LRFと深層学習による地下街における人流推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC2-6

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Estimation of people flow in underground malls by LRF and deep neural networks

著者名: 次田 凌(富山県立大学),榊原 一紀(富山県立大学),大原 誠(神戸大学),松本 卓也(創発システム研究所),鈴木 義康(日建設計総合研究所),玉置 久(神戸大学)

著者名(英語): Ryo Tsugita|Kazutoshi Sakakibara|Makoto Ohara|Takuya Matsumoto|Yoshiyasu Suzuki|Hisashi Tamaki

キーワード: 地下街|人流|LRF|深層学習|underground mall|people flow|LRF|deep neural network

要約(日本語): 地下街において，空間・時間に応じて適応的に空調制御を行うための人流推定手法として機械学習による手法を構築する。推定に用いるデータとして，LRF を実地に設置し，これらの機器から人の分布を計測する。また機械学習として深層ニュー ラルネットワークを用いる。実証実験を通じて，獲得された機械学習システムの精度を評価する。

PDFファイルサイズ: 1,080 Kバイト