介してデータベースへ蓄積する。そし図 5 設置したセンサて、蓄積したデータを元に着席人数推定を行った結果を表示するための Web ページを作成した。なお、データベー

2520

天井

スには MySQL を用いた。また、本研究では図 5 に示すサ

センサーモセンサデバイスを床面に向けて天井に設置し、着席人2500基準となる測定面の高さ数推定を行う。

視野角 60°3.2. 着席人数推定手法の精度向上のための検討
着席人数推定手法の精度向上のための検討を行う。推定床はセンサから取得した温度分布からセンサ毎の最低温度（mm）

360

図 6 基準となる測定面及び測定範囲の重複との温度差（閾値）により推定を行う。本研究では、夏季空調機稼働下での検証実験より、温度差が 2.7℃以上となるグリッドを人と推定する。
１）基準となる測定面に関する検討

・・・

既往研究において、基準となる測定面を 1.7m（日本人の成人男性の平均身長）と設定していたが、本研究では複数のサーモセンサを利用するため、既往研究と同様に測定の基準面を設定すると、隣接するセンサの測定範囲の重複する範囲が大きくなり、配置するセンサ個数が多くなるた

着席可能性グリッド

め、基準となる測定面を床面と設定する（図 6）。

Ｈビルネットワーク

センサ DB（MySQL）

Internet

着席グリッド

図 8 着席グリッド推定手法

在室確認用カメラシステム

HUB

Raspberry Pi(カメラ制御)30 秒間隔で撮影・送信。
SCP を使ったセキュアな回線で画像を熊大センサ DB に送信する。

USB

・Web カメラの撮影制御
・撮影データの送信

Web カメラ

ID:H01

有線 LAN

Raspberry Pi(親機)ID:H02

ID:H04

ID:H05・計測の同期
ZigBee ネットワーク通信
・計測データの収集
・センサ DB への送信
ID:H03

ID:H07

ID:H06

Arduino(子機)・計測の信号を受信
・データ通信の制御

放射温度センサ（子機）
Arduino により 3 秒間隔で計測。
ZigBee を用いた無線通信。親機からは、URL パラメータで熊大センサ
DB に送信される。

確認用 Web ページ

図 3 開発した着席人数推定システム

報告 H59－ 83 －２）複数サーモパイルアレイセンサの測定範囲の重複

５）着席グリッド推定手法に関する検討

複数のサーモセンサを用いて人数推定を行う際、複数の既往研究ではサーモセンサが取得した 1 回分の測定デサーモセンサの測定範囲の重複に考慮して推定を行う必ータを二値化し、人と判断されたグリッドから在室人数推要があるため、隣接するサーモセンサ同士の測定範囲の重定を行っている。しかし、素子数が少なく推定が正しく行複について検討を行う。検討は、Ⅰ.測定範囲重複無し、Ⅱ.1えない場合もあり、推定精度の低下に繋がっていると考え

列グリッド分重複、Ⅲ.2 列グリッド分重複、Ⅳ.3 列グリッられる。そこで着席グリッドを定義する。着席グリッドとド分重複の 4 項目で行った。検討の結果、隣接するサーモは 10 回分の測定データの中から人がいる可能性があるとセンサの双方に反応が見られ、測定範囲の重複が小さく、判断されたグリッド（着席可能性グリッド）が x 回以上でより広範囲の測定を行うことができるⅡ.1 列グリッド分あった場合、その場所に人がいると推定するものである（8 素子）を重複範囲として設定する（図 6）。

（図 8）。本研究では 10 回分の測定データと x の関係をパ３）グリッドの除去ラメータと呼び x/10 と表記する。なお、本研究では x=9

サーモセンサを利用して着席人数推定を行う際、人以外とする。の熱源（PC、プリンタ等）を人と誤推定することやセンシング範囲に対して素子数が十分に多くないことから、推定

4. ケーススタディ精度が低くなることが考えられる。そのため、什器レイア

4.1. ケーススタディ概要

ウトに応じて人のいる可能性のない場所のグリッドを除提案した着席人数推定システムの推定精度の評価を目去し、推定に利用しないことで推定精度向上を図る(図 7

的としてケーススタディを行う。ケーススタディは中規模左)。なお、図はセンサから取得した温度分布から閾値によ事務所ビル（H ビル）の打ち合わせスペースを対象に複数り、人と推定したグリッドを黄色で表示する。また、人ごのサーモセンサを設置・運用し評価する。H ビル概要、ケとにナンバリングを行う。

ーススタディ概要、ケーススタディ対象箇所を示す（表 1、４）隣接するグリッドの分割

表 2、図 9）
。評価は推定手法を導入しない場合と導入した隣接する人同士がサーモセンサに反応した際、推定され場合の推定結果を比較し、評価指標は正答推定率、過少推るグリッドが繋がることで実際の人数より少なく推定さ定率、過大推定率を使用する。なお、グリッドの除去の他れることが考えられる。そのため、隣接するグリッドを分に、検証用カメラの撮影範囲の箇所及び執務空間は評価対割することにより着席人数推定精度向上を図る。推定結果

