2022年10月15日に北海道大学にて開催された「情報処理北海道シンポジウム2022」に本研究室より大江弘峻さん（博士1年）、西浦翼さん（博士1年）、西佑希さん（修士2年）、右田幹さん（修士2年）が参加し、各々の研究について発表しました。
◆ 大江弘峻, 横山想一郎，山下倫央，川村秀憲（北海道大学），多田満朗（株式会社ゼロスペック）：タブーサーチを用いた灯油配送のローリングホライズンスケジューリング
概要：灯油配送は各家庭のタンクに定期的に灯油を配送する業務であり，灯油切れを生じさせずに短時間で配送可能な計画の立案が求められる．本研究では，開発中の光学センサにより正確な灯油の消費量が測定できる場合の灯油配送計画を定式化し，ローリングホライズン方式とタブーサーチを用いた近似最適化手法を適用する．1 か月間の灯油消費データに基づく実験から，総作業時間を配送実績から 5 割削減した計画立案の可能性を示した．
◆ 西浦翼, 横山想一郎，山下倫央，川村秀憲（北海道大学），弓崎潔，佐藤好美（株式会社シーズラボ）: 人物追跡手法によるバス乗降者数の推定における対象者特定アルゴリズムの開発
概要：近年，効率的なダイヤや路線の策定に向けて実際のバスの利用状況を把握するデータが必要とされている．本研究では，バス乗客の乗降口付近におけるトラッキングと，乗降するバス乗客と既に乗っている・降りていないバス乗客を見分けるアルゴリズムを統合した各バス停における乗降者数の推定システムを提案する．バス車内で撮影した実データで検証を行い，実運用に向けて十分な推定精度が得られることを確認した．
◆ 西佑希, 横山想一郎，山下倫央，川村秀憲（北海道大学）：交通シミュレーションを用いた直進路における円滑な追い越しの実現
概要：本研究では，自動運転車両の円滑な追い越しを実現するために，深層強化学習を用いて，交通シミュレータ上で車両の行動を学習する．対面通行可能な両側 2 車線（片側 1 車線）の直進路において，対向車が学習対象となり，車線変更して障害物を避ける追越車を先行させる協調的な行動を学習する．学習後とルールベースの走行を比較して走行効率性を測り，円滑な追い越しの実現を確認した．
◆ 右田幹, 横山想一郎，山下倫央，川村秀憲（北海道大学）：着衣人物画像に対する印象評価と衣服推薦に関する情報提示システムの開発
概要：本研究では，着衣人物画像に対して衣服の推薦評価と推薦を行うファッションコメンタリーシステムを開発する．カメラによりユーザーの全身画像を撮影し，衣服領域を抽出する．抽出画像に対し印象推定を行い，印象評価と衣服推薦の結果を表示する．待ち時間として負担の少ないと思われる 3 秒を全体の処理速度の目標に設定し，衣服領域抽出および印象推定の処理を分離して実装することで時間内に処理が完了することを検証した．
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