本研究は、線状から循環型サイバーフィジカルシステムへと進化する多段階分析パイプラインを通じて離散的群衆行動を調査する。パイプラインは4段階から成る:データ抽出(YOLOv5/YOLOv9 + StrongSORT を用いた監視映像の3D軌跡への変換)、シミュレーション(興味スコアや密度応答などのパラメータを用いたUnreal Engine上での合成的群衆行動の生成)、可視化(ヒートマップと軌跡図の描写)、分析(検証のための実データとシミュレーションデータの比較)。池田教授の枠組みに着想を得て、物理空間の群衆現象が観察情報として捕捉され、サイバー空間で可視化を通じて統合され、パターン分析され、シミュレーションへフィードバックされる循環的サイバーフィジカルシステムとして再概念化された—物理的観察とデジタルモデリング間の相互的フィードバックループを形成する。