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J-GLOBAL ID：202202287675579346   整理番号：22A0879609

センサで取得した人流情報に基づく異常検知システム

Machine learning system for anomaly detection of pedestrian flow

著者 (2件)： 熊谷兼太郎 (湘南工科大 工) ,  小野憲司 (京大 経営管理大学院)
資料名： 湘南工科大学紀要  (Shonan Institute of Technology Journal)
巻： 56  号： 1  ページ： 37-47  発行年： 2022年03月31日 
JST資料番号： S0930A  ISSN： 0919-2549  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： 公共施設の建物の入口などに設置したセンサで来訪者の行動を測定し,離れた場所からもリアルタイムでその情報を取得できるようなシステムを提案するとともに,機械学習の手法を用いて,毎日の建物入場者の人流を特徴に基づいて2群程度に分類し,未知の日についても類似度によってそのどちらかの群にリアルタイムに仕分けたうえで,低い確率でしか発生しない異常な事象を検知する実用的な手法を構築した.(著者抄録)

シソーラス用語： 赤外検出器 ,  *検出 ,  機械学習 ,  自動監視 ,  *歩行者 ,  出入口 ,  公共施設 ,  *異常
準シソーラス用語： リアルタイム監視 ,  *異常検知 ,  *施設管理 ,  *人流 ,  人流解析 ,  赤外線センサ

分類 (3件)： 建築物の維持・管理  (RB01020X) ,  その他の制御機器  (IC02040U) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 人流 ,  検知システム