情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

BLE の時系列 RSSI に基づく人流クラスタを使用した
移動方向と人数の推定
後藤 逸兵1,a)

上田 健太郎1,b)

松田 裕貴1,2,c)

諏訪 博彦1,2,d)

安本 慶一1,2,e)

概要：都市計画や商業施設の最適化に際し，人流解析は不可欠である．現在，カメラベースの人流解析手法が広く採用されているが，これに伴う高いコストやプライバシーの問題が浮き彫りになっている．これ
らの問題を解決する新たなアプローチとして，BLE（Bluetooth Low Energy）を活用した手法が多数提案されている．しかし，多くの先行研究は空間の混雑度に重点を置いており，移動方向の分析は十分に行われていない．本研究では，移動方向を捉えるために２台の BLE センサを用いた移動方向（上向き，下向き）を考慮した通行量推定手法を提案する．提案手法では，2 台のセンサから得られる時系列データを基に，データ間の差分を作成しクラスタリングを行い，各クラスタに所属する BLE アドレス数を特徴量として通行量を推定する．本手法の有効性を評価するため，大阪府の御堂筋で実験を行い，5 分単位の通行量の評価を行なった．その結果，クラスタリングを用いた提案手法では，上向き・下向き・全体の通行量に対してそれぞれ平均絶対誤差 20.8，16.3，22.9 で推定できることを示した．
キーワード：Bluetooth Low Energy（BLE），人流推定，IoT，スマートシティ，機械学習

Estimation of movement direction and number of people using humanﬂow clusters based on BLE time-series RSSI

1. はじめにリアルタイムに特定の範囲の人流を推定する手法として
は，カメラを用いた手法が多く提案されている [1–4]．カ

都市空間における人々の移動方向や人数に関する情報

メラベースの手法では，画像処理技術を用いて，人を認識(論文中では，歩行者通行量と呼ぶ) を分析することは，交し，その数を直接カウンティングする．しかし，全てのカ通施策，安全対策，商業戦略などの立案に重要である．交

メラベースの手法は，プライバシーの問題を持っているた

通施策としては，交通インフラの最適化や，新しい交通手

め，都市空間で設置するのは，不適切である．さらには，段の策定に活用できる．安全対策としては，混雑や危険な設置コストや設置場所，オクルージョンといった様々な問状況を察知することで，適切な誘導や警備員の配置を実現

題も内包している．

できる．商業戦略としては，潜在的顧客を推定することにプライバシーの問題をに回避する手法として，BLE（Blue-

活用でき，店舗出店計画などに役立てることができる．しtooth Low Energy）や Wi-Fi などの無線信号を用いた混

かし，人が目視で，人流を分析することは，多大なコスト

雑度・人流推定手法が提唱されている [5–12, 12–18] ．これがかかるという問題がある．そこで，都市空間に設置したらの手法ではユーザが所持するデバイスが発する無線信号

センサを用いて自動的に人流を分析するための手法が多く情報を用いて，人々の密度や人流の推定を行っている．無開発されている．

線信号を用いた手法は，画像情報を用いないため，画像情

1
2
a)
b)
c)
d)
e)

奈良先端科学技術大学院大学, Ikoma, Nara 630-0192, Japan
理化学研究所goto.ippei.gi4@is.naist.jp
ueda.kentaro.ug2@is.naist.jp
yukimat@is.naist.jp
h-suwa@is.naist.jp
yasumoto@is.naist.jp

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝報に含まれるプライバシーの問題を回避し，人流の分析を行う．しかし，ほとんどの無線信号を用いる既存研究で提案される分析フレームワークは，特定範囲に存在する群衆のカウンティングのみに焦点を当てている．このような研究は，群衆の移動方向とその人数という重要な情報を無視情報処理学会研究報告
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しており，人流に関するより詳細な分析への道を閉ざしてアーキテクチャを提案している [1]．ただし，カメラの位いる.

