WiFi信号で人数を数えることができる新しい方法を開発

WiFi信号で人数を数えることができる新しい方法を開発 テクノロジー

座っている人の自然な動きを利用して、WiFi信号で数を数えることができる新しい方法を開発しました。

カリフォルニア大学サンタバーバラ校のYasamin Mostofi教授の研究室は、WiFi信号を使って、人がデバイスを携帯することなく、静止して座っている群衆の数を数えることを初めて可能にしました。この技術は、壁越しのカウントにも対応しており、群衆が座っている対象領域の外側に無線の送受信機を置くだけでよいのです。この技術は、スマートなエネルギー管理、パンデミック時の群衆サイズの制御、ビジネス計画、セキュリティなど、さまざまな用途に利用できます。

UCSB(カリフォルニア大学サンタバーバラ校)の電気・コンピュータ工学のMostofi教授は、次のように述べています。

「我々が提案するアプローチは、あるエリアの着席者の数を外部から推定することを可能にします。」
「このアプローチは、1つのWiFiリンクの受信電力測定値のみを利用し、人がデバイスを持ち歩くことに依存せず、壁を越えて動作します。」

提案された方法と実験結果は、最近開催された19th ACM International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services (MobiSys)に掲載されました。

実験では、1台のWiFi送信機と1台のWiFi受信機(いずれも既製品)を、複数の人が座っている場所に設置します。送信機は無線信号を送信し、受信機はその受信電力を測定します。受信機では、この受信電力の測定値のみを用いて、実際の人数に近い推定値を得ることができます。

このイノベーションは、2009年からWiFiなどの日常的な無線周波数信号を用いたセンシング1センサーと呼ばれる感知器などを使用して様々な情報を計測して数値化する技術の総称です。を開拓してきたMostofi研究室のこれまでの研究に基づいています。 例えば、2018年に発表された論文では、WiFiが移動する人の群れをカウントできることが示されています。しかし、人は動き回らないとカウントできません。

Mostofi氏は次のように述べています。

「静止した座っている群衆を数えることは、体の大きな動きがないため、かなり困難な問題です。」
「群衆は静止している、つまり呼吸以外に大きな体の動きがない状態ですが、長時間じっとしているわけではなく、フィドジェットと呼ばれるその場での小さな自然な体の動きを頻繁に行っています。例えば、座席の位置を調整したり、足を組んだり、携帯電話をチェックしたり、ストレッチをしたり、咳をしたりするなどです。」

研究者たちは、着席している群衆の自然なフィドジェットとその場での動作の集合体が、群衆の数に関する重要な情報を持っていることを提案し、その集合体のフィドジェットを抽出し、それに基づいて総人数を数える方法を初めて示しました。

本プロジェクトの主要な博士課程学生であるBelal Korany氏は次のように述べています。

「WiFiエリア内で少なくとも1人がそわそわしている時間帯をCFP(Crowd Fidgeting Periods)、誰もそわそわしていない時間帯をCSP(Crowd Silent Periods)と定義しています。この期間は、受信したWiFi信号から簡単に抽出することができます。」
「直感的に言えば、人数が多ければ多いほど、CFPが長く、CSPが短くなる可能性が高くなります。つまり、これらの期間は暗黙のうちに総人数の情報を持っているのです。」

そこで研究者らは、静止した群衆の集団的なそわそわ行動、すなわちCFPとCSPを統計的に記述し、それらを着席者の総数と明示的に関連付ける新たな数理モデルを開発しました。

この数学的な定式化を行うにあたり、彼らはまず、この問題が数十年前の待ち行列理論の問題に似ていることを明らかにしました。この問題は、一見すると全く異なる分野の問題です。

Mostofi氏は

「待ち行列理論とは、複数のサーバーからサービスを受ける顧客が到着するシステムにおける待ち行列を研究する数学の一分野です。」
「待ち行列理論は数学の一分野で、顧客が到着し、多数のサーバーからサービスを受けるシステムの待ち行列を研究します。」

と述べ、CSPは無限のサーバーを持つ待ち行列に顧客がいない場合に似ており、CFPはそのような待ち行列で少なくとも1人の顧客がサービスを受けている場合に似ていることを示しました。これにより、待ち行列の理論から数学的手法を借りて、静止している人の総数を数えるためのまったく新しい技術を開発することができました。

「この技術は、さまざまな場所で、さまざまな人数、さまざまな座席構成で、徹底的にテストしました。研究室では、4つの異なる環境(壁越しを含む)で47回の実験を行いました。この実験では、最大10人の人が座って普通に行動し、一対のWiFiトランシーバーがWiFi測定を行いました。この実験では、講義やプレゼンテーション、映画鑑賞、図書館での読書など、さまざまな場面を想定しています。」

評価の結果、非常に高い計数精度が得られ、壁を経由しない環境では96.3%、壁を経由する環境では90%の確率で、推定人数が真の人数から0人または1人になることが分かりました。この結果は、パンデミック時に群衆の人数を制限するなど、実社会での群衆計測にこの新技術が有効であることを示しています。

Published by University of California – Santa Barbara. Detail:web.ece.ucsb.edu/~ymostofi/CountingStationaryCrowd
The title has been changed.

 

 

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