情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

情報収集技術の発展によって、近年多様なセンシングデータの獲得が可能になってきている。その一つであるプローブパーソンデータを用いて、パーソントリップや個人のモード選択判別の研究が行われているが、それらはデータのサンプルが少ないことやサンプルを取得した層に偏りが生じることが課題となっている。本研究では、広範囲かつ連続的なプローブパーソンデータの位置情報・観測時間・移動速度をを用いて、通常時とイベント時の人流分布を抽出し、イベント時のインパクト評価を行った。また評価の際、データから個人のモード選択判別を検証し、既往研究との精度の比較を行った。