データ駆動型人流シミュレーションのモデル汎化手法の検討

IPSJ

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公共施設や商業施設，工場・倉庫における人や物の動きに関するデータ (動線データ) の分析・利活用が近年注目されている．施設運用の効率化につながる施策検討において，施策効果を事前に定量評価するには，人流シミュレーションが有用だが，モデル学習に用いる動線データのレイアウトとシミュレーション時のレイアウトが大きく異なる際に従来手法の精度が低いという問題があった．この問題に対処するため，本研究では人流シミュレーションのモデル汎化手法を提案する．経路探索による学習データ拡張と，距離特徴量の 1 次元 CNN による深層学習モデルにもとづく人流シミュレーション手法を提案し，某空港を対象としたシミュレーション精度評価を行ったところ，人密度ヒートマップに関して平均絶対誤差が 10% 改善することを確認した．本手法によって得られたシミュレーションデータを統計分析することで，施策効果を定量評価することができる．

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