論文の概要: Can we learn where people come from? Retracing of origins in merging situations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11527v1
• Date: Mon, 21 Dec 2020 17:42:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 10:07:20.812071
• Title: Can we learn where people come from? Retracing of origins in merging situations
• Title（参考訳）: 人々がどこから来るのか 学べますか? 融合状況における起源の再現
• Authors: Marion G\"odel and Luca Spataro and Gerta K\"oster
• Abstract要約: センサデータから得られる密度ヒートマップをランダムな森林レセプタの入力として利用し,原産地分布の予測を行う。 シミュレーションデータセット、実験データ、および実験データとシミュレーションデータの両方を備えたハイブリッドアプローチの3つの異なるデータセットを研究します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One crucial information for a pedestrian crowd simulation is the number of agents moving from an origin to a certain target. While this setup has a large impact on the simulation, it is in most setups challenging to find the number of agents that should be spawned at a source in the simulation. Often, number are chosen based on surveys and experience of modelers and event organizers. These approaches are important and useful but reach their limits when we want to perform real-time predictions. In this case, a static information about the inflow is not sufficient. Instead, we need a dynamic information that can be retrieved each time the prediction is started. Nowadays, sensor data such as video footage or GPS tracks of a crowd are often available. If we can estimate the number of pedestrians who stem from a certain origin from this sensor data, we can dynamically initialize the simulation. In this study, we use density heatmaps that can be derived from sensor data as input for a random forest regressor to predict the origin distributions. We study three different datasets: A simulated dataset, experimental data, and a hybrid approach with both experimental and simulated data. In the hybrid setup, the model is trained with simulated data and then tested on experimental data. The results demonstrate that the random forest model is able to predict the origin distribution based on a single density heatmap for all three configurations. This is especially promising for applying the approach on real data since there is often only a limited amount of data available.
• Abstract（参考訳）: 歩行者の群衆シミュレーションにとって重要な情報のひとつは、起源から特定のターゲットへ移動するエージェントの数である。 このセットアップはシミュレーションに大きな影響を与えるが、ほとんどのセットアップでは、シミュレーションのソースで発生すべきエージェントの数を見つけることは困難である。 多くの場合、数字はモデラーやイベント主催者の調査や経験に基づいて選ばれる。 これらのアプローチは重要で有用なものですが、リアルタイムの予測を行う場合には限界に達します。 この場合、インフローに関する静的情報だけでは不十分である。 その代わり、予測が開始されるたびに検索できる動的な情報が必要です。 今日では、ビデオ映像や群衆のGPSトラックなどのセンサーデータもしばしば利用できる。 このセンサデータから特定起源の歩行者数を推定できれば,シミュレーションを動的に初期化することができる。 本研究では,センサデータから導出可能な密度熱マップを,ランダムな森林回帰器の入力として使用し,原点分布を予測する。 シミュレーションデータセット、実験データ、実験データとシミュレーションデータの両方を用いたハイブリッドアプローチの3つの異なるデータセットについて検討する。 ハイブリッドセットアップでは、モデルはシミュレーションデータでトレーニングされ、実験データでテストされる。 その結果,ランダムフォレストモデルは3つの構成すべてについて,単一の密度ヒートマップに基づいて原産地分布を予測できることがわかった。 これは、利用可能なデータ量が限られていることが多いため、実データにアプローチを適用する上で特に有望である。

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