JP7417476B2 - Layout plan creation support system and layout plan creation support method - Google Patents

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JP7417476B2 JP2020102418A JP2020102418A JP7417476B2 JP 7417476 B2 JP7417476 B2 JP 7417476B2 JP 2020102418 A JP2020102418 A JP 2020102418A JP 2020102418 A JP2020102418 A JP 2020102418A JP 7417476 B2 JP7417476 B2 JP 7417476B2
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本発明は、駅構内における歩行者のOD(Origin-Destination)交通量を算出するための計測用センサの配置計画の作成を支援する配置計画作成支援システム等に関する。 The present invention relates to a layout plan creation support system and the like that supports the creation of a layout plan for measurement sensors for calculating the OD (Origin-Destination) traffic volume of pedestrians inside a station.

歩行者のOD交通量(起終点交通量)計測は、都市計画は勿論のこと駅などの建物の改修や管理を行ううえで重要な調査とされる。ゆえに、OD交通量計測に係る様々な技術が考案されている(例えば、特許文献1を参照)。 Measuring pedestrian OD traffic volume (origin-destination traffic volume) is considered an important survey not only for urban planning but also for the renovation and management of buildings such as stations. Therefore, various techniques related to OD traffic measurement have been devised (see, for example, Patent Document 1).

特開2014-106879号公報Japanese Patent Application Publication No. 2014-106879

駅構内における歩行者のOD交通量(起終点交通量)を精度良く推計するためには、適切な箇所に歩行者の流動を計測するためのセンサ(例えば、人流センサ、CCDカメラ、通過人数カウンタ、など)を設置する必要がある。 In order to accurately estimate the pedestrian OD traffic volume (origin/destination traffic volume) within the station premises, it is necessary to install sensors (e.g., people flow sensors, CCD cameras, passing person counters) at appropriate locations to measure the flow of pedestrians. , etc.) must be installed.

理想的には、歩行者が通る箇所全てにセンサを設ければ良いが、既存建物の場合、センサを設置できる場所とできない場所がある。例えば、センサを設置するスペースが確保できない、或いは撮影範囲に死角が生じてしまう、電源を確保できない、信号線の配線の設置が難しい、などの理由で設置に適さない場所がある。 Ideally, sensors should be installed at all locations where pedestrians pass, but in the case of existing buildings, there are locations where sensors can be installed and locations where sensors cannot be installed. For example, there are locations that are unsuitable for installing the sensor due to reasons such as not being able to secure a space to install the sensor, creating a blind spot in the shooting range, not being able to secure a power source, or having difficulty installing signal lines.

また、センサの設置にはコストが掛かる。コストは、設置可能なセンサの種類は勿論、設置場所の状況にもよって様々である。例えば、センサを適切な場所に設置するために幾つもの支持金具が必要になったり、信号線を配線・延長するための追加工事が必要になる、などのコストである。 Additionally, installing the sensor is costly. The cost varies depending on the type of sensor that can be installed as well as the situation at the installation location. For example, there are costs such as the need for several supporting metal fittings to install the sensor in an appropriate location, and the need for additional work to wire and extend signal lines.

従来は、熟練技術者が、現場を視察し且つ予算を考慮して、培ってきた経験に基づいて適切な設置場所を決定してきた。
しかし、近年の建物の大型化や利便性向上を目的とした建物構造の改修等により、人流の出入口や流れそのものの数が増加し、従来のような経験に基づく設置場所の決定は難しさを増してきた。また、熟練技術者の育成も問題になってきた。
Conventionally, skilled engineers have inspected the site, considered the budget, and determined the appropriate installation location based on their accumulated experience.
However, in recent years, due to the increase in the size of buildings and the renovation of building structures to improve convenience, the number of entrances and exits for the flow of people and the flow of people has increased, making it difficult to determine the installation location based on experience as in the past. It has increased. Furthermore, training of skilled engineers has also become an issue.

本発明が解決しようとする課題は、歩行者のOD交通量を算出するための計測用センサの配置計画の作成を支援する技術を提供することである。 The problem to be solved by the present invention is to provide a technology that supports creation of a measurement sensor arrangement plan for calculating pedestrian OD traffic volume.

上述した課題を解決するための第1の発明は、歩行者のOD(Origin-Destination)交通量を算出するための計測用センサの配置計画の作成を支援する配置計画作成支援システムであって、
前記OD交通量の出発地/目的地であるODノードを含む前記駅構内における歩行者の通行箇所をノードとして設定し、各ノードを結んだ歩行者通行ネットワークを作成するネットワーク作成手段(例えば、図8の制御基板1150、ネットワーク作成部202、歩行者通行ネットワーク設定データ510、図9のステップS2)と、
前記歩行者通行ネットワーク上に前記計測用センサを配置可能な位置を少なくとも含む候補位置を設定する候補位置設定手段(例えば、図8の制御基板1150、候補位置設定部204、候補位置設定データ512、図9のステップS4)と、
前記候補位置の中から前記計測用センサの候補位置の組み合わせを定めた解候補を作成する解候補作成手段(例えば、図8の制御基板1150、解候補作成部210、解候補設定データ530、図9のステップS10)と、
前記ODノード間それぞれの検証用交通量を設定することで、前記ODノード毎の検証用総出発交通量および検証用総到着交通量を設定する検証用交通量設定手段(例えば、図8の制御基板1150、検証用交通量設定部216、検証用交通量設定データ540、図9のステップS8)と、
前記ODノード毎の前記検証用総出発交通量および前記検証用総到着交通量と、前記歩行者通行ネットワークのうちの前記解候補に基づく交通量計測可能な部分ネットワークでなる解候補適用ネットワークと、に基づいて、前記ODノード間それぞれの推計交通量を推計する推計手段(例えば、図8の制御基板1150、推計部218,推計交通量データ550、図9のステップS24)と、
前記ODノード間それぞれの前記検証用交通量と前記推計交通量とを比較することで前記解候補を評価する第1の評価手段(例えば、図8の制御基板1150、計測精度評価部220、図9のステップS26、ステップS42)と、
を備える配置計画作成支援システムである。
A first invention for solving the above-mentioned problems is a placement plan creation support system that supports the creation of a placement plan for measurement sensors for calculating pedestrian OD (Origin-Destination) traffic volume, comprising:
A network creation means (for example, a network creation means (for example, FIG. 8 control board 1150, network creation unit 202, pedestrian traffic network setting data 510, step S2 in FIG.
Candidate position setting means (for example, the control board 1150 in FIG. 8, the candidate position setting unit 204, the candidate position setting data 512, Step S4) in FIG.
Solution candidate creation means for creating a solution candidate that determines a combination of candidate positions of the measurement sensors from among the candidate positions (for example, the control board 1150 in FIG. 8, the solution candidate creation unit 210, the solution candidate setting data 530, 9 step S10),
Verification traffic setting means (for example, the control shown in FIG. 8 A board 1150, a verification traffic setting section 216, verification traffic setting data 540, step S8 in FIG. 9),
a solution candidate application network consisting of the total departure traffic volume for verification and the total arrival traffic volume for verification for each of the OD nodes, and a partial network of the pedestrian traffic network in which traffic volume can be measured based on the solution candidate; an estimation means (for example, the control board 1150, the estimation unit 218, the estimated traffic data 550 in FIG. 8, and step S24 in FIG. 9) that estimates the estimated traffic volume between the OD nodes based on the OD nodes;
A first evaluation means that evaluates the solution candidate by comparing the verification traffic volume and the estimated traffic volume between the OD nodes (for example, the control board 1150 in FIG. 8, the measurement accuracy evaluation unit 220, 9 step S26, step S42),
This is a layout plan creation support system that includes:

第1の発明によれば、配置計画作成支援システムは、歩行者の出発地/目的地であるODノードを含む歩行者の通行箇所をノードとする人流のネットワークモデル(歩行者通行ネットワーク)を設定し、計測用センサを設置する候補位置のなかから計測用センサを「設置する」「設置しない」の様々な組合せパターンの解候補を作成する。 According to the first invention, the layout plan creation support system sets a network model of people flow (pedestrian traffic network) in which nodes are pedestrian passage points including OD nodes that are departure points/destinations of pedestrians. Then, solution candidates for various combination patterns of "installing" and "not installing" the measurement sensor are created from among the candidate positions for installing the measurement sensor.

そして、配置計画作成支援システムは、設定されたネットワークでの仮想の人流によるODノード間それぞれの検証用交通量(ノード間における全断面通行量)を設定して、ODノード毎の検証用総出発交通量および検証用総到着交通量を設定し、作成した解候補に従ってネットワークモデルに計測用センサを設置したと仮定した場合の解候補適用ネットワークで、ODノード間の検証用総出発交通量および検証用総到着交通量を実現する推定交通量を推計し、推計交通量と検証用交通量とを比較することで、当該解候補を評価することができる。 Then, the layout planning support system sets the verification traffic volume (total cross-sectional traffic volume between nodes) for each OD node based on the virtual human flow in the set network, and sets the verification traffic volume for each OD node. In the solution candidate application network, assuming that the traffic volume and total arrival traffic volume for verification are set and measurement sensors are installed in the network model according to the created solution candidates, the total departure traffic volume for verification between OD nodes and verification By estimating the estimated traffic volume that realizes the total arrival traffic volume and comparing the estimated traffic volume with the verification traffic volume, the solution candidate can be evaluated.

よって、ユーザは、第1の発明の配置計画作成支援システムを使用することで、どこに計測用センサを配置すれば精度良くOD交通量計測ができるかを知ることができ、計測用センサの配置計画を円滑に作成することが可能となる。 Therefore, by using the placement plan creation support system of the first invention, the user can know where to place measurement sensors to accurately measure OD traffic volume, and can make a measurement sensor placement plan. can be created smoothly.

第2の発明は、前記解候補作成手段に前記解候補の一部を変更して新たな解候補を作成させ、当該新たな解候補について前記推計手段による推計および前記第1の評価手段による評価を行わせる繰り返し制御手段(例えば、図8の制御基板1150、繰り返し制御部224、ステップS40のNO→ステップS12)、を更に備える第1の発明の配置計画作成支援システムである。 A second invention is characterized in that the solution candidate creation means changes a part of the solution candidate to create a new solution candidate, and the estimation means estimates the new solution candidate and the first evaluation means evaluates the new solution candidate. The arrangement plan creation support system according to the first invention further includes a repetition control means (for example, the control board 1150 in FIG. 8, the repetition control unit 224, NO in step S40 → step S12).

第2の発明によれば、配置計画作成支援システムは、いわゆる遺伝的アルゴリズムに近似する処理での解候補の作成と、推計及び評価とを繰り返すことができる。よって、可能性のある全ての解候補を作成して総当たり式に推計及び評価を行う処理に比べて少ない演算量で適切な解候補を見つけ得る。 According to the second aspect of the invention, the placement plan creation support system can repeat the creation of solution candidates, estimation, and evaluation in a process approximating a so-called genetic algorithm. Therefore, an appropriate solution candidate can be found with a smaller amount of calculation compared to a process in which all possible solution candidates are created and estimated and evaluated using a brute force method.

特に、繰り返し制御手段が、解候補作成手段に、前記第1の評価の結果に基づいて所与の選抜が行われた前記解候補毎に新たな解候補を作成させ、選抜された前記解候補と新たな解候補について、推計手段による推計および第1の評価手段による評価させることを、繰り返すように制御することで遺伝的アルゴリズムに基づく効率的な最適解又はその近似解の探索を実現できる。 In particular, the iterative control means causes the solution candidate creation means to create a new solution candidate for each of the solution candidates selected based on the result of the first evaluation, and By repeatedly controlling the estimation by the estimation means and the evaluation by the first evaluation means for new solution candidates, it is possible to realize an efficient search for an optimal solution or an approximate solution thereof based on a genetic algorithm.

