感染症拡大防止の観点から三密を避けた活動環境の確保が求められる中、居室内の人の動線などの環境変化を簡便に観測する汎用的な手法が求められている。本研究では、特に研究機関における実験室での安全管理の観点から、室内の人の動線をリアルタイムに把握することにより、インシデントの早期発見もしくは発生の抑止に繋げることができる予兆情報の動的把握を検討する。観測のために計算機ネットワークで利用されている2.4GHz帯の電波強度の変遷を利用する。実験の結果、典型的な人の動線に伴う電波強度の変遷が深層学習によって分類可能であることが示唆された。