Detecting lost tourists using a learning method based on behavior history and geospatial information

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本課題の研究は、道に迷った観光客が、道に迷ったことに気がつく前に、システムが道迷いを検出する手法を開発することを目指している。実時間情報に応じて人がダイナミックに行動や目的地を変化させる観光行動では、最短経路からの逸脱を異常と見做す手法では道迷い検出は難しい。また、観光客が意図した「寄り道」と意図しない「道迷い」を区別することも難しい。研究代表者らは、これまでに取り組んだ観光行動モデルの構築や、道路ネットワーク・土地利用情報を考慮したパターン認識手法の知見に基づいたアプローチを提案している。本研究は人の意図しない行動を検出する試みであり、パターン認識の分野における行動意図推定の発展系と位置づけられる。学習型異常検知手法に地理空間情報を織り込むあらたな手法の開発にも繋がっており、学術的に重要な研究である。観光分野以外にも、自動運転や介護と行った分野への波及効果も期待できる。本研究課題では3年間の研究期間を設定し、以下の要素技術の開発を行う計画を立てている。1.混合ガウスモデルを用いた逸脱行動の検出技術の改善(2021年度)、2.行動履歴と地理空間情報を用いたオフラインでの道迷い検出技術の開発(2022年度)、3.上記の道迷い検出技術のオンラインへの展開と評価(2023年度)。2021年度はCOVID-19の感染拡大の影響で、修学旅行生を対象としたデータセットの追加収集が不首尾だった。そのため、初心者の入山が多く、道迷いが頻発する低山における道迷いに着目し、代替となるデータセットを企業より入手した。登山における道迷いは、一般的な観光地における道迷いとの類似点も多いが、登山道は移動の自由度が高く、交通ネットワークを作成する段階からのスタートとなっている。2022年度はこのデータを元に研究を進め、今年度は研究会発表を行い、議論を深めた。