社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

BLE 信号を用いた電車車両における混雑度推定手法の検討
田谷瑛悟†,†† 金光勇慈†,†† 立花巧樹†

中村優吾††† 松田裕貴†,††,††††

諏訪 博彦†,†† 安本 慶一†,††† 奈良先端科学技術大学院大学†† 理化学研究所 革新知能統合研究センター（AIP）††† 九州大学†††† 国立研究開発法人科学技術振興機構 さきがけ
E-mail: †{taya.eigo.td3,kanamitsu.yuji.ky4,tachibana.koki.ti0,yukimat,h-suwa,yasumoto}@is.naist.jp,††y-nakamura@ait.kyushu-u.ac.jp
あらまし

電車は人々の移動手段としての役割を果たす重要な移動手段である．近年では，COVID-19 のパンデミッ

クの防止や利用の快適性向上を目的に，車両ごとの混雑度を推定することが求められている．しかしながら乗客のプ
ライバシーを侵害することなく，混雑度を推定することは難しい．これまでに，我々は BLE 信号を用いることでプラ
イバシを保護しつつ，バスの混雑度を推定するシステムを構築，評価してきた．本研究では，近畿日本鉄道株式会社
協力のもと，上記のシステムを用いて電車で BLE 信号を収集した．そして，機械学習の回帰モデルを構築して電車の車両ごとの混雑度を推定した結果，MAE が 0.56，MAPE が 0.27 の精度で推定できることが示された．
キーワード BLE, 電車, 公共交通, 混雑度推定, 機械学習

A Method and Evaluation of Train Congestion Estimation
Using BLE Signals
Eigo TAYA†,†† , Yuji KANAMITSU†,†† , Koki TACHIBANA† , Yugo NAKAMURA††† , Yuki
MATSUDA†,††,†††† , Hirohiko SUWA†,†† , and Keiichi YASUMOTO†,††† Nara Institute of Science and Technology†† RIKEN Center for Advanced Intelligence Project AIP††† Kyushu University†††† JST PRESTO
E-mail: †{taya.eigo.td3,kanamitsu.yuji.ky4,tachibana.koki.ti0,yukimat,h-suwa,yasumoto}@is.naist.jp,††y-nakamura@ait.kyushu-u.ac.jp
Abstract Trains play an essential role in transportation in supporting people’s lives. In recent years, it has become necessary
to estimate the degree of congestion in each train vehicle to prevent the pandemic of COVID-19 and improve passengers’
comfort. However, it is diﬃcult to estimate the degree of congestion without violating passengers’ privacy. We have developedand evaluated a system to estimate the degree of bus congestion while protecting passengers’ privacy by using BLE signals.
This paper used the above system to collect BLE signals on a train cooperating with Kintetsu Railway Co., Ltd. The congestionof each train vehicle is then estimated using a machine learning regression model. The results show that the MAE and MAPE
can be estimated with an accuracy of 0.56 and 0.27, respectively.
Key words BLE, Train, Public transportation, Congestion estimation, Machine learning

1. は じ め に多くの都市において通勤や通学などの活動を支える電車は，

我々の生活に欠かせない交通手段である．しかしながら，通勤ラッシュや天候による遅延による乗客の増加によって，快適性が損なわれるほどの混雑が発生する場合がある．そのため，多—1—

くの乗客は電車の定時運行性や料金だけでなく，快適性を考慮

サは，信号値の強度変化を検知することで人数をカウントする

して乗車する電車を決定することが知られている [1]．そこで，ため，センサ付近で留まる人がいる場合や，大人数が通行する

ユーザが快適でないことを理由に利用を取りやめることを防ぐ

場合に精度が悪くなる傾向がある．電車の場合，上記の状況はために，事業者は電車の混雑度を収集・提供する必要がある．

頻発するため（例えば，出入り口にもたれかかることや駅での2019 年 11 月より発生している COVID-19 のパンデミックに乗り降り），赤外線センサを用いたシステムは適さない．

より，2021 年 12 月時点で人間社会に対して経済的・衛生的・

2. 2 BLE 信号を用いた混雑度推定

社会的に深刻な問題を引き起こしている [2]．そのため，人々モバイル端末の普及に伴い，BLE などの無線通信技術を用いは他人との接触を抑えて感染拡大の防止に努める必要があるもた群衆密度の推定についての研究が報告されている [16]〜[20]．

