BLEセンシングによる人数・体感混雑度推定：三種空間の比較実験

Abstract

都市環境の様々な場所の混雑度は，都市内で滞在・移動する人々にとって関心の高い情報の一つである．近年では，様々な混雑度推定手法の研究が進められている．混雑度情報を利用するのは人であることから，絶対的な人数に加えて，人がどの程度混雑していると感じるか，つまり「体感混雑度」という観点も重要であると考えられるが，これまでにセンシングに基づく「体感混雑度」の推定に関する研究は限られている．こうした背景から本研究では，簡易なデバイスを用いたセンシングにより，様々な空間に適用可能な混雑度・体感混雑度の推定手法の実現を目指している．本稿では，3 種類の空間に対してデータ収集を行い，機械学習モデルを用いた人数推定，体感混雑度モデルを構築・評価した．結果として，推定性能は空間の種類によって異なり，また体感混雑度モデルにおいてその空間内での行動の違いにより傾向と誤差が見られ，誤分類は隣り合う階級間に集中した．

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