LRF と深層学習を用いた地下街における人流推定手法

摘要

本研究においては地下街において，適応的な空調制御を行うための人流推定手法として機械学習による手法を提案した。推定に用いるデータとして，LRF を実地に設置し，これらの機器から人の分布の情報を取得した。分布情報を教師データとした学習モデルに対して，平方平均二乗誤差（RMSE）によって評価を行い最良モデルを選出した。最良モデルが出力した人流推定値を，期（30 分刻み）ごと，領域（6mon5m）ごとに分けて評価を行ったところ，提案手法の推定モデルが，実運用へ適用できる可能性が十分にあるという結果が得られた。