Building occupancy estimation has become an important topic for sustainable buildings that has attracted more attention during the pandemics. Estimating building occupancy is a considerable problem in computer vision, while computer vision has achieved breakthroughs in recent years. But, machine learning algorithms for computer vision demand large datasets that may contain users’ private information to train reliable models. As privacy issues pose a severe challenge in the field of machine learning, this work aims to develop a privacypreserved machine learningbased method for people counting using a lowresolution thermal camera with 32 × 24 pixels. The method is applicable for counting people in different scenarios, concretely, counting people in spaces smaller than the field of view (FoV) of the camera, as well as large spaces over the FoV of the camera. In the first scenario, counting people in small spaces, we directly count people within the FoV of the camera by Multiple Object Detection (MOD) techniques. Our MOD method achieves up to 56.8% mean average precision (mAP). In the second scenario, we use Multiple Object Tracking (MOT) techniques to track people entering and exiting the space. We record the number of people who entered and exited, and then calculate the number of people based on the tracking results. The MOT method reaches 47.4% multiple object tracking accuracy (MOTA), 78.2% multiple object tracking precision (MOTP), and 59.6% identification F-Score (IDF1). Apart from the method, we create a novel thermal images dataset containing 1770 thermal images with proper annotation. / Uppskattning av hur många personer som vistas i en byggnad har blivit ett viktigt ämne för hållbara byggnader och har fått mer uppmärksamhet under pandemierna. Uppskattningen av byggnaders beläggning är ett stort problem inom datorseende, samtidigt som datorseende har fått ett genombrott under de senaste åren. Algoritmer för maskininlärning för datorseende kräver dock stora datamängder som kan innehålla användarnas privata information för att träna tillförlitliga modeller. Eftersom integritetsfrågor utgör en allvarlig utmaning inom maskininlärning syftar detta arbete till att utveckla en integritetsbevarande maskininlärningsbaserad metod för personräkning med hjälp av en värmekamera med låg upplösning med 32 x 24 pixlar. Metoden kan användas för att räkna människor i olika scenarier, dvs. att räkna människor i utrymmen som är mindre än kamerans FoV och i stora utrymmen som är större än kamerans FoV. I det första scenariot, att räkna människor i små utrymmen, räknar vi direkt människor inom kamerans FoV med MOD teknik. Vår MOD-metod uppnår upp till 56,8% av den totala procentuella fördelningen. I det andra scenariot använder vi MOT-teknik för att spåra personer som går in i och ut ur rummet. Vi registrerar antalet personer som går in och ut och beräknar sedan antalet personer utifrån spårningsresultaten. MOT-metoden ger 47,4% MOTA, 78,2% MOTP och 59,6% IDF1. Förutom metoden skapar vi ett nytt dataset för värmebilder som innehåller 1770 värmebilder med korrekt annotering.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-306425 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Zhu, Shuai |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:815 |
Page generated in 0.0033 seconds