のの，仕事や買い物といった経済活動を維持するために電車の梅木らは，人間の数によって大きく変化する RSSI 強度に着目利用は不可欠である．そこで，事前に電車の混雑状況を把握す

し，観光地の混雑度を推定するシステムを提案している．彼ら

ることが出来れば，感染拡大のリスクを抑えつつ，電車を利用

は BLE 信号を発信する発振器と受信機を観光地に設置し，RSSIすることが可能になる．特に，電車は公共交通機関の中でも利の強度分布を観測することで混雑度を「低」「中」「高」三段階用数が多く，混雑する状況が発生しやすいため，電車におけるで推定している．

混雑度の把握は喫緊の課題となっている．

一方で Weppner らは，ある環境下を移動するユーザの携帯信

これまでに我々の研究グループでは，乗客のプライバシー保号から検出された近傍の BLE 端末数を集計し，群衆密度を推護と設置コストの低減を目的に，路線バスの混雑度推定システ定する手法を提案している [19], [21]．この手法では，ユーザのムを提案している [3]．システムではバス内の乗客の携帯端末が端末から得られるデータを適切に集約し，新たなセンサを設置発信する BLE 信号を検出し，信号に含まれる Bluetooth Device

することなく混雑度を推定する．しかしながら，上記の手法はAddress(BD Address) と信号強度を表す RSSI を取得する．そし推定精度がセンシングに参加するユーザの数に大きく影響するて，得られた BLE 信号の RSSI と路線バス特有の情報（時刻やため，ユーザの参加を促す仕組みを必要とする．

路線番号など）を用いて，バスの乗客数を推定する．

2. 3 本研究の位置づけ

本研究では，上記のシステムを電車の混雑度を近鉄電車株式

以上のように，混雑度推定に関する研究は多数存在するが，会社協力のもと，実際に運行している電車においてデータ収集

プライバシー保護や実運用を想定した研究は数少ない．我々の実験を実施し，車両ごとの混雑度を推定する．そして，電車の研究グループでは，路線バスを対象に，BLE 信号を用いて乗客混雑度を推定するための機械学習モデルを構築し，モデルの推のプライバシーを保護し，混雑度推定システムを提案している

定精度を確認する実験により得られたデータから混雑度を推[3]．本稿では，上記の混雑度推定システムを電車に適用し，乗定した結果，しきい値で推定する手法で MAE は 7.27, MAPE

客のプライバシーを妨げることなく乗車人数を推定することを

は 0.27 となった．また，機械学習による推定で MAE は 5.56,

試みる．実際に運行している車両でデータを収集し，車両ごと

MAPE は 0.27 となり，しきい値推定と比較して，乗車人数が多の混雑度を推定した結果について報告する．

い区間の推定精度が向上していることが確認された．

2. 関 連 研 究
2. 1 交通機関における乗車人数の推定

3. データ収集システム
3. 1 システム概要
図 1 に実装したシステムの図を示す．システムはシングル

最も単純な乗車人数の推定手段として，カメラを用いたシス

ボードコンピュータの Raspberry Pi で実装され，Bluetooth ドンテムが提案されている [4]〜[6]．たとえば，Song らは監視カメ

グルと GPS モジュール，LTE 通信を可能にする通信モジュー

ラの映像を用いて通行人数をカウントするシステムを提案してルから構成される．

いる [4]．しかしながら，カメラを用いた推定システムは通行

3. 1. 1 Bluetooth ドングル

人の顔を記録するために，個人を追跡できる可能性がある．電乗客のプライバシーの保護と電車の混雑度推定のために，シス

車のような公共交通機関において，乗客のプライバシーを侵害

テムは乗客の携帯端末から発生する BLE(Bluetooth Low Energy)

するような情報を定常的に収集することは好ましくない．

信号を計測する．BLE は，Bluetooth と呼ばれる近距離無線通

また，Wi-Fi 信号を用いて混雑度を推定する研究が提案され

信規格の中でも，省電力を実現した通信規格である．BLE 機器ている [7]〜[10]．たとえば，Handte らは Wi-Fi 環境が整備さは他の BLE 機器と接続するために，不特定多数の相手にデーれたバスを対象に，アクセスポイントに接続する乗客の携帯端タを一方的に通信信号を連続的に発信する．システムに取り付