置によってはオクルージョンが発生するため，設置場所がそこで，我々は，プライバシーの問題を回避し，歩行者限定される．

の移動方向とその人数（歩行者通行量）を把握するためのオクルージョンの問題を解決するため，Zhang らは，複新たな通行量推定フレームワークを提案する. 我々の推定数のカメラを配置することで，単一カメラでは捉えられフレームワークは，センシング機構と推定機構の二つの機ない人々の動きを把握するアプローチを提案している [2]．

構で構成される．センシング機構では，街路設置した二つ

Pandy らは，ドローンに取り付けたカメラで群衆の正投影の BLE スキャナを用いて歩行者の所持するデバイスが発を撮影し，オクルージョンやスケーリングの影響を軽減す

する BLE 信号を取得する．2 つのスキャナは，同時刻帯にる手法の提案をしている [3]．しかしこれらの手法は，複同一デバイスの発する信号をそれぞれ取得するため，より数台のカメラやドローンを必要とするため，設置コストの詳細な分析を可能とする．スキャナで取得された信号情報問題が発生する．また，いずれの手法もプライバシ侵害のは，クラウドに送信され，推定機構で利用される．推定機恐れがある．

構では，取得した BLE 情報から，歩行者通行量の推定をプライバシに配慮するために，Wang らは，トップビュー

行う．センシング機構で取得された，同時刻帯に同一デバの ToF カメラを利用した深度画像をもとに，迅速な人体検

イスの発する信号は，信号の欠損や正規化などの前処理を出および人流推定技術を提案している [4]．ToF カメラは，受けた後，差分信号情報に変換される．差分信号情報は，深度情報のみを取得するため，従来の RGB カメラと比較

クラスタリングされ，歩行者通行パターンの抽出に使用さしてプライバシーが守られる利点がある．ただし，ToF カ

れる．これは，人々の通行はいくつかのパターンに分類さメラは外部の光に影響されやすく，特定の位置に設置するれるという直感に基づいている．抽出されたパターンは集必要があるという制約がある．

計され，歩行者通行量推定を行うための機械学習モデルの学習と予測に使用される．

2.2 BLE，Wi-Fi を使用した混雑度・人流推定

本手法の有効性を確かめるために，日本の大阪市の御堂

カメラベースの人流推定手法は数多く提案されているが，筋で実証実験を行った．収集されたデータから推定した上プライバシの侵害や設置コスト，設置場所の制約などの課題

向きの通行量の MAE は 20.8，下向きの通行量の MAE はがある．この課題を解決する手法として，BLE（Bluetooth

16.3，全体の通行量の MAE は 22.9 であった．本稿の貢献

Low Energy）や Wi-Fi などのワイヤレス技術を用いた推定は以下の 2 点である．

手法が提案されている [5–9, 16, 17]．BLE（Bluetooth Low( 1 ) 我々は，BLE を用いて歩行者の移動方向とその人数をEnergy）や Wi-Fi などの無線技術を用いることで，プライ推定するための新たなフレームワークを開発した．2

バシの侵害や設置場所の制約の問題を軽減できる．BLE や台のセンサから同時刻に得られる 2 つの情報は歩行者

Wi-Fi の電波情報には，BLE アドレスや MAC アドレスなのリッチなコンテキストを提供しており，差分信号情

どのアドレス情報は含まれているが，これらの情報は直ち報とクラスタリングを通して，歩行者パターンを抽出には個人情報には結びつかない．また，電波は反射，透過するために使用される．

などの性質を持っているため，オクルージョンの問題を解( 2 ) 一般の歩行者で構成される実環境下で提案フレーム

決でき，設置場所の制約を軽減できる．

ワークのパフォーマンスを評価した．評価の結果，提前川らは，Bluetooth を用いて車両レベルの列車の混雑

案フレームワークが歩行者通行量の把握のための強力度の推定を行っている [6] Weppner らは携帯電話を使ってな手法となることを示した．

Bluetooth デバイスをスキャンすることで，群衆密度を推本研究の構成は次のとおりである．２章では関連研究に定する手法の提案を行なっている [5]．これらの研究では，

ついて説明し，3 章ではデータ収集方法と，差分データの混雑度を 2 段階または 7 段階に設定し，分類問題として混作成方法，クラスタリングの手法について説明を行う．4

雑度推定を行っており，詳細な人数推定は行っていない．

章では結果と考察について説明を行い，5 章では本研究の結論を述べ，今後の課題をまとめる．

2. 関連研究2.1 カメラベースの人流推定
歩行者の移動方向推定に関するカメラ利用の研究は，都市交通，スマートビル，小売業など多岐にわたる分野で行

松田らは，公共施設や飲食店といった異なる空間サイズ
を持つ場所で，BLE の電波受信状況を活用し，来客数を推定するモデルを構築している [7]．類似した手法で，金光らや Taya らは，バスや電車に BLE センサを設置し乗客人数の推定を行っている [8, 9]．これらの研究では，特定の場所に滞留している人数の推定を行っており，移動する人々は対象にしていない．

