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J-GLOBAL ID：202202232692098310   整理番号：22A1337077

BLE信号を用いた電車車両における混雑度推定手法の検討

A Method and Evaluation of Train Congestion Estimation Using BLE Signals

著者 (13件)： 田谷瑛悟 (奈良先端科学技術大学院大) ,  田谷瑛悟 (理研 革新知能統合研究セ) ,  金光勇慈 (奈良先端科学技術大学院大) ,  金光勇慈 (理研 革新知能統合研究セ) ,  立花巧樹 (奈良先端科学技術大学院大) ,  中村優吾 (九大) ,  松田裕貴 (奈良先端科学技術大学院大) ,  松田裕貴 (理研 革新知能統合研究セ) ,  松田裕貴 (JST-さきがけ) ,  諏訪博彦 (奈良先端科学技術大学院大) ,  諏訪博彦 (理研 革新知能統合研究セ) ,  安本慶一 (奈良先端科学技術大学院大) ,  安本慶一 (理研 革新知能統合研究セ)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 439(AI2021 26-36)  ページ： 25-30 (WEB ONLY)  発行年： 2022年03月05日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 電車は人々の移動手段としての役割を果たす重要な移動手段である.近年では,COVID-19のパンデミックの防止や利用の快適性向上を目的に,車両ごとの混雑度を推定することが求められている.しかしながら乗客のプライバシーを侵害することなく,混雑度を推定することは難しい.これまでに,我々はBLE信号を用いることでプライバシを保護しつつ,バスの混雑度を推定するシステムを構築,評価してきた.本研究では,近畿日本鉄道株式会社協力のもと,上記のシステムを用いて電車でBLE信号を収集した.そして,機械学習の回帰モデルを構築して電車の車両ごとの混雑度を推定した結果,MAEが0.56,MAPEが0.27の精度で推定できることが示された.(著者抄録)

シソーラス用語： *無線伝送 ,  *電車 ,  *密度 ,  方式 ,  機械学習 ,  回帰モデル ,  公共輸送 ,  推定法
準シソーラス用語： *BLE ,  公共交通 ,  *混雑度

分類 (2件)： 輸送と業務  (TC01030N) ,  鉄道輸送・サービス一般  (TC01010R)

引用文献 (22件)：

• D. vanLierop, M.G. Badami, and A.M. El-Geneidy, “What influences satisfaction and loyalty in public transport? a review of the literature,” Transport Reviews, vol.38, no.1, pp.52-72, 2018.
• W.H. Organization, “Coronavirus disease (covid-19) pandemic.”. Accessed: 2021-12-01. https://www.who.int/emergencies/diseases/novelcoronavirus-2019
• Y. Kanamitsu, E. Taya, K. Tachibana, Y. Nakamura, Y. Matsuda, H. Suwa, and K. Yasumoto, “Estimating congestion in a fixed-route bus by using ble signals,” Sensors, vol.22, no.3, pp.1-15, 2022. https://www.mdpi.com/1424-8220/22/3/881
• H. Song, X. Liu, X. Zhang, and J. Hu, “Real-time monitoring for crowd counting using video surveillance and gis,” 2012 2nd International Conference on Remote Sensing, Environment and Transportation EngineeringIEEE, pp.1-4 2012.
• H. Takayanagi, T. Sano, and H. Watanabe, “A study on the pedestrian occupied territory in the crossing flow: The analysis with pedestrian territory model,” Journal of Architecture and Planning (Transactions of AIJ), vol.66, no.549, pp.185-191, 2001.

タイトルに関連する用語 (5件)： BLE ,  電車 ,  混雑度 ,  推定 ,  手法