第3の発明は、前記候補位置毎の前記計測用センサの配置コストを設定する配置コスト設定手段(例えば、図8の制御基板1150、配置コスト設定部206、配置コスト設定データ516、図9のステップS6)と、
前記配置コストに基づいて、前記解候補に係る候補位置に前記計測用センサを配置した場合の総配置コストを算出する総配置コスト算出手段(例えば、図8の制御基板1150、総配置コスト算出部214、図5の総配置コスト537、図9のステップS12)と、
前記総配置コストに基づいて前記解候補を評価する第2の評価手段(例えば、図8の制御基板1150、総配置コスト評価部212、図9のステップS14)と、
を更に備える第1又は第2の発明の配置計画作成支援システムである。
A third aspect of the invention is a placement cost setting means (for example, the control board 1150 in FIG. 8, the placement cost setting unit 206, the placement cost setting data 516 in FIG. 9, Step S6) and
Based on the placement cost, a total placement cost calculation means (for example, the control board 1150 in FIG. 8, a total placement cost calculation unit) that calculates the total placement cost when the measurement sensor is placed at the candidate position related to the solution candidate. 214, total placement cost 537 in FIG. 5, step S12 in FIG. 9),
a second evaluation means for evaluating the solution candidate based on the total placement cost (for example, the control board 1150 in FIG. 8, the total placement cost evaluation unit 212, step S14 in FIG. 9);
The layout plan creation support system according to the first or second invention further comprises:

第3の発明によれば、配置計画作成支援システムは、第2の評価を行って、候補位置毎の事情に応じた配置コストと、総配置コスト(いわば予算上限)を考慮した適切な解候補を選ぶことができる。 According to the third invention, the placement plan creation support system performs the second evaluation and selects appropriate solution candidates that take into consideration the placement cost according to the circumstances of each candidate position and the total placement cost (so to speak, the upper limit of the budget). You can choose.

第4の発明は、前記配置計画が、駅構内の歩行者のOD交通量を算出するための計測用センサの配置計画であり、前記候補位置設定手段が、前記駅構内の自動改札機及び/又は既設のカメラ(以下包括して「既設センサ」という)を前記計測用センサとみなして前記既設センサの設置位置を前記候補位置に含めて設定し、前記配置コスト設定手段は、自動改札機の設置位置に該当する候補位置については配置コストをゼロ又は所定の廉価コストに設定する、第3の発明の配置計画作成支援システムである。 In a fourth aspect of the present invention, the arrangement plan is an arrangement plan of measurement sensors for calculating the OD traffic volume of pedestrians in the station premises, and the candidate position setting means includes an automatic ticket gate and/or an automatic ticket gate in the station premises. Alternatively, an existing camera (hereinafter collectively referred to as "existing sensor") is regarded as the measurement sensor, and the installation position of the existing sensor is set to be included in the candidate position, and the placement cost setting means This is a placement plan creation support system according to a third aspect of the invention, in which the placement cost is set to zero or a predetermined low cost for candidate positions corresponding to the installation location.

第4の発明によれば、配置計画作成支援システムは、自動改札機やCCD(Charge-Coupled Device)カメラなどの人流の計測に使用/流用可能な既設センサを、コストゼロまたは廉価コストでの計測用センサとすることができるため、既設センサを含む計測用センサの配置に係る適切な解候補を選ぶことができる。 According to the fourth invention, the layout planning support system uses existing sensors that can be used/repurposed for measuring the flow of people, such as automatic ticket gates and CCD (Charge-Coupled Device) cameras, to measure the flow of people at zero or low cost. Therefore, it is possible to select an appropriate candidate solution regarding the arrangement of measurement sensors including existing sensors.

第5の発明は、前記第1の評価手段による評価結果および前記第2の評価手段による評価結果が所定の高評価条件を満たした前記解候補を、前記計測用センサの候補位置の推奨組み合わせとして提示する提示手段(例えば、図8の制御基板1150、提示制御部226、推奨解候補IDリスト560、図9のステップS44)、を更に備える第3又は第4の発明の配置計画作成支援システムである。 In a fifth invention, the solution candidates whose evaluation results by the first evaluation means and the evaluation results by the second evaluation means satisfy a predetermined high evaluation condition are used as a recommended combination of candidate positions of the measurement sensor. The layout plan creation support system according to the third or fourth invention, further comprising presentation means (for example, the control board 1150 in FIG. 8, the presentation control unit 226, the recommended solution candidate ID list 560, and step S44 in FIG. 9). be.

第5の発明によれば、配置計画作成支援システムは、計測精度が良く(第1の評価で高評価)、且つ総配置コストが予算内(第2の評価で高評価)な解候補をユーザに提示できる。 According to the fifth invention, the placement plan creation support system allows the user to select solution candidates that have good measurement accuracy (highly rated in the first evaluation) and whose total placement cost is within the budget (highly rated in the second evaluation). can be presented.

第6の発明は、歩行者のOD(Origin-Destination)交通量を算出するための計測用センサの配置計画の作成を、コンピュータシステムが支援するための配置計画作成支援方法であって、前記OD交通量の出発地/目的地であるODノードを含む前記歩行者の通行箇所をノードとして設定し、各ノードを結んだ歩行者通行ネットワークを作成することと、前記歩行者通行ネットワーク上に前記計測用センサを配置可能な位置を少なくとも含む候補位置を設定することと、前記候補位置の中から前記計測用センサの候補位置の組み合わせを定めた解候補を作成することと、前記ODノード間それぞれの検証用交通量を設定することで、前記ODノード毎の検証用総出発交通量および検証用総到着交通量を設定することと、前記ODノード毎の前記検証用総出発交通量および前記検証用総到着交通量と、前記歩行者通行ネットワークのうちの前記解候補に基づく交通量計測可能な部分ネットワークでなる解候補適用ネットワークと、に基づいて、前記ODノード間それぞれの推計交通量を推計することと、前記ODノード間それぞれの前記検証用交通量と前記推計交通量とを比較することで前記解候補を評価することと、を含む配置計画作成支援方法である。 A sixth invention is a layout plan creation support method for a computer system to support the creation of a layout plan for measuring sensors for calculating pedestrian OD (Origin-Destination) traffic volume, the OD The pedestrian traffic locations including the OD nodes that are the origin/destination of traffic volume are set as nodes, and a pedestrian traffic network connecting each node is created, and the measurement is performed on the pedestrian traffic network. setting candidate positions including at least positions where measurement sensors can be placed; creating solution candidates defining combinations of candidate positions for the measurement sensors from among the candidate positions; By setting the verification traffic volume, the total verification departure traffic volume and the verification total arrival traffic volume for each OD node can be set, and the verification total departure traffic volume and the verification total traffic volume for each OD node can be set. Estimating the estimated traffic volume between each of the OD nodes based on the total arriving traffic volume and a solution candidate application network that is a partial network that can measure traffic volume based on the solution candidate of the pedestrian traffic network. and evaluating the solution candidate by comparing the verification traffic volume and the estimated traffic volume between the OD nodes.

第6の発明によれば、第1の発明と同様の作用効果を発揮する配置計画作成支援方法を実現することができる。 According to the sixth invention, it is possible to realize a layout plan creation support method that exhibits the same effects as the first invention.

駅構内の例を示す概略図。A schematic diagram showing an example of a station premises. 図1の構成をモデル化した歩行者通行ネットワークの図。FIG. 2 is a diagram of a pedestrian traffic network that models the configuration of FIG. 1. 候補位置設定データのデータ構成例を示す図。The figure which shows the data structure example of candidate position setting data. 配置コスト設定データと、総配置コスト上限値とのデータ構成例を示す図。The figure which shows the example of a data structure of placement cost setting data and a total placement cost upper limit value. 解候補設定データのデータ構成例を示す図。The figure which shows the data structure example of solution candidate setting data. 検証用交通量設定データのデータ構成例を示す図。The figure which shows the data structure example of the traffic volume setting data for verification. 解候補適用ネットワークの例を示す図。The figure which shows the example of a solution candidate application network. 配置計画作成支援システムのハードウェア構成と、機能構成と、当該システムが記憶するプログラムやデータの例を示す図。1 is a diagram illustrating a hardware configuration, a functional configuration, and an example of programs and data stored in the layout planning support system; FIG. 配置計画作成支援システムにおける処理の流れを説明するためのフローチャート。2 is a flowchart for explaining the flow of processing in the layout plan creation support system.

以下、歩行者のOD交通量の算出を目的とした、計測用センサの配置計画の作成を支援する配置計画作成支援システムの実施形態の一例を説明するが、本発明を適用可能な形態が以下の実施形態に限られないことは勿論である。 An example of an embodiment of a placement plan creation support system that supports the creation of a placement plan for measurement sensors for the purpose of calculating pedestrian OD traffic volume will be described below. Of course, the present invention is not limited to this embodiment.

図1は、説明に使用する駅構内10の例を示す概略図である。
駅構内10には、複数のプラットホーム11(11a,11b,…)と、複数の駅出入口13(13a,13b)と、が構内通路15(階段含む)で接続され、途中に自動改札機17と、CCDカメラ19と、が設置されている。歩行者2は、それぞれの事情に応じて、プラットホーム11に到着した電車を降りて、改札内の構内通路15を通って自動改札機17を通り、改札外の構内通路15を通って何れかの駅出入口13に向かう。また、何れかの駅出入口13から入って、自動改札機17を通り、何れかのプラットホーム11から電車に乗る。勿論、見送りのケースもある。個々の歩行者2に着目したときに見える駅構内10における出発と到着の流れを、駅構内10の全体として計測するのがOD交通量計測となる。
FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of a station premises 10 used for explanation.
In the station premises 10, a plurality of platforms 11 (11a, 11b,...) and a plurality of station entrances/exits 13 (13a, 13b) are connected by a passageway 15 (including stairs), and an automatic ticket gate 17 and an automatic ticket gate 17 are connected in the station premises 10. , and a CCD camera 19 are installed. Depending on the circumstances, the pedestrian 2 gets off the train that has arrived at the platform 11, passes through the automatic ticket gate 17 through the internal passageway 15 inside the ticket gate, passes through the automatic ticket gate 17 through the internal passageway 15 outside the ticket gate, and exits the train. Head towards station entrance/exit 13. Alternatively, the user can enter through any station entrance/exit 13, pass through the automatic ticket gate 17, and board the train from any platform 11. Of course, there are cases where it is not possible. OD traffic volume measurement is to measure the flow of departures and arrivals in the station premises 10 as seen when focusing on individual pedestrians 2, for the entire station premises 10.

なお、図1の例は、説明用に簡略化された一例を示したものである。実際には、現実の駅構内10の構成に応じて、プラットホーム11や、駅出入口13、構内通路15、自動改札機17、CCDカメラ19等についてそれぞれの数や相対的な接続関係を定めることとする。 Note that the example in FIG. 1 shows a simplified example for the purpose of explanation. In reality, the number and relative connections of the platforms 11, station entrances 13, passageways 15, automatic ticket gates 17, CCD cameras 19, etc. are determined depending on the actual configuration of the station premises 10. do.

図2は、図1の構成をモデル化した歩行者通行ネットワーク20の図である。
配置計画作成支援システムを使用するユーザは、所定の入力操作を行って、ノードNDx(x=1,2,…;ノード番号)と、リンクCy(y=1,2,…;リンク番号)と、を有する歩行者通行ネットワーク20を設定する。
FIG. 2 is a diagram of a pedestrian traffic network 20 that models the configuration of FIG.
A user using the layout plan creation support system performs a predetermined input operation to enter nodes NDx (x=1, 2,...; node number) and links Cy (y=1, 2,...; link number). , a pedestrian traffic network 20 is set up.

