鉄道におけるBluetooth RSSI特性を用いた乗車車両および混雑の推定手法
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概要
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本論文では鉄道旅客の乗車車両および各車両の混雑状況を推定するための手法を提案する.提案手法では,電車による移動の間,ユーザの位置トラッキングおよび車両の混雑センシングを行うことで混雑していない路線や車両情報を提供し,快適な鉄道利用を支援する.提案手法は,乗客の持つ携帯端末が受信した近隣端末のBluetoothシグナルのRSSIをサーバに集約し,推定を行う.この際,端末間で観測されるRSSIから,それらが同一車両に存在する確率(同一車両確率)および端末間が混雑している確率(混雑確率)を算出する.次に,得られた同一車両確率および一部の端末の(信頼度の高い)乗車車両情報を用いて全端末の乗車車両を推定し,その推定結果と端末間の混雑確率を用いて車両ごとの混雑を推定する.同一車両確率および混雑確率の算出には,事前の学習データから構築した尤度関数を利用する.また,電車内の乗客移動は一般にあまり見られないことを利用し,同一車両確率を継続的に更新することで,乗降車が発生しても高精度かつ迅速な乗車車両推定および混雑推定を実現する.大阪都市部における4つの路線において259分間にわたり収集した5万サンプルを用いて提案手法の評価を行った結果,16名の各車両位置を精度83%,車両ごとの混雑の有無をF値0.75でそれぞれ推定できることが分かった.
- 2014-06-15
著者
-
内山 彰
大阪大学大学院情報科学研究科
-
山口 弘純
大阪大学大学院情報科学研究科
-
山口 弘純
大阪大学大学院情報科学研究科|独立行政法人科学技術振興機構 Crest
-
東野 輝夫
大阪大学大学院情報学研究科
-
山口 弘純
大阪大学大学院情報学研究科
-
前川 勇樹
大阪大学大学院情報科学研究科
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