末の MAC アドレスの数をカウントすることで，乗客人数を推けたドングルは，乗客の BLE 機器が発信する信号に含まれる，定している．推定の結果，誤差は平均 5.1 人程度だったが，混機器を識別するための BD アドレスと信号強度を表す RSSI を雑する状況下において精度が低下する傾向が存在する．

収集する．なお，信号を収集するために，乗客は移動中に携帯加えて，赤外線センサを用いて乗客を検知する手法も提案さ

端末の Bluetooth の利用を許可する必要がある．しかし，ワイ

れている [11]〜[15]．たとえば，Bauer らは空港における人数

ヤレスイヤホンやスマートウォッチなどの BLE 機器の普及や，を検出するために，赤外線センサとマット型圧力センサーを組コンタクトトレーシング技術の開発に伴って，Bluetooth の利用

み合わせたシステムを提案している [11]．しかし，赤外線センは一般的になっている．そのため，システムが乗客の人数を推—2—

ネットワーク
モジュール

駅A

駅B

駅C
・・・

ラベル
Raspberry Pi

調査員
15sec.

スキャンシステム

BLEドングル

時間

GPS
モジュール

区間 1

区間 2

図 2 センシングプロセスの概要

図 1 センシングシステム

定するために十分な数の信号を収集できることを前提とする．
1

3. 1. 2 GPS モジュール
混雑度を推定するために，システムによって収集された BLE" timestamp ": 1628662870 ,"lat": 34.693779 ,"lng": 135.782786 ,"ble": [{"addr": " 72:12:4 f :67:44:92 ","rssi": -54},{"addr": "1a:b0 :4f:e5 :94: e4","rssi": -87
},
],

3
4

データが，どの駅区間で収集されたデータであるか明らかにす5

る必要がある．BLE データと駅区間は，交通機関が定めた運行

7

ダイヤによって対応付けられるが，天候や事故などの外的な要

{

2

6
8
9
10

因によって運行ダイヤに乱れが発生する場合がある．ダイヤに乱れが発生すると，BLE データと駅区間を対応付けることが困難になる．そこでシステムは GPS モジュールを用いて，BLE

11
12
13
14
15

}

信号の検出時に位置情報を取得し，列車の走行位置を記録し，
図 3 スキャンデータの例

ダイヤの乱れが発生しても BLE データと対応付け可能にする．

3. 1. 3 ネットワークモジュール

表 1 正解データの例

我々は遠隔でのシステムの動作確認やリアルタイムな乗車人数を推定するために，システムはインターネットに接続する必要がある．しかし，多くの公共交通機関では，運行している車

Time

出発駅

到着駅

運行種別

車両番号

乗車人数

15:13

近鉄奈良駅

新大宮駅

普通

3

33

15:15

新大宮駅

大和西大寺駅

普通

3

38

学園前駅

急行

5

47

両に Wi-Fi などの通信環境を備えているわけではない．そこで，

15:21 大和西大寺駅

USB で取り付け可能なネットワークモジュールを使用し，シス

15:25

学園前駅

生駒駅

急行

5

49

テムがインターネットに接続可能にする．

15:32

生駒駅

石切駅

急行

5

38

15:36

石切駅

布施

急行

5

35

3. 2 センシングプロセス
本研究では，運行車両の混雑度を示す指標として，電車が駅から駅に移動する区間の乗客人数を推定する．推定に必要な式に従って計算する．

データのセンシングと正解データ（乗車人数）のラベル付け手
順を図 2 に示す．システムは 15 秒間隔で周辺の BLE 信号を検知し，データサーバに送信する．送信データは，スキャン時刻を表すタイムスタンプや，車両の位置情報を表す緯度経度，そして複数台の端末が発信している BLE 信号の BD アドレスとRSSI を含んでいる（図 3）．また，信号検知に並行して調査員が運行車両に乗車し，通過した区間の名前や運行形態，乗車人
数 (正解データ) を記録する（表 1）．なお，システムと調査員は𝑛
𝐹 (%) = 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 × 100
𝑁 𝑠𝑐𝑎𝑛ここで， 𝑁 𝑠𝑐𝑎𝑛 は区間の総検出数を表し，𝑛 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 は同じ

BD アドレスが検出された回数である．また，区間内で i 番目にスキャンしたときの RSSI を 𝑆(𝑖) とし，区間の平均信号強度(RSSI) を式 2 で表す．

