第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

Wi-Fi/BLE パケットセンサによる人流・交通流の統合分析に向けて
白浜 勝太 1 ・望月 祐洋 2 ・浅尾 啓明 3 ・上善 恒雄 4 ・田中 星羅 5 ・平田 祐也 6 ・西田 純二 7
1 非会員 株式会社ナレッジアーク研究所（〒 550-0002 大阪市西区江戸堀 1-24-2-303)

E-mail: shirahama@karn.asia
2 非会員 立命館大学総合科学技術研究機構（〒 525-8577 滋賀県草津市野路東 1-1-1)

E-mail: moma@ubi.cs.ritsumei.ac.jp
3 非会員 株式会社ナレッジアーク研究所（〒 550-0002 大阪市西区江戸堀 1-24-2-303)

E-mail: asao@karn.asia
4 非会員 大阪電気通信大学大学院（〒 575-0063 大阪府四条畷市清滝 1130-70)

E-mail: jozen@osakac.ac.jp5 非会員 愛荘町総合政策部みらい創生課（〒 529-1380 滋賀県愛知郡愛荘町愛知川 72 番地)

E-mail: seisaku@town.aisho.lg.jp
6 非会員 愛荘町総合政策部みらい創生課（〒 529-1380 滋賀県愛知郡愛荘町愛知川 72 番地)

E-mail: seisaku@town.aisho.lg.jp
7 フェロー会員 (株) 社会システム総合研究所 (〒 550-0002 大阪府大阪市西区江戸堀 1-22-4)

E-mail: nishida@jriss.jp

近年，Wi-Fi パケットセンサを用いた人流解析において，Wi-Fi 端末側での MAC アドレスランダム化やプライベート MAC アドレスなどの導入により解析方法が複雑化している．また，BLE 機器を対象にした解析でもMAC アドレスランダム化が前提となるため，アドレスキャリーオーバーアルゴリズムと呼ばれる端末の同定・追跡手法が知られているが，従来の解析手法との親和性が低い．一方，我々の観測範囲では，ランダムな Bluetoothデバイスアドレス (BD アドレス) を用いずにパブリックな BD アドレスを用いる BLE 機器の存在が一定数確認されており，これらの特徴を把握することで従来手法と互換性の高い人流・交通流解析を実現できる可能性に着目した．本論文では，大阪エリアで実施した予備調査とともに滋賀県愛荘町に設置中の Wi-Fi/BLE センサで収集したデータを用いた Wi-Fi と BLE の比較解析結果について報告する．

Key Words: BLE ，Wi-Fi ，センサ，人流・交通流解析

1.

はじめにて機器を同定する手法について提案しており，精度評価
実験の結果として端末台数が 20 台の場合でもパラメー

近年，Wi-Fi パケットセンサを用いた人流解析においタを適切に設定することで 90%の精度で端末を同定でて，Wi-Fi 端末側での MAC アドレスランダム化やプラきると報告している．ただし，これはセンシング機器

イベート MAC アドレスなどの導入により解析方法が複の周辺に動きの少ない端末が複数台存在する状況を前雑化している．また，BLE (Bluetooth Low Energy) 機器提としているため，広域に設置された複数のパケットを対象にした解析でも Bluetooth デバイスアドレス (BDセンサ間を多数の端末が移動する環境への適用可能性アドレス) のランダム化が前提となるためパケットセンは未知数である．

サ間を移動する端末の OD を作成する場合には何らか

我々は Wi-Fi のプローブリクエストに加えて BLE のの対応が必要となる．

広告メッセージを受信可能なハイブリッドなパケットセ

例えば Becker ら のアドレスキャリーオーバーアル

ンサの開発について過去に研究報告3) を行なっているが，ゴリズムと呼ばれる手法では，BLE 広告パケット (ad-そこでは BLE 端末を追跡可能にするために前述のアドvertising packets) のランダム BD アドレスとパケットのレスキャリーオーバーアルゴリズムを採用し機能拡張

ペイロード部分に含まれる識別トークン (identifying to-を行なったものの従来の Wi-Fi パケット及び Bluetoothkens) とが異なる周期で非同期に更新される状況を利用

