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梅田キャンパスで混雑度確認システムが稼働

2022.01.05

  • 実践ソフトウェア開発部 黄色チームのメンバーら 実践ソフトウェア開発部 黄色チームのメンバーら
  •  4K解像度で広画角撮影が可能なカメラで撮影 4K解像度で広画角撮影が可能なカメラで撮影
  • 「YOLO v3」による人物検知 「YOLO v3」による人物検知

 11月26日から、梅田キャンパス6階ラーニング・コモンズの混雑状況が分かるシステムが稼働し、誰でもウェブアプリから確認することができるようになりました。このシステムはロボティクス&デザイン工学部の1、2年次で学んだデザイン思考と基礎知識・技術をベースに、同学部3学科の学生が混在したグループで実社会の課題解決を目指す3年次の履修科目「ものづくりデザイン思考実践演習Ⅰ」で開発した成果物です。
 
 システムを開発したグループ「実践ソフトウェア開発部 黄色チーム」のメンバーらは、普段の学生生活で自習や昼食の場所としてよく空き教室を利用していますが、いつも混雑しており、空いている教室を探すのに苦労していました。そこで、教室の混雑状況がリアルタイムで分かるアプリがあれば、迷うことなく空き教室を探すことができると考え、このシステムを考案。実際に同キャンパスにある全ての教室の混雑状況を把握するには膨大な量の機器が必要であるため、今回の授業では多くの学生が最も利用するラーニング・コモンズに限定してシステムの開発を開始しました。考案したシステムは高解像度の広角カメラでラーニング・コモンズ全域を撮影し、撮影した映像を物体検出ができる機械学習モデル「YOLOv3」で解析。解析により検知した人数をGAS(Google Apps Script)で作成したウェブアプリ上で閲覧できるようにしました。カメラ映像をそのまま解析すると機器の負担が大きく、思うように動作しなかったため、映像を16分割にして、それぞれ解析することで機器の負担を軽減させ、解析精度を向上させている点がポイントです。
 
 リーダーの吉村樹人さん(ロボット工学科3年)は「今までは座学が多かったので、初めて実践的にシステム全体の流れを学ぶことができました」と活動を振り返りました。
 
ウェブアプリはこちらから
 
【実践ソフトウェア開発部 黄色チーム】
吉村樹人さん(ロボット工学科3年)
林 幸甫さん(同)
上野雅弘さん(システムデザイン工学科3年)
小林拓実さん(同)
塩路拓也さん(同)

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