Skip to main content

LUP Student Papers

LUND UNIVERSITY LIBRARIES

People Detection and Occupancy Estimation Using Ultrasound Signals

Engdahl, Emma LU (2025) In Master’s Theses in Mathematical Sciences FMSM01 20242
Mathematical Statistics
Abstract
Finding a non-intrusive way of detecting human presence and counting the number of people in a room poses a challenging problem. This thesis presents a solution to said problem, utilizing ultrasound signals. Analysis of the echo and reverberation of ultrasound signals provides acoustic information about the surrounding environment, which is altered by potential occupants. By employing such a technique, the results from this thesis show that it is possible to distinguish data recorded in an empty room from that of a room where one or more humans are present.

The data for this project were collected using hardware units from a Malmö-based company called Minut, which specializes in non-intrusive surveillance. Through the use of sweeping... (More)
Finding a non-intrusive way of detecting human presence and counting the number of people in a room poses a challenging problem. This thesis presents a solution to said problem, utilizing ultrasound signals. Analysis of the echo and reverberation of ultrasound signals provides acoustic information about the surrounding environment, which is altered by potential occupants. By employing such a technique, the results from this thesis show that it is possible to distinguish data recorded in an empty room from that of a room where one or more humans are present.

The data for this project were collected using hardware units from a Malmö-based company called Minut, which specializes in non-intrusive surveillance. Through the use of sweeping ultrasound signals, information about the acoustics of a room was obtained. During the course of the thesis, some hardware issues became apparent and had to be handled by developing preprocessing methods.

A disadvantage of the method using sweeping signals is that it needs to be calibrated, meaning a user has to annotate data from an empty room and preferably also an occupied room. As a solution to this limitation, another method was devised, using single-frequency signals, and exploiting the Doppler shifts of the same. The Doppler shifts only arise when there is movement close by, which is an indication of human presence. By using this information, empty rooms could be automatically identified. After evaluating these two methods, the conclusion is that it is possible to both detect motion in a room and distinguish scenarios of differing levels of occupancy. (Less)
Popular Abstract (Swedish)
Fladdermöss lever stora delar av sina liv i mörker och använder sig därför av ultraljudssignaler, istället för ljus, för att navigera och jaga. Om vi låter oss inspireras av fladdermössens navigeringsteknik, kan vi då också lära oss att upptäcka personer i ett rum med hjälp av ultraljud?

Svaret på frågan är ja, det är möjligt att upptäcka mänsklig närvaro i ett rum genom att använda ultraljud. Självklart behöver man inte använda sig av en lika komplicerad metod som fladdermössen gör, eftersom deras ekolokalisering har utvecklas med hjälp av evolutionens naturliga urvalsprocesser och är ett komplext system. De skapar ljud med sitt röstorgan och lyssnar på ekon efter ljudet. På detta vis kan de lista ut hur miljön omkring dem ser ut och... (More)
Fladdermöss lever stora delar av sina liv i mörker och använder sig därför av ultraljudssignaler, istället för ljus, för att navigera och jaga. Om vi låter oss inspireras av fladdermössens navigeringsteknik, kan vi då också lära oss att upptäcka personer i ett rum med hjälp av ultraljud?

Svaret på frågan är ja, det är möjligt att upptäcka mänsklig närvaro i ett rum genom att använda ultraljud. Självklart behöver man inte använda sig av en lika komplicerad metod som fladdermössen gör, eftersom deras ekolokalisering har utvecklas med hjälp av evolutionens naturliga urvalsprocesser och är ett komplext system. De skapar ljud med sitt röstorgan och lyssnar på ekon efter ljudet. På detta vis kan de lista ut hur miljön omkring dem ser ut och var potentiella bytesdjur befinner sig. Genom att spela upp och spela in ljud med en högtalare och en mikrofon, och sedan använda olika analysmetoder, kan vi människor också få information om omvärlden.

