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
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 Policy
神奈川県・横浜市Yokohama, Kanagawa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.
0 1L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 coordinates of the 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 are randomly taken from one mesh.座標付近の360度の画像を取得。 Obtain a 360-degree image near the coordinates.の2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)
離散選択モデル
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 representative values for RGBY percentage, saturation, and entropy. saturation, and entropy for each mesh.多項ロジット-目的地メッシュ選択モデルMultinomial Logit - Destination Mesh Selection Model 7

離散選択モデル   Discrete Choice Model
495 × 99
年トリップ時間0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
o 0 o o M R Y G B S (新定) d_mesh1 d_mesh2 d_mesh3 V (明文) 4.92950564 0.36387634 0.14959971 0.07798004 0.38417816 0.16471674 151.143054  11068.479  11058.2363  10441.4938 5.47808789 0.24258169 0.26583099  0.0631485  0.41350301  0.31526196  133.525729  23916.1175 19020.0346 19336.012 3.68936308  0.31001282  0.2279714  0.01084137  0.41445923  0.13940424  151.413073  4509.7402  7901.79058  8401.48483 19334.7979  19018.9056 5.47808789 0.24258169 0.26583099  0.0631485  0.41350301  0.31526196  133.525729  23915.027 4.42327957 0.22138468 0.12819417 0.05578613 0.55578868 0.2877449  141.784907 24135.2321 24105.8548 23453.2566 5.76738301 0.36330414 0.31415558 0.02540588  0.177447  0.16127456 153.177363 29941.9541  25271.411 25045.3857 4.55146528 0.32480876 0.11710866 0.01142883 0.4896698 0.12521795 168.709821 13406.9251 11869.8207 11179.8375 5.37338439 0.32422892 0.32155609 0.01493581 0.27654256  0.10150125 136.228917  29904.5343 25234.6777 25007.481 4.36274365 0.24860382 0.13673655 0.01323191 0.57981364 0.14273074 152.26943 17175.9504 20145.5352 20746.4951 4.48338073 0.42766571 0.14160411 0.02719371 0.26794179 0.2165176 164.168411 17175.9504 20145.5352 20746.4961 4.26887579 0.24070485 0.17023468 0.02235667 0.53680674 0.21214533 178.447309 27043.0239 22355.3166 4,48338073 0.42766571 0.14160411 0.02719371 0.26794179 0.2165176 164.168411 8243.43573 8236.07886 8929.03304 3.69814241 0.22769419 0.21216075 0.01559957 0.52182007 0.20708346 145.277074 8502.41252 8172.65758 8865.75182 o o
ランダムフォレスト Random Forest

246 × 9

離散選択モデルDiscrete Choice ModelランダムフォレストRandom Forest本来の目的である画像の目的変数
Estimation was possible with only distance, gender, and night dummies
Accuracy: 0.64646464646465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 machine learning (random forest)