Synthesizing Town-scale Vehicle Mobility from Traffic Surveillance Cameras: A Case Study

国際会議 · 2022

Synthesizing Town-scale Vehicle Mobility from Traffic Surveillance Cameras: A Case Study

Keywords

合成モビリティOD交通量最適化交通シミュレーション

Kazuki Hayashi , Akihito Hiromori , Hirozumi Yamaguchi (Osaka University, Japan) , Masaki Suzuki , Takeshi Kitahara (KDDI Research, Inc., Japan

Proceedings of the 2022 IEEE International Workshop on Pervasive Computing for Vehicular Systems Co-located with IEEE PerCom 2022, pp. 593-598

解説


次世代の交通システムはスマートシティやSociety5.0における重要なコンポーネントであり,その実現に向けて様々な研究開発が行われている.EVの普及によるCO2排出量削減量の検証などを始め,それらの取り組みの多くは,地域や都市レベルの大規模なミクロ交通データを活用し,課題発見や全体最適化などを行うことを想定している.しかし,個々の車両の挙動データを地域レベルで収集することはコストやプライバシの観点から容易でない.本研究では,地理的に分散配置された複数の交通監視カメラから得られる映像を解析し,そこから得られるデータを用いて対象地域全体の車両モビリティを自動的に合成する手法を提案する.提案手法では,それらの固定カメラから得られた映像に対し,通行車両数や方向,速度を抽出する映像トラッキングを適用する.また,市街地における車両の発着地点間の経路候補をマクロ交通シミュレータを用いて探索する.最後にミクロ交通シミュレータを用いて,測定した交通量と生成した交通量間の平均絶対パーセント誤差 (MAPE) が最小となるよう,ミクロ車両モビリティを生成する.

Region IoT Synthesize Mobility

本研究で得られた再現モビリティデータはここで公開している.

発表論文

  • 林和輝, 廣森聡仁, 山口弘純, 鈴木理基, & 北原武. (2022). 交通映像からの車線交通量抽出とそれを用いた地域モビリティデータ生成. マルチメディア, 分散, 協調とモバイルシンポジウム 2022 論文集2022, 1458-1467.
  • 林和輝, 廣森聡仁, 山口弘純, 鈴木理基, & 北原武. (2022). 交通監視カメラを用いた市街地の車両モビリティ合成手法. 研究報告コンピュータセキュリティ (CSEC)2022(2), 1-8.
  • Kazuki Hayashi, Akihito Hiromori and Hirozumi Yamaguchi (Osaka University, Japan); Masaki Suzuki and Takeshi Kitahara (KDDI Research, Inc., Japan, "Synthesizing Town-scale Vehicle Mobility from Traffic Surveillance Cameras: A Case Study", Proceedings of the 2022 IEEE International Workshop on Pervasive Computing for Vehicular Systems Co-located with IEEE PerCom 2022, pp. 593-598

災害時LoRaネットワークのための環境認識型分散スケジューリング

Yuto Inaba, Tatsuya Amano, Akihito Hiromori, Hirozumi Yamaguchi

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), SPT-IoT 2026, pp. 1366–1371

DOI 10.1109/PerComWorkshops68308.2026.11585469

災害通信LoRa +4

災害現場画像要約のための軽量Vision-Language Model

Hibiki Yoshizaki, Akira Uchiyama, Akihito Hiromori, Mineo Takai, Hirozumi Yamaguchi

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), PerconAI 2026, pp. 1203–1208

DOI 10.1109/PerComWorkshops68308.2026.11585419

セマンティック通信災害対応 +4

物理モデル統合型深層学習による都市の土砂災害予測

Ren Ozeki, Hamada Rizk, Hirozumi Yamaguchi

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), URBSENSE 2026, pp. 1094–1099

DOI 10.1109/PerComWorkshops68308.2026.11585337

土砂災害予測物理モデル統合学習 +3

超大規模衛星群の精密編隊飛行に向けたシミュレーションフレームワーク

Tatsuya Amano, Akihito Hiromori, Hirozumi Yamaguchi, Sumio Morioka

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), PerVehicle , pp. 230–235

DOI 10.1109/PerComWorkshops68308.2026.11585321

衛星編隊飛行分散シミュレーション +4

レイトレーシング駆動型ISACレーダによるパターンベース車両認識

Heetae Jin, Akira Uchiyama

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), PerRad 2026, pp. 328–333

DOI 10.1109/PerComWorkshops68308.2026.11585327

ISACBeyond 5G +4

A Questionnaire-Only Counterfactual Machine Learning Approach to Assess the Spatial Impact of Green Mobility Vehicles in Urban Parks

Rami Naeem, Srikant Manas, Tatsuya Amano, Hirozumi Yamaguchi

ICDCN 2026 Workshop: IWNDSC2026

DOI 10.1145/3737611.3776620