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J-GLOBAL ID：201802210088557632   整理番号：18A2073058

データ同化を用いた大規模人流推定手法

著者 (4件)： 重中秀介 (筑波大 大学院システム情報工学研究科) ,  大西正輝 (産業総合技術研 人工知能研究セ) ,  山下倫央 (北大 大学院情報科学研究科) ,  野田五十樹 (産業総合技術研 人工知能研究セ)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D(Web)
巻： J101-D  号： 9  ページ： 1286-1294 (WEB ONLY)  発行年： 2018年09月01日 
JST資料番号： U0473A  ISSN： 1881-0225  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 近年,大規模な現象を解明することを目的として,データ同化を用いた研究が盛んに行われている。データ同化は観測情報をシミュレーションと融合することによってシミュレーションの再現性を高める手法である。本研究ではカメラやGPSによる人流計測をマルチエージェントシミュレーションと融合することによってイベントに参加する全ての人の動きを再現することを目的とする。本データ同化手法はNash-Sutcliffe係数を用いて,シミュレーションの精度評価指標を定義し,その指標をもとに,分散型遺伝的アルゴリズムを用いてパラメータ探索を行うことで,数万人規模の大規模人流推定を行う。関門海峡花火大会における計測とシミュレーション実験によって提案手法が有効であることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *データ同化 ,  *計算機シミュレーション ,  マルチエージェントシステム ,  マルチエージェントモデル ,  *計測 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  カメラ ,  流動 ,  歩行者 ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  *人流計測 ,  *マルチエージェントシミュレーション ,  *分散型遺伝的アルゴリズム ,  人流 ,  *人流シミュレーション

分類 (4件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  電子航法一般  (ND14010O)

引用文献 (12件)：

• 山下倫央,大西正輝,“オリンピックにおける人の流れの解析,” 情報処理,vol.55, no.11, pp.1189-1195, Nov. 2014.
• T. Yamashita, T. Okada, and I. Noda, “Implementation of simulation environment for exhaustive analysis of huge-scale pedestrian flow,” SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, vol.6, no.2, pp.137-146, 2013.
• R.E. Kalman, “A new approach to linear filtering and prediction problems,” Trans. ASME Journal of Basic Engineering, no.82, pp.35-45, 1960.
• N.J. Gordon, D.J. Salmond, and A.F.M. Smith, “Novel approach to nonlinear/non-Gaussian Bayesian state estimation,” Radar and Signal Processing, IEE Proceedings F, vol.140, no.2, pp.107-113, 1993.
• Y. Sasaki, “Some basic formalisms in numerical variational analysis,” Monthly Weather Review, vol.98, no.12, pp.875-883, 1970. Radar and Signal Processing, IEE Proceedings F, vol.140, no.2, pp.107-113, 1993.

タイトルに関連する用語 (5件)： データ同化 ,  大規模 ,  人流 ,  推定 ,  手法