Classic パケットから取得したデータの処理とは非互換な処理を導入していた．

1)

して端末を同定・追跡可能としている．
また，秋山ら2) は BLE 機器のランダム BD アドレス

しかしながら，これまでさまざまなフィールドでのが変化した場合でもパケットの受信時刻と RSSI を用い観測を通じて，我々の観測範囲ではランダム BD アド

1

第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

レスを用いずにパブリック BD アドレスを用いる BLE
機器の存在が一定数確認されており，今回これらの特BLE_pub

BLE_rnd

Wi-Fi

80000

徴を把握することで従来手法と互換性の高い人流・交70000

通流解析を実現できる可能性に着目した．

60000# of packets

本論文では，次章で関連研究について述べた後，まず大阪エリアで実施した予備調査の概要及び結果を報告する．その後，滋賀県愛荘町に設置中の Wi-Fi/BLEセンサで 2022 年 7 月 1 日から 8 月 31 日まで収集した

50000
40000
30000

データを用いた Wi-Fi と BLE の比較解析結果について20000

報告し，最後にまとめと今後の課題について述べる．

1000002.

Feb 5
2022

関連研究

Feb 7

Feb 9

Feb 11

Feb 13

Datetime

図–1 Wi-Fi と BLE パケットの 15 分毎の取得数推移 (I 空港)

Kitazato ら4) は歩行者が BLE 機器を持ち歩く前提で，一部の BLE 機器がビーコンとして動作し，また他の

3.

大阪エリアでの予備調査

(1)

調査概要

BLE 機器がセンサとして動作してクラウドセンシングを行ない，BLE 機器の移動方向及び速度を算出することで人流を検知する手法を提案している．BLE 機器のBLE センサによって実際にどのようなデータを取得

ターゲットの一つがスマートフォンであり，スマート可能なのか確認するために，大阪エリアにて 2022 年 2

フォンアプリケーションをインストールすることで BLE

月 4 日から 2 月 13 日までの 10 日間，O 駅及び関西の空センサと BLE ビーコンのどちらにもなれる動作環境を

港 2ヶ所 (I 空港及び K 空港) に設置されている Wi-Fi /想定している．一方，我々の手法では Wi-Fi / BLE セン

Bluetooth パケットセンサの取得対象を Bluetooth Classic

サを用いて対象機器が発する信号を受動的に観測するパケットから BLE に切り替えて予備調査を実施した．

ため，対象機器の利用者が特別にソフトウェアをイン

調査期間中の各地点において Wi-Fi プローブリクエス

ストールする，あるいは設定を追加する必要はないが，ト及び BLE 広告パケットを収集し分析を行った．

提案されているようなクラウドセンシングの手法が広(2)まることが観測対象の増加につながると考えられる．

調査結果

図 1 に I 空港における Wi-Fi 及び BLE パケットの取得

COVID-19 の感染対策として大学キャンパスで BLE状況を示す．BLE Pub がパブリック BD アドレスが設定を用いた混雑状況のモニタリングを行なう事例が報告さされた BLE 広告パケット数 (BLE Public) を，BLE Rnd

れている5),6) ．MOCHA (Mobile CHeck-in Application)5)がランダム化された BD アドレスが設定された BLE 広は環境側に BLE ビーコンを多数設置し，スマートフォ

告パケット数 (BLE Random) を，Wi-Fi が Wi-Fi プロー

ンアプリで検知した BLE ビーコン情報をサーバに集約

ブリクエストパケット数 (Wi-Fi) を 15 分単位で集計しすることで混雑状況の推定を行う．

た結果の推移を示している．BLE Random の取得数がまた，Kobayashi ら6) の手法では，新型コロナウイルス突出しており，続いて Wi-Fi，BLE Public の順となって接触確認アプリ COCOA (COVID-19 Contact Conﬁrmingいるのが分かる．

