O comentário de @ jsotola (algo como: "Parece que algo que o aprendizado de máquina poderia fazer") é provavelmente a resposta certa, mas vou expandir um pouco.
Vai depender de pelo menos os seguintes fatores:
- Tamanho da sala
- Número de pessoas
- Tipo de atividade que as pessoas estão realizando
- Quantidade de ventilação da sala (janelas / ac / ...)
- Precisão e tempo de resposta do sensor usado
- Número e posição dos sensores
Eu usei dados de um sensor de CO 2 para estimar aproximadamente a ocupação de uma sala no passado, não acabei seguindo a rota de aprendizado de máquina na época, mas usando coisas como a taxa de mudança de CO 2 para fornecer um indicador (quanto mais pessoas, mais rápido o valor sobe). Mas se eu estivesse fazendo isso de novo, provavelmente começaria a coletar dados para usar como material de treinamento.
Também pode valer a pena fundir os dados com outro sensor, por exemplo, um sensor de umidade relativa, pois também é provável que aumente ao mesmo tempo.