2024-03-29T00:13:32Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002180682023-04-27T10:00:04Z01164:03980:10839:10913
BLECE:BLEを用いた公共施設・飲食店の混雑度推定手法jpnセンシング・スマートハウスhttp://id.nii.ac.jp/1001/00217960/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=218068&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2022 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.奈良先端科学技術大学院大学/JSTさきがけ奈良先端科学技術大学院大学奈良先端科学技術大学院大学奈良先端科学技術大学院大学松田, 裕貴田谷, 瑛悟諏訪, 博彦安本, 慶一都市内で滞在・移動する人々にとって関心の高い情報の一つが,交通機関や飲食店,公共施設などといった様々な空間における混雑度情報である.しかしながら既存の混雑度計測サービスはそれぞれ異なる方式でデータ収集・情報提供がなされており,ユーザが横断的に混雑度情報を取得することが難しい.本研究では,人々が持つスマートフォンなどの電子機器から発される BLE(Bluetooth Low Energy)の電波を環境側からスキャンし,電波受信状況からある特定空間の混雑度を推定することにより,場所や環境に依存しないユニバーサルな混雑度推定手法の確立を目指している.本稿では,異なる空間サイズを有する公共施設および飲食店に焦点を当て,混雑度推定モデルを構築した.結果として,共通の特徴量を用い空間別に構築したモデルで,一定の混雑度推定が可能であることが示された.The crowdedness information in various places in the city such as public transportation, facilities, and restaurants is one of the high-demand information for general people. However, it is difficult for users to acquire comprehensive data because existing services of crowdedness measurement separately collect and provide data in different ways. This study aims to establish the universal method of crowdedness estimation which is robust to various environments, by scanning BLE (Bluetooth Low Energy) signals emitted from mobile devices owned by general people. In this paper, we focused on public facilities and restaurants, and built crowdedness estimation models. As the result, we confirmed models trained with the same feature set for each space show certain performance.AA11515904研究報告高度交通システムとスマートコミュニティ(ITS)2022-ITS-8920162022-05-192188-89652022-05-13