⾏動モデル夏の学校2022

Google ストリートビューを活⽤した
地域特性に関する分析
Using Google Street View
Analysis of regional characteristics

11. 早稲⽥⼤学A
Waseda Univ. A森⽥将彬
海野智揮
楠瀨凱
豊岡空明
増渕天揮

淡井桃花
李才銀
⿊⽥昇吾Pan Qiaoyu
E Pengpeng

⽬的アイディア Idea
ストリートビュー画像情報がメッシュ属性分類に活⽤できるかを確認する
Extracted color information from street view images
⼈々が建物属性にもつ⾊のイメージを明らかにする
Reveals the color image people have of building attributes
⾊の情報を景観政策にいかす
Using Color Information for Landscape Policy2

対象地とデータ

Subject Area and Date

神奈川県・横浜市
Yokohama, Kanagawa

010N[km]

横浜市内に到着トリップのある82メッシュを選出
82 meshes with arrival trips in Yokohama City were selected.

3

基礎分析

Basic analysis

4

⼿順

1

Procedure

メッシュの代表点座標のGoogle ストリートビュー画像を取得する。
Obtain a Google Street View image of the representative point coordinatesof the mesh.

mesh
1メッシュから3つの代表点座標をランダムにとる。
Three representative point coordinates

座標付近の360度の画像を取得。
Obtain a 360-degree image near thecoordinates.

are randomly taken from one mesh.

5

⼿順

2

Procedure

ストリートビュー画像から⾊の情報を取得する。
Obtain color information from Street View images.

⾊の三要素
the three color components● ⾊相 (hue)● 彩度 (saturation)● 明度 (value)

RGB6モデルと結果(Input)
離散選択モデル
lengthDiscrete Choice Model
image information

personal attribution

trip attribution

constant term

Mesh1 = d1*距離 + X1*画像情報項 + X2*個⼈属性項 + X3*トリップ属性項 +定数項b1
Mesh2 = d1*距離 + X1*画像情報項 + X2*個⼈属性項 + X3*トリップ属性項 +定数項b2
Mesh3 = d1*距離 + X1*画像情報項 + X2*個⼈属性項 + X3*トリップ属性項 +定数項b3
Mesh4 = d1*距離 + X1*画像情報項 + X2*個⼈属性項 + X3*トリップ属性項 +定数項b4
Mesh5 = d1*距離 + X1*画像情報項 + X2*個⼈属性項 + X3*トリップ属性項 +定数項b5
Mesh6 = d1*距離 + X1*画像情報項 + X2*個⼈属性項 + X3*トリップ属性項 +定数項b6
Mesh7 = d1*距離 + X1*画像情報項 + X2*個⼈属性項 + X3*トリップ属性項 +定数項b7
Mesh8 = d1*距離 + X1*画像情報項 + X2*個⼈属性項 + X3*トリップ属性項 +定数項b8・・×82
・◆各メッシュごとに，RGBY割合，彩度，エントロピーの代表値を使⽤．
For each mesh, we use representativevalues for RGBY percentage, saturation,and entropy.
saturation, and entropy for each mesh.

◆年齢，性別Age, sex

多項ロジット-⽬的地メッシュ選択モデル
Multinomial Logit - Destination Mesh Selection Model◆トリップ時間帯，⽬的Trip time period, purpose
82のメッシュ・・・7

