BLEアドバタイジングパケットを用いた継続的運用可能な屋内人流・混雑度推定システムの設計と実装

Abstract

近年，店舗運営やマーケティング戦略の高度化のため，屋内環境の人流や混雑度を把握することが重要になっている．これに対し，低コストかつプライバシーに配慮した手法として，Bluetooth Low Energy（BLE）を活用した推定手法が期待されている．しかし，近年導入されたMACアドレスのランダム化への対応および，より高度な推定の実現に向けて人流や混雑度を推定するモデルの構築が不可欠となっている．既存手法の多くは，事前のデータ収集とモデル構築が運用と分離しており，対象環境での事前のデータ収集・構築プロセスを要することや，長期運用における店舗レイアウトの変化等に対応できないことが継続的運用における課題となっていた． こうした課題に対し，本研究では定常的な推定処理と，営業時間外などに行う非同期なモデル更新処理を分離して稼働させるシステムを構築した．本システムでは，運用の過程で継続的に収集される正解データを用いて，クラウド上で推定モデルを逐次更新・適応させるフローを実現している．また，動的ソルト（Salt）を用いたハッシュ化処理を導入することで，生のMACアドレスを保存しない安全設計に基づき，複数センサ間での端末の同一性担保と社会的受容性への配慮の両立を図った．

In recent years, understanding indoor people flow and crowdedness has become essential for advancing store management and marketing strategies. Estimation methods utilizing Bluetooth Low Energy (BLE) are expected as a cost-effective and privacy-conscious approach. However, building estimation models is required to address recent MAC address randomization and achieve higher accuracy. Many existing methods separate data collection and model construction from operation, requiring pre-deployment efforts in target environments and failing to adapt to layout shifts during long-term use. To address these challenges, this study developed a system that decouples operational estimation from asynchronous model updates executed outside business hours. This system enables estimation models to be continuously updated and adapted on the cloud using ground-truth data collected during operation. Additionally, by introducing hashing with dynamic salt, we achieved a secure design that avoids storing raw MAC addresses, ensuring cross-sensor device identification while maintaining social acceptance.

優秀ポスター賞

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@article{bib:kotaro_BLECE-BReID-SB_SeMI202605,

author={林虎太朗 and 𠮷村太斗 and 立花巧樹 and 呉健朗 and 寺岡莉玖 and 細川蓮 and 諏訪博彦 and 松田裕貴},

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booktitle={電子情報通信学会技術研究報告},

volume={126},

number={15},

year={2026},

pages={45--50},

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