論文の概要: A computer vision-based model for occupancy detection using low-resolution thermal images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08336v1
• Date: Tue, 13 May 2025 08:27:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.48419
• Title: A computer vision-based model for occupancy detection using low-resolution thermal images
• Title（参考訳）: 低分解能熱画像を用いたコンピュータビジョンによる占有検出モデル
• Authors: Xue Cui, Vincent Gbouna Zakka, Minhyun Lee,
• Abstract要約: 本研究は,低分解能熱画像とCV技術を用いた占有率検出モデルを開発した。 このモデルは最終的に良好な性能を達成し、精度、リコール、mAP50、mAP50の値は10,000に近づいた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1952340441132474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Occupancy plays an essential role in influencing the energy consumption and operation of heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) systems. Traditional HVAC typically operate on fixed schedules without considering occupancy. Advanced occupant-centric control (OCC) adopted occupancy status in regulating HVAC operations. RGB images combined with computer vision (CV) techniques are widely used for occupancy detection, however, the detailed facial and body features they capture raise significant privacy concerns. Low-resolution thermal images offer a non-invasive solution that mitigates privacy issues. The study developed an occupancy detection model utilizing low-resolution thermal images and CV techniques, where transfer learning was applied to fine-tune the You Only Look Once version 5 (YOLOv5) model. The developed model ultimately achieved satisfactory performance, with precision, recall, mAP50, and mAP50 values approaching 1.000. The contributions of this model lie not only in mitigating privacy concerns but also in reducing computing resource demands.
• Abstract（参考訳）: 作業は、暖房、換気、空調(HVAC)システムのエネルギー消費と運転に影響を与える重要な役割を担っている。 伝統的なHVACは通常、居住を考慮せずに固定されたスケジュールで運用される。 高度占有中心制御(OCC)は、HVACの操作を規制する際の占有状態を採用した。 コンピュータビジョン(CV)技術と組み合わせたRGB画像は、占有検知に広く利用されているが、それらが捉えた顔と身体の詳細な特徴は、プライバシーの懸念を生じさせる。 低解像度の熱画像は、プライバシー問題を緩和する非侵襲的なソリューションを提供する。 本研究は,低分解能熱画像とCV技術を用いた占有率検出モデルを構築し,You Only Look Once Version 5 (YOLOv5)モデルに転写学習を適用した。 開発されたモデルは最終的に良好な性能を達成し、精度、リコール、mAP50、mAP50値は10,000に近づいた。 このモデルの貢献は、プライバシの懸念を軽減するだけでなく、コンピューティングリソースの要求を減らすことにある。

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