各運行車両に 1 つ，1 人ずつ配備される．

3. 3 特徴量抽出システムが一回のスキャンで得られた BLE データには，車外の端末が発信する信号が含まれている可能性がある．そこで，
我々は区間内でスキャンした全てのデータを集約し，2 種類の特徴量を構築する．まず，BLE 端末とシステムが同じ車両に存(1)

𝑆 𝑚𝑒𝑎𝑛 =1𝑛𝑑𝑒𝑡𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑∑

𝑛 𝑑𝑒𝑡𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑

𝑖=1

𝑆(𝑖)

(2)

我々は，以上の式 1, 2 で求めた値を用いて，一定のしきい値以上の値を持つ BD アドレスの数を区間の特徴量として導入
する．

在する場合，区間内で同じ BD アドレスが複数回検出できると仮定する．1 つの BD 端末から発生する信号の発生頻度 F を次

—3—

いた [22]．

システム
座席

ドア

座席

ドア

ドア

座席

ドア

座席

表2

特徴量の一覧

ドメイン id
座席

ドア

座席

座席
ドア

ドア

座席

ドア

BLE

座席

Train

図 4 電車車両内におけるシステムの設置位置

4. データ収集と推定結果

特徴量1

BD アドレスの数 12区間でのスキャン回数

3

出発時刻

4

運行形態

5

出発駅

6

到着駅

7

車両番号

1 しきい値を 𝑆

𝑚𝑒𝑎𝑛𝑠 は-30〜-100，𝐹

4. 1 実 験 環 境

は 0〜100 の範囲で段階的に設定し我々は 3. 章で述べたシステムを用いて，近鉄日本鉄道株式会ている

社協力のもと，実際に運行されている電車で BLE データを収集果した．データ収集実験は，2021 年の 8 月 13 日の午後 1 時から

4. 3 結午後 7 時まで実施され，1 つの路線で 381 区間（重複有り）の

4. 3. 1 しきい値による推定

データを集めた．また，実際の電車で実験するために，(1) 車両

まず，しきい値を設定せず，区間で得られた BD アドレスのからの電源供給がないこと，(2) センシングデバイスを設置で総数を乗車人数としてみなしたときの結果について説明する．

きないことの 2 つの制約が存在した．そこで，調査員はデバイ

図 5 には，縦軸に BD アドレスの総数 (Estimated Value)，横軸

スとモバイルバッテリーを持ち運んでデータを収集するとともに乗車人数 (真値）をプロットしたグラフを示す．なお，グラに，目視で乗客数を確認した．図 4 に示すように，車両の中央

フ中の青直線は真値と推定値の誤差がないときの理想状態を表に着席し，各車内を見渡しやすい位置にデバイスを設置した．

す．グラフより，実際の乗車人数に対して BD アドレスの総数

4. 2 評 価 方 法は極めて大きいことがわかる．また，区間ごとに真値と推定値

我々は 4. 1 節で収集したデータを用いて，区間ごとの乗車人の絶対誤差を算出し，全区間の総数で平均した平均絶対誤差数を推定する．推定には，BLE 信号のしきい値による手法と，(MAE) と平均絶対誤差率 (MAPE) を求めた．結果として，MAE

機械学習の回帰モデルによる手法を適用する．

が 283.98 人，MAPE が 13.67 となった（表 3）．

4. 2. 1 しきい値による推定
3. 3 節で述べたとおり，各区間で検出した全ての BD アドレ

次に BD アドレスの平均 RSSI 𝑆 𝑚𝑒𝑎𝑛 と出現頻度 𝐹 にしきい値を設定して推定した結果を説明する．適切なしきい値を設定

スに対して，平均 RSSI 𝑆 𝑚𝑒𝑎𝑛 と出現頻度 𝐹 を計算する．そししたときの MAE と MAPE を表 3 に示し，図 6 に，真値と推定て，一定のしきい値以上の 𝑆 𝑚𝑒𝑎𝑛 と 𝐹 を持つ BD アドレスを値（有効な BD アドレス数）をプロットしたグラフを示す．こ有効なアドレスとし，そのアドレスの総数を推定値と設定する．

こで，しきい値は経験的に得られた値を設定している．表 3 よ4. 2. 2 回帰モデルを用いた推定り，しきい値を用いて推定することで MAE と MAPE が小さく

