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WiFi検出履歴とフィルタリング精査によるバス利用客数の推定手法

研究課題

研究課題/領域番号 17K18236
研究種目

若手研究(B)

配分区分基金
研究分野 情報ネットワーク
ウェブ情報学・サービス情報学
研究機関神戸大学

研究代表者

西出 亮  神戸大学, システム情報学研究科, 特命助教 (10546906)

研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2019-03-31
研究課題ステータス 完了 (2018年度)
配分額 *注記
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
キーワードモバイルコンピューティング / モバイルセンシング / 人流解析 / 携帯電話 / モバイル通信 / 無線ネットワーク / 高度交通システム / センシング / 人流 / 無線通信 / モバイルネットワーク
研究成果の概要

バス利用における混雑は,座席を確保できない乗客にとって移動時間における活動や経験を劣化させる.混雑負荷を分散するには,乗車中の客とバス停に待機中の客の混雑状況を知る必要がある.
本研究では,乗客の混雑負荷を計測するための小型機器を用いて,この機器から乗客が携帯しているスマートフォンに搭載したWiFi機器の定期的な通信活動を検出して乗客数の変化や行動を推定した.
すれ違う歩行者や自転車,周囲の建造物等から検出した情報を除外し,乗客端末のみを抽出するための適切なフィルタリング条件を追究した.また,個々のフィルタリング条件におけるパラメータを精査し,データの偏りを是正する手法についても検証した.

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究成果をバス会社に提供することで,日常的に繰り返される混雑時間帯や乗客のフローを特定し,早急に対応策を検討しダイヤ改正に反映できる.バス停で待つ客はバスの混雑状況を知ることで,乗車するか後続車を待つか判断するための参考にできる.このように,バスの利用者・事業者双方に役立つ情報システムの実現を目指しており,成果を地域や社会にも還元できる研究である.
技術面でのメリットとしては,他の大きな機器やアプリケーションを必要とせず,乗客のWiFiサービスを阻害しない点が挙げられる.また,乗客自身に機器やアプリケーションの操作を要求せず,シームレスで半自動的にデータ収集が行える点も本研究の特色である.

報告書

(3件)
  • 2018 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2017 実施状況報告書

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公開日: 2017-04-28   更新日: 2020-03-30  

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