学習室などに行ったものの空席が無かったというような経験や、コロナ対策として混雑状況の把握が重要視されていることから空席検知に着目した。既存のシステムはコスト面で導入のハードルが高いことがわかったため、既存のものに比べ安価で手間が少なく、導入しやすいシステムを製作することを目標として研究を進めた。研究をはじめた当初は、空席検知の新たな手法として二値化を用いた空席検知について研究していた。目標に適した検知の手法について模索する中で、Raspberry Piとカメラを用いて、撮影した画像を解析しその結果をLINE BOTで配信するシステムを製作するに至った。ローカル環境でこのシステムを実行したところ、多少の誤差が生じたがシステムとして機能することがわかった。今後はシステムを製作し実際に動かしていく過程で得た多くの課題を解決していくとともに、より導入しやすいシステムとして完成させたい。


Sometimes we are not able to find empty seats, such as in the school study room. The COVID-19 epidemic requires us to avoid the crowd. Based on these experiences we take notice of vacant detection systems. Since we found that cost is a hurdle to the introduction of existing vacant seat detecting systems, we set a goal to make a system that is more affordable and easier to be implemented than the existing one. At first, we conducted a study about a new way to detect vacant seats by using the method for binarizing. However, we changed our plan in researching because we learned that using AI can make vacancy detection cheaper and easier, which fits our research goal. We made a trial product that detects vacant seats with a Raspberry Pi and a camera and notifies people of the information through LINE. We ran our program in the local environment. Its output was not always exact, but it works as a system. In the future, we want to resolve some problems such as improving detection accuracy and how to install devices used for vacancy detection and make it simple to implement. Ultimately, we want people to actually use this system.on through LINE.