研究課題/領域番号 |
22K18498
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研究機関 | 東京大学 |
研究代表者 |
関本 義秀 東京大学, 空間情報科学研究センター, 教授 (60356087)
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研究分担者 |
樫山 武浩 大阪経済大学, 経済学部, 准教授 (10611155)
矢部 貴大 東京大学, 空間情報科学研究センター, 客員研究員 (30940431)
Pang Yanbo 東京大学, 空間情報科学研究センター, 特任助教 (60870178)
小川 芳樹 東京大学, 空間情報科学研究センター, 講師 (70794296)
瀬戸 寿一 駒澤大学, 文学部, 准教授 (80454502)
澁谷 遊野 東京大学, 空間情報科学研究センター, 准教授 (20847917)
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研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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キーワード | 擬似人流 / デジタルツイン / 自動抽出 / 建物 |
研究実績の概要 |
本研究では、様々な国や地域の政策現場で汎用的に活用できることを念頭に置いた「全球規模の各国レベルの擬似人流データ基盤とそのエージェントモデル」を構築する事を目標にした基礎的な研究を以下の項目で進めていく事としている。 (1)人流に関する各国ごとのオープンに利用できる地理空間情報の調査と整理 (2)オープンな衛星画像等からの建物の自動抽出による国レベルの世帯位置情報の把握 (3)断片的な携帯端末や調査情報等を利用した目的地選択の国別ハイパーパラメータ構築
2022年度は、まずは日本で基本的には全土をカバーする1.3億人の擬似人流データ(3種類のエージェントと7種類の行動)を作成し、所属の空間情報科学研究センターの共同利用データ(Joras)からリリースを行い、10名を超える研究者に利用頂いた。また、利用いただいた研究者からのフィードバックを受けながら、データ修正等を行い、現在Ver1.2までリリースを行った。さらに、初期バージョンでは考慮できていなかった、運送等のビジネス時のトリップモデル等も入れる事ができた。
また、建物についても、国土地理院のオープンな航空写真画像(解像度0.6m以上)を用いて、超解像(SR)とインスタンスセグメンテーション技術(Mask R-CNN with MPViT backbone)に基づく大規模建物抽出フレームワークで、兵庫県全体のレベルを対象に自動抽出を行い、80%程度の精度を得る事ができた。さらにタイのバンコクへの適用等も図っている。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
擬似人流データのリリースとマイナーバージョンアップが順調に行えている。海外への適用がやや遅れているが、今後進めていきたい。
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今後の研究の推進方策 |
とくに課題はないが、2023年度が2年目にあたり、最終年度でもあるため、加速していきたい。
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次年度使用額が生じた理由 |
物品、謝金等が未支出、旅費も計画より支出額が少額であったため次年度使用額が生じた。 次年度と併せ、引き続き研究に必要となる費目について適切に使用する予定。
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