デジタルツインに向けた積雪寒冷都市の公共空間デザインのための行動意識解析評価

面向数字孪生的冰雪寒冷城市公共空间设计行为认知分析评估

• 批准号: 22K04486
• 负责人: 渡部 典大
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04486/
• 关键词: パブリックスペース; 街路空間; 機械学習; 行動解析; 積雪寒冷都市; 屋外利用行動; 公共空間; デジタルツイン; 行動意識評価

世界有数の積雪寒冷都市である札幌に位置する北海道大学札幌キャンパスの北１３条通りを対象として、イベント時・平常時平日・平常時休日の３期に分けて行動解析と人流解析を行った。対象期間にカメラを設置して撮影した動画データを基に、機械学習による人流解析と目視による行動解析を行った。機械学習による人流解析では、Yolo v5を用いた物体検出により利用者を検知、Strong Sortをもちいてトラッキングを行い、時間帯・場所毎の利用者人数を明らかにした。目視による行動解析では、通行と滞留に分類した対象エリア内での行動種別把握し、時間帯・場所毎の通過・滞留行動の数量を明らかにした。北１３条通りにおける利用者の通過人数は、大学関係者以外の利用が見込めるイベント時及び休日では、街路の北側において少なく南側で多かった。通勤通学者が多い平日は、街路の北側と南側で通行量の差がなかった。また、利用者全体に対する滞留者の割合は休日で最も多く10%から15%ほどの歩行者が滞留行動をし、次いで平日、最も少ないのがイベント時となったほか、利用者数も同様の順で観察された。以上より、街路空間の構成の特徴と利用行動の関係性を把握することができ、街路空間における滞留行動の誘発と利用者数にも関係性を見出すことができた。また、以上の結果を基に機械学習を用いた公共空間における利用行動解析のフレームワークを示した。また公共空間の３Dモデル作成に向けて既存公共空間等の３Dモデル作成技術に関する既往研究の調査を行い、LiDARレーザーを用いた冬期積雪環境下の屋外空間３Dモデル製作の試作・検討を行った。

在北海道大学萨波罗校园的三个任期中，进行了行为分析和人类分析，该校园是世界领先的降雪和寒冷城市之一，萨波罗校园。根据在目标周期内安装摄像头拍摄的视频数据，进行了机器学习的人体分析和对行为的视觉分析。在通过机器学习的人体分析中，通过使用Yolo V5检测对象，以强烈的排序跟踪并阐明每个时区和位置的用户数量来检测用户。在视觉行为分析中，掌握了分类为流量和停留的目标区域中的行为类型的量，并阐明了时区和地点期间的传递和停滞行为的数量。北部13街上用户的乘客人数是，在街道北侧，街道北侧，活动和假期期间，预计将由非大学官员使用。在工作日，有许多通勤者，街道北侧和南侧的交通没有差异。此外，整个用户的居民百分比是假期最常见的，大约10％至15％的行人采取行动，那么工作日最小的是活动，用户数量相同它是按顺序观察的。从上面，可以掌握街道空间特征与使用行为之间的关系之间的关系，并且发现这种关系会导致停滞行为和街头空间中的用户数量。此外，还显示了基于上述结果的机器学习在公共空间中使用的使用框架。此外，我们对3D模型创建技术（例如现有的公共场所）进行了调查，以在公共空间中创建3D模型，并使用LIDAR激光器在冬季降雪环境中进行和检查并检查并检查并检查了室外空间3D模型生产。

项目成果

SNS 投稿の共起ネットワーク分析による映える都市デザイン ビッグデータを用いた空間計画手法 その2

基于SNS帖子共现网络分析的令人惊叹的城市设计使用大数据的空间规划方法第2部分

• 发表时间: 2022
• 作者: 佐々木嵩 ; 瀬戸口剛 ; 渡部典大
• 通讯作者: 渡部典大