施策前後のフロア内の歩行者の滞在箇所を可視化し、施策前後で比較するシステムである。歩行軌跡から滞在箇所を抽出する．滞在箇所をヒートマップで可視化する(滞在ヒートマップ)．通常・施策の滞在ヒートマップから差分をとり，施策による滞在箇所の変化を一目で把握する．
滞在 = 歩行者が立ち止まっている箇所（歩行速度が0以下の状態）
- 施策や環境変化による歩行者の行動変化を定量的に測定
- 施設内で歩行者が立ち止まる箇所（滞在地点）の可視化
- 施策前後の滞在パターンの比較分析
- 歩行軌跡 : 時刻 [s] , x[m] , y[m]
歩行軌跡作成Webアプリで条件A/Bの軌跡を複数作成する．
- A(通常)
- B（施策）
実装していない
歩行速度から歩行状態と静止状態を判定します。
| 速さ (m/s) | 判定 |
|---|---|
| 0以下 | 静止 |
| 0 より大きい | 歩行 |
滞在時間が長いほど赤くなります。
| 静止時間 | 色 |
|---|---|
| 長い | 赤 🟥 |
| 短い | 黄色 🟨 |
| なし | グレー |
センサーデータ (CSV)
↓
[1] データの読み込みと前処理
↓
[2] 軌跡データの座標変換
↓
[3] 移動速度の計算
[4] 静止状態の判定
↓
[5] 滞在回数の集計
↓
[6] グリッドベースのヒートマップデータ生成
↓
[7] ヒートマップの可視化と出力
| ファイル | 説明 |
|---|---|
main.py |
メインプログラム。オプション処理と処理フロー管理 |
load_trajectory_data.py |
センサーデータの読み込みと前処理 |
transform_trajectory.py |
センサー座標から実空間座標への変換 |
generate_heatmap_data.py |
グリッド単位での滞在情報集計 |
visualize_and_save_heatmap.py |
ヒートマップの画像化と保存 |
setup_grid_and_background.py |
グリッドの初期化と背景画像の設定 |
calculate_stay_time.py |
滞在時間の計算 |
calculate_stay_count.py |
滞在回数の計算 |
process_speed_data.py |
歩行速度の計算と統計 |
config/trajectory_lists.py |
実験条件と測定データのマッピング設定 |
input/
├── raw/ # 生データ
│ ├── A/ # 通常条件 (Condition A)
│ │ ├── 20251127_ishii_01.csv
│ │ ├── 20251128_ishii_02.csv
│ │ └── ...
│ │
│ └── B/ # 施策条件 (Condition B)
│ ├── 20251127_ishii_01.csv
│ ├── 20251128_ishii_02.csv
│ └── ...
│
│
└── processed/ # 前処理済みデータ（滞在判定付き軌跡）
├── A/
│ ├── 20251127_ishii_01_processed.csv
│ ├── 20251128_ishii_02_processed.csv
│ └── ...
│
├── B/
├── 20251127_ishii_01_processed.csv
├── 20251128_ishii_02_processed.csv
└── ...
各条件ディレクトリ（A, B等）配下には以下ファイルが含まれます：
YYYYMMDD_name.csv- 軌跡データ（時刻、x座標、y座標）
rawと同じ条件別ディレクトリ構成で、前処理済みのデータを格納：
YYYYMMDD_name_processed.csv- 前処理済み軌跡データ（速度、滞在情報等を付与）
src/output/
├── 20260129_111302_heatmap_all/
│ ├── 20260129_111302.log # 実行ログ
│ ├── heatmap_A.png # 条件Aのヒートマップ
│ ├── heatmap_B.png # 条件Bのヒートマップ
│ ├── differential_heatmap.png # 差分ヒートマップ
│ ├── trajectory_combined_A.png # 条件Aの軌跡図
│ └── trajectory_combined_B.png # 条件Bの軌跡図
│
├── 20260129_113253_heatmap_all/
│ ├── 20260129_113253.log
│ ├── heatmap_A.png
│ ├── heatmap_B.png
│ ├── differential_heatmap.png
│ ├── trajectory_combined_A.png
│ └── trajectory_combined_B.png
│
└── ...
| ファイル | 説明 |
|---|---|
.log |
実行ログ（処理内容とタイムスタンプ） |
heatmap_A.png |
条件A（通常）における滞在ヒートマップ |
heatmap_B.png |
条件B（施策）における滞在ヒートマップ |
differential_heatmap.png |
条件AとBの差分ヒートマップ（比較用） |
trajectory_combined_A.png |
条件Aの歩行軌跡 |
trajectory_combined_B.png |
条件Bの歩行軌跡 |
このプログラムは python3.11.5 を使用しています。pythonの仮想環境（venv）を使用してください。
# 仮想環境を作成する
python -m venv .venv
# 仮想環境を有効化する
source .venv/bin/activate
# ライブラリをインストールする
pip install -r requirements.txt
# 仮想環境から抜ける（終了時）
deactivatecd pedestrian-behavior-comparison-system/src特定の軌跡データから速度および滞在情報を付与したCSVファイルを作成します。
# A（滞在なし）の軌跡から滞在情報付きCSVを作成
python main.py -c "input/raw/A/input.csv" -a
# 別の軌跡データから生成
python main.py -c "<軌跡CSVファイルのパス>" -a全ての滞在情報付きCSVファイルから差分ヒートマップを作成します。 (input/processed/A(:B)/20251128_ishii_01_processed.csv)
# 差分ヒートマップを生成
python main.py -f| オプション | 説明 |
|---|---|
-c <path> |
指定されたCSVファイルから滞在情報付きCSVを生成 |
-a |
すべてのCSVファイルから滞在情報付きCSVを生成 |
-f |
全ての滞在情報付きCSVから差分ヒートマップを生成 |
-h |
ヘルプを表示 |
歩行速度を変えた場合の歩行者行動の違いを観測
- fastWalk/: 高速歩行時の行動
- normal/: 通常速度での歩行
- slowly/: ゆっくりとした歩行
- run/: 走行時の行動
各ディレクトリには、加速度計とジャイロスコープのセンサーデータが含まれています。
特定の場所や状況での歩行者行動を測定
- 1_straight_sit_quick/: 直進後に素早く座る動作
- 2_straight_quick_sit/: 素早く直進してから座る動作
- 3_straight_sit/: 直進してから通常速度で座る動作
- 4_gray_sit/: グレーの環境での座る動作
- A, B/: 異なるシナリオの測定
- 0523/, 0526/, 0527/: 日付ごとの測定
- 0516.csv, 0519.csv: 収集された軌跡データ
- json/: JSON形式の軌跡データ
trajectories.json- 全軌跡データstop_trajectories.json- 停止地点の軌跡
システム実装については，esaに詳しくまとめています．． (URL:https://kjlb.esa.io/posts/7828)