深層学習による歩行者流動調査に関する基礎的研究
完了
柴崎 亮介
現在,我が国の歩行者の交通調査は,人海戦術による方法で交通量を実施している.そのため,人為的ミスによる誤計上,屋外の長時間計測による熱中症や日射病の危険性など,解決すべき課題が山積している.近年,高解像度な動画像を撮影できる機器が廉価になり,さらに,深層学習による画像処理技術も劇的に向上している.そこで,本研究は,動画像を用いた深層学習による歩行者の交通量調査に基づく動体追跡の交通流動学習モデルの実現可能性を検証する.交通流動を可視化することにより,空間的価値が高いエリアや人物流動のボトルネックを定量的に評価することが可能となる.さらに,近年,交通流動を把握する手法として,携帯電話基地局の運用データ等の交通ビッグデータの有用性が注目されている.全域的解析が期待されている交通ビッグデータと,局所的解析の実現可能性がある本研究とを組み合わせることで,将来的には地域一体を網羅した交通流動学習モデルの実現を試みる.
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安藤 祐輝 / 法政大学大学院 デザイン工学研究科 都市環境デザイン工学専攻
今井 龍一 / 法政大学 デザイン工学部 都市環境デザイン工学科
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【空間配分版】2008年東京都市圏 人の流れデータセット
【空間配分版】2011年中京都市圏 人の流れデータセット
【空間配分版】 2010年近畿都市圏 人の流れデータセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 茨城県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 栃木県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 群馬県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 埼玉県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 千葉県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 東京都 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 神奈川県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 静岡県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 愛知県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 京都府 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 大阪府 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 福岡県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 沖縄県 データセット
国勢調査地図データ 統計地図/背景地図データベース(Shape形式)平成12年・17年 データセット
北海道地図 GISMAP for Road データセット 2005年提供版
拡張版全国デジタル道路地図データベース 2020年版
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