都市空間での人流解析における深層学習の応用

公共空間利活用によるまちづくりが注目される中，都市空間における行動観測のニーズが高まっているが，その解析作業は計測員によるビデオ観測や目視記録に依存しており，膨大な労力を要する．本研究は，歩行者の流動をより簡便，短時間で解析可能とすることを目指し，深層学習による物体検出技術と物体追跡技術を応用し，特に屋外の都市空間を想定した人流解析技術を低コストで開発したものである．三鷹駅北口地域での社会実験におけるビデオデータと人手による人流解析結果をもとに，実務での活用を想定した「メッシュ」や「丸め閾値」プログラムを設定し，AI解析における精度を検証した．結果，人手調査の1/4の解析時間で人流の傾向を概ね...

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Published inAI・データサイエンス論文集 Vol. 2; no. J2; pp. 113 - 120
Main Authors 髙森, 真紀子, 大久保, 順一, 藤井, 純一郎
Format Journal Article
LanguageJapanese
Published 公益社団法人 土木学会 2021
Subjects
Active Usage of Public Space
Deep Learning
Pedestrian Flow Analysis
Video Survey
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ISSN2435-9262
DOI10.11532/jsceiii.2.J2_113

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Summary:公共空間利活用によるまちづくりが注目される中，都市空間における行動観測のニーズが高まっているが，その解析作業は計測員によるビデオ観測や目視記録に依存しており，膨大な労力を要する．本研究は，歩行者の流動をより簡便，短時間で解析可能とすることを目指し，深層学習による物体検出技術と物体追跡技術を応用し，特に屋外の都市空間を想定した人流解析技術を低コストで開発したものである．三鷹駅北口地域での社会実験におけるビデオデータと人手による人流解析結果をもとに，実務での活用を想定した「メッシュ」や「丸め閾値」プログラムを設定し，AI解析における精度を検証した．結果，人手調査の1/4の解析時間で人流の傾向を概ね正確に把握でき，活用可能性が見いだされるともに，カメラ設置方法や映像のゆがみ補正の必要性など，実務で活用するための課題を明らかにした．
ISSN:2435-9262
DOI:10.11532/jsceiii.2.J2_113