ノードNDx(x=1,2,…;ノード番号)は、歩行者2の出発点/到着点となるプラットホーム11と、構内通路15の交差点となる位置に設定する。図2の例では、ノードND1及びノードND2は、駅出入口13(13a,13b)に対応し、ノードND3~ノードND6は、プラットホーム11(11a,11b,…)に対応する。ノードND1~ノードND6は、OD交通量の出発地/目的地であるODノードである。ノードND7~ノードND10は、構内通路15の交差点となる箇所に対応する。 The node NDx (x=1, 2, . . . ; node number) is set at the intersection of the platform 11, which is the starting point/arrival point of the pedestrian 2, and the internal passageway 15. In the example of FIG. 2, nodes ND1 and ND2 correspond to the station entrances and exits 13 (13a, 13b), and nodes ND3 to ND6 correspond to the platforms 11 (11a, 11b, . . . ). Nodes ND1 to ND6 are OD nodes that are the origin/destination of OD traffic. Nodes ND7 to ND10 correspond to intersections of the internal passageway 15.

リンクCy(y=1,2,…;リンク番号)は、ノードNDx間の歩行者2の流れ(人流)を表す。よって、リンクCyには、始点となるノードNDxと、終点となるノードNDxとで表される「向き」がある。例えば、隣接する2つのノードND1とノードND7と間の流れに着目すると、一方を始点とし他方を終点とする組み合わせが2通りあるので、ノードND1とノードND7との間には、ノードND1を始点としノードND7を終点とするリンクC1と、ノードND7を始点としノードND1を終点とするリンクC2と、が設定される。 Link Cy (y=1, 2, . . . ; link number) represents the flow of pedestrians 2 (flow of people) between nodes NDx. Therefore, the link Cy has a "direction" represented by the node NDx serving as the starting point and the node NDx serving as the ending point. For example, if we focus on the flow between two adjacent nodes ND1 and ND7, there are two combinations in which one is the starting point and the other is the ending point. A link C1 whose end point is the node ND7, and a link C2 whose start point is the node ND7 and whose end point is the node ND1 are set.

なお、ノードNDxの数や、リンクCyの向きや数は、計測対象となる実際の駅構内10の構造に応じて適宜設定されるものとする。例えば、駅構内10の建築構造によっては一方通行の通路もあり得る。その場合、当該一方通行の通路に係る歩行者通行ネットワーク20の部分では、隣接する2つのノードNDxの間には当該一方通行に対応する1つのリンクCyが設定されることになる。 Note that the number of nodes NDx and the direction and number of links Cy are appropriately set according to the structure of the actual station premises 10 to be measured. For example, depending on the architectural structure of the station premises 10, there may be one-way passageways. In that case, in the part of the pedestrian traffic network 20 related to the one-way passage, one link Cy corresponding to the one-way street is set between two adjacent nodes NDx.

そして、歩行者通行ネットワーク20には、リンクCyを計測するための計測用センサを設置可能な位置を少なくとも含む候補位置Pz(z=1,2,3,…)が複数箇所設定される。候補位置Pzは、駅構内10において計測用センサを設置可能な位置である。実際の運用の際には、対象とする駅の実情に応じて設定する。 A plurality of candidate positions Pz (z=1, 2, 3, . . . ) including at least a position where a measurement sensor for measuring the link Cy can be installed are set in the pedestrian traffic network 20. The candidate position Pz is a position in the station premises 10 where a measurement sensor can be installed. During actual operation, settings should be made according to the actual situation at the target station.

候補位置Pzの中には、計測用センサとして流用可能な機器が既に設定されている場所も含めて設定する。自動改札機17は、改札する旅客の進行方向と通過の有無を検出することができるので、計測用センサとして流用可能であり、候補位置Pzに含める。また、CCDカメラ19が既に設置されている場合には、その既設のCCDカメラ19は画像解析等により旅客の進行方向と通過を検出できるので、計測用センサとして流用可能であり、候補位置Pzに含める。図2の例では、自動改札機17に対応する候補位置P9と、CCDカメラ19に対応する候補位置P3と、がこれに該当する。 The candidate positions Pz include locations where devices that can be used as measurement sensors have already been set. The automatic ticket gate 17 can detect the direction of travel of the passenger who is checking the ticket and whether or not the passenger is passing through the ticket gate, so it can be used as a measurement sensor and is included in the candidate position Pz. Furthermore, if the CCD camera 19 has already been installed, the existing CCD camera 19 can detect the traveling direction and passage of the passenger by image analysis, etc., so it can be used as a measurement sensor, and the existing CCD camera 19 can be used as a measurement sensor. include. In the example of FIG. 2, candidate position P9 corresponding to automatic ticket gate 17 and candidate position P3 corresponding to CCD camera 19 correspond to this.

なお、計測用センサとして流用可能な機器すなわち既設センサは、自動改札機17やCCDカメラ19に限らず人の通過検知に使用/流用可能なセンサであれば、種類を問わない。例えば、人用ゲートに設置されて人の通過を検知するセンサ(光電式の通過センサ等)や、人の重量を感知することで人の通過を検知するマットセンサなども既設センサとすることができる。
また、後述するOD交通量を推計する手法において交通量を計測すべきことが明らかな候補位置は、必ず候補位置Pzに含めるように設定することもできる。
Note that the equipment that can be used as a measurement sensor, that is, the existing sensor, is not limited to the automatic ticket gate 17 or the CCD camera 19, but can be of any type as long as it can be used/used to detect the passage of a person. For example, existing sensors such as sensors installed at human gates to detect when people pass (such as photoelectric passing sensors) and mat sensors that detect when people pass by sensing their weight can also be used as existing sensors. can.
Further, candidate positions for which it is clear that traffic volume should be measured in the method of estimating OD traffic volume, which will be described later, can be set to be always included in the candidate positions Pz.

各候補位置PzでどのリンクCyが計測可能であるかの対応関係は、例えば図3のような候補位置設定データ512として作成・記憶される。候補位置設定データ512は、各候補位置別の候補位置ID513と、対応する候補位置で計測可能なリンクCyを示す計測可能リンクID514と、を対応付けて格納する。 The correspondence between which links Cy can be measured at each candidate position Pz is created and stored as candidate position setting data 512 as shown in FIG. 3, for example. The candidate position setting data 512 stores a candidate position ID 513 for each candidate position and a measurable link ID 514 indicating a link Cy that can be measured at the corresponding candidate position in association with each other.

なお、図2の例では、候補位置Pzと計測可能なリンクCyとの対応関係を明確にするために、候補位置Pzを表す黒丸をノード間の線分上に記している。例えば、候補位置P1は、リンクC1とリンクC2とを計測するための位置として、ノードND1とノードND7との間に黒丸を示している。しかし、実際に候補位置P1となる場所は、ノードND1とノードND7との間の通路上であるとは限らない。 Note that in the example of FIG. 2, in order to clarify the correspondence between the candidate position Pz and the measurable link Cy, a black circle representing the candidate position Pz is drawn on the line segment between the nodes. For example, candidate position P1 indicates a black circle between node ND1 and node ND7 as a position for measuring link C1 and link C2. However, the actual candidate position P1 is not necessarily on the path between the nodes ND1 and ND7.

また、例えば、ノードND7に10個目の候補位置を仮定する場合、当該候補位置には、リンクC1~リンクC4の4つのリンクCyが計測可能になるとも言える。計測用センサの設置の仕方や能力によっては、当該候補位置でリンクC1~リンクC6の6つが計測可能な構成も可能である。この場合、当該10個目の候補位置に対応付けられるリンクCyはリンクC1~リンクC4、又は、リンクC1~リンクC6となる。 Furthermore, for example, when assuming a tenth candidate position for node ND7, it can be said that four links Cy, links C1 to C4, can be measured at the candidate position. Depending on how the measurement sensors are installed and their capabilities, a configuration in which six links C1 to C6 can be measured at the candidate position is also possible. In this case, the links Cy associated with the tenth candidate position are links C1 to C4, or links C1 to C6.

歩行者通行ネットワーク20と候補位置Pzとが設定されたならば、配置計画作成支援システムは、歩行者通行ネットワーク20に設定された複数の候補位置Pzの中から、候補位置Pz別の計測用センサを設置するために必要なコストと、総配置コスト上限(計測用センサ設置のための予算の上限値)と、OD交通量計測の計測精度とを考慮した、計測用センサの候補位置の推奨組み合わせを求めてユーザに提示する。 Once the pedestrian traffic network 20 and candidate positions Pz are set, the layout plan creation support system selects measurement sensors for each candidate position Pz from among the plurality of candidate positions Pz set in the pedestrian traffic network 20. Recommended combinations of candidate locations for measurement sensors, taking into account the cost required to install the sensor, the upper limit of the total placement cost (the upper limit of the budget for installing measurement sensors), and the measurement accuracy of OD traffic measurement. and present it to the user.

配置計画作成支援システムは、所与の組み合わせ最適化アルゴリズムを用いて、候補位置の推奨組み合わせを求める。本実施形態では、組み合わせ最適化アルゴリズムとして、遺伝的アルゴリズムを用いることとして説明する。先ず、推奨組み合わせを求めるための前提条件として、配置計画作成支援システムは、候補位置Pz別の配置コストと総配置コストとの設定をユーザに要求する。 The placement planning support system uses a given combination optimization algorithm to find recommended combinations of candidate positions. In this embodiment, a genetic algorithm is used as the combination optimization algorithm. First, as a prerequisite for finding recommended combinations, the placement plan creation support system requests the user to set the placement cost for each candidate position Pz and the total placement cost.

ユーザは、所定の入力操作を行って候補位置Pz別の配置コストと総配置コストとを設定入力する。配置計画作成支援システムは、入力に応じて図4に示すように、(1)配置コスト設定データ516と、(2)総配置コスト上限値520と、を作成し記憶する。 The user performs a predetermined input operation to set and input the placement cost for each candidate position Pz and the total placement cost. The placement plan creation support system creates and stores (1) placement cost setting data 516 and (2) total placement cost upper limit value 520 as shown in FIG. 4 in response to input.

配置コスト設定データ516は、候補位置Pz毎の固有の候補位置ID517と、当該位置に計測用センサを設置するのに要する配置コスト518と、を対応づけて格納する。なお、既設の計測用センサ及び計測用センサとして流用可能な既設の機器に対応する配置コスト518は「0」又は相対的に廉価な値に設定するものとする。図4の例では、候補位置P3の配置コスト518=「5」と候補位置P9の配置コスト518=「0」がこれに該当する。 The placement cost setting data 516 stores a unique candidate position ID 517 for each candidate position Pz and a placement cost 518 required for installing a measurement sensor at the position in association with each other. Note that the placement cost 518 corresponding to the existing measurement sensor and the existing device that can be used as the measurement sensor is set to "0" or a relatively inexpensive value. In the example of FIG. 4, this applies to the placement cost 518="5" of the candidate position P3 and the placement cost 518="0" of the candidate position P9.

前提条件が与えられたならば、配置計画作成支援システムは、歩行者通行ネットワーク20に設定された複数の候補位置Pzのうち、どこに計測用センサを配置してどこに配置しないかの複数の組み合わせを作成する。最終的に、作成された複数の組み合わせの1つ又は幾つかが、推奨組み合わせとしてユーザに提示されることになるので、作成される組み合せは「解候補」となる。配置計画作成支援システムは、組み合わせ毎に図5に示すような解候補設定データ530を作成し記憶する。 Once the preconditions are given, the placement plan creation support system selects multiple combinations of where to place the measurement sensor and where not to place it among the multiple candidate positions Pz set in the pedestrian traffic network 20. create. Eventually, one or some of the created combinations will be presented to the user as a recommended combination, so the created combinations will become "solution candidates." The placement plan creation support system creates and stores solution candidate setting data 530 as shown in FIG. 5 for each combination.

