JP2019095895A - 人流量予測装置、方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1に示すように、本実施形態に係る人流量予測装置90は、流入量格納部1、流出量格納部2、移動履歴格納部3、操作部4、検索部5、ユーザクラスタリング部6、人流量モデル学習部9、予測人流量算出部13、及び出力部14を備えている。
一例として図2に示すように、流入量格納部1には、時刻ステップ毎に、観測点を識別するための観測点ID、流入量(人数)、及び観測時刻が対応付けられて格納されている。
一例として図3に示すように、流出量格納部2には、時刻ステップ毎に、観測点を識別するための観測点ID、流出量(人数)、及び観測時刻が対応付けられて格納されている。
一例として図4に示すように、移動履歴格納部3には、ユーザの移動毎に、ユーザID、出発観測点を識別するための出発観測点ID、出発時刻、到着観測点を識別するための到着観測点ID、及び到着時刻を含む移動履歴の集合データ(以下、移動履歴データともいう。)が格納されている。つまり、この移動履歴データとは、複数のユーザについて観測した、観測点のペア間での移動毎に、出発観測点、出発時刻、到着観測点、及び到着時刻が対応付けられたデータである。
ここでは、任意の2頂点間に枝があるグラフである完全グラフG=(V,E)上を、人が移動する状況について考える。なお、Vはノード集合を表し、Eはエッジ集合を表す。
また、移動履歴格納部3に格納されている集合データ(u,i,tout,j,tin)を用いて算出可能な、時刻tにおいて観測点iから観測点jへ移動する人数をLtijとし、観測点iから他の観測点jへ移動する人数をまとめて、
クラスタkに属する人々が、ノードiから他のノードjへと移動する遷移確率のパラメータを、
クラスタkに属する人々が、時刻tにおいてノードiからノードjへ移動する人数をMktijとし、ノードiから他のノードjへ移動する人数をまとめて、
まず、クラスタリング部7は、移動履歴格納部3に格納されている移動履歴データ(u,i,tout,j,tin)を用いて、ユーザの移動傾向を分析し、ユーザのクラスタリングを行う。
と、クラスタkにおけるノードiへの流入量の割合
とを、以下に示す式(1)及び式(2)により算出する。
まず、パラメータ推定部10は、割合格納部8に格納されているクラスタ毎の流入量の割合及び流出量の割合を用いて、観測された流入量Nin及び流出量Noutをクラスタ毎に分割する。具体的には、上記移動履歴データから算出された流出量の割合
上記式(5)より、対数尤度関数は、
2 流出量格納部
3 移動履歴格納部
4 操作部
5 検索部
6 ユーザクラスタリング部
7 クラスタリング部
8 割合格納部
9 人流量モデル学習部
10 パラメータ推定部
11 遷移確率パラメータ格納部
12 移動人数格納部
13 予測人流量算出部
14 出力部
30 出力画面
31 検索内容表示部
32 推移表示部
33 人流グラフ表示部
34 流入量表示部
90 人流量予測装置
Claims (5)
- 複数のユーザについて観測した、観測点のペア間での移動毎に、出発観測点、出発時刻、到着観測点、及び到着時刻が対応付けられた移動履歴データから得られる特徴量に基づいて、前記複数のユーザを複数種類のクラスタに分類し、各クラスタに分類された各ユーザの移動履歴データを用いて、各クラスタについて各観測点の各時刻における人の流出量の割合及び流入量の割合を各々算出するクラスタリング部と、
前記観測点の各々における各時刻の人の流出量からなる集合データ、前記観測点の各々における各時刻の人の流入量からなる集合データ、前記移動履歴データ及び前記複数のユーザの分類結果からクラスタ毎に得られる、前記観測点のペアの各々についての一方から他方へ向かって移動した各時刻の移動人数を表す観測人数データ、並びに、前記クラスタリング部により各クラスタについて算出された各観測点の各時刻における人の流出量の割合及び流入量の割合に基づいて、クラスタ毎に、前記流出量の集合データ、前記流入量の集合データ、前記観測点のペアの各々についての一方から他方へ人が移動する遷移確率、及び前記観測点のペアの各々についての一方から他方へ向かって移動した各時刻の移動人数を表す潜在変数を用いて表される目的関数を最適化するように、前記遷移確率のパラメータ及び前記潜在変数を推定するパラメータ推定部と、
予測の対象とする対象観測点、対象クラスタ、及び予測時刻の入力を受け付ける検索部と、
前記検索部により入力を受け付けた対象観測点、対象クラスタ、及び予測時刻に対して、前記パラメータ推定部により推定された、前記対象観測点以外の観測点から前記対象観測点へ移動する前記遷移確率のパラメータと、前記パラメータ推定部により推定された、前記予測時刻より前の時刻についての、前記対象観測点以外の観測点から前記対象観測点へ向かって移動した移動人数を表す前記潜在変数と、前記対象クラスタにおける前記対象観測点からの人の流出量の割合と、前記予測時刻より前の時刻についての、前記対象観測点以外の観測点からの人の流出量とに基づいて、前記対象クラスタについての前記予測時刻における前記対象観測点の予測流入量を算出する予測人流量算出部と、
を備えた人流量予測装置。 - 前記パラメータ推定部は、前記遷移確率のパラメータを固定して前記潜在変数を算出するステップと、前記潜在変数を固定して前記遷移確率のパラメータを算出するステップとを繰り返すことにより、前記目的関数を最適化する、前記遷移確率のパラメータ及び前記潜在変数を推定することをクラスタ毎に行う請求項1に記載の人流量予測装置。
