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2021 – 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。
強化学習を用いた大都市圏レベルでの人流シミュレーション
モバイル空間統計データを用いたエージェントベースモデルとパーティクルフィルタによる人流の再現
OPEN PFLOW:都市部における典型的な人々の流動のためのオープンなデータセットの作成と評価
人の流れプロジェクト
災害時にリアルタイムで高精度な人流推定を行えるパーティクルフィルタの提案
Deep Q-Learningによる人の移動を考慮した道路復旧の意思決定システム
働く車プロジェクト
機械学習とスマートフォンを用いた道路損傷画像のリアルタイム検出
単眼カメラによる道路空間深度推定と舗装ひび割れ率計算
車載ビデオカメラ映像からの交通流パラメータ再構築のためのCNNベースフレームワーク
ヘリコプター画像からのCNNベースのロバストな人数計測
複数地点からの常時画像モニタリングによる都市空間上の飛行物体の検出と分類
深層強化学習による行動戦略の獲得
行政と市民との協働に向けた都市の将来像可視化システム: MyCityForecast
深層学習を用いた賃料推定モデルの構築と地域ポテンシャルマップの作成
市民向けデジタルデザイン地域計画ツールのプロトタイピング
コンパクトな地域づくりに向けた都市間広域調整支援手法の開発
アーバンデータチャレンジ
デジタル・コミュニティによるNetwork Intelligence