CO2センサーを使用して、部屋の人数を検出することはできますか？

私はMH-Z14二酸化炭素センサーを使用しており、部屋で新鮮な空気が必要になる可能性がある場合にそれを使用して検出を試みています。しかし、人間が部屋にいる場合、特にセンサー自体に近い場合、センサーの読み取り値が大幅に増加することにも気付きました。

誰かが部屋の現在のCO2値を使用して部屋のおおよその人数を検出しようとしたかどうか、そしてそれがどれほど可能で正確である可能性があるのでしょうか？

@jsotolaのコメント（「機械学習でできることのような音」）はおそらく正しい答えですが、少し詳しく説明します。

それは少なくとも以下の要因に依存するでしょう：

• 部屋の大きさ
• 人々の数
• 人々が行っている活動の種類
• 部屋の換気量（windows / ac / ...）
• 使用するセンサーの精度と応答時​​間
• センサーの数と位置

私は、CO ₂センサーのデータを使用して、過去の1つの部屋の部屋の占有率を概算しましたが、その時点で機械学習ルートを下るのではなく、変化率CO _2などを使用して、インジケーター（より多くの人々がより速く値が上がった）。しかし、もし私が再びそれをしていたら、おそらくトレーニング資料として使用するためにデータを収集し始めるでしょう。

これは同時に増加する可能性が高いため、データを別のセンサー（相対湿度センサーなど）と融合する価値もあります。

いくつかの研究は、すでにこれに行われている表示されます- 代理人によるセンシング：占有検出に基づく屋内COに₂濃度は COに基づく占有を検出するために、カリフォルニア大学バークレー校で開発されたモデル記述₂濃度を。

結合された偏微分方程式（PDE）–常微分方程式（ODE）システムで構成されるデータ駆動型モデルに基づいて、プロキシ測定値を未知の人間の放出率に関連付けるリンクモデルを提案します。

彼らのモデルは、彼らがテストした他の機械学習モデルよりも明らかに正確です。

プロキシによる検知による、還気と給気口でのCO2測定に基づく部屋の占有者数の推定は、一連の機械学習アルゴリズムよりも優れており、全体の平均二乗誤差が0.6569（小数の人）であるのに対し、ベイズネットによる最善の代替案は1.2061（分数者）です。

論文のアルゴリズム1（p。3）は、それらに類似したシステムを実装する方法についていくつかの方向性を示している可能性があります。これは、CO ₂センサーの単純な性質を考えると、驚くほど信頼できるようです。