Application) が動作するスマートフォンや BLE ビーコ

また，期間中に取得したデータを種類別に日次集計しン端末を大学入構者が保持することを想定し，環境側た結果を表 1 に示す．10 日間の平均で Wi-Fi パケットにモニタリング端末を多数配置して BLE 広告パケットを観測することで混雑度を推定する手法を採っている．

は約 54 万レコード/日，BLE パケットの合計は約 278 万レコード/日であり，内訳としては BLE Public が 16 万レコード/日，BLE Random が 262 万レコード/日となっ同様に Bessho ら7) は，街中での混雑回避のためにスている．

マートフォンをベースにしたセンシング機器を用いてCOCOA が送出する BLE 広告パケットを観測し，街頭BLE パケットの特徴をさらに分析するために，パケッでの群衆密度を精度良くセンシングする手法を提案してトに含まれる BD アドレスの OUI / CID フィールドのいる．一方，我々の手法では COCOA の送出する BLE値を抽出し，BLE Public 及び BLE Random 別にユニー

広告パケットは取得せず，パブリック BD アドレスのみク数を集計した結果を表 2 に示す．また，集計結果につを取得する方針を採用し，解析に利用している．

いて OUI / CID フィールドの値を検索して製造者名を2

第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

表–1 日次の取得レコード数 (I 空港)

日付2022/02/04 (金)2022/02/05 (土)2022/02/06 (日)2022/02/07 (月)2022/02/08 (火)2022/02/09 (水)2022/02/10 (木)2022/02/11 (金)2022/02/12 (土)2022/02/13 (日)Wi-Fi
514,933
444,969
496,255
471,726
470,229549,237
638,174
671,030
480,251
688,244

BLE Public
154,460
148,353
159,799
151,855
147,231
151,074
149,453
175,059
147,598
179,155

BLE Random
2,553,703
2,202,608
2,703,059
2,282,532
2,153,452
2,481,3162,873,177
3,238,704
2,299,384
3,477,333

表–2 ユニーク OUI / CID 数

日付

2022/02/04 (金)2022/02/05 (土)2022/02/06 (日)2022/02/07 (月)2022/02/08 (火)2022/02/09 (水)2022/02/10 (木)2022/02/11 (金)2022/02/12 (土)2022/02/13 (日)BLE Public
成功
失敗
215
165
190
138
187
122
179
136
163
171
190
172
224
196
213
190
174
130
218
178

合計

380
328
309
315
334
362
420
403
304
396

BLE Random
成功
失敗
137
85,504133
73,301
133
81,617150
80,592
135
78,564
128
87,368146
96,320167
100,593141
74,097
162
106,430

図–2 移動履歴の可視化による確認
合計

85,64173,43481,75080,742
78,69987,496
96,466
100,760
74,238106,592

端末別の移動履歴をこのように可視化した後で一件ずつ内容を確認したところ，センサ設置地点間の移動時間が明らかに過小な事例が散見された．例えば図 2 の最下段で O 駅 (センサ ID: SB002) から K 空港駅 (センサ ID: KAP001) への移動が見られるが，この所要時間は 22 分 55 秒であった．当該地点間の移動に乗用車，リ取得できたか否かで分類した内容を成功または失敗とムジンバス，鉄道など何れの手段を採ったとしても約して示している．OUI / CID の検索に成功しているもの

23 分間での移動は不可能であるため，複数地点のセンは正規に登録された ID であり，失敗するものについてサで観測された BLE アドレスに衝突が発生し，衝突しは未登録 ID，非公開 ID や形式が不正な ID などであるた BLE アドレスを同一端末のものとして処理したためと考えられる．BLE Random の検索に失敗したユニーにこのような事象が発生したものと推測される．また，

ク OUI /CID の数値が際立って多いのは，3 オクテット

衝突した BLE アドレスの OUI / CID を確認すると特定のフィールドサイズ全てを使ってランダム化しているの値のものが頻出する傾向にあることが確認できた．

