論文の概要: Understanding Pedestrian Movement Using Urban Sensing Technologies: The Promise of Audio-based Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09998v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 13:15:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 13:45:23.964668
• Title: Understanding Pedestrian Movement Using Urban Sensing Technologies: The Promise of Audio-based Sensors
• Title（参考訳）: 都市センシング技術を用いた歩行者運動の理解 : 音声センサの約束
• Authors: Chaeyeon Han, Pavan Seshadri, Yiwei Ding, Noah Posner, Bon Woo Koo, Animesh Agrawal, Alexander Lerch, Subhrajit Guhathakurta,
• Abstract要約: 歩行者の容積や流れを理解することは、安全で魅力的な歩行者のインフラを設計するのに不可欠である。 本研究は,新しい音声ベース技術を用いて,都市感を拡大するための新しいアプローチについて論じる。 マイクベースのセンサーの利点と限界を、他の歩行者センサーと比較して評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.16454750222393
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While various sensors have been deployed to monitor vehicular flows, sensing pedestrian movement is still nascent. Yet walking is a significant mode of travel in many cities, especially those in Europe, Africa, and Asia. Understanding pedestrian volumes and flows is essential for designing safer and more attractive pedestrian infrastructure and for controlling periodic overcrowding. This study discusses a new approach to scale up urban sensing of people with the help of novel audio-based technology. It assesses the benefits and limitations of microphone-based sensors as compared to other forms of pedestrian sensing. A large-scale dataset called ASPED is presented, which includes high-quality audio recordings along with video recordings used for labeling the pedestrian count data. The baseline analyses highlight the promise of using audio sensors for pedestrian tracking, although algorithmic and technological improvements to make the sensors practically usable continue. This study also demonstrates how the data can be leveraged to predict pedestrian trajectories. Finally, it discusses the use cases and scenarios where audio-based pedestrian sensing can support better urban and transportation planning.
• Abstract（参考訳）: 車両の流れを監視するために様々なセンサーが配備されているが、歩行者の動きを感知するセンサーはまだ初期段階にある。 しかし、歩くことは多くの都市、特にヨーロッパ、アフリカ、アジアにおける重要な移動手段である。 歩行者の容積と流れを理解することは、より安全で魅力的な歩行者のインフラを設計し、周期的な混雑を制御するために不可欠である。 本研究は,新しい音声ベース技術を用いて,都市感を拡大するための新しいアプローチについて論じる。 マイクベースのセンサーの利点と限界を、他の歩行者センサーと比較して評価する。 ASPEDと呼ばれる大規模なデータセットが提示され、高品質なオーディオ記録と、歩行者数データのラベル付けに使用されるビデオ記録が含まれている。 ベースライン分析では、歩行者追跡にオーディオセンサーを使用するという約束を強調している。 この研究は、歩行者の軌跡を予測するために、どのようにデータを活用できるかを実証する。 最後に、音声に基づく歩行者センシングが都市・交通計画の改善を支援するユースケースとシナリオについて論じる。

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