Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

福岡市繁華街人流オープンデータの分析事例の紹介
高野茂

公益財団法人九州先端科学技術研究所
Institute of Systems,Information Technologies
and Nanotechnologies

1Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

自己紹介

高野茂（たかのしげる）

1996 九州工業大学情報工学部知能情報工学科卒業．
1998 九州大学大学院システム情報科学研究科修士課程修了．
2001 同博士後期課程修了．（博士（理学））同年同大学大学院システム情報科学研究院助手．
2014 九州大学共進化社会システム創成拠点 准教授．
2018 九州大学持続的共進化地域創成拠点 准教授． （再配置）
2021年7月から，九州先端科学技術研究所 オープンイノベーション・ラボ
クト（九州大学持続的共進化地域創成拠点 客員准教授）
2022年1月 九州大学システムLSI研究センター 准教授（兼務）

イノベーション・アーキテ

ICT見守りサービスの社会実装に関わる研究および画像処理に関する研究に従事．
情報処理学会，人工知能学会，ACM, IEEE各会員．
2

ICT + Jizo = Mimamori !

Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies• お地蔵さんは、日本の伝統的な見守りの象徴。周辺の住民、特に子供たちや、旅人の無事を祈る道祖神。
• 過去の水害、交通事故、不幸な出来事を忘れないようにお地蔵様を建立することも• ICTを活用したお地蔵さん（AI防犯カメラ）で、「積極的な見守り」が実現したい。
https://www.sankei.com/west/amp/180922/wst1809220051-a.html

ICT + Jizo = Mimamori !
ICTの存在を前提としたお地蔵さんの概念→

Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

サイバーフィジカルシステム

サイバー（あの世）

都市OS

かしこまりアプリ・サービスが願いを叶える（できる範囲で）人々の願い！

フィジカル（この世）4Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

人流データとは？
•

人流データは、人がいつどこに何人いるのか把握できるデータであり、それらのデータを活用することで、土地・不動産やまちづくり、観光、交通、防災等の様々な分野における地域課題の解決が期待されています。（国土交通省HPより）

国土交通省「地域課題解決のための人流データ利活用の手引き

概要版」より5

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AI+防犯カメラ
機器設置概要（カメラにAI機能があるものも）ネットワークカメラ

無線ルータ
（LTE)
PoE

人の数

年代・性別

人の流れ

滞在時間

分析用パソコン（映像は分析後即消去）

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AIカメラの活用

Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies• ネットワークカメラの映像を見る• ネットワークカメラの映像から有用な情報を抽出する（映像解析）– 人数を数える、属性推定（年齢・性別）、移動方向の統計値– 物体検出（自転車、車椅子、旅行鞄）• 映像解析の結果を収集・分析• 分析結果を可視化• 有用なアプリ（サービス）の実装へ
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Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

ネットワークカメラの映像を見る

ルータ

通常は、同じローカルネットワークにあるPCのブラウザで見ることができます。
各社マニュアルに書いています。
画像処理プログラムを応用するためには、各社（各機種）それぞれアクセス方法が違いますが、概ね、Motion
JPEGでストリームの機能があるとありがたいです。
ONVIF対応だと安心。
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Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

USBカメラ / Youtubeの映像を分析する

ルータ

USBカメラYouTubeの映像を「ネットワークカメラ化」して、人流分析などを実施することができる

簡単なPoCに。

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Pythonで画像処理をする
Face Recognition

License Plates & Car Attributes Recognition

Pose Estimation

Age Gender Recognition

COVID-19 mask detection

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AIでリアルタイム画像処理をする• YOLO v7のリアルタイム物体追跡を実装 https://github.com/AlexeyAB/darknet• GPU付きのPCやJetson nano上にDockerで簡単に実行環境を構築

Datetime,
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14:58:59.947, 3403847,713936,
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713935,・・

track_id, x, y, w, h,
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394,570,66,182, 0.896466

confidence

11Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

計測される人流データの例（時間帯毎の年代・性別毎の訪問者数）
datehour2022-04-01
2022-04-01
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5
5
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7
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camera_id Gender
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00
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1202
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10657
353003212333
15624201544065
22111
113
97191
774117012

Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

CSVファイルをGoogleのサービスで可視化•

Googleのサービスを活用したデータの可視化ツール(無料！)

変換
エクセル

アカウント作成

ドライブにデータを保存

スプレッド
シート

Looker Studioで分析のための可視化

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Google Looker Studioによる可視化の例（人流データ）14

Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

人流データのオープンデータ化

https://data.bodik.jp/dataset/isit_peopleflow15AI カメラによる人流計測環境

Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

福岡市繁華街における人流データ収集・分析・可視化・管理
九大と共同で、福岡市、川端通商店街、天神明治通り街づくり協議会の協力の下、福岡市繁華街におけるAIカメラによる「まち」の徹底した可視化のための実証環境を構築

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17

AIカメラによる人流分析からわかること（一部）イルミネーション期間中の福博であい橋は、女性がたくさん来訪。

Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

平日と土日の違い。
明日休みだと夜遅くまで遊ぶ。

マスク着用状況が反転。もはや、マスクしている人の方が少ない。

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AIカメラによる人流分析からわかること（一部）Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

どんたくパレード（水上公園前）の人出は、今年の方が多かった！（約１７％増加）

２０２２年５月３日
検知人数：401,248件「よかなび」より

２０２３年５月３日
検知人数：471,245件

今年は昨年より長い時間パレードを楽しんでいた。

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AIカメラによる人流分析からわかること（一部）Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

昨年とほの同等の人出を観測。
昨年は１０月から年末まで人手が増加し、１月で減少した。

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Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

まとめ21

ICT + Jizo = Mimamori !

Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

ICTの存在を前提としたお地蔵さんの概念 → サイバーフィジカルシステム
サイバー（あの世）

都市OS

かしこまり

アプリ・サービスが願いを叶える（できる範囲で）人々の願い！

フィジカル（この世）22Institute of Systems, Information Technologies and Nanotechnologies

人流データと他のデータを連携して、新しい価値を創出
運転手の都合で、カーナビが最適経路を提示していると、交通事故多発地帯に、よく事情のわからない車を誘導することがあるかもしれない

交通事故を未然に防ぐために、交通事故多発地帯の混雑状況を把握・予測

人流統計データ（混雑把握・予測）
リアルタイム注意喚起

交通事故多発地帯

誰に、どうやって注意喚起をすることで、交通事故は減らせるでしょうか？
運転手？、警察？、子供たち？、小中学校の先生方？、周辺住民？
カーナビ？、スマホアプリ？、Web？、掲示板？、サイネージ？

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