2024-03-29T20:15:26Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001605172024-03-29T05:26:34Z01164:02836:08481:08690
時空間的に散在する人密度観測からの群衆分布パターン推定法の提案jpn人の移動http://id.nii.ac.jp/1001/00160483/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=160517&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan大阪大学大学院情報科学研究科大阪大学大学院情報科学研究科大阪大学大学院情報科学研究科大阪大学大学院情報科学研究科大阪大学大学院情報科学研究科成元, 椋祐山田, 遊馬内山, 彰山口, 弘純東野, 輝夫都市における群衆の分布状況や移動傾向を把握するため,これまでにスマートフォンやインフラ設備を利用した様々な手法が提案されている.各地で時々刻々と変化する分布状況を把握するためには,多数のユーザから位置や周辺の混雑状況などの情報を収集したり,カメラなどの機器を多数設置する必要があるが,実際にはプライバシや設置条件などの制約により,全領域に対して網羅的に情報を収集することは難しい.本稿では,領域全体の群衆分布状況を推定することを目的として,時空間的に散在する人密度観測の集約法を提案する.提案手法では,一定時間ごとに蓄積した人密度の観測に対し,時空間的な観測ごとの特性に応じた重みを考慮した統合を行い,群衆分布をサンプリングする.さらに,一定時間ごとにサンプリングした群衆分布に対してクラスタリングを適用することで,群衆分布の時空間的なパターンを抽出する.シミュレーションによる評価の結果,群衆が 4 つの領域を順に移動するモビリティに対して,群衆分布の真値に対するクラスタリング結果との一致度は今回評価を行った中で最も低い観測頻度において 92.9%であることが確認できた.AN10116224研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS)2016-DPS-16720182016-05-192188-89062016-05-13