われている．Liu らは，異なる受容野サイズの特徴を融合

群衆の移動に関する研究としては，空港やバスターミ

し，その重要性を学習する新たな群衆密度推定のディープ

ナル，イベント会場，大学のキャンパスを対象に，複数ス

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝

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表 1: この研究の位置付け
手法

プライバシー
リスク

設置
コスト

設置位置の
制限

歩行者計測の
解像度

移動
方向

エリアの
解像度

カメラベース [1–4]

高い

高い

厳格

精密

考慮

精密

混雑推定 [5, 6]

低い

低い

緩い

粗い

考慮せず

精密

人数推定 [7–9]

低い

低い

緩い

精密

考慮せず

精密

群衆の移動 [10–14]

低い

低い

緩い

粗い

考慮

粗い

提案手法

低い

低い

緩い

精密

考慮

精密

ワイヤレス
ベース

ポットに Wi-Fi と Bluetooth センサを設置し，各スポット
でセンサから得られるデバイスの MAC アドレスなどから，人々の移動の向きやスピードを推定する研究がなされてい3. 提案手法
3.1 システムの概要

る [10–14]．これらの研究では，複数のスポット間の移動

図 1 では，提案手法の全体的な概要を示している．このに着目しており，各地点における歩行者の移動方向を考慮

システムは主に「センシング機構」と「推定機構」の二つのしているわけではない．

部分で構成される．「センシング機構」において，BLE セ

北里らは，BLE スキャナを持っている歩行者が，すれ違

ンサを 2 台使用することにより，移動方向を考慮するため

う歩行者の BLE 信号を取得することで，その相対速度をの時差付き BLE データを収集する．2 台のセンサがキャッ

推定する手法を提案している．室内における実験結果は，チした BLE データは，定期的にクラウド環境へ送信し保すれ違う歩行者の速度を推定できることを明らかにしてい存する．
「推定機構」では，収集した BLE データから各アる．しかしこの手法では，BLE スキャナ自体が移動していドレス毎の差分を計算し，それをもとに BD アドレスのクることが前提であり，特定のスポットの通行量とその方向

ラスタリングを実施する．このクラスタリングは特定の時を推定する手法としては適していない．

間単位で実施し，その結果を集計して移動方向の特徴として使用する．各機構の詳細を次に述べる．

2.3 既存研究の課題と本研究のアプローチ
表 1 に既存研究と本研究の特徴を整理する．カメラベー

3.2 センシング機構

スの手法は，特定の場所における移動方向を考慮した通行

センシング機構では BLE センサを用いて BLE データを量推定が可能であり，現実社会でも活用されている一方で，取得する．BLE センサを使用する際に取得できる主要な

プライバシの侵害や設置コスト，設置場所の制約などの課

情報は，BD アドレスと RSSI の 2 つである．BD アドレス

題がある．BLE や Wi-Fi を使用した既存手法は，これらは Bluetooth 対応デバイスを一意に識別するためのアドレの課題を解決できるものの，それぞれ課題がある．

スで，全 48 ビットの情報から成る．このアドレスは，デ前川らや Weppner らの混雑度推定手法は，特定の場所

バイス同士が通信を行う際，それぞれのデバイスを特定すの混雑度は推定できるものの，詳細な人数推定や移動方向る役割を果たす．しかしスマートフォンなどの個人が利用は考慮できていない [5, 6]．松田，金光，田谷らの BLE ア

するデバイスにおいては，ユーザーのプライバシーを保護

ドレスを数える手法は，特定のエリアに滞留している人のする目的で，一定の時間経過後に自動的にアドレスが変化

詳細な数値を推定できるものの，移動については考慮できする設計となっている．RSSI（Received Signal Strengthていない [7–9]．Kurkcu らなどの群衆の移動に関する手法

Indicator）は受信した電波の強度を示す指標である．具体は，スポット間の移動などのある程度広範囲における移動

的には，デバイスとセンサの間で交換される電波の強度を方向や人数を考慮出ているものの，特定の場所における移数値で示す．この数値は，デバイスとセンサとの物理的な動方向を考慮した通行量推定は実現できていない [10–14].

