@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00213394,
 author = {大平, 祐大 and 荒川, 豊 and 中村, 優吾},
 book = {第29回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集},
 month = {Oct},
 note = {新型コロナウイルス感染症の影響により，公共交通機関や飲食店などの混雑度可視化への関心が高まってきている．本研究では，エレベータの混雑を解消するために，エレベータ内の人数と各階の混雑度を利用者に可視化するシステムを開発した．エレベータ内外の人数を計測するために，新型コロナウイルス接触確認アプリからの BLE 信号を検出する方法を提案している．また，BLE 信号から得られる時系列 RSSI データを元にエレベーターの乗降検出のアルゴリズムから乗降検出を行なったところ，乗降の検出率は 100% であることを確認した．また，推定待ち時間の算出を行なったところ，待ちの推定開始時刻と推定終了時刻に 5 秒から 10 秒ほどのタイムラグが発生することはあるが，推定待ち時間と実際の待ち時間がおおよそ一致することを確認した．},
 pages = {257--263},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {エレベータ利用に関する意思決定を支援する状況センシングシステムの設計と開発},
 year = {2021}
}