表 2 に機械学習で用いる特徴量を示す．BD アドレスの平均

なり，より正確に乗車人数を推定できることがわかる．また，

RSSI や出現頻度は，対象となる BD アドレスが車内に存在する

図 6 に，真値と推定値（有効な BD アドレス数）をプロットしことを示す重要な指標になると考える．そこで，𝑆 𝑚𝑒𝑎𝑛 と 𝐹 にたグラフを示す．しきい値なしで推定した結果（図 5）と比べ対して 5 刻みでしきい値を設定したときの BD アドレス数を特ると，より真値に近い推定ができることがわかる．その一方で，

徴量 (ID:1) に加えた．また，システムが収集した区間の移動時

真値が 50 人以上の区間において推定精度が低い傾向が確認で間は，平均 RSSI と出現頻度の値に影響を与えると考えられる

きる．

ため，区間ごとのスキャン回数を特徴量に加えた (ID:2)．加え

4. 3. 2 回帰モデルによる推定て，電車の運行時刻や運行形態などの情報には，通勤ラッシュ

表 4 に交差検証したときの MAE と MAPE を示す．TD+ をや乗り換えといった，混雑度を推定するために重要な情報を含用いたモデルが最も良いパフォーマンスを達成し，RF の MAEんでいると考えられる．そこで，電車特有の情報を特徴量に含が 5.85 人，MAPE は 0.28，LGBM では MAE が 5.56 人，MAPE

めた (ID:3,4,5,6,7)．

が 0.27 となった．図 7 に，TD+ を用いた LGBM で推定したと本研究では，各データセットごとの結果を比較するために，きの真値と推定値をプロットしたグラフを示し，図 8 に特徴量

BLE の特徴量 (ID:1,2) を含むデータセット (TD:Train Dataset)と，全ての特徴量を含むデータセット (TD+ ) を構築する．これ

表 3 しきい値による推定結果

らのデータセットに対して，回帰モデルのランダムフォレスト

手法

MAE

MAPE

(RF) と LightGBM(LGBM) を用いて，1 区間の乗車人数を推定

ALL BD Addresses

283.9813.67

する．推定結果は Leave-one-out cross-validation で評価し，各モ

𝑆𝑚𝑒𝑎𝑛 ≥ −50

9.29

0.33

𝑆𝑚𝑒𝑎𝑛 ≥ −55 ∩ 𝐹 ≥ 40

7.27

0.27

デルのハイパーパラメータの調整には Optuna Framework を用

—4—

2500

1500
Features

Estimated Value

2000

1000
500
0
0

20

40

60

80

True Value785

add_freq_10
add_freq_20
add_freq_30
add_freq_80
add_rssi_70
add_rssi_55
add_freq_40
add_freq_0
add_rssi_45
add_rssi_65
add_freq_60
start
add_freq_70
end
add_rssi_60
add_freq_50
add_freq_90
add_rssi_50
add_rssi_40
add_rssi_75
order_of_vehicle
add_freq_100
add_rssi_80
scan_num
dep_houradd_rssi_85
type_suburban
add_rssi_35
type_express
type_local
type_rapidexpress

100

724
650
591
558
543
540
521
510
493
480
473
472
471
463
454
442
436
434
432
407
394
365
292
255
145
91
67
45
44
39
0

100

200

図8

300

400
500
Feature importance

600

700

800

特徴量重要度

100

100

80

80

Estimated Value

Estimated Value

図 5 BD アドレスのカウントによる計測値 vs 真値（実際の乗車人数）6040

レスの総数は，真値と比べて大幅に超えていることが得られる．
原因として，偶然スキャンした端末の信号を含んでいることや，

1 人の乗客が複数の端末を所持していることが考えられる．こ60の問題に対して，BLE の信号値の平均 RSSI と出現頻度に適切
なしきい値を設定することで，図 6 に示すように推定精度を大40幅に向上できた．

20

20

0
0

0
0

一方で，しきい値による推定は，図 6(b) のように，乗車人数
20

40

60

80

True Value

100(a) 𝑆𝑚𝑒𝑎𝑛 ≥ −50

20

40

60

True Value

80

100

れは，乗客の乗り降りや列車の停車に伴って，車両外部の端末信(b) 𝑆𝑚𝑒𝑎𝑛 ≥ −55 ∩ 𝐹 ≥ 40号を含んでいることが考えられる．そこで，車両ごとの乗車人

