Le système de suivi de l'occupation alimentée par AI optimise la conception de bureaux de plan ouvert
Des chercheurs de l'Université d'Osaka ont développé un nouveau cadre pour mesurer l'occupation dans les bureaux d'Open-Stan avec une précision sans précédent. Ce système innovant utilise la vision par ordinateur et l'IA pour analyser l'occupation à un niveau micro-échelle, en se concentrant sur des zones fonctionnelles spécifiques au sein du bureau.
Cela traite d'une lacune importante dans les méthodes de suivi de l'occupation actuelles, qui ne fournissent généralement que des données de niveau macro et ont du mal à capturer des modèles d'utilisation détaillés dans les espaces partagés.
La recherche répond à un besoin critique de données d'occupation plus détaillées et plus précises dans les bureaux d'ouverture. Les méthodes traditionnelles ne parviennent souvent pas à saisir la complexité de la façon dont ces espaces sont utilisés, conduisant à des inefficacités dans l'allocation et la conception des ressources.
Ce nouveau cadre fournit une solution pratique et rentable pour la collecte de données d'occupation granulaire, qui peuvent éclairer les décisions fondées sur des preuves sur la conception et la gestion des bureaux. Cela peut conduire à des espaces de travail plus durables, efficaces et conviviaux. L'œuvre est publiée dans le Journal of Building Engineering.
Les chercheurs ont utilisé des caméras de vidéosurveillance existantes et une estimation de la pose 3D pour créer un système de vision par ordinateur qui mesure avec précision l'occupation des micro-échelles dans des zones fonctionnelles spécifiques des bureaux d'ouverture. Le système analyse les séquences vidéo pour suivre les individus et classer leur emplacement dans des zones prédéfinies, agrégeant ces données pour révéler les modèles d'occupation.
Des tests réels ont validé la précision du système, fournissant des informations précieuses sur la façon dont les employés utilisent différents domaines de bureau. Les résultats peuvent éclairer les décisions concernant la disposition des bureaux, l'allocation des ressources (éclairage, chauffage, nettoyage) et gestion de l'énergie, contribuant finalement à des espaces de travail plus efficaces et durables.
Sihua Chen, un doctorant impliqué dans la recherche, a souligné la nature interdisciplinaire du projet, pontant l'ingénierie environnementale et l'informatique pour résoudre les défis du monde réel. Elle a souligné le potentiel de cette technologie pour combler une lacune dans les techniques de mesure de l'occupation existantes et fournir un support basé aux données pour la conception durable et le fonctionnement des espaces de bureaux en intérieur.
Cette recherche a des implications importantes pour l'avenir de la conception du lieu de travail. En fournissant des données d'occupation précises et détaillées, le cadre permet une optimisation basée sur les données des dispositions de bureau, de l'allocation des ressources et du contrôle de l'énergie, conduisant à des environnements de travail plus durables et productifs.