距離に関連し，2 つが近づくと数値は大きくなる傾向があ

本研究では，これらのすべての課題を解決するために，る．逆に距離が離れると数値は小さくなる．これを利用し特定のエリアにおける移動方向を考慮した通行量推定手法て，デバイスの位置や距離をおおまかに推定することが可を提案する．具体的には，2 台の BLE センサを数十メート能である．

ルの距離で設置し，センサ間の差分データをクラスタリン

本研究では，BLE センサを利用して移動方向の推定を試グすることで歩行者の移動パターンを抽出する．抽出されみる．具体的には，2 台の BLE センサを直線上に設置し，た歩行者の移動パターンを特徴量として用いることで，移それらのセンサ間で BD アドレス毎に RSSI の時間変化を動方向を考慮した通行量推定を試みる．次章で提案手法に観察する．図 2 に BLE センサを 2 台設置した際の RSSI

ついて詳細を述べる．

の時間変化が示す．例えば，もし歩行者が図 1 の左から右c 2023 Information Processing Society of Japan⃝

情報処理学会研究報告
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センシング機構

通行量推定機構xx

差分信号の取得xx

x
x

BD Address,
BD Addressx

クラスタ重心の配置

クラスタの割り当て

BD Address,

出力
時間窓内のすべてのアドレスを集計
MLモデル

図 1: システムの概要図

3.3 推定機構
人々の動きは複雑で，その予測は難しい．歩行速度の違
RSSI

RSSI

い，突然の停止，方向転換などの日常的な動きの変動がその主な理由である．さらに，センサが収集するデータには，
人の動きと関係のないノイズや外部干渉も混入する．この
Time

Time

(a) 左から右に歩いた場合(b) 右から左に歩いた場合

図 2: 各センサごとの RSSI の時間経過のイメージ問題への対策として，本研究は k -means クラスタリングを用いて，歩行のパターンを明確にする方法を導入する．

k -means クラスタリングの通常の距離指標は Euclid 距離である．しかし，Euclid 距離はデータ間の直線的な距離を計算するので，一定の速度やタイミングでの動きを前提と

RSSI

RSSI

しており，実際の人々の動きのような変動や非線形性を十分に捉えることが難しい．このため，時系列データの特性をより活かすために，k -means のメトリックに Dynamic
Time

Time

(a) 左から右に歩いた場合(b) 右から左に歩いた場合

図 3: 差分信号のイメージに向かって歩行する場合，物理的な位置関係から考えると，

RSSI はデバイスとセンサとの距離が近づくとその数値が大きくなる特性があるのでセンサ 2 で先に BLE 信号が検出されるはずである．したがって，時系列的な RSSI の変化を観察すると，図 2 (a) に示されるように，センサ 2 で先に信号が大きくなり，その後センサ 1 の信号が大きくなることが確認できる．逆に，被験者が図 1 の右から左に向
かって歩行する場合，センサ 1 での信号が先に検出される．
図 2 (b) に示すように，センサ 1 での信号の変化がセンサ

2 よりも先行していることが確認できる．
本研究では 2 台のセンサ間での RSSI の差分を計算し，その差分から移動方向の特徴を捉える手法を提案する．具
体的には，図 3 に示されているように，歩行の方向に応じて 2 台のセンサでの RSSI の変動が逆転することを利用している．もし歩行の方向が逆であれば，図中の緑色で表される差分信号が逆方向になることが期待され，その変動をもとに歩行方向の特定が可能となると考えられる．

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝

Time Warping（DTW）を手法として採用する．DTW は，
時系列データ間の非線形な時間ずれも考慮した距離計算方法であり，伸縮性を持つため異なる速度やタイミングでの動作も類似として捉えることが可能である．この手法の利点は，一定の時間枠でセンシングされた信号をグループ化することで，正確ではないものの，人の歩行パターンをおおまかに反映したクラスタを生成できる点にある．
生成された各クラスタの人数を使用することで，移動方向を考慮した通行量推定を行う．通行量推定には，機械学習を用いる．BLE デバイスを持つ人は限られており，また，一人当たりのデバイス数も一定ではない．このバリエーションを補完するために，機械学習を導入している．
特徴量としては，センサから取得したアドレスのユニーク数と，先ほど作成した各クラスタの割合を使用している．

4. 実験
4.1 実験概要
提案手法の有効性を検証するために，大阪府にある御堂筋でデータ収集・通行量推定実験を実施した．データ収集
は 2022 年 10 月 18 日から 24 日までの一週間にわたり行われた．図 4 に示されているように，BLE センサとカメラ