解候補として、全ての組み合わせ(図2の歩行者通行ネットワーク20の例では、候補位置P3がCCDカメラ19として、また、候補位置P9が自動改札機として配置が確定しているため、7箇所の候補位置の組み合わせとして、2通りの組み合わせとなる)を算出して評価するのでは演算量が膨大となり、実用的な時間内に結果が出ない可能性がある。そこで、全ての組み合わせではなく、限られたm個(mは整数)分の解候補を先ず作成する。 As solution candidates, all combinations (in the example of the pedestrian traffic network 20 in FIG. 2, the candidate position P3 is the CCD camera 19, and the candidate position P9 is the automatic ticket gate, so the seven locations are determined). Calculating and evaluating 27 possible combinations of candidate positions requires an enormous amount of calculation, and there is a possibility that no results will be obtained within a practical amount of time. Therefore, instead of all combinations, a limited number of m (m is an integer) solution candidates are first created.

1つの解候補設定データ530は、固有の解候補ID531と、候補位置ID533と1対1に対応づけられた配置設定534(「1」=配置する、「0」=配置しない)と、当該解候補における総配置コスト537と、当該解候補についての評価指標値539と、を含む。 One solution candidate setting data 530 includes a unique solution candidate ID 531, a placement setting 534 (“1” = placed, “0” = not placed) that is in one-to-one correspondence with a candidate position ID 533, and the corresponding solution. It includes a total placement cost 537 for the candidate and an evaluation index value 539 for the solution candidate.

総配置コスト537は、当該解候補において配置設定534が「1」に設定された候補位置Pzの配置コスト518(図4参照)の合計値である。 The total placement cost 537 is the total value of the placement costs 518 (see FIG. 4) of the candidate positions Pz for which the placement setting 534 is set to "1" in the solution candidate.

評価指標値539は、当該解候補が示す計測用センサの配置を歩行者通行ネットワーク20にすることで決まる「解候補適用ネットワークモデル」のOD交通量の計測精度から見た評価を示す。当該解候補設定データ530の生成時は、未定を示す初期値とされる。 The evaluation index value 539 indicates the evaluation in terms of the measurement accuracy of the OD traffic volume of the "solution candidate application network model" determined by setting the measurement sensor indicated by the solution candidate to the pedestrian traffic network 20. When the solution candidate setting data 530 is generated, it is set to an initial value indicating undetermined.

配置計画作成支援システムは、m個の解候補を作成すると、その中からα個(αは2以上の自然数)の解候補をランダムに選択して現世代と見なし、その次世代の解候補を作成する(例えば、解候補設定データ530b,530c)。すなわち、候補位置ID533それぞれを1つの遺伝子座と見なして、そのうちの1つ又は複数の遺伝子座の配置設定534を、現世代におけるそれから変更する。つまり、現世代の解候補の突然変異種を作る。但し、既設の計測用センサ又は計測用センサとして流用可能な既設の機器については変更の対象から除外するものとする(図2の候補位置P3とP9がこの除外位置に対応する)。 After creating m solution candidates, the placement planning support system randomly selects α solution candidates (α is a natural number of 2 or more) from among them, considers them as the current generation, and selects the next generation solution candidates. (for example, solution candidate setting data 530b, 530c). That is, each candidate position ID 533 is regarded as one locus, and the arrangement setting 534 of one or more of the loci is changed from that in the current generation. In other words, we create mutants of the current generation solution candidates. However, existing measurement sensors or existing devices that can be used as measurement sensors are excluded from the changes (candidate positions P3 and P9 in FIG. 2 correspond to these excluded positions).

作成されたm個の現世代の解候補、及びα個の次世代の解候補それぞれ基づく「解候補適用ネットワークモデル」が今回の計測精度の検証対象となる。 The “solution candidate application network model” based on the created m current generation solution candidates and α next generation solution candidates will be the subject of measurement accuracy verification this time.

検証のために、配置計画作成支援システムは、図6に示すような検証用交通量設定データ540を作成する。検証用交通量設定データ540は、固有の交通量パターンID541と、OD表543と、入力用データ545と、を含む。 For verification, the layout plan creation support system creates verification traffic volume setting data 540 as shown in FIG. The verification traffic setting data 540 includes a unique traffic pattern ID 541, an OD table 543, and input data 545.

OD表543は、ノードNDxを出発ノード/到着ノードとして組み合わせたマトリクスであって、出発ノードと到着ノードとの交差位置に示す値が、それら出発ノードと到着ノード間の検証用OD交通量Tij(i=出発ノードを示すノード番号、j=到着ノードを示すノード番号)に相当する。配置計画作成支援システムは、これらの検証用OD交通量Tijをランダムに設定し、各ノードNDxに関係する検証用OD交通量Tijを合算して、検証用総出発交通量544及び検証用総到着交通量546を求める。これらが検証のための入力用データ545を構成する。 The OD table 543 is a matrix in which nodes NDx are combined as departure nodes/arrival nodes, and the value shown at the intersection position of the departure node and the arrival node is the verification OD traffic volume T ij between the departure node and the arrival node. (i=node number indicating the departure node, j=node number indicating the arrival node). The layout plan creation support system randomly sets these OD traffic volumes T ij for verification, adds up the OD traffic volumes T ij for verification related to each node NDx, and calculates the total departure traffic volume 544 for verification and the OD traffic volume T ij for verification. The total arriving traffic volume 546 is determined. These constitute input data 545 for verification.

配置計画作成支援システムは、解候補毎に「解候補適用ネットワーク」を設定する。解候補適用ネットワークは、歩行者通行ネットワーク20(図2参照)において解候補で設定された計測用センサの配置を適用することで歩行者通行ネットワーク20の一部が制限された部分ネットワークである。配置計画作成支援システムは、入力用データ545を元に当該解候補適用ネットワークにおける推計OD交通量Tijを推計することで検証を行う。 The placement plan creation support system sets a "solution candidate application network" for each solution candidate. The solution candidate application network is a partial network in which a part of the pedestrian traffic network 20 (see FIG. 2) is restricted by applying the arrangement of measurement sensors set in the solution candidate in the pedestrian traffic network 20 (see FIG. 2). The layout plan creation support system performs verification by estimating the estimated OD traffic volume T ij in the solution candidate application network based on the input data 545.

例えば図7は、図5の解候補設定データ530aに基づく歩行者通行ネットワーク20の部分ネットワークである解候補適用ネットワーク22の例を示す図である。
解候補設定データ530aの配置設定534と、候補位置設定データ512とに従えば、歩行者通行ネットワーク20(図2参照)の候補位置P2,P5,P6,P8には計測用センサは配置されないので、リンクC3,C4,C13~C18が計測されないことになる。よって、配置計画作成支援システムは、解候補設定データ530aに基づく解候補適用ネットワーク22を検証する際、入力用データ545により指定される各ODノードにおける人の出入りを実現するリンクC1,C2,C5~C12の推計OD交通量Tijを推計することになる。推計方法の詳細については、後述するフローチャートとともに説明する。
For example, FIG. 7 is a diagram showing an example of the solution candidate application network 22, which is a partial network of the pedestrian traffic network 20 based on the solution candidate setting data 530a of FIG.
According to the placement setting 534 of the solution candidate setting data 530a and the candidate position setting data 512, measurement sensors are not placed at the candidate positions P2, P5, P6, and P8 of the pedestrian traffic network 20 (see FIG. 2). , links C3, C4, and C13 to C18 will not be measured. Therefore, when verifying the solution candidate application network 22 based on the solution candidate setting data 530a, the placement plan creation support system creates links C1, C2, C5 that realize the entry and exit of people at each OD node specified by the input data 545. The estimated OD traffic volume T ij of ~C12 will be estimated. The details of the estimation method will be explained along with the flowchart described later.

そして、全ての解候補について解候補適用ネットワーク22で推計OD交通量Tijを推計すると、配置計画作成支援システムは、解候補毎に、推計OD交通量Tijと検証用OD交通量Tijとを比較して、各解候補の評価指標値を算出する。評価指標値を算出する方法の詳細については、後述するフローチャートとともに説明する。 Then, when the solution candidate application network 22 estimates the estimated OD traffic volume T ij for all solution candidates, the layout plan creation support system calculates the estimated OD traffic volume T ij and the verification OD traffic volume T ij for each solution candidate. and calculates the evaluation index value for each solution candidate. Details of the method for calculating the evaluation index value will be explained with reference to a flowchart described later.

配置計画作成支援システムは、所与の組み合わせ最適化アルゴリズムを用いて、より評価指数値の高い解候補を探索し、本実施形態では遺伝的アルゴリズムを用いる。配置計画作成支援システムは、今回の計測精度の検証対象となった解候補それぞれについて評価指標値を求めたならば、評価指標値に基づくエリート選抜を行い、選抜されなかった解候補を削除する。つまり、淘汰する。そして、選抜された解候補(現世代)の候補位置Pz(遺伝子座)の配置設定の一部を変更した当該解候補の突然変異種(次世代)を作成し、エリート選抜された現世代と、その次世代の解候補を対象として再び計測精度の検証対象として、評価指標値の算出を行う。この一連の処理を繰り返す。そして、所定の検証終了条件を満たすと、配置計画作成支援システムは、その時点での評価指標値の上位所定数の解候補を、推奨組み合わせとしてユーザに提示する。 The placement planning support system uses a given combination optimization algorithm to search for a solution candidate with a higher evaluation index value, and uses a genetic algorithm in this embodiment. Once the placement plan creation support system has determined the evaluation index value for each solution candidate whose measurement accuracy was verified this time, it performs elite selection based on the evaluation index value and deletes solution candidates that have not been selected. In other words, weed out. Then, a mutant species (next generation) of the selected solution candidate (current generation) with a part of the placement setting of the candidate position Pz (genetic locus) changed is created, and it is compared with the elite selected current generation. , the evaluation index value is calculated for the next generation solution candidate as a target for verification of measurement accuracy again. This series of processes is repeated. Then, when a predetermined verification end condition is met, the layout plan creation support system presents a predetermined number of solution candidates with the highest evaluation index value at that time to the user as a recommended combination.

検証終了条件は、適宜設定可能である。例えば、評価指標値が所定の高評価条件を満たす解候補が所定数探索された場合や、評価指標値が所定の高評価条件を満たす解候補が所定時間内で探索されなかった場合、繰り返し制御の回数が所定値に達した場合、などを単数又は複数のAND条件又はOR条件とすることができる。 Verification end conditions can be set as appropriate. For example, if a predetermined number of solution candidates whose evaluation index value satisfies a predetermined high evaluation condition are searched, or if a solution candidate whose evaluation index value satisfies a predetermined high evaluation condition is not searched within a predetermined time, iterative control When the number of times reaches a predetermined value, etc. can be set as one or more AND conditions or OR conditions.

図8は、配置計画作成支援システム1000のハードウェア構成と、機能構成と、当該システムが記憶するプログラムやデータの例を示す図である。 FIG. 8 is a diagram showing an example of the hardware configuration, functional configuration, and programs and data stored by the system 1000.

配置計画作成支援システム1000は、コンピュータシステムであって、例えば本体装置1101と、キーボード1106と、タッチパネル1108と、ストレージ1140とを有し、本体装置1101に制御基板1150を搭載する。 The layout plan creation support system 1000 is a computer system, and includes, for example, a main unit 1101, a keyboard 1106, a touch panel 1108, and a storage 1140, and a control board 1150 is mounted on the main unit 1101.

制御基板1150には、CPU(Central Processing Unit)1151やGPU(Graphics Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)などの各種マイクロプロセッサ、VRAMやRAM,ROM等の各種ICメモリ1152、通信装置1153が搭載されている。なお、制御基板1150の一部又は全部は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)や、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、SoC(System on a Chip)により実現するとしてもよい。 The control board 1150 is equipped with various microprocessors such as a CPU (Central Processing Unit) 1151, a GPU (Graphics Processing Unit), and a DSP (Digital Signal Processor), various IC memories 1152 such as VRAM, RAM, and ROM, and a communication device 1153. has been done. Note that part or all of the control board 1150 may be realized using an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field-Programmable Gate Array), or an SoC (System on a Chip).

そして、配置計画作成支援システム1000は、制御基板1150が所定のプログラム及びデータに基づいて演算処理することにより、配置計画作成支援を実現する各種機能を実現する。 The layout plan creation support system 1000 realizes various functions for implementing layout plan creation support by the control board 1150 performing arithmetic processing based on predetermined programs and data.