象外とする。評価を行う時間は就業時間及びその前後 1 時を利用し、隣接する人同士のグリッドが繋がった場合のグ間とする。推定間隔は 30 秒と設定し、30 秒間静止していリッド数と人数を分析した上で分割を行うグリッド数をた場合、着席していると推定し、30 秒未満の場合は着席し決定する（図 7 右）。本研究では検証実験の結果より、1〜ていないとみなす。測定間隔は 3 秒、推定間隔は 30 秒で5 を 1 人、6〜10 を 2 人、11〜15 を 3 人に分割する。

10 回の測定結果を用いて 30 秒間の着席人数推定を行う。
表 1 H ビル概要

取得した温度分布

取得した温度分布

センサで測 定 した放射温度を Web 上に 8×8 個 のグリッドに色分 けして表示 する。

推定された人数推定された人数
測 定 された放 射 温 度のうち、最 低 温 度
2.7℃以 上 高 いグリッドに 人 が いる と推 定 し 、黄色 で表示する。

グリッド除去後推定人数

表 2 ケーススタディ概要

グリッド分割後推定人数

人 以 外 の熱 源 のあるグリッドを除去する。
隣 接 したグリッドを分割 する。

2 22 2 2 3

3 3：除去グリッド

図 7 グリッドの除去（左）、グリッドの分割（右）報告 H59－ 84 －

System）の BIM モデル上に人を示すアイコンを表示することで可視化し、他の施設維持管理情報（環境データ、劣化状況等）との一元化を行う（図 11）。3D で可視化することで人の着席位置や室利用の傾向等を直感的に把握することができ、時系列に沿った表示も可能となり、オフィスレイアウトやリノベーション等建築計画や修繕計画の際に活用することができると考えられる。
6. 総括
本研究では、複数のサーモセンサを利用した着席人数推定手法の提案を行った。また、オフィスにおいてケースス
図 9 ケーススタディの対象箇所タディを行うことにより、提案手法を導入することでより4.2. 考察

精度の高い推定を行うことができ、着席者の推定に有効で１）推定結果の考察あることが確認できた。それと同時に提案手法における問ケーススタディ結果を図 10 に示す。提案手法を導入し題点・改善点も明らかにすることができた。更に、提案手た場合、導入しない場合に比べ、正答推定率は 48.3％から法により推定された人の人数及び位置を BIMS の BIM モ

75.8％と 27.5pt 増加し、提案手法を導入することで推定デル上で可視化を行った。

精度は向上することが確認できた。過少推定率は 20.4%と今後の展望として、ケーススタディで明らかとなった提導入前の 50.7%と比較し 30.3pt 減少した。また、検討項

案手法の問題点の解決及びセンサ性能の向上等により、リ目の中でも隣接するグリッドの分割を行うことにより、推アルタイムでの人の位置や動線の把握も行うことができ定精度が大幅に向上することが確認できた。

ると考えられる。また、ケーススタディではオフィスの打

１）提案システム全体の考察

ち合わせスペースのみにセンサを配置したが、オフィス全サーモセンサの最外部のグリッドは、温度測定が正確に体に配置することで、室全体の利用について把握すること行えず、他のグリッドに比べ正確な推定が行えない状況がができるとともに、人数・位置情報を BIMS 上に集約する多く見られた。そのため、サーモセンサの最外部のグリッことで、建築計画等への利用が考えられる。

ドを除いて推定を行うことが望ましいと考えられる。また、それに伴い測定範囲の重複については再検討する必要がある。さらに、推定精度は空調機器からの吹き出しや直射日光等の影響を大きく受けることがわかった。
全体として、提案手法を導入することで、過大推定率は増加する傾向が見られたが、過少推定率は減少し、正答推定率は向上したため、提案手法を導入することで着席者の位置及び人数の把握を概ね行うことができたといえる。
5. BIM モデル上での可視化提案手法にて推定された人の人数及び位置情報について、本研究室で開発した Web ページの維持管理支援シス
テムである BIMS（Building Information Management

図 10 推定結果報告 H59

図 11 BIMS 上での BIM モデルへの可視化［注釈］
注１） 利用するサーモセンサは Grid-EYE(Panasonic 株式会社)とする。画素数は 64(8×8)、視野角 60 度と比較的広範囲での検知が可能。また、放射温度分解能も 0.25℃と細かく、検知距離も最大約 5m となっている。
［参考文献］
1）
中嶋俊介、近本智行、李明香、太田涼平、「小規模業務ビルにおける省エネ・BCP 対策(第 2 報)在室検知センサを用いた照明・空調制御の概要・実施計画」、日本建築学会大会学術講演梗概集(関東)、pp.1255-1256、2015.9
2）
五十嵐雄哉、貞清一浩、「スマートワークプレイスの開発
その 2:ワークプレイスにおける人の位置情報システムの活用」、日本建築学会大会学術講演梗概集(関東)、pp.477478、2011.8
3）
九鬼正人、中嶋宏、土屋直樹、田中純一、畑豊：サーモパ
イルアレイセンサを用いた屋内用の人モニタリングシス
テム、システム制御情報学会論文誌、pp.149-159、2014－ 85 －