| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2016-05-19 |
| タイトル |
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タイトル |
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 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
人の移動 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 著者名 |
成元, 椋祐
山田, 遊馬
内山, 彰
山口, 弘純
東野, 輝夫
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
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． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11851388 |
| 書誌情報 |
研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム（MBL）
巻 2016-MBL-79,
号 20,
p. 1-8,
発行日 2016-05-19
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8817 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-MBL16079020.pdf (1.1 MB)
