Estimation du nombre de personnes présentes dans une pièce à partir de la concentration en dioxyde de carbone
Résumé
Dans cette étude, nous avons cherché à estimer le nombre de personnes présentes dans une salle de réunion à partir de la mesure de la concentration en CO2 dans cette pièce. Pour construire des estimateurs, nous avons utilisé une série d'expériences où les utilisateurs de la salle ont noté les horaires d’arrivée, de départ et le nombre de participants de la réunion.
Trois estimateurs ont été conçus :
- le premier est composé d’un filtre du premier ordre (inversion de la dynamique du CO2) et d’une moyenne glissante pour lisser l'estimation
- le second utilise un filtre de Kalman : son intérêt est la distinction de la composante extérieure du CO2
- le troisième est basé sur les chaînes de Markov : plutôt que de mettre en place des seuils, on prend en compte le caractère discret du nombre de personnes présentes
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Rapport Benech 2015 HAL.pdf (2.49 Mo)
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Données Haessig-Benech 2015.zip (13.48 Mo)
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Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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Format | Autre |
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Commentaire | Données associées à cette étude. Contenu des répertoires : * data : les données de concentration de CO2 et de présence * Exloration * : Notebook Python d'exploration des donnée (dont une version 2018 avec Python 3 et pandas plus récent) * Kalman : Notebook sur l'estimation du nombre de personne par filtre de Kalman * Viterbi : Notebook sur l'estimation du nombre de personne par l'algorithme de Viterbi (estimation d'état d'une chaine de Markov) |
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