• 
  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