著者

細田 真道 坂本 寛 村上 友規 花籠 靖 梅内 誠 毛利 忠 塩原 寿子 小川 智明 宮本 勝

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.61, no.1, pp.3-15, 2020-01-15

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活き活きとしたスマートシティを実現するためには,MaaS,イベント,施設などの運営者が多数の人の流れ(以下,人流)を把握することで,より最適な移動手段選択,混雑緩和,事故防止につなげることが重要である.本論文はこうした運営者が人流を把握することを目的とし利用者などの端末を測位する方法を提案,評価し有効性を示す.まず,従来測位方式および技術的課題を述べる.広く普及している人工衛星による測位方式は屋内測位が困難である.また,屋内測位できる方式であっても,端末が自身の測位をして結果をサーバなどに通知する必要があり,アプリケーションのインストールを要する.そこで,これらの課題を解決する新方式を提案する.提案方式は,通常の無線LAN端末が対象,端末にアプリケーション不要,端末が分散アンテナを用いたアクセスポイントに帰属するとアクセスポイントが端末を測位可能,歩行者動線取得可能という特徴を持つ.提案方式の1次元測位実験の結果,通常の無線LAN端末で,アプリケーション不要,歩行者動線取得,高精度測位(精度1m~5m)を実現した.最後に,フィールド実証としてこの提案システムを来場者が多数集まる展示会で動作させ,実フィールドでの有効性を明らかにした.展示会では来場者で混雑しても,提案方式のうちRTT(Round Trip Time)測位には大きな影響がなく,来場者から高い評価を得た.

著者

松林 達史 清武 寛 幸島 匡宏 戸田 浩之 田中 悠介 六藤 雄一 塩原 寿子 宮本 勝 清水 仁 大塚 琢馬 岩田 具治 澤田 宏 納谷 太 上田 修功

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.34, no.5, pp.wd-F_1-11, 2019-09-01 (Released:2019-09-01)

参考文献数

29

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Forming security plans for crowd navigation is essential to ensure safety management at large-scale events. The Multi Agent Simulator (MAS) is widely used for preparing security plans that will guide responses to sudden and unexpected accidents at large events. For forming security plans, it is necessary that we simulate crowd behaviors which reflects the real world situations. However, the crowd behavior situations require the OD information (departure time, place of Origin, and Destination) of each agent. Moreover, from the viewpoint of protection of personal information, it is difficult to observe the whole trajectories of all pedestrians around the event area. Therefore, the OD information should be estimated from the several observed data which is counted the number of passed people at the fixed points.In this paper, we propose a new method for estimating the OD information which has following two features. Firstly, by using Bayesian optimization (BO) which is widely used to find optimal hyper parameters in the machine learning fields, the OD information are estimated efficiently. Secondly, by dividing the time window and considering the time delay due to observation points that are separated, we propose a more accurate objective function.We experiment the proposed method to the projection-mapping event (YOYOGI CANDLE 2020), and evaluate the reproduction of the people flow on MAS. We also show an example of the processing for making a guidance plan to reduce crowd congestion by using MAS.

著者

佐藤 大祐 松林 達史 足立 貴行 大井 伸哉 田中 悠介 長野 翔一 六藤 雄一 塩原 寿子 宮本 勝 戸田 浩之

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.35, no.2, pp.D-wd05_1-10, 2020-03-01 (Released:2020-03-01)

参考文献数

16

被引用文献数

2

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In places where many people gather, such as large-scale event venues, it is important to prevent crowd accidentsfrom occurring. To that end, we must predict the flows of people and develop remedies before congestioncreates a problem. Predicting the movement of a crowd is possible by using a multi-agent simulator, and highly accurateprediction can be achieved by reusing past event information to accurately estimate the simulation parameters.However, no such information is available for newly constructed event venues. Therefore, we propose here a methodthat improves estimation accuracy by utilizing the data measured on the current day. We introduce a people-flowprediction system that incorporates the proposed method. In this paper, we introduce results of an experiment on thedeveloped system that used people flow data measured at an actual concert event.

著者

宮田 章裕 塩原 寿子 藤村 考

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.52, no.4, pp.1438-1452, 2011-04-15

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本論文では,文章を読む方向とそれに直交する方向を考慮した2次元のブロックを索引・検索のキーとする2次元文字ブロック検索手法を提案し,書籍内の局所領域にデジタルコンテンツへのハイパーリンク設置を可能にするシステムKappanを紹介する.従来,書籍内にハイパーリンクを設置する際はマーカを用いる方法があったが,この手法はあらかじめ書籍内にマーカを記載する必要がある.一方,システム上に書籍内のテキストと位置を関連付けておけばマーカは不要である.すなわち,書籍内を撮影した画像をシステムに送信すれば,システムは画像からOCR(Optical Character Recognition)により抽出したテキストを検索語として位置を特定し,その位置に関連付けられたコンテンツを提示できる.このとき,大量の書籍の中から一意に位置を特定するためには,長く連続するテキストを検索語とする必要がある.ところが,一般ユーザが撮影した画像にはOCR誤認識が約35%発生するため,長いテキストには誤認識文字が含まれて正しく検索できないという問題があった.特に書籍内の局所領域からは抽出できる検索語数が少なく,この問題は深刻である.提案手法は少ない文字数で書籍内の各局所領域に固有なパターンを表現できるので,OCR誤認識が発生する書籍内の局所領域画像から一意に位置を特定できる.73,231文書から局所領域画像を含む文書を一意に特定する検証実験では,提案手法はノイズがない状態で99%,ノイズが33%の状態でも92%の精度を示し,比較手法を上回ることを実証した.We present a text search method which takes into account not only the reading direction but also the non-reading direction. We use this method to develop a prototype system called Kappan. It enables service providers and users to create hyperlinks in books without markers. Existing techniques generally require markers to be printed on the page if a hyperlink is to be created. We consider that utilizing the concept of the search index makes markers unnecessary, i.e., the system can detect positions using text extracted from images via OCR (Optical Character Recognition) and provide users with position associated digital contents. Traditional text indexing methods must extract long character sequences from the partial image in order to identify the area exactly given the sheer number of book pages. However, considering that the average OCR error rate is more than 35 percent if the partial image is captured by a camera-equipped cellular phone, it is highly probable that many characters would be misrecognized and area identification would thus fail. In contrast, our indexing method can extract area-specific clues using fewer characters that can identify the area exactly even when the partial image is small and the extracted text contains misrecognized characters. An experiment proves that our method can identify the exact area from 73,231 documents with the high accuracy rates of 99 percent and 92 percent for OCR error rates of 0 percent and 33 percent, respectively.