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Reportの画像内に特定の位置に設定された赤線が確認できる．本

RGBカメラ

研究では，この赤線を基準にして人々の移動方向を判定す
る．具体的には，5 分間の観察期間中に赤線を映像の下側から上側へと越えた人数を “上向きの通行量” として定義している．一方で，赤線を映像の上側から下側へと越えた
人数は，“下向きの通行量” としてカウントされる．そして，これら二つの方向の通行量を合計を “全体の通行量” とBLEセンサモジュールする．本研究のデータ収集手法において，1 時間を 1 セッションとして定義し，この 1 セッションをさらに 5 分間の区切りで分割してデータ収集を行っている．その結果，1
セッションには合計 12 サンプルの通行量データが得られることとなる．
すべての時間に対してビデオを確認してアノテーション
するには，人的コストが大きすぎるため，1 日 4 時間ずつ

図 4: 設置図

ランダムに選択して，アノテーションを行っている．これを 6 日間のデータに対して行い，24 セッション（合計 24時間分）のデータを作成している．

1 サンプル（5 分間）における通行量の最大，最小，平均はそれぞれ，上向きの通行量は，256 人，1 人，75.5 人，
下向きの通行量は 286 人，3 人，81.8 人，全体の通行量は，

上向の
通行量

下向の
通行量

491 人，10 人，157.2 人となっている．
4.3 データ処理
データの処理方法について説明する．収集した BLE デー
タ（時間，BD アドレス，RSSI）を，様々な行動パターンに分類するために，k -means アルゴリズムを用いてクラス
タリングを行う．クラスタリングのためのメトリックとしては DTW を提案しているが，比較対象として Euclid 距

図 5: 映像の一部

離を用いた場合の結果も示す．本実験では，クラスタリン
グを用いない場合，クラスタリングのメトリックとしてを組み合わせた装置を，歩道に対して直線上に配置されてEuclid 距離を用いる場合，クラスタリングのメトリックといる街路灯に取り付けてデータ収集を行った．センサ間のして DTW を用いる場合の 3 種類について結果を示す．

距離は約 30 m である．10 月 18 日から 23 日の 6 日間にわクラスタの数，すなわち k -means における k の値は 7 にたり，さまざまな時間帯で 1 時間ごとに 5 分毎の通行量の設定している．この値はエルボー法により決定している．

ラベリングを合計 24 時間分行った．

クラスタリングするためのデータセットとして，ラベリン

これにより，BLE センサが収集したデータと実際の通行グされていない 10 月 24 日のデータを用いている．

量の動きを照らし合わせ，比較・分析することを可能とし

機械学習モデルは，その汎用性と高い予測性能から，ラている．計測に使用したデバイスは，Bluetooth 5.0 をサンダムフォレストを採用している．ランダムフォレストは，ポートする Bluetooth モジュールを内蔵している．このモ多数の決定木を組み合わせることで，高い精度と安定性をジュールは，周辺の BLE データをキャッチし，そのデータ持つモデルとして知られている．このモデルを用いて，回をモバイル回線を通じて定期的にクラウドに送信・保存す

帰分類を行っている．

る．なお，データのスキャンは 15 秒ごとに自動的に行われるよう設定しており，デバイスの制約上，一回のスキャンで取得できるデータの上限は 100 件となっている．

4.4 評価評価は，上向きの通行量，下向きの通行量，通行量の全体を対象に，5 分ごとのデータを取得・分析する．この短4.2 通行量の測定

い時間単位での分析により，詳細な動向や変動を効果的に本研究における通行量の測定について説明する．図 5 に捉えることができる．本研究では，提案手法の有効性を確は，実際にカメラで取得した映像の一部を示している．こ

認するため，特定のクラスタの特徴量を使用する場合と使

c 2023 Information Processing Society of Japan⃝

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report(a) 上向きの通行量(b) 下向きの通行量(c) 全体の通行量

図 6: メトリックに DTW を用いた場合の結果

用しない場合で比較を行う．この比較により，特徴量の利

表 2: 通行量の推定の結果

用が結果にどれほど影響するかを明確にする．データセッ
トに関しては，1 時間ごとのデータを一つのグループとしクラスタリング
方向て扱い，それを基に「Leave One Session Out 交差検証」
を用いて評価する．この手法を利用することで，各時間帯