具体的には、配置計画作成支援システム1000は、支援プログラム501を記憶し、これをCPU1151で実行することにより、ネットワーク作成部202と、候補位置設定部204と、配置コスト設定部206と、総配置コスト上限設定部208と、解候補作成部210と、総配置コスト評価部212と、検証用交通量設定部216と、推計部218と、計測精度評価部220と、繰り返し制御部224と、提示制御部226と、しての機能を実現する。 Specifically, the placement plan creation support system 1000 stores the support program 501 and executes it on the CPU 1151, so that the network creation section 202, candidate position setting section 204, placement cost setting section 206, and overall A placement cost upper limit setting unit 208, a solution candidate creation unit 210, a total placement cost evaluation unit 212, a verification traffic volume setting unit 216, an estimation unit 218, a measurement accuracy evaluation unit 220, a repetition control unit 224, It realizes the function of the presentation control section 226.

ネットワーク作成部202は、OD交通量の出発地/目的地であるODノードを含む駅構内10における歩行者2の通行箇所をノードNDxとして設定し、各ノードNDxを結んだ歩行者通行ネットワーク20を作成する(図2参照)。具体的には、配置計画作成支援システム1000は、タッチパネル1108にてネットワーク作成用の入力画面を表示させ、キーボード1106等による操作入力に応じて、歩行者通行ネットワーク設定データ510を作成・記憶する。 The network creation unit 202 sets the passage points of the pedestrian 2 in the station premises 10 including the OD node that is the departure point/destination of the OD traffic volume as a node NDx, and creates a pedestrian traffic network 20 connecting each node NDx. (See Figure 2). Specifically, the layout plan creation support system 1000 displays an input screen for network creation on the touch panel 1108, and creates and stores pedestrian traffic network setting data 510 in response to operation input from the keyboard 1106 or the like.

候補位置設定部204は、歩行者通行ネットワーク20上に計測用センサを配置可能な位置を少なくとも含む候補位置Pzを設定する。具体的には、配置計画作成支援システム1000は、タッチパネル1108にて歩行者通行ネットワーク20を表示するとともに、候補位置Pzの設定入力画面を表示させ、キーボード1106等による操作入力に応じて、候補位置設定データ512を作成・記憶する(図3参照)。 The candidate position setting unit 204 sets a candidate position Pz that includes at least a position on the pedestrian traffic network 20 where a measurement sensor can be placed. Specifically, the layout plan creation support system 1000 displays the pedestrian traffic network 20 on the touch panel 1108, displays a setting input screen for the candidate position Pz, and selects the candidate position in response to an operation input using the keyboard 1106 or the like. Setting data 512 is created and stored (see FIG. 3).

配置コスト設定部206は、候補位置Pz毎の計測用センサの配置コストを設定する。具体的には、配置計画作成支援システム1000は、タッチパネル1108にて候補位置をPz毎の配置コスト設定用の入力画面を表示させ、キーボード1106等による操作入力に応じて、配置コスト設定データ516を作成・記憶する(図4参照)。 The placement cost setting unit 206 sets the placement cost of the measurement sensor for each candidate position Pz. Specifically, the placement plan creation support system 1000 displays an input screen for setting the placement cost for each Pz of candidate positions on the touch panel 1108, and inputs the placement cost setting data 516 in response to an operation input using the keyboard 1106 or the like. Create and store (see Figure 4).

なお、配置コスト設定部206は、配置コスト設定用の入力画面において、自動改札機17や既設のCCDカメラ19などの既設センサの設置位置に該当する候補位置Pzの設定入力を受け付け、当該候補位置Pzについては配置コストをゼロ(又は所定の廉価コスト)に設定する。 Note that the placement cost setting unit 206 receives a setting input of a candidate position Pz corresponding to the installation position of an existing sensor such as the automatic ticket gate 17 or an existing CCD camera 19 on the input screen for setting the placement cost, and selects the candidate position Pz. As for Pz, the placement cost is set to zero (or a predetermined low cost).

総配置コスト上限設定部208は、候補位置Pz毎の計測用センサの総配置コストの上限値を設定する。具体的には、配置計画作成支援システム1000は、タッチパネル1108にて総配置コスト上限値520の設定用入力画面を表示させ、キーボード1106等による操作入力に応じて、総配置コスト上限値520を作成・記憶する(図4参照)。 The total placement cost upper limit setting unit 208 sets an upper limit value of the total placement cost of measurement sensors for each candidate position Pz. Specifically, the placement plan creation support system 1000 displays an input screen for setting the total placement cost upper limit value 520 on the touch panel 1108, and creates the total placement cost upper limit value 520 in response to operation input using the keyboard 1106 or the like. - Store (see Figure 4).

解候補作成部210は、候補位置Pzの中から計測用センサの候補位置の組み合わせを定めた解候補を作成する。そして、解候補作成部210は、作成した解候補別に、解候補設定データ530を作成する(図5参照) The solution candidate creation unit 210 creates solution candidates that define combinations of candidate positions of measurement sensors from among the candidate positions Pz. Then, the solution candidate creation unit 210 creates solution candidate setting data 530 for each created solution candidate (see FIG. 5).

総配置コスト評価部212は、総配置コストに基づいて解候補を評価する第2評価手段として機能する。具体的には、総配置コスト評価部212は、総配置コスト算出部214を有し、総配置コスト算出部214によって評価対象とする解候補の配置設定534(図5参照)に基づいて、配置コスト518(図4参照)を積み上げて総配置コスト537を算出する。そして、総配置コスト評価部212は、算出した総配置コスト537と総配置コスト上限値520(図3参照)とを比較し、算出した総配置コスト537が総配置コスト上限値520以下であれば評価対象解候補を「適格」と評価し、検証対象として残す。しかし、算出した総配置コストが上限値を超過する場合には、評価対象の解候補を「失格」評価する。そして、削除して検証対象から除外する。 The total placement cost evaluation unit 212 functions as a second evaluation means that evaluates solution candidates based on the total placement cost. Specifically, the total placement cost evaluation unit 212 includes a total placement cost calculation unit 214, and the total placement cost calculation unit 214 determines the placement based on the placement setting 534 (see FIG. 5) of the solution candidate to be evaluated. The total placement cost 537 is calculated by adding up the costs 518 (see FIG. 4). Then, the total placement cost evaluation unit 212 compares the calculated total placement cost 537 with the total placement cost upper limit 520 (see FIG. 3), and if the calculated total placement cost 537 is less than or equal to the total placement cost upper limit 520, Evaluate the evaluation target solution candidate as "eligible" and leave it as a verification target. However, if the calculated total placement cost exceeds the upper limit, the solution candidate to be evaluated is evaluated as "disqualified." Then, delete it and exclude it from verification.

検証用交通量設定部216は、解候補に基づく解候補適用ネットワーク22の計測精度の検証用のデータを作成する。具体的には、検証用交通量設定部216は、ODノード間それぞれの検証用OD交通量Tijを設定することで、ODノード毎の検証用総出発交通量544および検証用総到着交通量546を設定し、検証用交通量設定データ540を作成する(図6参照)。 The verification traffic volume setting unit 216 creates data for verification of the measurement accuracy of the solution candidate application network 22 based on the solution candidates. Specifically, the verification traffic volume setting unit 216 sets the verification OD traffic volume T ij between each OD node, thereby setting the verification total departure traffic volume 544 and verification total arrival traffic volume for each OD node. 546 to create verification traffic volume setting data 540 (see FIG. 6).

推計部218は、ODノード毎の検証用総出発交通量544及び検証用総到着交通量546と、歩行者通行ネットワーク20のうちの解候補に基づく交通量計測可能な部分ネットワークでなる解候補適用ネットワーク22と、に基づいて、ODノード間それぞれの推計交通量(リンクCyの推計OD交通量Tij)を推計する。推計部218は、解候補設定データ530の解候補毎に推計を行い、その結果を解候補毎の推計交通量データ550として記憶する。 The estimation unit 218 applies a solution candidate consisting of a total departure traffic volume 544 for verification and a total arrival traffic volume 546 for verification for each OD node, and a partial network in which traffic volume can be measured based on the solution candidate of the pedestrian traffic network 20. The estimated traffic volume between each OD node (estimated OD traffic volume T ij of link Cy) is estimated based on the network 22 and . The estimation unit 218 performs estimation for each solution candidate in the solution candidate setting data 530, and stores the result as estimated traffic volume data 550 for each solution candidate.

計測精度評価部220は、ODノード間それぞれの検証用OD交通量Tijと推計OD交通量Tijとを比較することで解候補を評価する、第1の評価手段として機能する。
具体的には、計測精度評価部220は、評価指標値算出部222を有し、解候補毎にOD交通量の推計結果に基づいて評価指標値を算出し、算出対象の解候補設定データ530に評価指標値539として格納する(図5参照)。そして、評価指標値539の高評価側から所定数をエリート選抜し、選抜外の解候補ID531を淘汰解候補IDリスト558として登録する。淘汰解候補IDリスト558は、精度不足として淘汰された解候補が再び検証対象に含まれないようにするためのチェックに用いられる。
The measurement accuracy evaluation unit 220 functions as a first evaluation means that evaluates solution candidates by comparing the verification OD traffic volume T ij and the estimated OD traffic volume T ij between the OD nodes.
Specifically, the measurement accuracy evaluation unit 220 includes an evaluation index value calculation unit 222, and calculates an evaluation index value for each solution candidate based on the estimation result of OD traffic volume, and calculates the evaluation index value based on the solution candidate setting data 530 to be calculated. is stored as an evaluation index value 539 (see FIG. 5). Then, a predetermined number of elites are selected from the high evaluation side of the evaluation index value 539, and solution candidate IDs 531 that are not selected are registered as a weeding solution candidate ID list 558. The weeded-out solution candidate ID list 558 is used for checking to ensure that solution candidates that have been weeded out due to insufficient accuracy are not included in the verification target again.

繰り返し制御部224は、解候補作成部210に解候補の一部を変更して新たな解候補を作成させ、当該新たな解候補について推計部218による推計及び計測精度評価部220(第1の評価手段)による評価を行わせる。 The repetition control unit 224 causes the solution candidate generation unit 210 to change a part of the solution candidates to create a new solution candidate, and performs estimation by the estimation unit 218 and measurement accuracy evaluation unit 220 (first evaluation method).

提示制御部226は、計測精度評価部220(第1の評価手段)による評価結果及び総配置コスト評価部212(第2の評価手段)による評価結果が所定の高評価条件を満たした解候補を、計測用センサの候補位置の推奨組み合わせとして提示する。具体的には、提示制御部226は、解候補をそれぞれの評価指標値539(図5参照)でソートして、高成績側から上位所定数の解候補をエリート選抜し、それらの解候補ID531を推奨解候補IDリスト560に設定する。そして、提示制御部226は、検証終了条件を満たした時点で推奨解候補IDリスト560に登録されている解候補の配置設定の内容と、その総配置コスト537とを対応付けて、タッチパネル1108で表示する制御を行う。 The presentation control unit 226 selects solution candidates whose evaluation results by the measurement accuracy evaluation unit 220 (first evaluation means) and evaluation results by the total placement cost evaluation unit 212 (second evaluation means) satisfy a predetermined high evaluation condition. , is presented as a recommended combination of candidate positions for measurement sensors. Specifically, the presentation control unit 226 sorts the solution candidates by their respective evaluation index values 539 (see FIG. 5), selects a predetermined number of top solution candidates from the high-performing side as an elite, and assigns their solution candidate IDs 531 is set in the recommended solution candidate ID list 560. Then, the presentation control unit 226 associates the placement settings of the solution candidates registered in the recommended solution candidate ID list 560 with the total placement cost 537 at the time when the verification end condition is satisfied, and displays the information on the touch panel 1108. Control the display.

