プロジェクト

公共交通ビッグデータ解析

公共交通の多様化により、ユーザの状況に合わせて適切なサービスを提供できる基盤が求められます。現状、国内において鉄道のリアルタイム情報は充実していますが、バスやタクシー、シェアリングエコノミー車両等については情報が整備されておらず、横断的にそれらを利用可能なサービス（MaaS: Mobility as a Service)に注目が集まっています。

研究課題

我々の研究室では神戸市で路線バスを運営している、みなと観光バス株式会社との共同研究により、路線バスのセンシングデータ(GPS, 車速, 回転数, 温湿度, 気圧等)を0.5秒に1回リアルタイムにデータを受けています。これらを活用してバスの詳細な挙動の分析を行い、バスの運行管理の効率化を進めたり、ユーザのバス利用を円滑にするシステムのあり方について研究を進めています。

主な研究トピックは以下の通りで、これまでに運行状態の自動推定や、乗降者数の自動推定において成果が出ています。

  • バス搭載センサデータの解析
  • V2Xネットワーク技術（車車間、路車間通信等）
  • 新たなセンサの研究開発
  • ビッグデータ処理基盤の研究開発
  • エッジコンピューティングの実地検証

研究業績

  • Takumi Niwa, Ismail Arai, Arata Endo, Masatoshi Kakiuchi, Kazutoshi Fujikawa, “Improving Bus Arrival Time Prediction Accurancy with Daily Periodic Based Transportation Data Imputation,” 2023 International Conference on Smart Mobility (SM), pp.126--131, Thuwal, Saudi Arabia, March, 2023, doi: 10.1109/SM57895.2023.10112252. [IEEE Xplore]
  • Takumi Fukuda, Ismail Arai, Arata Endo, Masatoshi Kakiuchi, Kazutoshi Fujikawa, “Benchmark of Deep Learning Visual and Far-Infrared Videos Toward Weather-tolerant Pedestrian Traffic Monitoring,” 2023 International Conference on Smart Mobility (SM), pp.45--50, Thuwal, Saudi Arabia, March, 2023, doi: 10.1109/SM57895.2023.10112301. [IEEE Xplore] (Best paper award)
  • Tatsuya Yamamura, Ismail Arai, Masatoshi Kakiuchi, Arata Endo, Kazutoshi Fujikawa, “Bus Ridership Prediction with Time Section, Weather, and Ridership Trend Aware Multiple LSTM,” 2023 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops), pp.484--489, March, 2023.
  • Masato Kawashima, Ismail Arai, Arata Endo, Masatoshi Kakiuchi, Kazutoshi Fujikawa, “Origin Destination Estimation Carrying over Rolling Proximity Identifiers with RSSI,” 2022 IEEE Global Conference on Artificial Intelligence and Internet of Things (GCAIoT), pp.7--12, Alexandria, Egypt, 2022, doi: 10.1109/GCAIoT57150.2022.10019176. [IEEE Xplore]
  • Ahmed Elnoshokaty, Ismail Arai, Samy El-Tawab, Ahmad Salman, “Transit System Prediction for Real-time Weather Conditions: Fleet Management and Weather-related Ridership,” 2022 International Conference on Smart Mobility (SM), pp.14--20, New Alamein, Egypt, March, 2022, doi: 10.1109/SM55505.2022.9758295. [IEEE Xplore]
  • 川島 将渡, 遠藤 新, 垣内 正年, 新井 イスマイル, 藤川 和利, “複数スマートフォンのMACアドレスランダム化の非同期性を用いたODデータ自動取得手法の提案と評価,” 情報処理学会研究報告ユビキタスコンピュティングシステム研究発表会（UBI）, Vol.2022-UBI-73, No.7, pp.1--8, 2022年3月. [IPSJ DL]
  • Ismail Arai, Ahmad Elnoshokaty, Samy El-Tawab, Ahmad Salman, “The Effect of COVID-19 on the Transit System in Two Regions: Japan and USA,” 2021 IEEE Global Conference on Artificial Intelligence and Internet of Things (GCAIoT), pp.1--6, Dubai, United Arab Emirates, 2021, doi: 10.1109/GCAIoT53516.2021.9693002. [IEEE Xplore]
  • 石長 篤人, 新井 イスマイル, 垣内 正年, 藤川 和利, “運行情報と気象情報の畳み込みによるバス到着時刻予測手法,” 情報処理学会研究報告高度交通システムとスマートコミュニティ研究発表会（ITS）, Vol.2021-ITS-84, No.6, pp.1--8, 2021年3月. [IPSJ DL] (優秀論文賞)
  • Ismail Arai, Ahmed Elnoshokaty, Samy El-Tawab, “Leveraging IoT and Weather Conditions to Estimate the Riders Waiting for the Bus Transit on Campus,” 2021 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops), pp.552--557, March, 2021, doi: 10.1109/PerComWorkshops51409.2021.9431016. [IEEE Xplore]
  • Euclides Chauque, Ismail Arai, Kazutoshi Fujikawa, “Reducing Tail Latency In Cassandra Cluster Using Regression Based Replica Selection Algorithm,” 2020 IEEE Global Conference on Artificial Intelligence and Internet of Things (GCAIoT), pp.1--7, Dubai, United Arab Emirates, 2020, doi: 10.1109/GCAIoT51063.2020.9345823. [IEEE Xplore]
  • Atsuto Ishinaga, Ismail Arai, Kazutoshi Fujikawa, “Route-Bus Driver Evaluation System Using Digital Tachograph Data and Static Route Features,” 2020 IEEE Global Conference on Artificial Intelligence and Internet of Things (GCAIoT), Poster, Dubai, United Arab Emirates, 2020. (3rd place on the competion)
