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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-02 15:10 BLEビーコンを活用した混雑度推定と可視化 ○山内遼太・川原亮一（東洋大）  IN2022-89 |
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| 抄録 | （和） | 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の流行以降，公共施設や飲食店等，様々な空間において，混雑度への関心が高まった．そこで本稿では，BLE（Bluetooth Low Energy）ビーコンから発されるRSSI（Received Signal Strength Indicator）をニューラルネットワークへの入力とする混雑度推定法と，推定した混雑度の可視化ならびにユーザのフィードバックによる推定モデルの切り替えを行うシステムを提案する．混雑度推定では，複数回の計測から得たデータからそれぞれの推定モデルを構築し，推定モデルごとにすべての計測データを適用することで評価を行った．可視化システムではPythonのフレームワークであるDjangoをベースにHTML，CSS，JavaScriptを使用し実装を行った．また推定モデル切り替えでは適切な切り替えを行えるかを指標として評価を行った． |
| （英） | Since the outbreak of COVID-19, the level of congestion in various spaces, including public facilities and restaurants, has been the focus of much attention. Therefore, in this paper, we propose a congestion estimation method that uses the Neural network where the input is RSSI (Received Signal Strength Indicator) emitted from BLE (Bluetooth Low Energy) beacons. In addition, we also propose a system that visualizes the estimated congestion and switches the estimation model based on user feedback. Each estimation model was constructed using the data obtained from multiple data collection experiments, and the evaluation was performed by inputting the collected data for each estimation model. This visualization system was implemented using HTML, CSS and JavaScript based on Django, a Python framework, and we evaluated whether the estimation model was switched accurately. | |
| キーワード | （和） | BLEビーコン / 混雑度推定 / RSSI / ニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | BLE Beacon / Congestion Estimation / RSSI / Neural Network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 407, IN2022-89, pp. 139-144, 2023年3月. | |
| 資料番号 | IN2022-89 | |
| 発行日 | 2023-02-23 (IN) | |
| ISSN | 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 | IN2022-89 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN NS |
| 開催期間 | 2023-03-02 - 2023-03-03 |
| 開催地（和） | 沖縄コンベンションセンター + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Okinawa Convention Centre + Online |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2023-03-IN-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | BLEビーコンを活用した混雑度推定と可視化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Congestion estimation using BLE beacon and its visualization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | BLEビーコン / BLE Beacon |
| キーワード(2)（和/英） | 混雑度推定 / Congestion Estimation |
| キーワード(3)（和/英） | RSSI / RSSI |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 山内 遼太 / Ryota Yamauchi / ヤマウチ リョウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東洋大学 (略称： 東洋大) Toyo University (略称： Toyo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川原 亮一 / Ryoichi Kawahara / カワハラ リョウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東洋大学 (略称： 東洋大) Toyo University (略称： Toyo Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-02 15:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2022-89 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.407 |
| ページ範囲 | pp.139-144 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-23 (IN) |
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