モデルと結果(Input)
Discrete Choice Model

離散選択モデル

495×99191032

到着メッシュ
トリップ時間
コード内表記5339154041
mesh450010001

4.92950564

0.36387634

0.14959971

0.07798004

0.38417816

0.16471674

151.143054

11068.479

11058.2363

10441.4938

1940865339154113

mesh48

0

000

0

00

5.47808789

0.24258169

0.26583099

0.0631485

0.41350301

0.31526196

133.525729

23916.1175

19336.012

19020.0346

1964365339146921

mesh670000001

3.68936308

0.31001282

0.2279714

0.01084137

0.41445923

0.13940424

151.413073

4509.7402

7901.79058

8401.48483

1940855339154113

mesh4800100005.47808789

0.24258169

0.26583099

0.0631485

0.41350301

0.31526196

133.525729

23915.027

19334.7979

19018.9056

2105695339145942

mesh55001

00014.42327967

0.22138468

0.12819417

0.05578613

0.55578868

0.2877449

141.784907

24135.2321

24105.8648

23453.2566

1879195339146733

mesh6600001005.76738301

0.36330414

0.31415558

0.02540588

0.177447

0.16127456

153.177363

29941.9541

25271.411

25045.3867

1879905339144724

mesh42

00

0

0001

4.55146528

0.32480876

0.11710866

0.01142883

0.4896698

0.12521795

168.709821

13406.9251

11869.8207

11179.8375

1867105339145944

mesh58

0

00

0

00

1

5.37338439

0.32422892

0.32155609

0.01493581

0.27654266

0.10150126

136.228917

29904.5343

25234.6777

25007.481

1880265339144443

mesh4100001

004.36274365

0.24860382

0.13673655

0.01323191

0.57981364

0.14273074

152.26943

17175.9504

20145.5352

20746.4961

1903905339049721

mesh15

1

000

0

1

04.48338073

0.42766571

0.14160411

0.02719371

0.26794179

0.2165176

164.168411

17175.9504

20145.5352

20746.4961

2246695339154043

mesh47

1

00

0

01

1

4.26887579

0.24070485

0.17023468

0.02235667

0.53680674

0.21214533

178.447309

27043.0239

22355.3166

22178.3842

1859865339049721

mesh15

10

1

00

1

0

4.48338073

0.42766571

0.14160411

0.02719371

0.26794179

0.2165176

164.168411

8243.43573

8236.07886

8929.03304

2124675339145943

mesh57

10

1

00

1

0

3.69814241

0.22769419

0.21216075

0.01559957

0.52182007

0.20708346

145.277074

8502.41252

8172.65758

8865.75182

トリップID 到着メッシュ

年齢

⼥ダミー

帰宅ダミー

ランダムフォレスト

出勤ダミー 買い物ダミー 到着夜ダミー

MRYG

B

S（彩度）

V（明度）

Random Forest

d_mesh1d_mesh2d_mesh3…

246×9meshID

1-Munsell-Entropy

1-R-rate

1-Y-rate

1-G-rate

1-B-rate

1-V-rate

1-S-mean

1-V-mean

5339044611

1.7240987

0.34070587

0.27950287

0.01192474

0.35635376

0.01151276

0.23096151

175.879982

5339044611

1.90709685

0.45539856

0.15691376

0.08463287

0.27101135

0.03204346

0.0483622

138.395439

5339044611

1.65095134

0.21144104

0.43070984

0.00734711

0.33934021

0.0111618

0.13004768

177.137886

5339044633

1.78952918

0.35629273

0.07621002

0.0078125

0.42061615

0.1390686

0.18673183

174.551964

5339044633

1.80222323

0.30487061

0.20883179

0.00757599

0.42390442

0.0548172

0.15914876

143.337219

5339044633

1.56906845

0.1235199

0.49827576

0.02016449

0.35072327

0.00731659

0.2696589

184.090683…

8モデルと結果(Output)
離散選択モデルDiscrete Choice Model

本来の⽬的である画像の⽬的変数を導⼊した場合、t値を算出することができなかった
距離、性別、夜ダミーのみで推定することはできた
When the original objective variable ofimage was introduced, t-values could
not be calculated
Estimation was possible with only
distance, gender, and night dummies

ランダムフォレスト
Random Forest

train_y, test_size = 0.4,
random_state = 1242

Accuracy: 0.6464646464646465

9

まとめストリートビュー画像の⾊情報を抽出した
Extracted color information from street view images

離散選択モデルの構築と機械学習（ランダムフォレスト）との結果の⽐較を試みた
Attempted to build a discrete choice model and compare results with machinelearning (random forest)11