nktener0902
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4 years ago 前提の想定
車内の乗客が、ARグラス（を模した、Raspberry PiとWebカメラ）で周りを見る。 周りにいる人の数と、その人の近さから、混雑度を算出する。
混雑度の算出式は、当日調整する。
空間認識は、やらない。
進捗状況
人数カウントのモデルは、12/7(土)に調査済み。 人の体全体と、顔のモデルが見つかった。 推論の出力結果から、人数と、人および顔の大きさが分かるので、近さは分かる。
残りのTODO
ARグラスをつけた乗客が、隣の友人だけを見ていたら、それ以外に乗客がいなくても混雑と判断されかねない。 そのため、乗客が周りを見て、車内全体の様子を判断できるための材料を取得する必要がある。 "周りを見た"ことをどうやって判断するか？
電車の車内の混雑度を測定する方法を検討する。
大まかにアプローチは、2通り。１つは、空間把握と人数カウントをして、混雑度を計算する。もう一方は、人のいない車内と比較してどれほど人がいるかを推定。