ため，ユニーク ID として値を集約できないことに起因する．

最後に，O 駅，K 空港，及び I 空港間での OD 成立

次に，O 駅，I 空港，K 空港のセンサで取得した BLE件数をまとめた内容を表 3 に示す．ここでの OD 成立

パケット (BLE Public 及び BLE Private) データから，端とは，端末別の作成した移動履歴について O 駅のセン末毎の移動履歴 (複数のセンサで時系列で観測された記サの観測データを含み，かつ K 空港または I 空港のセ録) を作成し，シーケンス図に類似するフォーマットでンサの観測データを含んでいる状態とする．この条件可視化した (図 2)．に合致する移動履歴の数が例えば 2022 年 2 月 4 日につ角丸四角形が各地に設置されたセンサを示しており，いては 103 件であったが，その内の 7 件についてはエ

センサ ID と地点名が記載されている．縦軸が時間の経ラーがあった，則ち移動時間が過小となっていた．ま過を表しており，矢印が地点間の移動を示している．同

た，エラー率を求めると 1%〜12%程度であった．

一地点で留まっている場合には stayed() の表記，地点間で移動があった場合には moved() の表記が付されこのようなエラーの混入を防ぐために，(1) BLE アドている．また，矢印の始終点にはメモの矩形が付されレスの衝突が発生しやすい OUI / CID 値をブラックリており，出発時刻と到着時刻が記載されている．例えばストに登録し事前に除去，(2) 移動履歴の生成処理の段

図中の最上段では，ある端末が，まず O 駅 (センサ ID:階で各センサ間の移動にかかる所要時間の下限閾値をSB002) で 2022 年 2 月 4 日の 6 時 59 分 56 秒に観測さ設定しておき，閾値より小さい場合に除去という処理れ，その後同じ地点で 2022 年 2 月 4 日 7 時 00 分 15 秒を導入した．この結果が表 3 の補正後の OD 成立件数，に観測され，19 秒間その地点に留まった (stayed())

補正後エラー件数・エラー率となっており，エラーの混ということが示されている．

入を防げていることが見てとれる．

3

第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

表–3 O 駅，K 空港，及び I 空港間での OD 成立件数
日付2022/02/04 (金)2022/02/05 (土)2022/02/06 (日)2022/02/07 (月)2022/02/08 (火)2022/02/09 (水)2022/02/10 (木)2022/02/11 (金)2022/02/12 (土)2022/02/13 (日)OD 成立件数
10356
66
8877
82
2997
2990

エラー件数

エラー率 [%]

補正後 OD 成立件数

補正後エラー件数補正後エラー率 [%]

700
4
932
321

6.80
0.00
0.00
4.55
11.69
3.66
6.90
3.09
6.90
1.1196
5666
84
68
79
2794
2789

00
0
0
0
0
0
0
0
0

0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00

4.

滋賀県愛荘町での流動調査

(1)

調査概要

混雑状況の可視化に適さないことによる．
図 4 中の右列 3 つのグラフ (2)，(4)，(6) が表 4 に示したイベントの開催日と場所に対応している．また，左滋賀県愛荘町では，町内への来訪者や歩行者等の動列 3 つのグラフ (1)，(3)，(5) については各イベント開きを調査し，観光振興策を推進するうえでの効果や人催場所の同一曜日の別日のデータを可視化した結果での動きを収集しデータ化することで今後の施策等の検ある．

討に活用することを目的とした Wi-Fi / Bluetooth パケッ

図 4-(2) の湖東三山館あいしょうでのあいしょう朝市

トセンサによる流動調査を実施している．の事例では，BLE Public，Wi-Fi ともにピークが開催時

調査期間は 2020 年 7 月 1 日から 2023 年 3 月末日だ

間の 9 時となっており，その後増減しながら減少してが，本論文ではそのうちデータ提供を受けた 2022 年 7いるのが分かる．

月 1 日から 8 月 31 日までの期間を対象とした分析結果

図 4-(4) の金剛輪寺の事例では，BLE Public についてを示す．なお，これに先立って 2022 年 6 月下旬よりデーは 13 時 45 分以降 17 時 30 分まで数値が 0 となっておタ収集対象として Bluetooth Classic パケットから BLEり，その後，観音盆千日会法要開催時刻の 19 時に高いパケットへの切り替えが行われている．Wi-Fi / BLE パ値を示した後に 20 時 30 分まで再び 0 となっている．こケットセンサの設置地点は図 3 に示す 11 箇所となってれはセンサの設置点が駐車場の自販機の上となっていいる．

