踏切内AI滞留検知システムの開発を支援

踏切事故の未然防止をめざしてコシダテックへAI技術支援を提供

ディープインサイト株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役CEO：久保田良則）は、株式会社コシダテック(以下 コシダテック)へ5Gネットワーク、MEC技術、AIなどを活用した「踏切内AI滞留検知システム」による実証実験プロジェクト実施の為、エッジAI技術などの技術提供を行いました。

また、11月に幕張メッセで開催された鉄道技術展（産経新聞主催）の株式会社ヤシマキザイのブース内にてコシダテック様によるデモが実施されました。

本システムは、踏切付近に取り付けた市販のネットワークカメラの映像を、5Gネットワークで「docomo MEC(R)」※1 に伝送しVAE ※2や背景差分技術 ※3 を活用して映像解析することで、線路内に滞留する物体を大小問わず高精度かつリアルタイムに検知するものです。物体を検知した場合、運行管理者へのアラート通知や、接近する列車の運転士へ特殊信号発光機を介して踏切内の異常を通知します。

本システムでは、VAEによる背景差分を活用することで、検出対象とするオブジェクトを限定せずに、線路内に滞留する物体の大小を問わず高精度に検出可能です。また弊社のAI機械学習技術により、夜間や雨天といった悪条件下でもその精度を保つことが可能です。

※1:「docomo MEC(R)」とは、移動通信網においてお客さまにより近い位置にサーバーやストレージを配備しデータ処理する技術であるMEC (Multi-access Edge Computing)を、NTTドコモとNTT Comが連携して提供するサービスです。

※2:VAEとは、変分オートエンコーダ(Variational AutoEncoder)の略語です。訓練データの特徴を学習し、似たような画像を作成する生成モデルの一種です。

※3:背景差分技術とは、移動物体の検出方法の1つです。 事前に用意した背景画像と、入力画像の差分を計算することにより移動物体を検出することが可能です。