オープンデータを用いたバス路線推定と多路線描画手法の改良

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2021-06-23
• タイトル: オープンデータを用いたバス路線推定と多路線描画手法の改良
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ITS
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 名古屋工業大学大学院工学研究科
• 著者所属: 名古屋工業大学大学院工学研究科
• 著者所属: 名古屋工業大学大学院工学研究科
• 著者所属: 名古屋工業大学大学院工学研究科
• 著者名: 水谷, 颯吾; 金, 鎔煥; 山本, 大介; 高橋, 直久
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究は，地理的に正確なバス路線図の自動生成システムに着目する．従来の路線図は人の手によって作成されており，地図上に描画する場合は道路データとバスの路線データを対応づける必要があるなど，課題設定がより複雑になる．また，路線図は路線同士が重ならないようずらして描画されていることや，並走する路線が右左折時になるべく交差しないよう配置順が考慮されており，路線図作成には時間と労力がかかることが課題である．本研究の先行研究では，停留所座標と道なり道路（ストローク）を用いたバス路線図の自動推定を実現した．この手法では，停留所座標から停留所ノードを生成し，停留所ノード間を右左折の回数が最も少なくなる道なり優先探索手法を使用してバス路線を推定している．また，複数の路線描画の際，重複区間の配置順を動的に求め右左折時の交差が少ない路線の地図上描画を実現した．しかし，この手法では停留所座標から停留所ノードを生成しているため，高速道路の高架下などに停留所がある場合誤った場所に停留所ノードを生成してしまい，正確なバス路線推定ができないという課題がある．また，この手法では 10 路線の描画に留まり，より多くの路線に対応するためには様々な路線の形状を考慮する必要がある．上記の課題を解決するために，本研究では停留所座標と道路リンクに加え，高速道路や国道などの道路の形状データである道路クラスを用いることで，より精度の高い路線の経路推定を実現した。提案システムにおけるバス路線の推定精度に対する評価実験を行った．40 路線に対して実際の路線との一致率を求め，従来手法の推定精度が約 91.6%，提案手法の推定精度が約 93.2% であり，1.6% の精度向上が見られた．また，30 路線の描画に対する定性的な評価を行った．見つかった課題としては路線同士の色区別がわかりずらい，バスターミナル付近や 4 路線以上重なった時の視認性の低下が挙げられる．
• 書誌情報: マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2021論文集; 巻 2021, 号 1, p. 1382-1390, 発行日 2021-06-23
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会