Los mecanismos clave del marco de diseño propuesto para el sistema de medición de ocupación. Crédito: Journal of Building Engineering (2025). Doi: 10.1016/j.jobe.2025.113037
Investigadores de la Universidad de Osaka han desarrollado un marco novedoso para medir la ocupación en oficinas de planta abierta con precisión sin precedentes. Este sistema innovador utiliza la visión por computadora y la IA para analizar la ocupación a un nivel de microescala, centrándose en zonas funcionales específicas dentro de la oficina.
Esto aborda una brecha significativa en los métodos de seguimiento de ocupación actual, que generalmente solo proporcionan datos de nivel macro y lucha para capturar patrones de uso detallados dentro de los espacios compartidos.
La investigación aborda una necesidad crítica de datos de ocupación más detallados y precisos en las oficinas de planta abierta. Los métodos tradicionales a menudo no logran capturar las complejidades de cómo se utilizan estos espacios, lo que lleva a las ineficiencias en la asignación y el diseño de recursos.
Este nuevo marco proporciona una solución práctica y rentable para recopilar datos de ocupación granular, que puede informar las decisiones basadas en la evidencia sobre el diseño y la gestión de la oficina. Esto puede conducir a espacios de trabajo más sostenibles, eficientes y fáciles de usar. El trabajo es publicado En el Journal of Building Engineering.
Los investigadores utilizaron cámaras CCTV existentes y una estimación de pose 3D para crear un sistema de visión por computadora que mida con precisión la ocupación de microescala dentro de zonas funcionales específicas de las oficinas de planta abierta. El sistema analiza las imágenes de video para rastrear a las personas y clasificar su ubicación dentro de las zonas predefinidas, agregando estos datos para revelar patrones de ocupación.
Las pruebas del mundo real validaron la precisión del sistema, proporcionando información valiosa sobre cómo los empleados usan diferentes áreas de oficina. Los hallazgos pueden informar decisiones sobre el diseño de la oficina, la asignación de recursos (iluminación, calefacción, limpieza) y gestión de energía, que finalmente contribuyen a espacios de trabajo más eficientes y sostenibles.
Marco de diseño del sistema y validación de campo. (a) La descripción general del marco de diseño para los sistemas de medición de ocupación. (b) Disposición del espacio experimental y la instalación de la cámara: el plano de planta se divide en tres microzonas utilizando marcadores de tierra. La recopilación de datos de cuatro cámaras se realiza a través del control remoto. Crédito: Journal of Building Engineering (2025). Doi: 10.1016/j.jobe.2025.113037 Componentes y salidas centrales del sistema de medición de ocupación. (a) La descripción general de la extracción de proyección 3DPE y 2D. (b) Estado de ocupación (19: 58: 40–19: 59: 39). (c) Estado de ocupación (19: 59: 40–20: 00: 39). (d) Duración ocupada y vacante (19: 58: 40–20: 00: 39) (e) Variaciones en la relación de zonas ocupadas por conteo y área (19: 58: 40–20: 00: 39). (f) Variaciones de frecuencia de ocupación (19: 58: 40–20: 00: 39, medición). (g) Variaciones de la frecuencia de ocupación (19: 58: 40–20: 00: 39, GT). Crédito: Journal of Building Engineering (2025). Doi: 10.1016/j.jobe.2025.113037
Sihua Chen, un candidato a doctorado involucrado en la investigación, destacó la naturaleza interdisciplinaria del proyecto, uniendo la ingeniería ambiental y la informática para resolver los desafíos del mundo real. Ella enfatizó el potencial de esta tecnología para llenar un vacío en las técnicas de medición de ocupación existentes y proporcionar un soporte basado en datos para el diseño sostenible y la operación de los espacios de oficina de planta abierta.
Esta investigación tiene implicaciones significativas para el futuro del diseño del lugar de trabajo. Al proporcionar datos de ocupación precisos y detallados, el marco permite la optimización basada en datos de diseños de oficina, asignación de recursos y control de energía, lo que lleva a entornos de trabajo más sostenibles y productivos.
Más información: Sihua Chen et al, Desarrollo de un sistema de medición de ocupación para microzonas dentro de espacios de oficina abiertos basado en una estimación de pose 3D de varias personas en varios visión, Journal of Building Engineering (2025). Doi: 10.1016/j.jobe.2025.113037
Proporcionado por la Universidad de Osaka
Cita: el sistema de seguimiento de ocupación a IA optimiza el diseño de oficina de planta abierta (2025, 14 de julio) Recuperado el 14 de julio de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-07-ai-powered-cupancy-tracking-optimizes.html
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