るため，イベント出席者が開催に先立って到着したタイミングでパケットが観測され，駐車場から離れた場所にある地蔵堂及び本堂に人が集まっている間はパケットを検出できなかったためと考えられる．
最後に図 4-(5) のふれあい本陣の事例では，BLE Pub-lic，Wi-Fi ともに開催時刻に向けて数値が増加するとともにお昼頃から数値が減少する傾向にある．BLE Publicについては 14 時 45 分以降数値は 0 に近い値を推移している．
以上の事例より，Wi-Fi については BLE Public より
図–3 Wi-Fi / BLE パケットセンサ設置地点

も取得パケット数は少ないものの，より定常的に観測される傾向があることが分かる．一方，BLE については取得数の増減にメリハリがあり，センサ周辺への人(2)

調査結果

a)

混雑状況の分析の滞留時には取得数が増加し，センサ周辺から人がいなくなると 0 に近い値で推移するというように，より近距離のパケットを取得していると見られる．

Wi-Fi 及び BLE のデータを使った混雑状況の分析のb)ため，7 月と 8 月に開催されたイベントの中から表 4 のBLE 端末の OD 分析
次に，図 5 の地図に示した旧中山道の交通流動を調べ日付と場所を選択し，15 分毎に集計した取得パケット数の推移を可視化した結果を図 4 に示す．ここで UIDるため，複数センサで観測された BLE 端末の移動履歴

数ではなくパケット数を採用した理由は，愛荘町で取を元に，1 時間毎に集計したセンサ間の移動件数を OD得したデータ全般でサンプルサイズが小さい傾向にあデータとして算出し，旧中山道沿いに設置された 3 台るため，UID 数で集計すると数値が極端に小さくなりのセンサの内，ふれあい本陣に着目して周辺センサと4

第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

表–4 イベント開催日
日付

場所

イベント名

詳細

7 月 24 日 (日)湖東三山館あいしょう

あいしょう朝市

8 月 9 日 (火)金剛輪寺

千躰地蔵盆法要・観音盆千日会法要

8 月 21 日 (日)愛知川ふれあい本陣

フリーマーケット8 時 30 分〜9 時開催準備，9 時〜12 時開催，12 時〜13 時後始末
15 時から地蔵堂にて千躰地蔵盆法要，19 時より本堂にて観音盆千日会法要
10 時〜16 時開催

150

⽇ 湖東三⼭館/AMPM18-AI002(1) 2022/07/17 ( )150⽇ 湖東三⼭館/AMPM18-AI002(2) 2022/07/24 ( )BLE_pub
Wi-Fi
100

100

50

50

000:00Jul 17, 2022

30

06:00

12:00

000:00Jul 24, 2022

18:00

⽕ ⾦剛輪寺/AMPM18-AI001(3) 2022/08/02 ( )

30

20

20

10

10008:00
Aug 2, 2022

50

10:00

12:00

14:00

50

40

40

30

30

20

20

10

1006:00

12:00

018:00

18:00

00:00
Jul 25, 2022

⽕ ⾦剛輪寺/AMPM18-AI001

09:00
Aug 9, 2022

⽇ ふれあい本陣/AMPM18-AI006

12:00(4) 2022/08/09 ( )016:00(5) 2022/08/14 ( )000:00Aug 14, 2022

06:00

12:00

15:00

18:0021:00

⽇ ふれあい本陣/AMPM18-AI006(6) 2022/08/21 ( )06:00
Aug 21, 2022

12:00

18:00

図–4 通常日とイベント開催日での取得パケット数推移比較の間の流出数及び流入数をカウントした．なお，Wi-Fi

た．1 週間の流動パターンを観察するため，7 月 25 日のデータは取得パケット数では BLE Public を上回って(月) から 8 月 7 日 (日) までの 2 週間分のデータを用いいるものの，OD 成立件数では BLE Public の 10 分の 1て可視化した結果を図 6 に示す．

