都市環境における人流推定を目的としたセンサ配置最適化手法の提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2013-03-07
• タイトル: 都市環境における人流推定を目的としたセンサ配置最適化手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Sensor Placement Optimization Method for Crowd of People Tracking
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者名: 金谷, 拓実; 廣森, 聡仁; 山口, 弘純; 東野, 輝夫
• 著者名(英): Takumi, Kanaya; Akihito, Hiromori; Hirozumi, Yamaguchi; Teruo, Higashino
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 人流情報は様々なサービスへの応用が期待されており，屋内外に配置された複数の歩行者検出センサを連携利用して商業施設内や地下街といった比較的広域の人流の推定を行うシステムが注目を集めている．人流推定においてはセンサから得られる情報に応じて推定誤差が大きく変化するため，膨大なセンサ配置候補の中から適切なセンサ配置を決定することが望ましい本報告では，都市環境における人流推定システムのセンサ配置を最適化する手法を提案する．提案手法では，あるセンサ配置が与えられたときに達成可能な人流推定システムの推定誤差の期待値を求める問題を定式化する．さらに，指定されたセンサ導入コスト制約のもとでその期待値を最小化するセンサ配置最適化問題を定義し，ヒューリスティックなアルゴリズムによる解法を示す．また，地下街における人流推定システムを対象とし，提案手法で導出したセンサ配置および他のセンサ配置のもとでシミュレーション実験を行い，それらの推定誤差の期待値を比較した．その結果，提案手法によるセンサ配置では，人流推定における推定誤差の期待値を小さくできていることがわかった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Pedestrian flow estimation has become more popular because trajectory and traffic information of people can be utilized for various services. It is important to place sensors appropriately considering the characteristics of geography and pedestrians because flow estimation accuracy strongly depends on measured information from a number of sensors. In this report, we propose a sensor placement optimization method for pedestrian flow estimation on the limited number of sensors. We have validated the capability of the proposed method by simulation. As a result, we have shown that the proposed method enables to derive the sensor placement which provides high estimation accuracy.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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ユビキタス通信（MBL）; 巻 2013-MBL-65, 号 54, p. 1-6, 発行日 2013-03-07
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会