| 研究課題/領域番号 |
20K11789
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
新井 イスマイル 奈良先端科学技術大学院大学, 総合情報基盤センター, 准教授 (60512572)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | ITS / 交通 / ODデータ / IoT |
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| 研究開始時の研究の概要 |
街中の人の動線を解析する際に役立つODデータをリアルタイムに自動収集する。路線バスでは普及しきっていない交通系ICカードの代替手段として、乗客が所有するスマートフォンが発信する無線LANのビーコン・Bluetooth探索応答の解析手法や、カメラ映像を解析する手法が研究されているが、前者は送信元MACアドレスがプライバシー対策でランダム化され追跡性能が低下し、後者のカメラ映像もオクルージョン耐性がない問題がある。本研究ではこれら単一情報源による解析手法から脱却し、路線バスに搭載し得るセンサ群のデータ解析結果を複合し、互いの短所を補完し合うことで現実的なコストで高品質にODデータを生成する。
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| 研究成果の概要 |
路線バス乗客の起点・終点情報（ODデータ）を高精度で取得すべく、乗客が所有する無線LANやBluetooth機器、あるいは車内カメラ映像それぞれを情報源とした場合のODデータ生成可能性について評価した上で、それらの融合に加えて気象情報等、間接的な情報も加味することでより高精度にODデータを生成できることを期待した。
結果としてはBluetoothとカメラ映像を単一情報源として利用した場合のODデータ生成評価結果を得られた。情報源の融合については研究期間内に解が得られず課題が残ったが、基礎検証時にはカメラ映像が支配的であるため、他の単一情報源の取得手法の改善が必要であることが明らかになった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的な成果は乗降客数の推定においては機械学習モデルの新たな考案や複数情報源による特徴量の策定によって高精度化を実現したことにある。ODデータ生成については複数情報源の活用手法の確立までには至らなかったが、常時取得可能であることから本研究成果の再現率が低く見えても、そもそもパーソントリップ調査に比べて飛躍的に量が増えるため、実用性向上に貢献できる。
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