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講演抄録/キーワード
講演名 2022-03-12 10:00
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
田谷瑛悟金光勇慈奈良先端大/理研)・立花巧樹奈良先端大)・中村優吾九大)・松田裕貴奈良先端大/理研/JST さきがけ)・諏訪博彦安本慶一奈良先端大/理研AI2021-30
抄録 (和) 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. 
(英) Trains play an essential role in transportation in supporting people's lives.
In recent years, it has become necessary to estimate the degree of congestion in each train vehicle to prevent the pandemic of COVID-19 and improve passengers' comfort.
However, it is difficult to estimate the degree of congestion without violating passengers' privacy.
We have developed and evaluated a system to estimate the degree of bus congestion while protecting passengers' privacy by using BLE signals.
This paper used the above system to collect BLE signals on a train cooperating with Kintetsu Railway Co., Ltd.
The congestion of each train vehicle is then estimated using a machine learning regression model. The results show that the MAE and MAPE can be estimated with an accuracy of 0.56 and 0.27, respectively.
キーワード (和) BLE / 電車 / 公共交通 / 混雑度推定 / 機械学習 / / /  
(英) BLE / Train / Public transportation / Congestion estimation / Machine learning / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 439, AI2021-30, pp. 25-30, 2022年3月.
資料番号 AI2021-30 
発行日 2022-03-05 (AI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード AI2021-30

研究会情報
研究会 AI JSAI-SAI JSAI-KBS JSAI-DOCMAS IPSJ-ICS  
開催期間 2022-03-12 - 2022-03-12 
開催地(和) WSSIT2022 
開催地(英) WSSIT2022 
テーマ(和) 社会システムと情報技術 
テーマ(英) Social System and Information Technology 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 AI 
会議コード 2022-03-AI-SAI-KBS-DOCMAS-ICS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 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 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Method and Evaluation of Train Congestion Estimation Using BLE Signals 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) BLE / BLE  
キーワード(2)(和/英) 電車 / Train  
キーワード(3)(和/英) 公共交通 / Public transportation  
キーワード(4)(和/英) 混雑度推定 / Congestion estimation  
キーワード(5)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 田谷 瑛悟 / Eigo Taya / タヤ エイゴ
第1著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学/理化学研究所 (略称: 奈良先端大/理研)
Nara Institute of Science and Technology/RIKEN Center (略称: NAIST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 金光 勇慈 / Yuji Kanamitsu / カナミツ ユウジ
第2著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学/理化学研究所 (略称: 奈良先端大/理研)
Nara Institute of Science and Technology/RIKEN Center (略称: NAIST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 立花 巧樹 / Koki Tachibana / タチバナ コウキ
第3著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 優吾 / Yugo Nakamura / ナカムラ ユウゴ
第4著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: QU)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 松田 裕貴 / Matsuda Yuki / マツダ ユウキ
第5著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学/理化学研究所/国立研究開発法人科学技術振興機構さきがけ (略称: 奈良先端大/理研/JST さきがけ)
Nara Institute of Science and Technology/RIKEN Center/Japan Science and Technology Agency (略称: NAIST/RIKEN/JST PRESTO)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 諏訪 博彦 / Suwa Hirohiko / スワ ヒロヒコ
第6著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学/理化学研究所 (略称: 奈良先端大/理研)
Nara Institute of Science and Technology/RIKEN Center (略称: NAIST/RIKEN)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 安本 慶一 / Keiichi Yasumoto /
第7著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学/理化学研究所 (略称: 奈良先端大/理研)
Nara Institute of Science and Technology/RIKEN Center (略称: NAIST/RIKEN)
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講演者
発表日時 2022-03-12 10:00:00 
発表時間 15 
申込先研究会 AI 
資料番号 AI2021-30 
巻番号(vol) 121 
号番号(no) no.439 
ページ範囲 pp.25-30 
ページ数
発行日 2022-03-05 (AI) 


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