| 大会名称 |
|---|
| 2020年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020-08-18 |
| セッション番号 |
| 7d |
| セッション名 |
| マルチエージェント |
| 講演日 |
| 2020/09/03 |
| 講演場所(会議室等) |
| d |
| 講演番号 |
| F-034 |
| タイトル |
| レイアウト変更対応型人流シミュレーション |
| 著者名 |
| 鍬本賢志, 北野 佑, 淺原彰規, |
| キーワード |
| 人流シミュレーション, 動線データ, 施設運用改善, レイアウト変更 |
| 抄録 |
| 空港や駅などの施設において、人の動きに関するデータ（人流データ）の分析、活用が近年注目されている。我々は、施設内の動線を改善するための運用施策の事前評価を実現すべく、機械学習にもとづく人流シミュレーション技術を開発してきたが、施設レイアウトが学習データ取得時と異なる場合に精度が低い問題があった。本研究では、モデル学習に使うデータの拡張や、未知の環境の障害物を迂回させるための特徴量を検討し、シミュレーションの汎化性向上を図った。本方式を用いてシミュレーション実験を行ったところ、真値と予測値の相関係数が人密度値に関して0.742となり、従来方式に比べ精度が大幅に改善されることを確認した。 |
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