TBD: Counting people with BLE and Wifi

Die Erfassung von Personenanzahlen in verschiedenen Umgebungen ist für zahlreiche Anwendungsbereiche von Bedeutung – etwa für die Optimierung des öffentlichen Verkehrs, die Ressourcenplanung an Universitäten oder die Besucherflussanalyse für Unternehmen und Gebäude wie zum Beispiel einem Museum.
Bestehende Systeme zur Personenzählung sind jedoch oft kostspielig oder nicht universell einsetzbar (z.B. aufgrund datenschutzrechtlicher Bedenken bei Kameraeinsatz).
Die Verwendung von Bluetooth Low Energy (BLE) und/oder WiFi Sniffing bietet eine potenziell kostengünstige und flexible Alternative.
Ein zentrales Problem vieler bestehender Ansätze ist jedoch die Annahme einer gleichmäßigen Verteilung BLE-fähiger Geräte unter den Personen. Diese Annahme ist in der Realität meist nicht haltbar – manche Personen tragen mehrere Geräte, andere gar keine – was die Validität und Genauigkeit der so ermittelten Personenzählungen in Frage stellt.

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Bewertung eines Systems zur Personenzählung auf Basis von BLE und/oder WiFi Sniffing.
Ein besonderes Augenmerk liegt auf dem Versuch eine empirische Ground Truth zu erheben und diese in die Erfassung der Personenanzahl zu integrieren.

Die Arbeit verfolgt dabei die folgenden zentralen Ziele:

• Quantifizierung der Abweichung zwischen den Rohdaten des Systems und den tatsächlichen Personenzahlen in verschiedenen Umgebungen (z.B. Vorlesungssäle, Sportgruppen, Bushaltestellen, Museum).
• Evaluierung der Machbarkeit und Genauigkeit bei der Erstellung einer Ground Truth.
• Evaluation der Systemperformance mit und ohne Ground Truth.
• Evaluation & Analyse ob bestehende Arbeiten das Verhältnis von Personen zu BLE-fähigen Geräten sinnvoll beachtet haben.

• Literaturrecherche zu bestehenden Systemen zur Personenzählung, unter Verwendung von BLE- und eventuell WIFI-Sniffern.
• Eine systematische Literaturanalyse wie bisher mit der Situation, dass eine Person n viele BLE Geräte besitzen kann, umgegangen wurde. Beziehungsweise ob das in vergangenen Forschungsarbeiten überhaupt beachtet wurde.
• Entwicklung eines Konzepts zur Erstellung einer Ground Truth über die Verteilung von BLE-fähigen Geräten in verschiedenen Personengruppen.
• Durchführung von Datenerhebungen zur Erstellung der Ground Truth in ausgewählten Umgebungen (z.B. Vorlesungen, Sportgruppen, Museen).
• Entwicklung und Implementierung eines BLE/WiFi-basierten Personenmesssystems.
• Evaluation des Systems in verschiedenen realen Umgebungen.
• Dokumentation und Diskussion der Ergebnisse.

• Ist es möglich, eine verlässliche Ground Truth zur Geräteverteilung zu erstellen?
• Zeigen bestimmte Personengruppen charakteristische Nutzungsmuster in Bezug auf BLE-fähige Geräte?
• Ist es möglich ein robustes System zu entwickeln, welches Ground Truth Faktoren dynamisch berücksichtigt?
• Inwieweit verbessert die Integration einer empirisch erhobenen Ground Truth zur BLE-Geräteverteilung die Genauigkeit BLE- und/oder WiFi-basierter Personenzählmethoden?
• Wie groß ist die Abweichung zwischen den technologisch geschätzten und den realen Personenzahlen in verschiedenen Umgebungen?

• Grundkenntnisse in Informatik
• Idealerweise Vorerfahrung im Bereich drahtlose Sensornetzwerke oder mobile Anwendungen
• Erfahrung mit Python oder vergleichbaren Programmiersprachen

• Y. Kanamitsu u.a., „Estimating Congestion in a Fixed-Route Bus by Using BLE Signals“, Sensors, Bd. 22, Nr. 3, S. 881, Jan. 2022, doi: 10.3390/s22030881
• F.-J. Wu und G. Solmaz, „CrowdEstimator: Approximating Crowd Sizes with Multi-modal Data for Internet-of-Things Services“, in Proceedings of the 16th Annual International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services, in MobiSys ’18. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, Juni 2018, S. 337–349. doi: 10.1145/3210240.3210320.
• F. Demrozi, C. Turetta, F. Chiarani, P. H. Kindt, und G. Pravadelli, „Estimating indoor occupancy through low-cost BLE devices“, IEEE Sensors J., Bd. 21, Nr. 15, S. 17053–17063, Aug. 2021, doi: 10.1109/JSEN.2021.3080632.