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AI

機械学習による人流データ解析を通じた
社会的混乱の検知手法に基づく効果的な災害時応急対応の実現

筑波大学

プロジェクト概要

従前から用いられてきた専門観測網から得られる観測データと移動通信システムから得られる人流データとを統合してフィールドデータを構成し、ユーザのニーズを参照しつつ、AI技術によってフィールドデータを処理することにより、物理現象に対する直接的な観測からだけでは把握することができない社会的混乱の発生状況を推定し、可視化した結果をユーザに提示するようなシステムの構築を目標とする。

成果

人流データからの異常検知アルゴリズムの検討

基準となるデータのなかから平日や祝日などデータを区分せずに異常箇所検出を行うためのアルゴリズムを開発
(地図データの著作権)Esri, HERE, Garmin, Intermap, increment P Corp.,GEBCO, USGS, FAO, NPS, NRCAN, GeoBase, IGN,Kadaster NL, Ordnance Survey, Esri Japan, METI,Esri China (Hong Kong), (c) OpenStreetMap contributors,and the GIS User Community

図:人流データからの異常検知アルゴリズムの検討

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