3-A04 制約付き近傍クラスタリングを用いた人流データの可視化手法

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安田隆哉（名古屋工業大学），大西正輝（産業技術総合研究所）

大規模なイベントにおける人流把握は，参加者の安全や快適な体験の提供，効率的な交通管理，緊急時の避難誘導などにおいて重要である．しかし，従来のエージェントの位置のによる可視化手法では，特に大規模かつ密集したデータの視覚的理解が難しい課題がある．本研究では，この課題に対処するため，エージェントの位置情報を基にした制約付きクラスタリングとその結果を集約オブジェクトとして表現する効果的な可視化手法を提案する．提案手法は，近傍半径とクラスタサイズに基づいて人流の特徴的な集中箇所や流れを直感的に表現し，視覚的な把握を促進する．スタジアム退場シミュレーションデータを用いた実験では，従来と比較して，密集したデータを適度な粒度でクラスタリングしつつ，密集箇所が認識しやすいように可視化されていることを確認した．