程度に止まっている．これは，Wi-Fi のプローブリクエ

また，別途 Google Maps Directions API を使用してストパケットの送信間隔が数分程度なのに対し，BLE(デフォルトのモード driving)，地点 A から B の移動に広告パケットの送信間隔 (Advertising Interval) が 20 ミ要する 5 分毎の速度を観察した．この結果，平日の通リ秒から 10,240 ミリ秒まで調整可能であり，設置地点勤・帰宅ラッシュ時に大きな速度低下が見られることが同士が近く移動時間が短いセンサ間であってもパケッ確認された．さらに，8 月 5 日 (金) の 18 時台に歩行者のトを適切に捕捉できていることによる．

閾値の上限として設定した 6 km/h を下回る 5.85km/h

OD データ算出の際, BLE 端末のセンサ間の移動速度に閾値を設定し，0 < v < 6 [km/h] のものを歩行者，が観測された．一方，土・日については目立った速度低下は観測されなかった．
図 6 の可視化結果から，ふれあい本陣からの OD の流

10 < v < 60 [km/h] のものを自動車として分類を試み
5

第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

BD アドレスを送信する BLE 機器にはヘッドフォン，イAヤフォン，ヘッドセット，スマートウォッチ，スマートフォン本体など人が身につけて持ち運ぶものが多い．こ山道

まな移動手段を用いた場合でも人流・交通流の連続し旧中中山道のため BLE 機器の利用者が歩行・自動車を含むさまざた分析を行える可能性が出てきた一方で，移動手段を8どこまで適切に分類できるかが新たな課題となっている．今後さまざまな実証実験を通じて，さらなる検証を進める予定である．
B

参考文献

図–5 Google Directions API による速度情報観察経路 (旧中山道)出先として隣接するセンサの設置地点である竹平楼及びキタムラ DENKI が多いことが分かる．流出数のピー
クは平日については概ね 17 時台となっているが，土・日については明確なピークが見られず，特に日曜日は12 時台から 17 時台までほぼ横ばいで推移している．これはふれあい本陣に併設されているカフェの利用者が週末にランチを終えて移動しているためと推測される．
流入についても流出と同様に竹平楼及びキタムラ

DENKI からの移動件数が多く，竹平楼からふれあい本陣方向に向かう通過交通が多く検出されていると見られる．平日は概ね 17 時台，18 時台がピークとなっている．また，土・日についてはカフェのモーニングサービ
スの時間帯 (9 時から 11 時) から夕方 15 時台，16 時台まで流入が継続的に多い傾向にある．

5.

まとめと今後の課題

本論文では，これまでのさまざまななフィールドでの観測を通じてパブリック BD アドレスを送信する BLE機器が一定程度確認されているという知見に基づき，大阪エリアでの予備調査，及び滋賀県愛荘町に設置中の

Wi-Fi/BLE センサによる調査結果について報告した．
この結果，データソースとしてパブリック BD アドレスを用いる BLE 機器に対象を限定したとしてもセンサ周辺の混雑状況の分析，及び移動端末の OD 分析を支障なく実施できることを確認した．特に，BLE 広告パケットの送信間隔がミリ秒単位に設定されていることから，Wi-Fi パケットに比べて端末がセンサ間を短時間で移動する場合でもパケットを捕捉可能であり，交通流を対象にした OD 分析に適用可能であることが確認できた．

Bluetooth Classic パケットを対象にしたパケットセン
サが主に自動車のダッシュボードで使用される Bluetooth
パケットを取得対象としていたのに対し，パブリック

