デジタルツインに向けた積雪寒冷都市の公共空間デザインのための行動意識解析評価

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世界有数の積雪寒冷都市である札幌に位置する北海道大学札幌キャンパスの北１３条通りを対象として、イベント時・平常時平日・平常時休日の３期に分けて行動解析と人流解析を行った。対象期間にカメラを設置して撮影した動画データを基に、機械学習による人流解析と目視による行動解析を行った。機械学習による人流解析では、Yolo v5を用いた物体検出により利用者を検知、Strong Sortをもちいてトラッキングを行い、時間帯・場所毎の利用者人数を明らかにした。目視による行動解析では、通行と滞留に分類した対象エリア内での行動種別把握し、時間帯・場所毎の通過・滞留行動の数量を明らかにした。北１３条通りにおける利用者の通過人数は、大学関係者以外の利用が見込めるイベント時及び休日では、街路の北側において少なく南側で多かった。通勤通学者が多い平日は、街路の北側と南側で通行量の差がなかった。また、利用者全体に対する滞留者の割合は休日で最も多く10%から15%ほどの歩行者が滞留行動をし、次いで平日、最も少ないのがイベント時となったほか、利用者数も同様の順で観察された。以上より、街路空間の構成の特徴と利用行動の関係性を把握することができ、街路空間における滞留行動の誘発と利用者数にも関係性を見出すことができた。また、以上の結果を基に機械学習を用いた公共空間における利用行動解析のフレームワークを示した。また公共空間の３Dモデル作成に向けて既存公共空間等の３Dモデル作成技術に関する既往研究の調査を行い、LiDARレーザーを用いた冬期積雪環境下の屋外空間３Dモデル製作の試作・検討を行った。