@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00098782,
 author = {前川勇樹 and 内山彰 and 山口弘純 and 東野輝夫},
 issue = {17},
 month = {Feb},
 note = {本稿では，快適な鉄道利用を実現するため，鉄道旅客の乗車車両および各車両の混雑状況を推定する手法を提案する．提案手法は，乗客の持つ携帯端末が受信した近隣端末の Bluetooth シグナルをサーバに集約し，各端末間で観測された RSSI から，それらが同じ車両に存在する確率 （同一車両確率） および端末間の混雑確率を算出する．次に，得られた同一車両確率および一部の端末の （信頼度の高い） 乗車車両情報を用いて全端末の乗車車両を推定し，その結果と端末間の混雑確率を用いて車両毎の混雑を推定する．この際，電車内の乗客移動は一般にあまり見られないことを利用し，同一車両確率を継続的に更新することで，乗降車が発生しても高精度かつ迅速な推定を実現する．大阪都市部における 4 路線において 259 分間に渡り収集したデータを用いて提案手法の評価を行った結果，16 名の各車両位置を精度 83%，車両毎の混雑の有無を F 値 0.75 で推定できることがわかった．},
 title = {鉄道におけるBluetooth受信特性を用いた乗車車両および混雑の推定手法},
 year = {2014}
}