図9は、配置計画作成支援システム1000における処理の流れを説明するためのフローチャートである。
配置計画作成支援システム1000は、先ず歩行者通行ネットワーク20の作成処理を行う(ステップS2)。具体的には、タッチパネル1108に歩行者通行ネットワーク20の作成用の入力画面を表示させ、ユーザによる作成操作入力に応じて歩行者通行ネットワーク設定データ510を作成する。
FIG. 9 is a flowchart for explaining the flow of processing in the layout plan creation support system 1000.
The layout plan creation support system 1000 first performs creation processing of the pedestrian traffic network 20 (step S2). Specifically, an input screen for creating the pedestrian traffic network 20 is displayed on the touch panel 1108, and the pedestrian traffic network setting data 510 is created in accordance with the creation operation input by the user.

次いで、配置計画作成支援システム1000は、候補位置Pzの設定処理を行う(ステップS4)。具体的には、タッチパネル1108に、候補位置Pzの設定用の入力画面を表示させ、ユーザによる設定操作入力に応じて候補位置設定データ512を作成する。 Next, the placement plan creation support system 1000 performs a process of setting candidate positions Pz (step S4). Specifically, an input screen for setting the candidate position Pz is displayed on the touch panel 1108, and candidate position setting data 512 is created in response to the setting operation input by the user.

次いで、配置計画作成支援システム1000は、候補位置別の配置コスト518と、総配置コスト上限値520の設定処理を実行する(ステップS6)。具体的には、タッチパネル1108に、候補位置Pz別の配置コスト518及び総配置コスト上限値520の入力画面を表示させ、ユーザによる設定操作入力に応じて配置コスト設定データ516と総配置コスト上限値520と、を作成する。 Next, the placement plan creation support system 1000 executes a process of setting the placement cost 518 for each candidate position and the total placement cost upper limit 520 (step S6). Specifically, an input screen for placement cost 518 and total placement cost upper limit 520 for each candidate position Pz is displayed on touch panel 1108, and placement cost setting data 516 and total placement cost upper limit are displayed in accordance with the setting operation input by the user. 520 is created.

次に、配置計画作成支援システム1000は、検証用交通量設定データ540を作成し(ステップS8)、m+α個の解候補を生成する(ステップS10;図5参照)。すなわち、配置計画作成支援システム1000は、ランダムにm個の解候補を作成し、更にその突然変異であるα個の解候補を作成する。 Next, the layout plan creation support system 1000 creates verification traffic volume setting data 540 (step S8), and generates m+α solution candidates (step S10; see FIG. 5). That is, the placement plan creation support system 1000 randomly creates m solution candidates and further creates α solution candidates that are mutations of the m solution candidates.

そして、配置計画作成支援システム1000は、現在の解候補全てについて総配置コスト537を算出し(ステップS12)、総配置コストに基づく現在の解候補についての選抜と淘汰と補充とを行う(ステップS14)。具体的には、配置計画作成支援システム1000は、総配置コスト537が総配置コスト上限値520以下となる解候補の選抜と、総配置コスト537が総配置コスト上限値520を超過する解候補の削除(淘汰)を行う。つまり、総配置コスト537に基づいて各解候補を評価する第2の評価処理を行う。 Then, the placement plan creation support system 1000 calculates the total placement cost 537 for all current solution candidates (step S12), and performs selection, weeding, and supplementation for the current solution candidates based on the total placement cost (step S14). ). Specifically, the placement plan creation support system 1000 selects solution candidates whose total placement cost 537 is less than or equal to the total placement cost upper limit 520, and selects solution candidates whose total placement cost 537 exceeds the total placement cost upper limit 520. Perform deletion (culling). That is, a second evaluation process is performed in which each solution candidate is evaluated based on the total placement cost 537.

選抜と淘汰の結果、残った解候補の数がm+α個未満ならば、配置計画作成支援システム1000は、再びm+α個に不足する数の解候補を追加作成する。m個の解候補と同様にランダムに追加作成しても良いし、α個の突然変異の解候補を追加作成してもよい。或いは、両者を所定比率で追加作成してもよい。そして、配置計画作成支援システム1000は、追加作成した解候補についても、それぞれの総配置コスト537を算出し、総配置コスト537が総配置コスト上限値520を超過する解候補は削除する。これらを繰り返して、配置計画作成支援システム1000は、総配置コスト537が総配置コスト上限値520以下となるm+α個の解候補を用意する。用意された解候補が、検証対象群を構成することになる。 As a result of selection and culling, if the number of remaining solution candidates is less than m+α, the placement plan creation support system 1000 again creates additional solution candidates in the number short of m+α. Similarly to the m solution candidates, additional candidates may be created at random, or α mutation solution candidates may be additionally created. Alternatively, both may be additionally created at a predetermined ratio. Then, the placement plan creation support system 1000 calculates the total placement cost 537 of each additionally created solution candidate, and deletes the solution candidate whose total placement cost 537 exceeds the total placement cost upper limit 520. By repeating these steps, the placement plan creation support system 1000 prepares m+α solution candidates whose total placement cost 537 is equal to or less than the total placement cost upper limit 520. The prepared solution candidates constitute a verification target group.

次に、配置計画作成支援システム1000は、検証対象となる解候補毎にループAを実行して推計OD交通量Tijの推計を行う(ステップS20~ステップS28)。 Next, the layout plan creation support system 1000 executes loop A for each solution candidate to be verified to estimate the estimated OD traffic volume T ij (steps S20 to S28).

ループAにおいて、配置計画作成支援システム1000は、処理対象とする解候補の解候補適用ネットワーク22を作成し(ステップS22;図7参照)、当該ネットワークにおける計測用センサの配置で、各ODノードの検証用総出発交通量544及び検証用総到着交通量546を実現する推計OD交通量Tijを推計する(ステップS24)。 In loop A, the placement plan creation support system 1000 creates a solution candidate application network 22 for solution candidates to be processed (step S22; see FIG. 7), and determines the location of each OD node in the placement of measurement sensors in the network. The estimated OD traffic volume T ij that realizes the verification total departure traffic volume 544 and the verification total arrival traffic volume 546 is estimated (step S24).

具体的には、配置計画作成支援システム1000は、エントロピー最大化によるOD交通量推計モデルの定式化と解法を用いて推計OD交通量Tijを推計する。配置計画作成支援システムが使用する、OD交通量推計モデルの定式化と解法は、例えば、「Henk J. Van Zuylen and Luice G. Willumsen, The Most Likely Trip Matrix Estimated from Traffic Counts, Transportation Research, 14B, No.3, pp281-293, 1980」に基づくことで実現できる。 Specifically, the layout planning support system 1000 estimates the estimated OD traffic volume T ij using the formulation and solution of an OD traffic volume estimation model based on entropy maximization. The formulation and solution of the OD traffic estimation model used by the layout planning support system are described in, for example, "Henk J. Van Zuylen and Luice G. Willumsen, The Most Likely Trip Matrix Estimated from Traffic Counts, Transportation Research, 14B, No.3, pp281-293, 1980.

上記出典によれば、エントロピー最大化モデルは、式1として定義される。

Figure 0007417476000001
i:出発ノード番号
j:到着ノード番号
ij:ノードiとノードj間のOD交通量 According to the above source, the entropy maximization model is defined as Equation 1.
Figure 0007417476000001
i: departure node number
j: Arrival node number
T ij : OD traffic volume between node i and node j

式1は、OD表543(図6参照)が生起する組み合わせの数で与えられ、推計OD交通量TijはW(Tij)を最大化することにより求められる。これは、推計OD交通量Tijのパターン(分布交通量パターン)の生起し易さ(生起確率)を最大化することと解釈される。 Equation 1 is given by the number of combinations that occur in the OD table 543 (see FIG. 6), and the estimated OD traffic volume T ij is obtained by maximizing W (T ij ). This is interpreted as maximizing the likelihood (probability of occurrence) of the pattern (distributed traffic pattern) of the estimated OD traffic volume T ij .

ここで、式(1)を対数変換すると式(2)となる。

Figure 0007417476000002
T:総交通量 Here, when equation (1) is transformed logarithmically, equation (2) is obtained.
Figure 0007417476000002
T: Total traffic volume

式(2)の最大化問題の最適解Tij’は、式(2)の最大化問題と一致する。そして、式(2)の右辺第1項は定数であるので、式(2)左辺の最大化問題は、式(2)右辺の最小化問題と等価である。また、スターリングの公式よりInTij!は式(3)のように変形できる。

Figure 0007417476000003
The optimal solution T ij ' of the maximization problem of equation (2) matches the maximization problem of equation (2). Since the first term on the right side of equation (2) is a constant, the maximization problem on the left side of equation (2) is equivalent to the minimization problem on the right side of equation (2). Also, from Stirling's formula, InT ij ! can be transformed as shown in equation (3).
Figure 0007417476000003

一方、OD表543の整合性を満たすための制約条件は、入力用データ545により各ノードに入力される検証用総出発交通量544及び検証用総到着交通量546である。従って、この問題は式(4)~式(6)の最適化問題として定義できる。

Figure 0007417476000004
Figure 0007417476000005
:ノードiの出発交通量
:ノードjの到着交通量 On the other hand, the constraint conditions for satisfying the consistency of the OD table 543 are the verification total departure traffic volume 544 and the verification total arrival traffic volume 546 that are input to each node by the input data 545. Therefore, this problem can be defined as an optimization problem of equations (4) to (6).
Figure 0007417476000004
Figure 0007417476000005
O i : Departure traffic volume of node i
D j : Arrival traffic volume of node j

ここで、解候補適用ネットワーク22において1つのODは1つの経路を持つ前提なので、式(7)と定義すると、リンクCの交通量Vcは式(8)と記述できる。

Figure 0007417476000006
C:リンク番号
Figure 0007417476000007
Here, since it is assumed that one OD has one route in the solution candidate application network 22, if formula (7) is defined, the traffic volume Vc of link C can be written as formula (8).
Figure 0007417476000006
C: Link number
Figure 0007417476000007

観測されているリンクCの交通量による制約条件を加えると、解候補適用ネットワーク22における推計OD交通量Tijの推計は、式(9)~式(12)の最適化問題として再定義できる。

Figure 0007417476000008
Figure 0007417476000009
When a constraint condition based on the observed traffic volume of link C is added, the estimation of the estimated OD traffic volume T ij in the solution candidate application network 22 can be redefined as an optimization problem of equations (9) to (12).
Figure 0007417476000008
Figure 0007417476000009

式(9)~式(12)からラグランジュ関数Lを定義すると式(13)となる。

Figure 0007417476000010
λ,γ,β:ラグランジュ乗数 Defining the Lagrangian function L from equations (9) to (12) results in equation (13).
Figure 0007417476000010
λ i , γ j , β c : Lagrangian multiplier

次に、ラグランジュ関数Lを決定変数(推計OD交通量Tij)で偏微分したものを「0」とおくと式(14)となる。

Figure 0007417476000011
よって、式(15)が導かれる。
Figure 0007417476000012
Next, if the partial differentiation of the Lagrangian function L with respect to the decision variable (estimated OD traffic volume T ij ) is set to "0", equation (14) is obtained.
Figure 0007417476000011
Therefore, equation (15) is derived.
Figure 0007417476000012

ラグランジュ乗数は式(15)を式(13)に代入し、式(13)のLの値を最小化するラグランジュ乗数を探索することで得られる。得られたラグランジュ乗数を式(15)に代入して得られたTijが目的関数を最小にする最適解であり、推計OD交通量Tijの推計値となる。 The Lagrange multiplier can be obtained by substituting equation (15) into equation (13) and searching for a Lagrange multiplier that minimizes the value of L in equation (13). T ij obtained by substituting the obtained Lagrange multiplier into equation (15) is the optimal solution that minimizes the objective function, and becomes the estimated value of the estimated OD traffic volume T ij .

次いで、配置計画作成支援システム1000は、ループAの処理対象とされる解候補の評価指標値539を算出する(ステップS26)。 Next, the placement plan creation support system 1000 calculates the evaluation index value 539 of the solution candidate to be processed in loop A (step S26).

