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 |
応募区分 | 一般 |
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 |
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 |
交付 (2022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 |
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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研究実績の概要 |
公共交通機関の利用状況から街中の人の動線を解析する際に役立つOD(Origin Destination)データを日々の変化も捉えるべくリアルタイムにかつプライバシーに配慮して生成することを本研究の目的としている。これまで交通系ICカード、無線LANのビーコン、Bluetooth探索応答や車内カメラ映像を解析する手法が提案されてきたが、設備コストの問題で普及しなかったり、トラッキング性能とプライバシー対策のトレードオフの問題があり、単一情報源による解析手法の限界が生じている。本研究では現実的に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(センサフュージョン)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。 計画は(1)各情報源の特徴調査と追跡試行、(2)センサフュージョンODデータ生成、(3)実証実験の3フェーズに分かれており、本年度はこの第1・第2フェーズに取り組み、車内設置カメラ映像を分析および、特徴量と機械学習モデルの選定を行った。 車内設置カメラは可視光については既存の検出モデルが活用可能なことまで確認し、それに加えて低解像度な遠赤外線カメラを設置してプライバシーフリーな人物検出の可能性を検討開始した。特徴量と機械学習モデルの選定については主に乗降者数予測を目標に設計し性能評価した結果、既存研究よりも精度向上が確認できた。 センサ個別の検証は概ね完了したがセンサフュージョンについて検証ができておらず、研究期間を1年延長する結果となった。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
センサ個別の検証は概ね完了したがセンサフュージョンについて検証ができておらず、またその成果が学会にて発表できていないため
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今後の研究の推進方策 |
延長した最終年度に(2)センサフュージョンODデータ生成の開発を完了して(3)実証実験を実施し、本研究を完成する。
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