- 前記予測人流量算出部は、前記対象クラスタについて、前記予測時刻における前記対象観測点の予測流入量に基づいて、前記予測時刻における、前記対象観測点の予測流出量を計算し、前記対象観測点の各時刻の人の流入量、各時刻の人の流出量、前記予測流入量、及び前記予測流出量に基づいて、前記対象観測点における人口の推移を算出する請求項1又は2に記載の人流量予測装置。
- クラスタリング部が、複数のユーザについて観測した、観測点のペア間での移動毎に、出発観測点、出発時刻、到着観測点、及び到着時刻が対応付けられた移動履歴データから得られる特徴量に基づいて、前記複数のユーザを複数種類のクラスタに分類し、各クラスタに分類された各ユーザの移動履歴データを用いて、各クラスタについて各観測点の各時刻における人の流出量の割合及び流入量の割合を各々算出するステップと、
パラメータ推定部が、前記観測点の各々における各時刻の人の流出量からなる集合データ、前記観測点の各々における各時刻の人の流入量からなる集合データ、前記移動履歴データ及び前記複数のユーザの分類結果からクラスタ毎に得られる、前記観測点のペアの各々についての一方から他方へ向かって移動した各時刻の移動人数を表す観測人数データ、並びに、前記クラスタリング部により各クラスタについて算出された各観測点の各時刻における人の流出量の割合及び流入量の割合に基づいて、クラスタ毎に、前記流出量の集合データ、前記流入量の集合データ、前記観測点のペアの各々についての一方から他方へ人が移動する遷移確率、及び前記観測点のペアの各々についての一方から他方へ向かって移動した各時刻の移動人数を表す潜在変数を用いて表される目的関数を最適化するように、前記遷移確率のパラメータ及び前記潜在変数を推定するステップと、
検索部が、予測の対象とする対象観測点、対象クラスタ、及び予測時刻の入力を受け付けるステップと、
予測人流量算出部が、前記検索部により入力を受け付けた対象観測点、対象クラスタ、及び予測時刻に対して、前記パラメータ推定部により推定された、前記対象観測点以外の観測点から前記対象観測点へ移動する前記遷移確率のパラメータと、前記パラメータ推定部により推定された、前記予測時刻より前の時刻についての、前記対象観測点以外の観測点から前記対象観測点へ向かって移動した移動人数を表す前記潜在変数と、前記対象クラスタにおける前記対象観測点からの人の流出量の割合と、前記予測時刻より前の時刻についての、前記対象観測点以外の観測点からの人の流出量とに基づいて、前記対象クラスタについての前記予測時刻における前記対象観測点の予測流入量を算出するステップと、
を含む人流量予測方法。 - コンピュータを、請求項1〜3のいずれか1項に記載の人流量予測装置が備える各部として機能させるためのプログラム。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111612249A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于预测人流量的方法、装置、设备以及存储介质 |
WO2021006095A1 (ja) * | 2019-07-10 | 2021-01-14 | 日本電信電話株式会社 | 人流推定装置、人流推定方法、及び人流推定プログラム |
WO2023033564A1 (ko) * | 2021-09-02 | 2023-03-09 | 삼성전자주식회사 | 서버 및 이의 제어 방법 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2014155828A1 (ja) * | 2013-03-29 | 2014-10-02 | 株式会社日立製作所 | 移動体分布推定システム、移動体分布推定サーバ及び移動体分布推定方法 |
JP2015076005A (ja) * | 2013-10-10 | 2015-04-20 | 株式会社日立製作所 | 移動経路推定システム及びその方法 |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2014155828A1 (ja) * | 2013-03-29 | 2014-10-02 | 株式会社日立製作所 | 移動体分布推定システム、移動体分布推定サーバ及び移動体分布推定方法 |
JP2015076005A (ja) * | 2013-10-10 | 2015-04-20 | 株式会社日立製作所 | 移動経路推定システム及びその方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021006095A1 (ja) * | 2019-07-10 | 2021-01-14 | 日本電信電話株式会社 | 人流推定装置、人流推定方法、及び人流推定プログラム |
JP2021015347A (ja) * | 2019-07-10 | 2021-02-12 | 日本電信電話株式会社 | 人流推定装置、人流推定方法、及び人流推定プログラム |
CN111612249A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于预测人流量的方法、装置、设备以及存储介质 |
WO2023033564A1 (ko) * | 2021-09-02 | 2023-03-09 | 삼성전자주식회사 | 서버 및 이의 제어 방법 |
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