2022 Fiscal Year Annual Research Report
実世界データストリームの高次理解に基づくサイバー空間モビリティ構築技術
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19H04095
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
山口 弘純 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (80314409)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
廣森 聡仁 大阪大学, 情報推進本部, 准教授 (90506544)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | サイバーフィジカルシステム / 点群センシング / 画像センシング / 高度交通システム / トラッキング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
動画像やセンサーデータストリームからの高精度モビリティ抽出技術の開発を実施した．前年度に続き，(1)複数地点での車両観測映像からの車両情報の抽出ならびにそれを用いた車両交通の再現技術，ならびに(2)複数の距離センサーを用いて歩行者の位置を高精度に検出し建物レベルで人流を再現する技術を開発した．いずれも実環境における精度評価を行っており，社会実装に向けた成果創出を行った．(1)は自治体と協力し，地理的に分散配置された複数の交通監視カメラから得られる映像を自動解析し，通行車両数などを抽出する映像トラッキングを開発し，市街地における車両の発着地点間の経路候補をマクロ交通シミュレータで探索した．その後，ミクロ交通シミュレータで，測定した交通量と生成した交通量間の平均絶対パーセント誤差が最小となるよう，ミクロ車両モビリティを生成するアプローチを設計した．今年度は特にこれまで考慮できていなかった車両滞留をモデル化し，同地区の数日間の実データを用いた精度評価を行っている．得られたモビリティはデータセットとして一般公開している．(2)では，地理的に分散配置された三次元距離センサーにより捉えられた三次元点群を用い，カルマンフィルターを拡張した手法を用いた広域での正確な軌跡計測手法を開発している．プライバシに配慮するため，点群から得られる特徴量のみを用いた人物再識別手法を適用することで，複数の分散配置距離センサーを連携させる手法を提案している．大阪大学の建物内に設置した複数の距離センサーを用いた提案手法の評価を行っている．モバイルコンピューティング分野のフラグシップ国際会議 IEEE PerCom2023での論文掲載を含む，論文誌や国際会議での論文発表を実現し，IEEEの国際会議ならびに国際ワークショップでの２件の基調講演を実施した．
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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