論文の概要: Anyone here? Smart embedded low-resolution omnidirectional video sensor
to measure room occupancy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04934v1
- Date: Thu, 9 Jul 2020 17:05:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-12 04:52:28.529604
- Title: Anyone here? Smart embedded low-resolution omnidirectional video sensor
to measure room occupancy
- Title（参考訳）: 誰かいるか?
室内占有度を計測するスマート内蔵低解像度全方位ビデオセンサ
- Authors: Timothy Callemein, Kristof Van Beeck and Toon Goedem\'e
- Abstract要約: 独特な特性を有する部屋占有感センサソリューションを提案する。
これは全方位カメラに基づいており、広い角度でシーン情報をリッチに捉えている。
画像解像度が極端に低く、人々が認識できないため、プライバシー上の問題は発生しない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7347781746626705
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present a room occupancy sensing solution with unique
properties: (i) It is based on an omnidirectional vision camera, capturing rich
scene info over a wide angle, enabling to count the number of people in a room
and even their position. (ii) Although it uses a camera-input, no privacy
issues arise because its extremely low image resolution, rendering people
unrecognisable. (iii) The neural network inference is running entirely on a
low-cost processing platform embedded in the sensor, reducing the privacy risk
even further. (iv) Limited manual data annotation is needed, because of the
self-training scheme we propose. Such a smart room occupancy rate sensor can be
used in e.g. meeting rooms and flex-desks. Indeed, by encouraging flex-desking,
the required office space can be reduced significantly. In some cases, however,
a flex-desk that has been reserved remains unoccupied without an update in the
reservation system. A similar problem occurs with meeting rooms, which are
often under-occupied. By optimising the occupancy rate a huge reduction in
costs can be achieved. Therefore, in this paper, we develop such system which
determines the number of people present in office flex-desks and meeting rooms.
Using an omnidirectional camera mounted in the ceiling, combined with a person
detector, the company can intelligently update the reservation system based on
the measured occupancy. Next to the optimisation and embedded implementation of
such a self-training omnidirectional people detection algorithm, in this work
we propose a novel approach that combines spatial and temporal image data,
improving performance of our system on extreme low-resolution images.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,独特な特性を有する部屋占有感センサソリューションを提案する。
(一)全方位視覚カメラをベースとし、広い角度から豊かな風景情報を捉え、部屋にいる人の数や位置まで数えることができる。
(ii)カメラ入力を使用しているが、画像解像度が極端に低いためプライバシー上の問題は発生しない。
(iii)ニューラルネットワーク推論は、センサに埋め込まれた低コストな処理プラットフォーム上で完全に実行されるため、プライバシリスクはさらに低減される。
(4) 提案する自己学習方式のため, 限定的な手動データアノテーションが必要である。
このようなスマートルーム占有率センサは、例えば会議室やフレックスデスクで使用することができる。
実際、flex-deskingを奨励することで、必要なオフィススペースを大幅に削減できます。
ただし、保留されているフレックスデスクは、保留制度の更新なしには占められていない場合もある。
同様の問題は会議室で起こり、しばしば不足している。
占有率を最適化することで、コストを大幅に削減することができる。
そこで本稿では,オフィスのフレキシブルデスクや会議室に居住する人数を決定するシステムを開発した。
天井に取り付けられた全方位カメラと人検知器を組み合わせることで、同社は測定された占有状況に基づいて予約システムをインテリジェントに更新することができる。
そこで本研究では,この自己学習型全方位人物検出アルゴリズムの最適化と組込みにより,空間的および時間的画像データを組み合わせて,極端低解像度画像におけるシステムの性能を向上させる新しい手法を提案する。
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