人数計測を目的とした非線形Queue-flow検出法の提案

現在、新型コロナウイルス感染症の収束に伴い、各都市で観光者が徐々に増加している。これにより、電車やバスなどの公共交通機関、観光地、テーマパークなどの様々な場所が混雑し、待ち行列が発生することが増えている。待ち行列は曲線になる場合が多く, 時間経過とともに待ち行列の形状が変化することも少なくない。

提案手法

李らによって提案されたQueue-flowベースの利用者数計測手法では、列が線形の場合しか人数計測を行えない。したがって、曲線や時間経過による列の変化に対応できていない.そこで本研究では、楕円スキャン範囲を用いたDBSCANとベジェ曲線近似に基づき、曲線の列への対応と時間経過による列の形状変化に対応した人数計測システムを提案する。

課題

今後の発展として、画像処理を行う際，待ち行列内と検出された人の過去のデータをベクトル化し、行列の形状変化の予測ができるのではないかと考えている。さらに、最適な列形状を予測し、提案するようなシステムも実現できると考えている。具体的な対策は以下：

オプティカルフローに基づくベルトパーテーションエリア(サービスエリア)について自動的な検出機能を開発
データセットを増やすシミュレーションを設計し、続けて精度などのテストを実施