人々の流動を計測し行動モデルと組合せて推定する。
Estimating People Flow in Combination of Sensing and Behavior Modeling
様々なコンテクストにおける人々の移動をデータから解明する。
Unravelling People Movement in Specific Contexts
都市インフラを低廉・迅速にモニタリングする
Monitoring Urban Infrastructure Rapidly and Cheaply
国や地域の情報流通を設計・構築し、都市を駆動する
Operating Cities by Designing and Establishing Information Distribution
キャンパス公開2022 – 研究ポスター
代表的な研究のポスターを一覧で表示しています。これら以外にも、さまざま研究を行っています。詳細については、【研究活動】から移動できるテーマ別の研究紹介ページをご覧ください。
各ポスターの内容は、画像をクリックすることで閲覧可能です。
関本研究室 / Sekimoto Lab
デジタルスマートシティイニシアティブ / Digital Smart City Initiative
Left: Uncertainity in Traffic Congestion Estimation Using Nationwide Pseudo Trip Data and Agent Based Simulation
Center: 3D
都市モデル詳細化に向けた自転車設置スマートフォン撮影画像の建物マッチング自動化
Right: Impacts of open data on citizens’ behavior change: assessing a countermeasure for face mask panic buying behaviors during the early stage of the Covid-19 pandemic
Left: Real-time citywide reconstruction of traffic flow from moving cameras on lightweight edge devices
Center: Large-scale building extraction from open-source satellite imagery via super-resolution-based instance segmentation
Right: Spatial market analysis and visualization using synthetic mobility and census microdata
Left: 感染拡大リスクを下げるための携帯電話の活用に関する研究開発
Center: Prototyping of A Citizen-oriented Digital Design Regional Planning Tool Enables to Narrow Down Their Rough Idea: A Case Study on the New Station Planning in Susono
Right: Human Mobility with Agent-based Modeling and Particle Filter Following Mobile Spatial Statistics
Left: Vison-based Traffic Sign Detection and Localization in Tokyo Metropolitan Area
Right: Scene level deep learning people flow trend estimation approach and quantitative explanation based on street view images