研究課題
1)詳細な歩容パラメータの抽出と歩行特徴の認識計測断面における歩行者モデルを詳細に定義し、それに基づきパーティコルフィルターによりトラッキング手法を開発した。駅のコンコースで計測した歩行者データを用い、検証を行った。混雑時でも精確にトラッキングをでき、各歩行者の両足に対して、それぞれの位置、速度、加速度などの歩容パラメータの時系列データを出力することができた。こうした歩容パラメータは個人的な歩行特徴を現していることを実験により証明した。2)個人行動の認識抽出した歩行軌跡や歩容パラメータなどにより、要注目行動の認識アルゴリズムを開発した。従来手法がシーン内の行動特性を一様と見なしていたのに対し、本研究は場所ごとに卓越する行動特性(空間的行動特性)が存在することを指摘し、それらの特性を教師無し学習手法であるOne Class Support Vector Machine (One Class SVM)によって、通常行動部分空間の学習と要注目行動の認識アルゴリズムを開発し、こうした識別器の性能評価を行った。3)群集行動の認識多数の移動軌跡データから、群集流動の一、方向、面的な広がり具合、通行量、密度、速度といった情報を抽出し、かつ時系列上にその変化を定量化、視覚化するアルゴリズムを開発した。また、軌跡の類似度の評価手法を開発し、各流れに対して何人程度寄与するかを推定する手法を開発した。こうした手法を広域空間内に複数存在する各で入り口を出発地または目的地としたOD別交通量の推定に適用した。4)フィールド実験駅や展示会場などでフィールド実験を行い、実データにより手法の開発と評価を行った。
すべて 2006
すべて 雑誌論文 (6件)
Systems and computers in Japan Vol. 37, no. 7
ページ: 1-11
Proc. IEEE Int. Conf. on Intelligent Transportation Systems (ITSCO6)
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電子情報通信学会2006総合大会 情報・システム講演論文集2 D-12-61
第12回 画像センシングシンポジウム
