2017 Fiscal Year Annual Research Report
Analysis of macroscopic flow field of crowds based on fluid dynamics for tracking individuals
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26730096
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
杉村 大輔 東京理科大学, 工学部電気工学科, 講師 (10712052)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 画像認識 / 流体力学 / 数値解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，混雑環境下での人物群の行動解析を目的としている．具体的には，人物群が形成する動きの流れを，流体力学の考え方に基づき解析することで，新たな人物追跡手法を創出することである．
最初に，流体力学に関する基礎知識，数値計算手法を習得した．基礎検討により得られた知見に基づき，画像認識分野における基礎技術であるオプティカルフローによる計算結果を，数値解析における速度場として利用することを試みた．しかしながら，所望の数値解析結果を得ることはできなかった．原因として，流れ場領域の抽出性能が不十分なのではないかと考えた．この性能が低下すると，数値解析において重要な境界領域の設定が正しく行えない．これは，数値解析の性能の低下に繋がる．
これに対処するために，これまでの検討より得られた知見を活かし，人物群の動きの領域（前景領域）の抽出性能の向上について検討した．具体的には，計算される速度場上での動きの境界領域を推定し，これを手掛かりにグラフカットと呼ばれる領域分割手法を適用する方式を考案した．この結果，高精度な領域抽出が実現できることを確認した．
次に，考案した領域分割手法を実映像へ適用し人物群の領域抽出を試みた．その結果，以前よりも高精度に領域抽出が可能となることを確認した．この結果に基づき，流れ場の数値解析を試みた．しかしながら，これまで得られた結果と同様に，所望の解析結果を得ることができなかった．
残された考え得る原因として，境界条件の設定の方法が考えられる．境界条件は，ディリクレ条件，ノイマン条件と呼ばれるものが代表的である．現在，このような条件をどの境界領域にどう設定するかについては，手動で行っている．このような条件の手動設定が，流れ場の解析に不適切であるということが考えられる．
以上の検討より，人物群の動きを解析するために残された課題について整理することができた．
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