具体的には、検証用交通量設定データ540のOD表543で設定された検証用OD交通量Tijと、推計OD交通量TijのRMSE(Root Mean Square Error:平均二乗誤差)の逆数を算出し、当該解候補sの評価指標値EVALsとする。解候補のRMSEsは式(16)で定義され、評価指標値EVALsは式(17)で定義される。評価指標値EVALsが大きい程、その解候補の配置設定を採用してできあがるOD交通量計測システムの計測精度が高いことを意味する。

Figure 0007417476000013
Figure 0007417476000014
i:ODノードの要素数(推計OD交通量Tijの数)
sij:解候補sの推計OD交通量Tijの値
ij:検証用OD交通量Tijの値 Specifically, the reciprocal of the RMSE (Root Mean Square Error) of the verification OD traffic volume T ij set in the OD table 543 of the verification traffic volume setting data 540 and the estimated OD traffic volume T ij is calculated as follows. It is calculated and set as the evaluation index value EVALs of the solution candidate s. The RMSEs of the solution candidates are defined by Equation (16), and the evaluation index value EVALs is defined by Equation (17). The larger the evaluation index value EVALs, the higher the measurement accuracy of the OD traffic measurement system created by adopting the layout setting of the solution candidate.
Figure 0007417476000013
Figure 0007417476000014
i: Number of elements of OD node (number of estimated OD traffic volume Tij )
f sij : Value of estimated OD traffic volume T ij of solution candidate s
y ij : Value of verification OD traffic volume T ij

検証対象とされる解候補全てについてループAを実行したならば、配置計画作成支援システム1000は、次に検証終了条件が満たされているかを判定する(ステップS40)。例えば、「評価指標値539が所定の高評価基準値に達する解候補が探索された場合」「評価指標値539が所定の高評価基準値に達する解候補が開始から所定時間内に探索されなかった場合」の何れかで検証終了条件が満たされたと判定する。 After executing loop A for all solution candidates to be verified, the layout plan creation support system 1000 next determines whether the verification end condition is satisfied (step S40). For example, "If a solution candidate whose evaluation index value 539 reaches a predetermined high evaluation standard value is searched," "If a solution candidate whose evaluation index value 539 reaches a predetermined high evaluation standard value is not searched within a predetermined time from the start." It is determined that the verification end condition is satisfied in either of the following cases.

もし、満たされていなければ(ステップS40のNO)、配置計画作成支援システム1000は、第1評価として、評価指標値539が高評価側から上位所定数の解候補をエリート選抜して、その解候補ID531で推奨解候補IDリスト560を更新する。選抜外の解候補については、その解候補ID531を淘汰解候補IDリスト558に設定して、以降での検証対象外とすることで淘汰をする(ステップS42)。 If it is not satisfied (NO in step S40), as a first evaluation, the placement plan creation support system 1000 selects an elite number of solution candidates with a high evaluation index value 539 from the top and solves the problem. The recommended solution candidate ID list 560 is updated with the candidate ID 531. Regarding solution candidates that are not selected, their solution candidate IDs 531 are set in the weeding solution candidate ID list 558, and the solution candidates are excluded from the verification target from here on, thereby weeding them out (step S42).

そして、ステップS14に戻る。この段階では、総配置コスト537が総配置コスト上限値520以下で、且つ評価指標値539が高評価の解候補が残っているが、ステップS42の淘汰により、検証対象群を構成する解候補の総数はm+α個を下回る。配置計画作成支援システム1000は、m+α個に不足する数の解候補を、エリート選抜された解候補の突然変異として追加作成する。勿論、追加作成される解候補は、総配置コスト537が総配置コスト上限値520以下でなければならない。なお、追加される解候補は、淘汰解候補IDリスト558の示す解候補の解候補設定データ530と照合され、過去に淘汰されていないことを確認されるものとする。 Then, the process returns to step S14. At this stage, there remain solution candidates whose total placement cost 537 is less than or equal to the total placement cost upper limit 520 and whose evaluation index value 539 is highly evaluated. The total number is less than m+α. The placement plan creation support system 1000 additionally creates solution candidates that are short of m+α as mutations of the elite selected solution candidates. Of course, the total placement cost 537 of the additionally created solution candidates must be less than or equal to the total placement cost upper limit 520. Note that the solution candidates to be added are checked against the solution candidate setting data 530 of the solution candidates indicated in the weeded-out solution candidate ID list 558 to confirm that they have not been weeded out in the past.

そして、m+α個の検証対象群を再び用意したならば、配置計画作成支援システム1000は、検証対象とされる解候補全てについてループAを実行する(ステップS20~ステップS28)。 After m+α verification target groups have been prepared again, the layout plan creation support system 1000 executes loop A for all solution candidates to be verified (steps S20 to S28).

検証終了条件が満たされた場合(ステップS40のYES)、配置計画作成支援システム1000は、推奨される解候補の情報をタッチパネル1108にて表示させてユーザに提示し(ステップS44)、一連の処理を終了する。
なお、検証終了条件「評価指標値539が所定の高評価基準値に達する解候補が開始から所定時間内に探索されなかった場合」が満たされ場合には、推奨される解候補が見つからなかったこと、候補位置Pzの設定を増やすことを推奨すること、を含む通知をユーザに提示する。
If the verification end condition is satisfied (YES in step S40), the layout plan creation support system 1000 displays information on recommended solution candidates on the touch panel 1108 to present it to the user (step S44), and performs a series of processes. end.
Note that if the verification end condition "A solution candidate whose evaluation index value 539 reaches a predetermined high evaluation standard value is not searched within a predetermined time from the start" is met, no recommended solution candidate was found. A notification is presented to the user including that the setting of candidate positions Pz is recommended to be increased.

以上、本実施形態によれば、配置計画作成支援システム1000は、歩行者のOD交通量を算出するための計測用センサの配置計画の作成を支援できる。すなわち、ユーザは、配置計画作成支援システム1000を使用することで、どこに計測用センサを配置すれば精度の良いOD交通量推計が可能になるかを知ることができる。 As described above, according to the present embodiment, the arrangement plan creation support system 1000 can support the creation of a measurement sensor arrangement plan for calculating the pedestrian OD traffic volume. That is, by using the placement plan creation support system 1000, the user can know where to place measurement sensors to enable accurate OD traffic volume estimation.

また、配置計画作成支援システム1000は、1つの解候補を作成すると、当該解候補を原種にして、その計測用センサを何処に設置するかの組み合わせの一部を変更して原種とした解候補の変種を作成し、原種と変種について予想される計測精度の評価(第1の評価)を行うことができる。つまり、全ての解候補について総当たり式に推計と評価を行う場合に比べて少ない演算量で適切な解候補を見つけ得る。 In addition, when one solution candidate is created, the placement plan creation support system 1000 makes the solution candidate the original model, and changes a part of the combination of where the measurement sensor is installed to make the solution candidate the original model. It is possible to create a variant of , and perform an evaluation (first evaluation) of expected measurement accuracy for the original and variant. In other words, suitable solution candidates can be found with a smaller amount of calculations than when estimation and evaluation are performed in a brute-force manner for all solution candidates.

更には、繰り返し制御によって、計測精度の評価(第1の評価)の結果に基づいてエリート選抜された解候補毎に新たな解候補を作成させ、エリート選抜された解候補と新たな解候補について、再び推計および計測精度の評価(第1の評価)を繰り返し、遺伝的アルゴリズムに基づく効率的な最適解又はその近似解の探索を実現できる。 Furthermore, through repeated control, a new solution candidate is created for each elite-selected solution candidate based on the results of measurement accuracy evaluation (first evaluation), and the elite-selected solution candidate and new solution candidate are By repeating the estimation and measurement accuracy evaluation (first evaluation) again, it is possible to realize an efficient search for an optimal solution or an approximate solution thereof based on a genetic algorithm.

また、配置計画作成支援システム1000は、総配置コストに関する評価(第2の評価)を行って、候補位置毎の事情に応じた配置コストと、総配置コスト(いわば予算上限)を考慮した適切な解候補を選ぶことができる。 In addition, the placement plan creation support system 1000 performs an evaluation (second evaluation) regarding the total placement cost, and determines the placement cost according to the circumstances of each candidate position and the appropriate placement cost that takes into account the total placement cost (so to speak, the upper limit of the budget). Candidate solutions can be selected.

また、配置計画作成支援システム1000は、自動改札機や既設のCCDカメラがコストゼロまたは廉価コストでの計測用センサとすることができるため、自動改札機や既設のCCDカメラを含む計測用センサの配置に係る適切な解候補を選ぶことができる。 In addition, the layout plan creation support system 1000 can use measurement sensors including automatic ticket gates and existing CCD cameras, since automatic ticket gates and existing CCD cameras can be used as measurement sensors at zero or low cost. Appropriate solution candidates for placement can be selected.

〔変形例〕
なお、本発明を適用可能な実施形態は、上記の実施形態に限らず、本発明の本質を変更しない限りにおいて、その構成要素を変更・追加・省略することができる。
[Modified example]
Note that the embodiments to which the present invention is applicable are not limited to the above-described embodiments, and components thereof may be changed, added, or omitted as long as the essence of the present invention is not changed.

例えば、駅構内10のOD交通量計測のための配置計画作成支援について例示したが、駅以外の建物や施設についても本発明は適用可能である。 For example, although the support for creating a layout plan for measuring OD traffic in the station premises 10 has been exemplified, the present invention is also applicable to buildings and facilities other than stations.

また、例えば、OD交通量を推計する手法として、エントロピー最大化モデルを用いる例を示したが、その他の手法を適用する構成も可能である。例えば、吸収マルコフ連鎖モデル(高山純一,杉山智美,吸収マルコフ連鎖を用いた観測交通量からのOD推計法に関する研究,土木学会論文集,No.569/IV-36,pp.75-84,1997)、フレーター法(河上省吾,OD交通量予測モデルの適合度について,土木学会論文報告集,第165号,p.32,1969/森杉壽芳,宮城俊彦:都市交通プロジェクトの評価,pp.51-53,コロナ社,1996)、などを適用することも可能である。 Further, for example, although an example is shown in which an entropy maximization model is used as a method for estimating OD traffic volume, a configuration in which other methods are applied is also possible. For example, absorbing Markov chain model (Junichi Takayama, Tomomi Sugiyama, Research on OD estimation method from observed traffic volume using absorbing Markov chain, Proceedings of Japan Society of Civil Engineers, No. 569/IV-36, pp. 75-84, 1997 ), Frater method (Shogo Kawakami, On the goodness of fit of OD traffic prediction models, Proceedings of the Japan Society of Civil Engineers, No. 165, p. 32, 1969 / Toshiyoshi Morisugi, Toshihiko Miyagi: Evaluation of urban transportation projects, pp. 51-53, Coronasha, 1996), etc. can also be applied.

また、解候補の評価方法は、上記の実施形態に限らず適宜設定可能である。例えば、評価指標値として、検証用OD交通量と推計OD交通量の相関係数Rや決定係数Rを用いて、相関係数Rや決定係数Rが大きい解候補を高評価とて扱うとしてもよい。また、予算との兼ね合いを重視するならば、評価指標値として、総配置コスト537の逆数を用いて、当該逆数が大きい程(=総配置コストが小さいほど)高評価として扱うとしてもよい。 Furthermore, the evaluation method of solution candidates is not limited to the above embodiment, and can be set as appropriate. For example, by using the correlation coefficient R or determination coefficient R2 between the verification OD traffic volume and the estimated OD traffic volume as evaluation index values, solution candidates with large correlation coefficients R or determination coefficients R2 are treated as highly evaluated. You can also use it as Furthermore, if balance with the budget is important, the reciprocal of the total placement cost 537 may be used as the evaluation index value, and the larger the reciprocal (=the smaller the total placement cost), the higher the evaluation.