Minut är ett företag som specialiserar sig på integritetssäker övervakning av fastigheter som hyrs ut under kort tid, exempelvis hotellverksamhet eller Airbnb. De säljer hårdvaruenheter fullpackade med sensorer av olika slag, där en högtalare och två mikrofoner, passande nog, ingår. Genom att spela upp ultraljudssignaler med en Minutenhet och sedan spela in deras ekon, kan man upptäcka mänsklig närvaro i ett rum; en idé som är både integritetssäker och elegant.

Ett förfaringssätt för att kartlägga antalet personer i ett rum använder sig av ekot från en bredbandig, svepande ljudsignal. Metoden delar upp ekona i grupper (kluster), där varje grupp motsvarar ett visst antal personer i rummet. Anledningen till att det går att separera olika scenarion är att en människokropp agerar som ett absorberande medium, och därför kommer ekot från ett rum med många personer att skilja sig mycket från ett tomt rum. Sålunda skiljer sig ett kluster mer från det tomma rummets kluster, ju fler personer som befinner sig i rummet.

En nackdel med metoden som beskrivs ovan är att det inte går att avgöra vilket av klusterna som motsvarar ett tomt rum utan att kalibrera systemet. Om man inte vet vilket av klusterna som representerar ett tomt rum är det tillika väldigt svårt att klassificera hur stort antal personer varje annat kluster representerar. Följaktligen behövs ett sätt att bedöma när ett rum är tomt. En indikator på ett tomt rum, till skillnad från ett med människor i, är avsaknaden av rörelse. Denna rörelse kan detekteras med ultraljud genom att utnyttja Dopplereffekten av ett ultraljudspip, som uppstår när någon rör sig i rummet. Med hjälp av informationen från denna rörelsesensor kan man ta reda på vilka kluster som motsvarar tomma rum, jämte rum med mänsklig närvaro. Resultatet blir en kombinerad metod som, på ett integritetssäkert sätt, kan upptäcka människor! (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
author
Engdahl, Emma LU
supervisor
organization
course
FMSM01 20242
year
type
H2 - Master's Degree (Two Years)
subject
publication/series
Master’s Theses in Mathematical Sciences
report number
LUTFMS-3508-2025
ISSN
1404-6342
other publication id
2025:E3
language
English
id
9180895
date added to LUP
2025-01-20 13:56:25
date last changed
2025-01-20 13:56:25
@misc{9180895,
  abstract     = {{Finding a non-intrusive way of detecting human presence and counting the number of people in a room poses a challenging problem. This thesis presents a solution to said problem, utilizing ultrasound signals. Analysis of the echo and reverberation of ultrasound signals provides acoustic information about the surrounding environment, which is altered by potential occupants. By employing such a technique, the results from this thesis show that it is possible to distinguish data recorded in an empty room from that of a room where one or more humans are present. 

The data for this project were collected using hardware units from a Malmö-based company called Minut, which specializes in non-intrusive surveillance. Through the use of sweeping ultrasound signals, information about the acoustics of a room was obtained. During the course of the thesis, some hardware issues became apparent and had to be handled by developing preprocessing methods.

A disadvantage of the method using sweeping signals is that it needs to be calibrated, meaning a user has to annotate data from an empty room and preferably also an occupied room. As a solution to this limitation, another method was devised, using single-frequency signals, and exploiting the Doppler shifts of the same. The Doppler shifts only arise when there is movement close by, which is an indication of human presence. By using this information, empty rooms could be automatically identified. After evaluating these two methods, the conclusion is that it is possible to both detect motion in a room and distinguish scenarios of differing levels of occupancy.}},
  author       = {{Engdahl, Emma}},
  issn         = {{1404-6342}},
  language     = {{eng}},
  note         = {{Student Paper}},
  series       = {{Master’s Theses in Mathematical Sciences}},
  title        = {{People Detection and Occupancy Estimation Using Ultrasound Signals}},
  year         = {{2025}},
}