61) Becker, J., Li, D., and Starobinski, D.: Tracking Anonymized
Bluetooth Devices, Proceedings on Privacy Enhancing Technologies, Vol.2019, pp.50–65, 07 2019.
2) 秋山周平, 森本涼也, 谷口義明: MAC アドレスがランダム化された BLE 機器の同定手法, 2021 年度 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集, Vol. 2021, sep 2021.
3) 白浜勝太, 渕崇洋, 望月祐洋, 上善恒雄: 人と自動車の統合分析のための Wi-Fi・BLE ハイブリッドセンサの構築, 情報処理学会研究報告. UBI, [ユビキタスコンピューティングシステム研究会研究報告], Vol.2020-UBI-65, No.8, pp.1–6,feb 2020.
4) Kitazato, T., Ito, M., and Sezaki, K.: A Study of the Detectionof Pedestrian Flow Using Bluetooth Low Energy, 2018 IEEE
International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops), pp. 716–721,Los Alamitos, CA, USA, mar 2018, IEEE Computer Society.
5) 山下陸, 西山勇毅, 小松寛弥, 川原圭博: BLE ビーコンを用いた屋内位置推定システムの設計と実装, 情報処理学会研究報告. UBI, [ユビキタスコンピューティングシステム研
究会研究報告], Vol.2020-UBI-68, No.8, pp.1–7, dec 2020.
6) 小林佑太郎, 橋本啓吾, 谷口義明, 越智洋司, 井口信和: 大学キャンパス内混雑度モニタリングシステムの実装と評
価, 2021 年度 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集, Vol. 2021, sep 2021.
7) Bessho, M. and Sakamura, K.: Sensing Street-level Crowd
Density by Observing Public Bluetooth Low Energy Advertisements from Contact Tracing Applications, 2021 IEEE International Smart Cities Conference (ISC2), pp. 1–7, 2021.

第 66 回土木計画学研究発表会・講演集

ふれあい本陣からの流出 (BLE, ⾃動⾞)

豊満神社
ゆめまちテラス
るーぶる愛知川キタムラDENKI
藤居本家
⽵平楼

80

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# of UIDs

50

40

30

20

100

Mon 25 Jul 2022 00:00

Wed 27 Jul 2022 00:00

Fri 29 Jul 2022 00:00

Sun 31 Jul 2022 00:00

Tue 02 Aug 2022 00:00

Thu 04 Aug 2022 00:00

Sat 06 Aug 2022 00:00

Mon 08 Aug 2022 00:00

Datetime

ふれあい本陣への流⼊ (BLE, ⾃動⾞)

豊満神社
ゆめまちテラス
るーぶる愛知川キタムラDENKI
藤居本家
⽵平楼

7060

# of UIDs

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Mon 25 Jul 2022 00:00

Wed 27 Jul 2022 00:00

Fri 29 Jul 2022 00:00

Sun 31 Jul 2022 00:00

Tue 02 Aug 2022 00:00

Thu 04 Aug 2022 00:00

Sat 06 Aug 2022 00:00

Mon 08 Aug 2022 00:00

Datetime

図–6 ふれあい本陣からの流出数及びふれあい本陣への流入数の推移(2022. 9. 28 受付)

TOWARD AN INTEGRATED ANALYSIS OF PEDESTRIAN AND TRAFFIC FLOWWITH Wi-Fi/BLE PACKET COUNTERSSHIRAHAMA Shota, MOCHIZUKI Masahiro, ASAO Hiroaki, JOZEN Tsuneo,
TANAKA Seira, HIRATA Yuya, NISHIDA Junji
In recent years, the analysis method of human ﬂow using Wi-Fi packet sensors becomes more complex
due to the introduction of MAC address randomization and private MAC addresses on the Wi-Fi terminal
side. In addition, MAC address randomization is a prerequisite for the analysis of BLE devices as well.
The address carryover algorithm is a well-known method for identifying and tracking terminals, but it is
not compatible with conventional analysis methods. Whereas, we have observed a certain number of BLE
devices that use public Bluetooth device addresses (BD addresses) instead of random BD addresses. We focused on the possibility of realizing human/trafﬁc ﬂow analysis that is highly compatible with conventional
methods by understanding these characteristics. This paper reports the results of a preliminary study conducted in the Osaka area and a comparative analysis of Wi-Fi and BLE using data collected by a Wi-Fi/BLE
sensor currently installed in Aisho Town, Shiga Prefecture.

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