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東京メトロ、業界初となるデプスカメラとAIを用いた列車混雑計測システムを開発

AI Start Lab 編集部 2021.3.15
東京地下鉄株式会社(以下、東京メトロ)は、上野グリーンソリューションズ株式会社と共創し、鉄道業界で初めてデプスカメラと人工知能(AI)を用いた列車混雑計測システムを開発。アプリ等でリアルタイムの列車混雑状況を提供できるようになるという。

デプスカメラ撮影画像イメージ(撮影画像は上記イメージであり、プライバシーは確保されている)

デプスカメラとは、奥行きの情報を取得する深度センサーを内蔵したカメラのこと。本システムでは、デプスカメラをホーム端に1台設置し、駅を出発する列車内の混雑状況を撮影。撮影された映像から深度情報をエッジサーバでテキストデータ化しクラウドサーバへ送信、クラウド上で機械学習したAIが分析・解析することで、駅を出発してから十数秒で、列車内の混雑状況を号車ごとに算出する。

従来、人力で測定していた混雑率と同等以上の信頼性で、営業時間中の全時間帯を計測可能だという。

システム概要イメージ

これまで東京メトロでは、車重や改札利用者数から時間帯ごとの混雑状況を推計し提供してきたが、複数路線で相互直通運転を行っているため、他社車両の車重の取得や号車ごとにリアルタイムで混雑状況を提供することは困難だった。

そこで、2019年9月より東西線東陽町駅、2020年11月より丸ノ内線新宿駅において、列車の駅出発時に車両側面をデプスカメラで撮影し、列車混雑状況をAIに機械学習させることで、号車ごとの列車混雑状況をリアルタイムに計測する実証実験を行ってきた。

その技術検証が完了したことから、列車混雑計測システムを東京メトロ全線の複数駅(各路線各方面ごとに数箇所)に展開し、2021年度を目途に全線の列車混雑状況をリアルタイムに提供することを目指すという。


*記事トップ画像はイメージです(EQRoy / Shutterstock.com)
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AI Start Lab 編集部

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