二次元点群データを用いた地下街における人流推定手法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18138

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2018/12/15

タイトル(英語): An Estimation Method for People Flow with 2D Point Cloud on an Underground Walkway

著者名: 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),長廣 剛(神戸大学),玉置 久(神戸大学)

著者名(英語): Makoto Ohara(Kobe University),Takuya Matsumoto(Sohatsu Systems Laboratory),Yoshiyasu Suzuki(Nikken Sekkei Research Institute),Tsuyoshi Nagahiro(Kobe University),Hisashi Tamaki(Kobe University)

キーワード: 人流|点群|地下街|People Flow|Point Cloud|Underground Walkway

要約(日本語): 近年、交通の効率化や購買行動の把握といった観点から人流についての解析・予測についての要望が高まっており、一方でコンピュータの性能向上やセンシング技術の発展により個人単位での歩行行動の計測・計算が現実的になってきた。 そこで本研究では歩行以外の交通（自転車・自動車など）が少なく、また出入口が限定されるため歩行経路が比較的取得しやすい地下街に着目し、LRF (Laser Range Finder)を用いて人の移動軌跡を推定する手法を提案する。

要約(英語): Recently people flow has attracted a lot of attention for a wide array of uses, e.g. crowd motion prediction, buying behavior analysis and surveillance. With the development of technology, sensors have become able to accumulate sufficient data for analysis of pedestrian movement. The purpose of this study is to detect pedestrian trajectories with Laser RangeFinder on an underground walkway where there are no mobile objects without pedestrians, e.g. cars and bicycles.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,968 Kバイト