図 6 推定値 (BD アドレスの数) vs 真値 (乗車人数)数を推定するために，BLE に関する特徴量の他に電車特有の特徴量を含めることで精度の向上を図った．結果として，MAPE

表 4 各データセットに対する各モデルの推定精度

モデルは同一であったものの MAE を 5.56 と精度を向上できた．．ま

TD+

TD

が多い区間において推定値が真値下回る傾向が確認できる．こた，しきい値による推定では事前に適切な値を設定する必要が

MAE MAPE MAE MAPE

RF

5.96

0.28

5.85

0.28

あるが，回帰モデルを用いた推定では，適切なしきい値を設定

LGBM

6.07

0.29

5.56

0.27

する必要がなくなる．
また，TD+ で最も良い精度を示した LGBM の特徴量を図 8の重要度を示す．乗車人数の推定に寄与する特徴量として，特に出現頻度 (add_fre_x) に関する特徴量が最も重要度が高いことが明らかになった．

に示す．図より，最も良い精度を示したモデルにおける特徴量の重要度は，10〜30% の比較的小さな頻度値に関する特徴量の値が高いことがわかる．デバイスが BLE 端末の信号を検出す

100

80

80

Estimated Value

Estimated Value

るとき，近くの端末の信号は高い RSSI 値・頻度で検知できる
100

60
40
20

が，遠い端末の信号は低い RSSI・少ない頻度でのみ検知できる．そのため，小さい頻度値は，遠い端末の信号の判定に大きく寄与したと考えられる．

60

6. 結

40

論

本稿では，実際に運行している電車から BLE データを収集

20

し，乗客のプライバシーを保護しつつ乗車人数を推定した．車
0
0

20

40

60

True Value(a) TD

80

100

0
0

20

40

60

True Value

80

100

(b) TD+内に存在する端末の数や，複数台の BLE 端末を所持する乗客に対応するため，BLE データにしきい値を設定する推定の手法
や，機械学習モデルを用いて乗車人数を推定する手法を適用し

図 7 LGBM による推定値 vs 真値（乗車人数）

た．結果として，MAE が約 5.56 人，MAPE が 0.27 の精度で推定できることが明らかになった．

5. 考

察

図 5 より，しきい値を設定せずに，区間で検出した BD アド

今後の課題としては，追加のデータを収集することが挙げられる．今回の実験環境においては 13 時から 19 時までのデータのみしか存在せず，朝の通勤ラッシュの時間帯を含んでいない．

—5—

我々のシステムを実運用化させるにあたり，様々な条件下でのデータを収集し，高い精度を目指す必要があると考える．
また，乗客のプライバシー保護を考慮する必要がある．本研
究では BLE のアドレスを用いることで，動画像を用いた混雑推定よりも乗客のプライバシーを保護できることを目指した．
しかしながら，BLE データに含まれるアドレスを詳細に解析す
ると，個人の特定が出来る可能性がある．そのため，特徴量構
築が完了次第，収集した BLE データを破棄するといった，より
プライバシーを考慮したシステムの設計が必要となる．

謝辞

この研究の一部は，科学技術振興機構（JST）の戦略的創造研究推進事業さきがけ 採択課題番号 JPMJPR2039 の助成を受けて実施されています．また，本研究の実施にあたり，近畿日本
鉄道株式会社にご協力を賜りました．ここに感謝の意を申し上
げます．
文