  • Toyokazu Akiyama, Ismail Arai, Hiroshi Yamamoto, “[Poster Presentation] Research and development of a safe bus driving support system considering passenger discomfort,” IEICE Tech. Rep., Vol. 120, No. 177, IA2020-12, p.32, Online, October, 2020. [IEICE DL]
  • Ismail Arai, Masahiro Kametani, Norihiko Honda, and Toyokazu Akiyama, “DOCOR: Sensing Everything From Route Buses,” 2020 IEEE 6th World Forum on Internet of Things (WF-IoT), pp.1--2, New Oleans, LA, USA, June, 2020, doi: 10.1109/WF-IoT48130.2020.9221027. [IEEE Xplore]
  • Samy El-Tawab, Ismail Arai, Ahmad Salman, and B. Brian Park, “A Framework for Transit Monitoring System Using IoT Technology: Two Case Studies,” 2020 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops), pp.570--575, USA, March, 2020, doi: 10.1109/PerComWorkshops48775.2020.9156130. [IEEE Xplore]
  • Hayato Nakashima, Ismail Arai, Kazutoshi Fujikawa, “Passenger Counter Based on Random Forest Regressor Using Drive Recorder and Sensors in Buses,” 2019 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops)), pp.561--566, Japan, Mar, 2019. [IEEE Xplore]
  • 菖蒲谷 まい, 秋山 豊和, 新井 イスマイル, 山本 寛, 春本 要, 河合 由起子, “動くランドマークとしてのバスの活用可能性の調査,” 第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2019), D6-1, 2019年3月. [PDF]
  • 中島 颯人, 新井 イスマイル, 藤川 和利, “バス車載ドライブレコーダとセンサデータによるランダムフォレスト分類器を用いた乗降客数推定手法の提案,” 信学技法, Vol.118, No.449, ITS2018-79, pp.175--180, 2019年2月. [IEICE DL]
  • 米澤 拓也, 新井 イスマイル, 秋山 豊和, 藤川 和利, “ランダムフォレストによる路線バス運行状態分類,” 情報処理学会論文誌, Vol.60, No.2, pp.561--571, 2019年2月. [IPSJ DL], [Naistar]
  • Hayato Nakashima, Ismail Arai, Kazutoshi Fujikawa, “Proposal of a Method for Estimating the Number of Passengers with Using Drive Recorder and Sensors Equipped in Buses,” Proceedings of 2018 IEEE International Conference on Big Data, pp.5379--5381, U.S.A, December, 2018. [IEEE Xplore]
  • Hayato Nakashima, Ismail Arai, Kazutoshi Fujikawa, “Counting Passengers from Images of Drive Recorder Inside Buses by Using Background Subtraction and OpenPose,” Internet Conference 2018, Poster No.15, 2018年11月. [PDF]
  • 中島 颯人, 新井 イスマイル, 藤川 和利, “バス車載ドライブレコーダを用いた背景差分法による乗降客数推定手法の評価,” 情報処理学会, マルチメディア, 分散, 協調とモバイル（DICOMO2018）シンポジウム論文集, pp.43--48, 2018年7月.
  • 菖蒲谷 まい, 秋山 豊和, 新井 イスマイル, 山本 寛, “定常的なバス運行モニタリングシステムにおける遅延分析方式に関する一考察,” ,第 43回インターネット技術第 163 委員会研究会 (ITRC meet43) 学生セッション, 2018年6月.
  • Takuya Yonezawa, Ismail Arai, Toyokazu Akiyama, Kazutoshi Fujikawa, “Random Forest Based Bus Operation States Classification Using Vehicle Sensor Data,” 2018 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PerCom Workshops), pp.819--824, Greece, March, 2018. [IEEE Xplore]
  • Hayato Nakashima, Ismail Arai, Kazutoshi Fujikawa, “Proposal of Estimating Number of Passengers Using Images of Drive Recorder Inside Buses,” Student Workshop, MobiCASE 2018, Japan, March, 2018. [PDF]
  • Takuya Yonezawa, Ismail Arai, Toyokazu Akiyama, Kazutoshi Fujikawa, “Proposal of classification method of bus operation states using sensor data,” Proceedings of 2017 IEEE International Conference on Big Data, pp.4781--4783, U.S.A, December, 2017. [IEEE Xplore]
  • 菖蒲谷 まい, 秋山 豊和, 新井 イスマイル, “バス運行情報分析における遅延情報計算方式の検討,” 電子情報通信学会ソサイエティ大会, B-16-1, 2017年9月.
  • 木村 一統, 新井 イスマイル, 藤川 和利, “MQTT-SNの実装評価,” 情報処理学会, マルチメディア, 分散, 協調とモバイル（DICOMO2017）シンポジウム論文集, pp.949--954, 2017年6月. [IPSJ DL]
  • 米澤 拓也, 新井 イスマイル, 藤川 和利, “路線バスから得られたセンサデータを利用した運行状態分類モデルの評価,” 情報処理学会, マルチメディア, 分散, 協調とモバイル（DICOMO2017）シンポジウム論文集, pp.65--72, 2017年6月. [IPSJ DL]
  • 木村 一統, 新井 イスマイル, 藤川 和利, “IoTデバイス向けアプリケーション層プロトコルの性能比較計画,” 情報処理学会研究報告, Vol.2016-MBL-81, No.4, pp.1--4, 2016年12月. [IPSJ DL]
  • 米澤 拓也, 新井 イスマイル, 藤川 和利, “路線バスから得られたセンサデータの解析と車両状態推定に関する検討,” 情報処理学会研究報告, Vol.2016-MBL-81, No.3, pp.1--5, 2016年12月. [IPSJ DL]