Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

本プロジェクトの研究は以下の構成により、フィールド実験などで得られた実データにより、実の応用を目指し、2年間で研究を行った。
1.レーザスキャナにより移動体の検知・分類・トラッキング、1)歩行者の検知・トラッキング手法、2)移動体の同時検知・分類とトラッキング手法。
リアルタイム性を求めるために、レーザスキャンを主に、移動体の同時検知・分類・トラッキング手法を開発した。また、パティコルフィルターなどで、より精確に歩行者をトラッキングする手法を検討した。さらに、もっと広い空間をカーバーするため、移動型レーザスキャナを用いた、歩行者の検知とトラッキング手法を開発した。
2.レーザと画像の融合、1)画像属性の抽出手法、2)人物同一性判定手法、3)レーザと画像の融合により歩行者のトラッキング手法。
特に混雑時に、レーザスキャンだけでは誤ったトラッキングが多く発生する。そのため、レーザスキャナと画像センサを併用した計測システムを開発し、画像属性を抽出し、人物の同一性判定手法を開発し、レーザと画像データが融合したトラッキング手法を提案した。
3.行動認識-特定軌跡の抽出、1)歩容パラメータの抽出により歩行特性の識別手法、2)個人行動の定常と非定常識別手法、3)主な群集行動の抽出手法
歩行モデルを定義し、歩幅、両足のバランス、速度、加速度など詳細な歩容特徴を求める手法を開発した。こうした歩行パラメータにより歩行者の個人差や個人特徴などを認識し、個人行動を定常と非定常に分類する手法を開発した。さらに、主な群衆行動(流れ)を抽出し、軌跡が流れへの寄与度を判定する手法を開発し、群集行動情報が温度センサなどと併用した応用へのシミュレーションを行った。
本研究は駅、展示会場、交差点などでのフィールド実験により実データを取得し、実データにより手法開発を行い、また精度検証を行った。

【研究分担者】
柴崎亮介	東京大学	空間情報科学研究センター	教授	(Kakenデータベース)