また、上記実施形態では、配置計画作成支援システム1000をスタンドアローンのコンピュータシステムとして例示したが(図8参照)、これに限らない。例えば、ユーザ端末とサーバシステムとで構成されるクライアント・サーバシステムとして実現してもよい。 Further, in the above embodiment, the layout plan creation support system 1000 is illustrated as a stand-alone computer system (see FIG. 8), but the present invention is not limited to this. For example, it may be realized as a client-server system composed of a user terminal and a server system.

2…歩行者
10…駅構内
11…プラットホーム
13…駅出入口
15…構内通路
17…自動改札機
19…CCDカメラ
20…歩行者通行ネットワーク
22…解候補適用ネットワーク
202…ネットワーク作成部
204…候補位置設定部
206…配置コスト設定部
208…総配置コスト上限設定部
210…解候補作成部
212…総配置コスト評価部
214…総配置コスト算出部
216…検証用交通量設定部
218…推計部
220…計測精度評価部
222…評価指標値算出部
224…繰り返し制御部
226…提示制御部
501…支援プログラム
510…歩行者通行ネットワーク設定データ
512…候補位置設定データ
516…配置コスト設定データ
518…配置コスト
520…総配置コスト上限値
530…解候補設定データ
534…配置設定
537…総配置コスト
539…評価指標値
540…検証用交通量設定データ
543…OD表
544…検証用総出発交通量
545…入力用データ
546…検証用総到着交通量
550…推計交通量データ
1000…配置計画作成支援システム
1150…制御基板
Cy(y=1,2,…)…リンク
NDx(x=1,2,…)…ノード
Pz(z=1,2,…)…候補位置
2... Pedestrian 10... Station premises 11... Platform 13... Station entrance/exit 15... Station passage 17... Automatic ticket gate 19... CCD camera 20... Pedestrian traffic network 22... Solution candidate application network 202... Network creation section 204... Candidate position setting Sections 206... Placement cost setting section 208... Total placement cost upper limit setting section 210... Solution candidate creation section 212... Total placement cost evaluation section 214... Total placement cost calculation section 216... Traffic volume setting section for verification 218... Estimation section 220... Measurement Accuracy evaluation section 222... Evaluation index value calculation section 224... Repetition control section 226... Presentation control section 501... Support program 510... Pedestrian traffic network setting data 512... Candidate position setting data 516... Placement cost setting data 518... Placement cost 520... Total placement cost upper limit value 530... Solution candidate setting data 534... Placement setting 537... Total placement cost 539... Evaluation index value 540... Traffic volume setting data for verification 543... OD table 544... Total departure traffic volume for verification 545... Data for input 546...Total arrival traffic volume for verification 550...Estimated traffic volume data 1000...Layout plan creation support system 1150...Control board Cy (y=1, 2,...)...Link NDx (x=1, 2,...)...Node Pz (z=1,2,...)...Candidate position

Claims (6)

歩行者のOD(Origin-Destination)交通量を算出するための計測用センサの配置計画の作成を支援する配置計画作成支援システムであって、
前記OD交通量の出発地/目的地であるODノードを含む前記駅構内における歩行者の通行箇所をノードとして設定し、隣り合うノードリンクで結んだ歩行者通行ネットワークを作成するネットワーク作成手段と、
前記歩行者通行ネットワークに対して、前記計測用センサを配置可能な候補位置であって、当該候補位置に前記計測用センサを配置した場合に前記歩行者の交通量を計測可能な前記リンクと対応付けた候補位置を複数設定する候補位置設定手段と、
前記候補位置の中から、一部の候補位置組み合わせ解候補を作成する解候補作成手段と、
前記ODノード間それぞれの検証用交通量を設定することで、前記ODノード毎に、当該ODノードを出発地とする交通量の合計である検証用総出発交通量と、当該ODノードを目的地とする交通量の合計である検証用総到着交通量と、前記ODノード間それぞれの検証用交通量から算出して設定する検証用交通量設定手段と、
前記ODノード毎の前記検証用総出発交通量および前記検証用総到着交通量と、前記歩行者通行ネットワークのうちの前記解候補に係る候補位置で交通量計測可能な前記リンクである交通量計測可能リンクを定めた部分ネットワークでなる解候補適用ネットワークと、に基づいて、前記ODノード毎の前記検証用総出発交通量および前記検証用総到着交通量を制約条件とする最適化問題として当該交通量計測可能リンクに対応するODノード間それぞれの推計交通量を推計する推計手段と、
前記ODノード間それぞれについて前記検証用交通量と前記推計交通量とを比較することで前記解候補を評価する第1の評価手段と、
を備える配置計画作成支援システム。
A placement plan creation support system that supports the creation of a placement plan for measurement sensors for calculating pedestrian OD (Origin-Destination) traffic volume, the system comprising:
Network creation means for setting pedestrian passage points in the station premises as nodes, including OD nodes that are departure points/destinations of the OD traffic volume, and creating a pedestrian traffic network in which adjacent nodes are connected by links. and,
A candidate position where the measurement sensor can be placed in the pedestrian traffic network , and corresponds to the link where the pedestrian traffic volume can be measured when the measurement sensor is placed at the candidate position. candidate position setting means for setting a plurality of candidate positions;
Solution candidate creation means for creating solution candidates by combining some of the candidate positions from among the candidate positions;
By setting the verification traffic volume between the OD nodes, the total verification departure traffic volume , which is the sum of the traffic volume starting from the OD node, and the OD node as the destination can be set for each OD node. a verification traffic volume setting means that calculates and sets a verification total arrival traffic volume, which is the sum of the traffic volumes, from the verification traffic volumes between the OD nodes ;
The total departure traffic volume for verification and the total arrival traffic volume for verification for each of the OD nodes, and the traffic volume of the link whose traffic volume can be measured at a candidate position related to the solution candidate in the pedestrian traffic network. and a solution candidate application network consisting of a partial network in which measurable links are defined . an estimation means for estimating the estimated traffic volume between each OD node corresponding to the traffic volume measurable link ;
a first evaluation means for evaluating the solution candidate by comparing the verification traffic volume and the estimated traffic volume for each of the OD nodes;
A layout plan creation support system equipped with.
前記解候補作成手段に前記解候補の一部を変更して新たな解候補を作成させ、当該新たな解候補について前記推計手段による推計および前記第1の評価手段による評価を行わせる繰り返し制御手段、
を更に備える請求項1に記載の配置計画作成支援システム。
Repetitive control means for causing the solution candidate creation means to create a new solution candidate by changing a part of the solution candidate, and for causing the estimation means to estimate the new solution candidate and the first evaluation means to evaluate the new solution candidate. ,
The layout plan creation support system according to claim 1, further comprising:
前記候補位置毎の前記計測用センサの配置コストを設定する配置コスト設定手段と、
前記配置コストに基づいて、前記解候補に係る候補位置に前記計測用センサを配置した場合の総配置コストを算出する総配置コスト算出手段と、
前記総配置コストに基づいて前記解候補を評価する第2の評価手段と、
を更に備える請求項1又は2に記載の配置計画作成支援システム。
placement cost setting means for setting placement cost of the measurement sensor for each candidate position;
Total placement cost calculation means for calculating a total placement cost when the measurement sensor is placed at a candidate position related to the solution candidate based on the placement cost;
a second evaluation means for evaluating the solution candidates based on the total placement cost;
The layout plan creation support system according to claim 1 or 2, further comprising:
前記配置計画は、駅構内の歩行者のOD交通量を算出するための計測用センサの配置計画であり、
前記候補位置設定手段は、前記駅構内の自動改札機及び/又は既設のカメラ(以下包括して「既設センサ」という)を前記計測用センサとみなして当該既設センサの設置位置を前記候補位置に含めて設定し、
前記配置コスト設定手段は、前記既設センサの設置位置に該当する候補位置については配置コストをゼロ又は所定の廉価コストに設定する、
請求項3に記載の配置計画作成支援システム。
The placement plan is a placement plan of measurement sensors for calculating the OD traffic volume of pedestrians in the station premises,
The candidate position setting means regards an automatic ticket gate and/or an existing camera (hereinafter collectively referred to as "existing sensor") in the station premises as the measurement sensor, and sets the installation position of the existing sensor to the candidate position. Set including
The placement cost setting means sets the placement cost to zero or a predetermined low cost for the candidate position corresponding to the installation position of the existing sensor.
The layout plan creation support system according to claim 3.
前記第1の評価手段による評価結果および前記第2の評価手段による評価結果が所定の高評価条件を満たした前記解候補を、前記計測用センサの候補位置の推奨組み合わせとして提示する提示手段、
を更に備える請求項3又は4に記載の配置計画作成支援システム。
Presentation means for presenting the solution candidates whose evaluation results by the first evaluation means and the evaluation results by the second evaluation means satisfy a predetermined high evaluation condition as a recommended combination of candidate positions of the measurement sensor;
The arrangement plan creation support system according to claim 3 or 4, further comprising:
歩行者のOD(Origin-Destination)交通量を算出するための計測用センサの配置計画の作成を、コンピュータシステムが支援するための配置計画作成支援方法であって、
前記OD交通量の出発地/目的地であるODノードを含む前記歩行者の通行箇所をノードとして設定し、隣り合うノードリンクで結んだ歩行者通行ネットワークを作成することと、
前記歩行者通行ネットワークに対して、前記計測用センサを配置可能な候補位置であって、当該候補位置に前記計測用センサを配置した場合に前記歩行者の交通量を計測可能な前記リンクと対応付けた候補位置を複数設定することと、
前記候補位置の中から、一部の候補位置組み合わせ解候補を作成することと、
前記ODノード間それぞれの検証用交通量を設定することで、前記ODノード毎に、当該ODノードを出発地とする交通量の合計である検証用総出発交通量と、当該ODノードを目的地とする交通量の合計である検証用総到着交通量と、前記ODノード間それぞれの検証用交通量から算出して設定することと、
前記ODノード毎の前記検証用総出発交通量および前記検証用総到着交通量と、前記歩行者通行ネットワークのうちの前記解候補に係る候補位置で交通量計測可能な前記リンクである交通量計測可能リンクを定めた部分ネットワークでなる解候補適用ネットワークと、に基づいて、前記ODノード毎の前記検証用総出発交通量および前記検証用総到着交通量を制約条件とする最適化問題として当該交通量計測可能リンクに対応するODノード間それぞれの推計交通量を推計することと、
前記ODノード間それぞれについて前記検証用交通量と前記推計交通量とを比較することで前記解候補を評価することと、
を含む配置計画作成支援方法。
A layout plan creation support method for a computer system to support the creation of a layout plan for measurement sensors for calculating pedestrian OD (Origin-Destination) traffic volume, the method comprising:
Setting the pedestrian passage points including the OD nodes that are the departure points/destinations of the OD traffic volume as nodes, and creating a pedestrian traffic network in which adjacent nodes are connected with links ;
A candidate position where the measurement sensor can be placed in the pedestrian traffic network , and corresponds to the link where the pedestrian traffic volume can be measured when the measurement sensor is placed at the candidate position. By setting multiple candidate positions,
Creating a solution candidate by combining some of the candidate positions from among the candidate positions;
By setting the verification traffic volume between each of the OD nodes, for each OD node, the total verification departure traffic volume, which is the sum of the traffic volume starting from the OD node , and the OD node as the destination Calculating and setting a total arrival traffic volume for verification , which is the sum of the traffic volume , from the traffic volume for verification between each of the OD nodes ;
The total departure traffic volume for verification and the total arrival traffic volume for verification for each of the OD nodes, and the traffic volume that is the link whose traffic volume can be measured at a candidate position related to the solution candidate in the pedestrian traffic network. and a solution candidate application network consisting of a partial network in which measurable links are defined . Estimating the estimated traffic volume between each OD node corresponding to the traffic volume measurable link ;
Evaluating the solution candidate by comparing the verification traffic volume and the estimated traffic volume for each of the OD nodes;
A layout plan creation support method including
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