| 講演名 | 2017-01-27 屋外イベントなどを想定した人群観測システムの開発と評価 新井 敬太(長岡技科大), 山本 寛(立命館大), 山崎 克之(長岡技科大), |
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| 抄録(和) | 大規模会場におけるイベント運営の際には、来場者人数の管理が重要となる。このようなデータはイベント内容の改善に役に立つだけではなく、イベントを安全に運営するためにも利用可能である。一方、近年ではドップラーセンサなどの接近離反が検知可能なセンサが安価で利用可能である。そこで本研究では、大規模なイベント会場の運営者が使用可能な、ドップラーセンサを使用した人群観測システムを提案する。混雑状況の測定を行うために、人数だけではなくその場での滞在時間を含む量である人群量を定義する。また、人群量とドップラーセンサの測定値をゴンペルツ曲線で近似することで、センサー値から人群量を計算することができることを示す。実証実験のため、国営越後丘陵公園のイルミネーションイベントにおける人群観測を行いった。その解析データに対してEMアルゴリズムによってフィッティングを行い最繁時刻と混雑時間と最大人群量の3 つの特徴量を抽出した。最繁時刻と混雑時間は日によってほとんど結果は変わらなかったが、最大人群量は日によって大きく異なることが分かった。この最大人群量は最低気温と負の相関があり、気温がより低い日ほど集客が見込めるということが分かった。 |
| 抄録(英) | It is important to manage the number of visitors in order to improve the event quality and to keep visitors' safety in an outdoor event. On the other hand, a low-cost doppler sensor becomes available these days to detect approaching and distancing of humans. Therefore, we propose a population monitoring system utilizing the doppler sensor. An administrator of the event and events can know the number of visitors in real time. In order to measure the congestion situation, we define Population Scale which is not only the number of people but also the amount We show that Population Scale can be calculated from sensor data by approximating with a Gompertz curve the relationship between Population Scale and the Doppler sensor's measurement. We extracted three feature quantities, the most crowded time, crowded period and the maximum Population Scale, by fitting by the EM algorithm from Anexperimental measurement. Although the the most crowded time and crowded period did not change, the maximum Population Scale was found different from day to day. There was a negative correlation between the Population Scale and the lowest temperature. |
| キーワード(和) | 人群観測 / センサネットワーク / センサデータマイニング / ドップラーセンサ / MQTT |
| キーワード(英) | Population observation / Sensor network / Sensor data mining / Doppler Sensor / MQTT |
| 資料番号 | IA2016-87 |
| 発行日 | 2017-01-20 (IA) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA |
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| 開催期間 | 2017/1/27(から1日開催) |
| 開催地（和） | 機械振興会館 B3 研修2号室 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. B3 Kenshu-2 room |
| テーマ（和） | センサー ネットワーク, IoT, M2M, 一般 |
| テーマ（英） | Senser Network, IoT, M2M, etc. |
| 委員長氏名（和） | 吉田 健一(筑波大) |
| 委員長氏名（英） | Ken-ichi Yoshida(Univ. of Tsukuba) |
| 副委員長氏名（和） | 大崎 博之(関西学院大) / 地引 昌弘(NICT) / 義久 智樹(阪大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroyuki Osaki(Kwansei Gakuin Univ.) / Masahiro Jibiki(NICT) / Tomoki Yoshihisa(Osaka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 松浦 知史(東工大) / 山本 寛(立命館大) |
| 幹事氏名（英） | Satoshi Matsuura(Tokyo Inst. of Tech.) / Hiroshi Yamamoto(Ritsumeikan Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 作元 雄輔(首都大東京) / 屏 雄一郎(KDDI研) / 渡辺 俊貴(NEC) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yusuke Sakumoto(Tokyo Metropolitan Univ.) / Yuichiro Hei(KDDI R&D Labs.) / Toshiki Watanabe(NEC) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Internet Architecture |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 屋外イベントなどを想定した人群観測システムの開発と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development and evaluation of population monitoring system that assumes outdoor events |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 人群観測 / Population observation |
| キーワード(2)（和/英） | センサネットワーク / Sensor network |
| キーワード(3)（和/英） | センサデータマイニング / Sensor data mining |
| キーワード(4)（和/英） | ドップラーセンサ / Doppler Sensor |
| キーワード(5)（和/英） | MQTT / MQTT |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 新井 敬太 / Keita Arai |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学(略称：長岡技科大) Nagaoka University of Technology(略称：Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山本 寛 / Hiroshi Yamamoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumeikan Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 山崎 克之 / Yamazaki Katsuyuki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学(略称：長岡技科大) Nagaoka University of Technology(略称：Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 発表年月日 | 2017-01-27 |
| 資料番号 | IA2016-87 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | IA-434 |
| ページ範囲 | pp.49-54(IA), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-01-20 (IA) |