献

[1] D. vanLierop, M.G. Badami, and A.M. El-Geneidy, “What inﬂuences
satisfaction and loyalty in public transport? a review of the literature,”
Transport Reviews, vol.38, no.1, pp.52–72, 2018.
[2] W.H. Organization, “Coronavirus disease (covid-19) pandemic.”. Accessed: 2021-12-01. https://www.who.int/emergencies/diseases/novelcoronavirus-2019[3] Y. Kanamitsu, E. Taya, K. Tachibana, Y. Nakamura, Y. Matsuda, H.
Suwa, and K. Yasumoto, “Estimating congestion in a ﬁxed-routebus by using ble signals,” Sensors, vol.22, no.3, pp.1–15, 2022.
https://www.mdpi.com/1424-8220/22/3/881[4] H. Song, X. Liu, X. Zhang, and J. Hu, “Real-time monitoring forcrowd counting using video surveillance and gis,” 2012 2nd International Conference on Remote Sensing, Environment and Transportation EngineeringIEEE, pp.1–4 2012.
[5] H. Takayanagi, T. Sano, and H. Watanabe, “A study on the pedestrianoccupied territory in the crossing ﬂow: The analysis with pedestrian
territory model,” Journal of Architecture and Planning (Transactionsof AIJ), vol.66, no.549, pp.185–191, 2001.
[6] H. Su, H. Yang, and S. Zheng, “The large-scale crowd density estimation based on eﬀective region feature extraction method,” Asian
Conference on Computer VisionSpringer, pp.302–313 2010.
[7] M. Handte, S. Foell, S. Wagner, G. Kortuem, and P.J. Marrón, “Aninternet-of-things enabled connected navigation system for urban bus
riders,” IEEE internet of things journal, vol.3, no.5, pp.735–744,
2016.
[8] S. Jackson, A. Lesani, and L. Miranda-Moreno, “Toward a wiﬁ system
for traﬃc monitoring in diﬀerent transportation facilities,” 2014.
[9] A. Hidayat, S. Terabe, and H. Yaginuma, “Wiﬁ scanner technologies
for obtaining travel data about circulator bus passengers: case study
in obuse, nagano prefecture, japan,” Transportation Research Record,
vol.2672, no.45, pp.45–54, 2018.
[10] A. Hidayat, S. Terabe, and H. Yaginuma, “Estimating bus passenger volume based on a wi-ﬁ scanner survey,” Transportation
Research Interdisciplinary Perspectives, vol.6, p.100142, 2020.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590198220300531[11] D. Bauer, M. Ray, and S. Seer, “Simple sensors used for measuringservice times and counting pedestrians: strengths and weaknesses,”
Transportation research record, vol.2214, no.1, pp.77–84, 2011.
[12] H.-b. Qian and H. Han, “The applications and methods of pedestrian
automated detection,” 2010 International Conference on Measuring
Technology and Mechatronics Automation, vol.3, pp.806–809, 2010.
[13] H. Yang, K. Ozbay, and A. Bartin, “Investigating the performanceof automatic counting sensors for pedestrian traﬃc data collection,”
2010.

[14] R. Greene-Roesel, M.C. Diogenes, D.R. Ragland, and L.A. Lindau, “Eﬀectiveness of a commercially available automated pedestrian
counting device in urban environments: Comparison with manual
counts,” 2008.
[15] U. Scheunert, H. Cramer, B. Fardi, and G. Wanielik, “Multi sensor
based tracking of pedestrians: a survey of suitable movement models,”IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2004, pp.774–778, 2004.
[16] L. Schauer, M. Werner, and P. Marcus, “Estimating crowd densities and pedestrian ﬂows using wi-ﬁ and bluetooth,” Proceedingsof the 11th International Conference on Mobile and Ubiquitous
Systems: Computing, Networking and Services, p.171–177, MOBIQUITOUS ’14, ICST (Institute for Computer Sciences, SocialInformatics and Telecommunications Engineering), Brussels, BEL,
2014. https://doi.org/10.4108/icst.mobiquitous.2014.257870[17] A. Lesani and L. Miranda-Moreno, “Development and testing of areal-time wiﬁ-bluetooth system for pedestrian network monitoring,classiﬁcation, and data extrapolation,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol.20, no.4, pp.1484–1496, 2018.
[18] K. Umeki, Y. Nakamura, M. Fujimoto, Y. Arakawa, and K. Yasumoto, “Real-time congestion estimation in sightseeing spots withble devices,” 2018 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops)IEEE,
pp.430–432 2018.
[19] J. Weppner and P. Lukowicz, “Bluetooth based collaborative crowd
density estimation with mobile phones,” 2013 IEEE international conference on pervasive computing and communications (PerCom)IEEE,
pp.193–200 2013.
[20] V. Kostakos, T. Camacho, and C. Mantero, “Towards proximity-based
passenger sensing on public transport buses,” Personal and ubiquitous
computing, vol.17, no.8, pp.1807–1816, 2013.
[21] J. Weppner and P. Lukowicz, “Collaborative crowd density estimation
with mobile phones,” 2011.
[22] T. Akiba, S. Sano, T. Yanase, T. Ohta, and M. Koyama, “Optuna: A
next-generation hyperparameter optimization framework,” Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, p.2623–2631, KDD ’19, Association
for Computing Machinery, New York, NY, USA, 2019.

—6—