2020 Fiscal Year Research-status Report
Development of Evacuation Simulation Method Based on Human Flow Estimation via WiFi Signal Measurements
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20K14989
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| Research Institution | Aichi Institute of Technology |
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Principal Investigator |
内種 岳詞 愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (70710143)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 人流推定 / 人流計測 / 避難シミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，「WiFi シグナル計測によるリアルタイム匿名人流推定のためのフレームワークを利用し , 避難シミュレーションでの人流データ利用の有用性を検証すること」であり，目的達成を目指し，2020年度は避難シミュレーションで利用可能なように,名古屋地下街エスカにおいて人流のリアルタイム推定データを得る課題に着手した．
まず，リアルタイム人流計測装置の開発は完了し，その利用例として「WiFiシグナル計測によるオープンキャンパス会場混雑度リアルタイム可視化」の表題で計測自動制御学会システム・情報部門大会2020にて発表した．発表では，人流計測装置からインターネットを通じて匿名化された人流データがデータベースに送信され，データベースの処理を経てWebページ上に人の混雑度を可視化することに成功したことを報告した．
次に，名古屋地下街における人流推定については，当初想定していた人流推定手法が，1週間や1ヶ月の間隔で定常的な人の流れが計測場所である名古屋地下街に存在することを前提にしていたため，コロナ禍の影響により店の営業時間短縮など人の流れに影響が大きい場合には利用できない．そこで，日々変化する人流の推定にも利用できるアルゴリズムの開発を追加で行い，「WiFiシグナル計測によるオープンキャンパス会場の人数推定」の表題で計測自動制御学会システム・情報部門大会2020にて発表した．
これら人流計測装置の開発と人流推定アルゴリズムの開発を経て，次年度は，2020年度に実施予定であった人流計測及び，当初の2021年度の目標である「リアルタイム人流推定結果と実際の人数の時間推移との誤差を検証する」ことを目指す．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2020年度の課題は「避難シミュレーションで利用可能なように,名古屋地下街エスカにおいて人流のリアルタイム推定データを得る」であった．課題達成に向け，まず，リアルタイム人流計測装置の開発を完了させ，その利用例として「WiFiシグナル計測によるオープンキャンパス会場混雑度リアルタイム可視化」の表題で計測自動制御学会システム・情報部門大会2020にて発表した．発表では，人流計測装置からインターネットを通じて匿名化された人流データがデータベースに送信され，データベースの処理を経てWebページ上に人の混雑度を可視化することに成功したことを報告した．次に，名古屋地下街における人流推定については，当初想定していた人流推定手法が，1週間や1ヶ月の間隔で定常的な人の流れが計測場所である名古屋地下街に存在することを前提にしていたため，コロナ禍の影響により店の営業時間短縮など人の流れに影響が大きい場合には利用できない．そこで，日々変化する人流の推定にも利用できるアルゴリズムの開発を追加で行い，「WiFiシグナル計測によるオープンキャンパス会場の人数推定」の表題で計測自動制御学会システム・情報部門大会2020にて発表した．
以上の進捗状況より，2020年度に実施予定であった名古屋地下街での人流計測および人流推定データ獲得には至っていない．そのため，遅れている名古屋地下街での計測は，次年度に実施することとした．
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度の研究目標は，「リアルタイム人流推定結果と実際の人数の時間推移との誤差を検証する」ことをである．まず，2020年度に開発した人流計測装置と日々変化する人流を推定するアルゴリズムを利用して，2020年度に実施予定であった名古屋地下街での人流計測を行い研究の遅れを解消する．次に，2021年度の目標達成に向け，データベースサーバーに保管されている人流データを,任意の時空間粒度で人流推定データに加工するアルゴリズムを実装する.そして,推定された人流と実際の人流をカメラで撮影した結果とを比較し,ノイズ処理のパラメータ調整を経てリアルタイム人流推定精度を明らかにする.こうして,任意の時空間粒度の人流推定データとその精度が得られたことを,実験報告論文として学会誌に投稿する.
任意の時空間粒度での人流推定データは，2022年度避難シミュレーションへと応用が予定されている．そのため，避難シミュレーションにおける人流推定データの利用に向け，研究協力者とシミュレーションにおける人流推定データの精度とその避難シミュレーション結果への影響についてシミュレーション実験による検証を開始する．
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