В работе представлен нейросетевой подход к определению численности людей в помещениях на основе параметров внутреннего микроклимата — концентрации CO2, температуры и относительной влажности. Предложенная модель обучается на размеченных данных с временными метками и способна предсказывать количество присутствующих людей без использования прямых сенсоров. Такой метод позволяет снизить затраты на оборудование и избежать проблем с конфиденциальностью. Решение может быть интегрировано в современные системы вентиляции для повышения энергоэффективности и устойчивого управления ресурсами зданий.

Рогаль И.О. (науч. рук. Никитин А.А.) Нейросетевой подход к определению заполняемости помещений людьми по данным о co2, температуре и относительной влажности // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16418