評価指標

なし

Euclid

DTW

MAE

23.8

21.3

20.8

RMSE

27.5

24.4

24.0

の特性を網羅的に考慮しながら，全体の傾向を正確に分析

MAPE

0.59

0.59

0.55

することができる．最終的な評価指標として，MAE（平均

CORR

0.85

0.89

0.89

MAE

17.7

16.7

16.3

RMSE

21.3

20.2

19.5

MAPE

0.38

0.36

0.37

CORR

0.93

0.93

0.94

差の絶対値の平均を示す指標であり，小さいほど予測の正

MAE

23.9

23.8

22.9

確さが高いと評価される。具体的に，MAE が 1 減少する

RMSE

29.4

28.7

28.0

上向き

絶対誤差）
，RMSE（平方根平均二乗誤差），MAPE（平均絶対パーセンテージ誤差），CORR（相関係数）の 4 つを下向き選択した．MAE（平均絶対誤差）は，実際の値と予測値の全体と，それは平均で 1 人の予測誤差が改善されることを意味

MAPE

0.22

0.23

0.22

する。RMSE は予測誤差の平均を示す指標であり，予測値

CORR

0.96

0.96

0.96

と実際の値の差を二乗した後に平均を取り，さらに平方根をとったものである．小さいほどモデルの予測精度が高い

5.2 DTW の効果と評価される．MAPE は実際の値に対する予測誤差のパー

DTW を使用すると，ほとんどのケースで Euclid より

センテージを示すもので，予測が実際の値からどれだけのも優れた結果が得られる．全体の方向での MAE は Euclid

パーセンテージでズレているかを示す指標である．CORRの 23.8 に対し，DTW では 22.9 となっており，上向きのは予測値と実際の値の相関を示すもので，+1 は完全な正方向では 21.3 から 20.8，下向きの方向では 16.7 から 16.3の相関，0 は相関なし，-1 は完全な負の相関を意味する．

へと改善している．このことから，時系列データに適した DTW は Euclid よりも通行量の推定において適したメ

5. 結果と考察トリックであるといえる．図 6 に DTW（Dynamic Time

5.1 クラスタリングの効果

Warping）を使用した際の結果を詳しく示している．横軸

表 2 に通行量推定の結果を示す．表中の太字は最も優に正解値，縦軸に予測値を配置しプロットしているので，れた手法を示すものである．クラスタリングを使用した結点が対角線近くに分布していれば，予測が正解に近いこと

果，MAE，RMSE，MAPE の値が改善される傾向が見らを意味する．全体，上向き，下向きの通行量ともに人数のれる．具体的には，全体の方向での MAE は 23.9（クラス

傾向を捉えられていることがわかる．

タリングなし）から 22.9（DTW 使用）に，上向きの方向

6. おわりにでの MAE は 23.8 から 20.8 に，下向きの方向での MAE
は 17.7 から 16.3 にそれぞれ減少している．これは，作成

本研究では, 移動方向を考慮した通行量推定を可能する

した歩行クラスタが歩行パターンを表現することで予測のために BLE センサを 2 台使用し, センサデータの差分から精度が向上することを示唆している．

歩行クラスタの作成を行い, クラスタをもとに機械学習で通行量の推定を行う手法を提案した．その有効性を検証すc 2023 Information Processing Society of Japan⃝

情報処理学会研究報告
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るため, 大阪府の御堂筋での実験を実施した結果, クラスタ
リングのメトリックに DTW を採用した方法が最も高い精[9]度で通行量を推定できることが確認された．具体的には,上向きの通行量で 20.8, 下向きの通行量で 16.3, 全体の通行量で 22.9 の MAE で推定可能であった．この結果は, 都市部の混雑度を判断し, 警備員の配置や歩行者ナビゲーショ[10]

ンに十分適用できると考えられる．
将来的な展望として，提案された手法を 4 つのセンサへの適用を考察中であり，これにより上下左右の 4 方向における通行量の高精度な計測が実現可能となることを目指し[11]ている．さらに，ドメイン適応技術の採用を通じて，多様な環境や空間での適用を柔軟に行うことが期待される．また，教師なし自己学習 (SSL) を利用することで，未ラベル[12]のセンサデータの効果的な活用法についても研究を進めている．リミテーションとして，本手法が極端な混雑，例えば災害発生時などの異常事態において超大人数の通行量に対応できるかは不明である．こういった異常事態をシミュ[13]レートすることも今後の課題である．
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